Fiabilité et séisme: calcul des courbes de fragilité
|
|
- Jonathan Duval
- il y a 5 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Fiabilité et séisme: calcul des courbes de fragilité T. Yalamas (1), J.M. Bourinet (2), M. Lemaire (1,2) (1) Phimeca Engineering, Centre d'affaires du Zénith, 34 rue de Sarliève, F Cournon d'auvergne (2) Clermont Université, IFMA, EA 3867, Laboratoire de Mécanique et Ingénieries, BP 10448, F Clermont-Ferrand
2 Sommaire Contexte Alea sismique Modèle mécanique Calculs de probabilité Conclusions / Perspectives 2
3 Contexte 3
4 Contexte et enjeux Epicenter decreasing intensity Fault Focus distance Focus Epicenter distance R Magnitude M Deux types de modèles Modèle de séisme: intensité et contenu spectral Modèle mécanique: comportement des structures (y compris non linéarités)
5 Contexte et enjeux Etat limite Structure Séisme Le séisme est classiquement caractérisé par le PGA (Peak Ground Acceleration). Aléa sismique : La capacité de la structure pour un niveau d accélération donné est notée:
6 Contexte et enjeux Objectif: construction point par point de la courbe de fragilité en testant l apport des algorithmes probabilistes disponibles Modèle de séisme: modèle de Boore Critère mécanique: comparaison entre le maximum d un déplacement sur une durée T et un déplacement admissible pour a p donné
7 Aléa sismique 7
8 Modèle de Boore Caractérise le séisme à la source Caractérise le chemin de la source au site Caractérise l effet de site Caractérise la variable d intérêt au niveau du site Implémentation (T.P. Le) 1. Génération d un processus gaussien pendant une durée égale au séisme 2. Définition de la durée du signal par une fenêtre d observation 3. Passage dans le domaine fréquentiel et normalisation de l amplitude par son écart-type 4. Multiplication du spectre normalisé par le spectre du séisme 5. Retour dans le domaine temporel
9 Modèle de Boore Génération du processus gaussien Généré par une série temporelle de variables gaussiennes de moyennes nulles obtenues par un générateur de Mersenne- Twister piloté par son germe. Modulation Permet de rendre compte de la non stationnarité Ajustement à la DSP de Boore
10 Modèle mécanique 10
11 Modèle mécanique étudié Modèle simple de portique: peut «théoriquement» être remplacé par tout autre modèle h h
12 Calculs de probabilité 12
13 Modèle stochastique Séisme: une variable aléatoire, le germe pour la génération des gaussiennes de la série temporelle Rq : on aurait pu considérer chaque gaussienne comme une variable aléatoire Structure: pas pris en compte ici mais on pourrait considérer de la variabilité sur résistance, propriétés sol/structure, etc
14 Méthodes probabilistes Réalisations de la fonction de performance / forme de l état limite => Très peu de méthodes applicables: les méthodes basées sur la régularité de l état limite (FORM, 2 SMART) ne sont pas adaptées!
15 Méthodes de simulations Monte Carlo G ( U ) = 0 u j Domaine de défaillance Domaine de sûreté Densité u i Subsets
16 Méthodes de simulations Analyse statistique des résultats MC Construction d un chaos polynomial d ordre 4 construit à partir de ses moments statistiques (moyenne, variance, asymétrie, aplatissement)
17 Méthodes de simulations Quelques résultats β=1,42 Résultats obtenus pour PGA = 0,350 g
18 Probabilitéé conditionnelle Indice de f fiabilté Méthodes de simulations Quelques résultats PGA = 0,200 0,350 0,875 PGA = PGA = PGA = ,8 0,6 0,4 0,2 0 Courbe de fragilité aléa sismique aléa structural 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 borne sup indice de fiabilité borne inf 0,2000 0,2750 0,3500 0,4250 0,5000 0,5750 0,6500 0,7250 0,8000 0,8750 0,9500 PGA (b) 0,00 0,00-1,00-2,00-3,00 0,350 0,500 0,650 0,950 0,200-3,00 PGA
19 Méthodes de simulations Approximation par une loi lognormale (Le et al., 2008) Résultats en accord avec l utilisation d une loi lognormale dans les approches classiques (EPRI)
20 Conclusions / Perspectives 20
21 Conclusions / Perspectives La forme de l état limite rend délicat l utilisation de méthodes autres que les simulations (gênant pour des structures complexes!) Une chaine de modélisation sismique mécanique probabiliste a été mise en place qui ne demande qu à être améliorée Beaucoup d acteurs ont contribué à ce travail : T.P. Le, S. Marchal, J. Lebon en particulier.
chargement d amplitude variable à partir de mesures Application à l approche fiabiliste de la tolérance aux dommages Modélisation stochastique d un d
Laboratoire de Mécanique et Ingénieriesnieries EA 3867 - FR TIMS / CNRS 2856 ER MPS Modélisation stochastique d un d chargement d amplitude variable à partir de mesures Application à l approche fiabiliste
Plus en détailExpérience 3 Formats de signalisation binaire
Expérience 3 Formats de signalisation binaire Introduction Procédures Effectuez les commandes suivantes: >> xhost nat >> rlogin nat >> setenv DISPLAY machine:0 >> setenv MATLABPATH /gel/usr/telecom/comm_tbx
Plus en détailIntérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale
Intérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale David BONACCI Institut National Polytechnique de Toulouse (INP) École Nationale Supérieure d Électrotechnique, d Électronique, d Informatique,
Plus en détailMémoire d actuariat - promotion 2010. complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains.
Mémoire d actuariat - promotion 2010 La modélisation des avantages au personnel: complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains. 14 décembre 2010 Stéphane MARQUETTY
Plus en détailProjet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR
Projet de Traitement du Signal Segmentation d images SAR Introduction En analyse d images, la segmentation est une étape essentielle, préliminaire à des traitements de haut niveau tels que la classification,
Plus en détailSoutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes
Soutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes Bornes inférieures bayésiennes de l'erreur quadratique moyenne. Application à la localisation de points de rupture. M2R ATSI Université Paris-Sud
Plus en détailProjet audio. Analyse des Signaux ELE2700
ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL Département de Génie Électrique Projet audio Analyse des Signaux ELE2700 Saad Chidami - 2014 Table des matières Objectif du laboratoire... 4 Caractérisation du bruit...
Plus en détailUne comparaison de méthodes de discrimination des masses de véhicules automobiles
p.1/34 Une comparaison de méthodes de discrimination des masses de véhicules automobiles A. Rakotomamonjy, R. Le Riche et D. Gualandris INSA de Rouen / CNRS 1884 et SMS / PSA Enquêtes en clientèle dans
Plus en détailListe des notes techniques... xxi Liste des encadrés... xxiii Préface à l édition internationale... xxv Préface à l édition francophone...
Liste des notes techniques.................... xxi Liste des encadrés....................... xxiii Préface à l édition internationale.................. xxv Préface à l édition francophone..................
Plus en détail1. Introduction 2. Localiser un séisme 3. Déterminer la force d un séisme 4. Caractériser le mécanisme de rupture d un séisme
Partie II Les paramètres des séismes Séisme: libération d énergie destructrice à partir de la magnitude 5 Prévision sismique: déterminer l aléa sismique Étude du mécanisme de rupture de la faille 1. Introduction
Plus en détailTP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options
Université de Lorraine Modélisation Stochastique Master 2 IMOI 2014-2015 TP1 Méthodes de Monte Carlo et techniques de réduction de variance, application au pricing d options 1 Les options Le but de ce
Plus en détailNOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION
NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION 1/ RESUME DE L ANALYSE Cette étude a pour objectif de modéliser l écart entre deux indices d inflation afin d appréhender le risque à très long terme qui
Plus en détailTransmission d informations sur le réseau électrique
Transmission d informations sur le réseau électrique Introduction Remarques Toutes les questions en italique devront être préparées par écrit avant la séance du TP. Les préparations seront ramassées en
Plus en détailLa survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation
La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation PAR Alireza MOGHADDAM TUTEUR : Guy HÉDELIN Laboratoire d Épidémiologie et de Santé publique, EA 80 Faculté de Médecine de Strasbourg
Plus en détailTP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites
TP N 57 Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites L objet de ce TP est d optimiser la stratégie de déploiement et de renouvellement d une constellation de satellites ainsi que les
Plus en détailCompte-rendu Réunion générale. Grenoble, le 29 juin 2011 URBASIS
URBASIS Sismologie urbaine : évaluation de la vulnérabilité et des dommages sismiques par méthodes innovantes ANR09RISK009 URBASIS Compterendu Réunion générale Grenoble, le 29 juin 2011 Participants: J.
Plus en détailLogiciel GUITAR. Marégraphie Simulation Tsunamis
Logiciel GUITAR Marégraphie Simulation Tsunamis Réunion Marégraphie - 26 janvier 2012 1 Synoptique de fonctionnement des différents modules du CENALT Flux brut sismique, flux archivé Signaux Evénements
Plus en détailMODELES DE DUREE DE VIE
MODELES DE DUREE DE VIE Cours 1 : Introduction I- Contexte et définitions II- Les données III- Caractéristiques d intérêt IV- Evènements non renouvelables/renouvelables (unique/répété) I- Contexte et définitions
Plus en détailModélisation aléatoire en fiabilité des logiciels
collection Méthodes stochastiques appliquées dirigée par Nikolaos Limnios et Jacques Janssen La sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques est aujourd hui un enjeu économique et sociétal majeur.
Plus en détailEchantillonnage Non uniforme
Echantillonnage Non uniforme Marie CHABERT IRIT/INP-ENSEEIHT/ ENSEEIHT/TéSASA Patrice MICHEL et Bernard LACAZE TéSA 1 Plan Introduction Echantillonnage uniforme Echantillonnage irrégulier Comparaison Cas
Plus en détailIntroduction à l approche bootstrap
Introduction à l approche bootstrap Irène Buvat U494 INSERM buvat@imedjussieufr 25 septembre 2000 Introduction à l approche bootstrap - Irène Buvat - 21/9/00-1 Plan du cours Qu est-ce que le bootstrap?
Plus en détailMonitoring continu et gestion optimale des performances énergétiques des bâtiments
Monitoring continu et gestion optimale des performances énergétiques des bâtiments Alexandre Nassiopoulos et al. Journée d inauguration de Sense-City, 23/03/2015 Croissance de la demande énergétique et
Plus en détailCommunications numériques
Communications numériques 1. Modulation numérique (a) message numérique/signal numérique (b) transmission binaire/m-aire en bande de base (c) modulation sur fréquence porteuse (d) paramètres, limite fondamentale
Plus en détailTravaux pratique (TP2) : simulation du canal radio sous ADS. Module FIP RT321 : Architectures des émetteurs-récepteurs radio
Travaux pratique (TP2) : simulation du canal radio sous ADS Rédaction : F. Le Pennec Enseignant/Chercheur dpt. Micro-ondes Francois.LePennec@telecom-bretagne.eu Module FIP RT321 : Architectures des émetteurs-récepteurs
Plus en détailSECTION GÉOTECHNIQUE DÉPARTEMENT DE GÉNIE CIVIL UNIVERSITÉ DE SHERBROOKE
ANALYSE DYNAMIQUE DES PENTES ARGILEUSES ET DES REMBLAIS CONSTRUITS SUR DES DÉPÔTS D ARGILE SECTION GÉOTECHNIQUE DÉPARTEMENT DE GÉNIE CIVIL UNIVERSITÉ DE SHERBROOKE ANALYSE DYNAMIQUE DES PENTES ARGILEUSES
Plus en détailDétection en environnement non-gaussien Cas du fouillis de mer et extension aux milieux
Détection en environnement non-gaussien Cas du fouillis de mer et extension aux milieux hétérogènes Laurent Déjean Thales Airborne Systems/ENST-Bretagne Le 20 novembre 2006 Laurent Déjean Détection en
Plus en détailStatistiques et traitement des données
Statistiques et traitement des données Mention : Mathématiques Nature de la formation : Diplôme national de l'enseignement Supérieur Durée des études : 2 ans Crédits ECTS : 120 Formation accessible en
Plus en détailGENIE DES SYSTEMES INDUSTRIELS
MASTER SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE/STAPS GENIE DES SYSTEMES INDUSTRIELS Spécialité Risques Industriels et Maintenance www.univ-littoral.fr OBJECTIFS DE LA FORMATION L objectif du master régional GSI
Plus en détailProbabilités III Introduction à l évaluation d options
Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un
Plus en détailApplication de la méthode de surface de réponse stochastique à l analyse de stabilité d un tunnel pressurisé
Application de la méthode de surface de réponse stochastique à l analyse de stabilité d un tunnel pressurisé Guilhem Mollon 1, Daniel Dias 2, Abdul-Hamid Soubra 3 1 Doctorant, Laboratoire de Génie Civil
Plus en détailTSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1
TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun
Plus en détailTempérature corporelle d un castor (une petite introduction aux séries temporelles)
Température corporelle d un castor (une petite introduction aux séries temporelles) GMMA 106 GMMA 106 2014 2015 1 / 32 Cas d étude Temperature (C) 37.0 37.5 38.0 0 20 40 60 80 100 Figure 1: Temperature
Plus en détailMaster Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2.
Master Modélisation Aléatoire Paris VII, Cours Méthodes de Monte Carlo en nance et C++, TP n 2. Techniques de correction pour les options barrières 25 janvier 2007 Exercice à rendre individuellement lors
Plus en détailSystèmes de transmission
Systèmes de transmission Conception d une transmission série FABRE Maxime 2012 Introduction La transmission de données désigne le transport de quelque sorte d'information que ce soit, d'un endroit à un
Plus en détailQuantification Scalaire et Prédictive
Quantification Scalaire et Prédictive Marco Cagnazzo Département Traitement du Signal et des Images TELECOM ParisTech 7 Décembre 2012 M. Cagnazzo Quantification Scalaire et Prédictive 1/64 Plan Introduction
Plus en détailI Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème...
TABLE DES MATIÈRES 5 Table des matières I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique................... 13 1.2 Le plan...................................
Plus en détailTP Modulation Démodulation BPSK
I- INTRODUCTION : TP Modulation Démodulation BPSK La modulation BPSK est une modulation de phase (Phase Shift Keying = saut discret de phase) par signal numérique binaire (Binary). La phase d une porteuse
Plus en détailTESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION
TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION Bruno Saussereau Laboratoire de Mathématiques de Besançon Université de Franche-Comté Travail en commun
Plus en détailOrdonnancement robuste et décision dans l'incertain
Ordonnancement robuste et décision dans l'incertain 4 ème Conférence Annuelle d Ingénierie Système «Efficacité des entreprises et satisfaction des clients» Centre de Congrès Pierre Baudis,TOULOUSE, 2-4
Plus en détailCAPTEURS - CHAINES DE MESURES
CAPTEURS - CHAINES DE MESURES Pierre BONNET Pierre Bonnet Master GSI - Capteurs Chaînes de Mesures 1 Plan du Cours Propriétés générales des capteurs Notion de mesure Notion de capteur: principes, classes,
Plus en détailProblèmes d ordonnancement dans les systèmes de production. Journée Automatique et Optimisation Université de Paris 12 20 Mars 2003
Problèmes d ordonnancement dans les systèmes de production Michel Gourgand Université Blaise Pascal Clermont Ferrand LIMOS CNRS UMR 6158 1 Le LIMOS Laboratoire d Informatique, de Modélisation et d Optimisation
Plus en détailFORMATION CONTINUE SUR L UTILISATION D EXCEL DANS L ENSEIGNEMENT Expérience de l E.N.S de Tétouan (Maroc)
87 FORMATION CONTINUE SUR L UTILISATION D EXCEL DANS L ENSEIGNEMENT Expérience de l E.N.S de Tétouan (Maroc) Dans le cadre de la réforme pédagogique et de l intérêt que porte le Ministère de l Éducation
Plus en détailReprésentation d une distribution
5 Représentation d une distribution VARIABLE DISCRÈTE : FRÉQUENCES RELATIVES DES CLASSES Si dans un graphique représentant une distribution, on place en ordonnées le rapport des effectifs n i de chaque
Plus en détailINTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE
INTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE Le schéma synoptique ci-dessous décrit les différentes étapes du traitement numérique
Plus en détailRecherche De Coalescences Binaires Étalonnage Du Détecteur
Recherche De Coalescences Binaires Étalonnage Du Détecteur Fabrice Beauville Journées Jeunes Chercheurs 18/12/2003 Les Coalescences Binaires & VIRGO Système binaire d objets compacts (étoiles à neutrons,
Plus en détailEP 2 339 758 A1 (19) (11) EP 2 339 758 A1 (12) DEMANDE DE BREVET EUROPEEN. (43) Date de publication: 29.06.2011 Bulletin 2011/26
(19) (12) DEMANDE DE BREVET EUROPEEN (11) EP 2 339 758 A1 (43) Date de publication: 29.06.2011 Bulletin 2011/26 (21) Numéro de dépôt: 09179459.4 (51) Int Cl.: H04B 1/69 (2011.01) H03K 5/08 (2006.01) H03K
Plus en détailL approche de régression par discontinuité. Thomas Lemieux, UBC Atelier de formation du Congrès de l ASDEQ Le 18 mai 2011
L approche de régression par discontinuité Thomas Lemieux, UBC Atelier de formation du Congrès de l ASDEQ Le 18 mai 2011 Plan de la présentation L approche de régression par discontinuité (RD) Historique
Plus en détailUne plate-forme pour la quantification des incertitudes sous Matlab
UQLab Une plate-forme pour la quantification des incertitudes sous Matlab Bruno Sudret Stefano Marelli ETH Zürich, Institute of Structural Engineering Chair of Risk, Safety & Uncertainty Quantification
Plus en détailIncertitude et variabilité : la nécessité de les intégrer dans les modèles
Incertitude et variabilité : la nécessité de les intégrer dans les modèles M. L. Delignette-Muller Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive VetAgro Sup - Université de Lyon - CNRS UMR 5558 24 novembre
Plus en détailAnalyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes
Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes Biostatistique Pr. Nicolas MEYER Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale Fac. de Médecine de Strasbourg Mars 2011 Plan 1 Introduction
Plus en détailNON-LINEARITE ET RESEAUX NEURONAUX
NON-LINEARITE ET RESEAUX NEURONAUX Vêlayoudom MARIMOUTOU Laboratoire d Analyse et de Recherche Economiques Université de Bordeaux IV Avenue. Leon Duguit, 33608 PESSAC, France tel. 05 56 84 85 77 e-mail
Plus en détailTravail en collaboration avec F.Roueff M.S.Taqqu C.Tudor
Paramètre de longue mémoire d une série temporelle : le cas non linéaire Travail en collaboration avec F.Roueff M.S.Taqqu C.Tudor Notion de longue mémoire Les valeurs d une série temporelle X = (X l )
Plus en détailChamp électromagnétique?
Qu est-ce qu un Champ électromagnétique? Alain Azoulay Consultant, www.radiocem.com 3 décembre 2013. 1 Définition trouvée à l article 2 de la Directive «champs électromagnétiques» : des champs électriques
Plus en détailEquipement. électronique
MASTER ISIC Les générateurs de fonctions 1 1. Avant-propos C est avec l oscilloscope, le multimètre et l alimentation stabilisée, l appareil le plus répandu en laboratoire. BUT: Fournir des signau électriques
Plus en détailEquation LIDAR : exp 2 Equation RADAR :
Contexte scientifique Systèmes LIDAR/RADAR Equation LIDAR : exp Equation RADAR : p (r) : puissance rétrodiffusée r : altitude ou profondeur. C : constante instrumentale. β : coefficient de rétrodiffusion
Plus en détailFIMA, 7 juillet 2005
F. Corset 1 S. 2 1 LabSAD Université Pierre Mendes France 2 Département de Mathématiques Université de Franche-Comté FIMA, 7 juillet 2005 Plan de l exposé plus court chemin Origine du problème Modélisation
Plus en détailTD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires
TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires I ) Ecrire l'expression analytique des signaux représentés sur les figures suivantes à l'aide de signaux particuliers. Dans le cas du signal y(t) trouver
Plus en détailTP: Représentation des signaux binaires. 1 Simulation d un message binaire - Codage en ligne
Objectifs : Ce TP est relatif aux différentes méthodes de codage d une information binaire, et à la transmission en bande de base de cette information. Les grandes lignes de ce TP sont l étude des méthodes
Plus en détailLa Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1
La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La licence Mathématiques et Economie-MASS de l Université des Sciences Sociales de Toulouse propose sur les trois
Plus en détailFiltrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales
Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Adriana Climescu-Haulica Laboratoire de Modélisation et Calcul Institut d Informatique et Mathématiques Appliquées de
Plus en détailNote de cadrage du PEPI MACS Mathématiques Appliquées & Calcul Scientifique
Note de cadrage du PEPI MACS Mathématiques Appliquées & Calcul Scientifique Périmètre Le périmètre du PEPI concerne les méthodes et outils utilisés pour le traitement informatisé des données scientifiques.
Plus en détailSystèmes de communications numériques 2
Systèmes de Communications Numériques Philippe Ciuciu, Christophe Vignat Laboratoire des Signaux et Systèmes cnrs supélec ups supélec, Plateau de Moulon, 9119 Gif-sur-Yvette ciuciu@lss.supelec.fr Université
Plus en détailLa Recherche du Point Optimum de Fonctionnement d un Générateur Photovoltaïque en Utilisant les Réseaux NEURO-FLOUS
Rev. Energ. Ren. : Chemss 2000 39-44 La Recherche du Point Optimum de Fonctionnement d un Générateur Photovoltaïque en Utilisant les Réseaux NEURO-FLOUS D.K. Mohamed, A. Midoun et F. Safia Département
Plus en détailValue at Risk. CNAM GFN 206 Gestion d actifs et des risques. Grégory Taillard. 27 février & 13 mars 20061
Value at Risk 27 février & 13 mars 20061 CNAM Gréory Taillard CNAM Master Finance de marché et estion de capitaux 2 Value at Risk Biblioraphie Jorion, Philippe, «Value at Risk: The New Benchmark for Manain
Plus en détailConception et contrôle des SMA tolérants aux fautes
Conception et contrôle des SMA tolérants aux fautes Une plate-forme multiagents tolérante aux fautes à base de réplication Nora FACI Contexte SMA large échelle Nombre important d agents Ressources éloignées
Plus en détailChapitre I La fonction transmission
Chapitre I La fonction transmission 1. Terminologies 1.1 Mode guidé / non guidé Le signal est le vecteur de l information à transmettre. La transmission s effectue entre un émetteur et un récepteur reliés
Plus en détailUne variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants)
CIVILITE-SES.doc - 1 - Une variable binaire prédictrice (VI) et une variable binaire observée (VD) (Comparaison de pourcentages sur 2 groupes indépendants) 1 PRÉSENTATION DU DOSSIER CIVILITE On s intéresse
Plus en détailLimites finies en un point
8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,
Plus en détailMCMC et approximations en champ moyen pour les modèles de Markov
MCMC et approximations en champ moyen pour les modèles de Markov Gersende FORT LTCI CNRS - TELECOM ParisTech En collaboration avec Florence FORBES (Projet MISTIS, INRIA Rhône-Alpes). Basé sur l article:
Plus en détailÉtude des Corrélations entre Paramètres Statiques et Dynamiques des Convertisseurs Analogique-Numérique en vue d optimiser leur Flot de Test
11 juillet 2003 Étude des Corrélations entre Paramètres Statiques et Dynamiques des Convertisseurs Analogique-Numérique en vue d optimiser leur Flot de Test Mariane Comte Plan 2 Introduction et objectif
Plus en détailOutils logiciels pour la combinaison de vérification fonctionnelle et d évaluation de performances au sein de CADP
Outils logiciels pour la combinaison de vérification fonctionnelle et d évaluation de performances au sein de CADP Christophe Joubert Séminaire VASY 2002 30 Octobre 2002 Aix les Bains Contexte du projet
Plus en détailDan Istrate. Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier
Détection et reconnaissance des sons pour la surveillance médicale Dan Istrate le 16 décembre 2003 Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier Thèse mené dans le cadre d une collaboration
Plus en détailEtude comparative de différents motifs utilisés pour le lancé de rayon
Etude comparative de différents motifs utilisés pour le lancé de rayon Alexandre Bonhomme Université de Montréal 1 Introduction Au cours des dernières années les processeurs ont vu leurs capacités de calcul
Plus en détailUne application de méthodes inverses en astrophysique : l'analyse de l'histoire de la formation d'étoiles dans les galaxies
Une application de méthodes inverses en astrophysique : l'analyse de l'histoire de la formation d'étoiles dans les galaxies Ariane Lançon (Observatoire de Strasbourg) en collaboration avec: Jean-Luc Vergely,
Plus en détailPROJET MODELE DE TAUX
MASTER 272 INGENIERIE ECONOMIQUE ET FINANCIERE PROJET MODELE DE TAUX Pricing du taux d intérêt des caplets avec le modèle de taux G2++ Professeur : Christophe LUNVEN 29 Fevrier 2012 Taylan KUNAL - Dinh
Plus en détailEnregistrement et transformation du son. S. Natkin Novembre 2001
Enregistrement et transformation du son S. Natkin Novembre 2001 1 Éléments d acoustique 2 Dynamique de la puissance sonore 3 Acoustique géométrique: effets de diffusion et de diffraction des ondes sonores
Plus en détail4.2 Unités d enseignement du M1
88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter
Plus en détailPrincipe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif
Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif Cécile Durot 1 & Yves Rozenholc 2 1 UFR SEGMI, Université Paris Ouest Nanterre La Défense, France, cecile.durot@gmail.com 2 Université
Plus en détailFAG Detector II le collecteur et l analyseur de données portatif. Information Technique Produit
FAG II le collecteur et l analyseur de données portatif Information Technique Produit Application La maintenance conditionnelle Principe de fonctionnement Application Le FAG II est, à la fois, un appareil
Plus en détailSujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante.
Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante. Objectifs et formulation du sujet Le syndrome de l apnée du sommeil (SAS) est un problème de santé publique
Plus en détailEFFET DOPPLER EXOPLANETES ET SMARTPHONES.
EFFET DOPPLER EXOPLANETES ET SMARTPHONES. I. APPLICATIONS UTILISEES POUR CETTE ACTIVITE : Sauf indication les applications sont gratuites. 1.Pour connaître les exoplanetes : Exoplanet (android et IOS)
Plus en détailProjet ANR. Bruno Capra - OXAND. 04/06/2015 CEOS.fr - Journée de restitution (Paris) B. CAPRA
Projet ANR Bruno Capra - OXAND MEFISTO : Maîtrise durable de la fissuration des infrastructures en bétons Contexte Problématique des Maîtres d Ouvrages Evaluation et prédiction de la performance des ouvrages
Plus en détailBACCALAURÉAT PROFESSIONNEL EPREUVE DE TRAVAUX PRATIQUES DE SCIENCES PHYSIQUES SUJET A.1
TP A.1 Page 1/5 BACCALAURÉAT PROFESSIONNEL EPREUVE DE TRAVAUX PRATIQUES DE SCIENCES PHYSIQUES SUJET A.1 Ce document comprend : - une fiche descriptive du sujet destinée à l examinateur : Page 2/5 - une
Plus en détailTHESE DOCTEUR. Génie Electrique. Maxime MOREAU
N d ordre : 117 ECOLE CENTRALE DE LILLE THESE présentée en vue d obtenir le grade de DOCTEUR en Génie Electrique par Maxime MOREAU DOCTORAT DELIVRE PAR L ECOLE CENTRALE DE LILLE Modélisation haute fréquence
Plus en détailUNE REPRESENTATION GRAPHIQUE DE LA LIAISON STATISTIQUE ENTRE DEUX VARIABLES ORDONNEES. Éric TÉROUANNE 1
33 Math. Inf. Sci. hum., (33 e année, n 130, 1995, pp.33-42) UNE REPRESENTATION GRAPHIQUE DE LA LIAISON STATISTIQUE ENTRE DEUX VARIABLES ORDONNEES Éric TÉROUANNE 1 RÉSUMÉ Le stéréogramme de liaison est
Plus en détailQuantification des Risques
Quantification des Risques Comment considérer les aléas dans une projection financière? PragmaRisk met à disposition des solutions et des méthodes permettant de considérer les aléas dans vos projections
Plus en détailÉTUDE ET DÉVELOPPEMENT D UN SYSTÈME EXPERT BASÉ SUR LES RÉSEAUX DE NEURONES POUR LE DIAGNOSTIC DES DÉFAUTS DE ROULEMENTS
ÉTUDE ET DÉVELOPPEMENT D UN SYSTÈME EXPERT BASÉ SUR LES RÉSEAUX DE NEURONES POUR LE DIAGNOSTIC DES DÉFAUTS DE ROULEMENTS B. Badri 1 ; M. Thomas 1 ; S. Sassi 2 (1) Department of Mechanical Engineering,
Plus en détailLogiciel d analyse et de gestion du bruit OUIE2000
Logiciel d analyse et de gestion du bruit OUIE2000 Phase 2 : Intégration de mesures expérimentales et évaluation de puissance acoustique type André L Espérance ÉTUDES ET RECHERCHES R-351 RAPPORT TRAVAILLENT
Plus en détailInnovations Majeures de la Version 4
Innovations Majeures de la Version 4 Un nouvel environnement SIG avec de puissants outils graphiques. De nouveaux moteurs hydrologiques et hydrauliques plus sûrs et plus performants. De nouveaux modes
Plus en détailIntroduction : Essais de phase I
Schéma de recherche de dose dans les essais de phase I : comparaison par simulations dans un cadre temporel A Doussau 1,2, MC Le Deley 3, B Asselain 1, G Vassal 3, X Paoletti 1 1 - Institut Curie, 2 -
Plus en détailIntroduction aux systèmes temps réel. Iulian Ober IRIT ober@iut-blagnac.fr
Introduction aux systèmes temps réel Iulian Ober IRIT ober@iut-blagnac.fr Définition Systèmes dont la correction ne dépend pas seulement des valeurs des résultats produits mais également des délais dans
Plus en détailIFT3245. Simulation et modèles
IFT 3245 Simulation et modèles DIRO Université de Montréal Automne 2012 Tests statistiques L étude des propriétés théoriques d un générateur ne suffit; il estindispensable de recourir à des tests statistiques
Plus en détailJUST Normlicht softproof solutions.
JUST Normlicht softproof solutions. F Dans l industrie graphique, la comparaison d épreuves virtuelles avec des imprimés ou des épreuves papier ou tout autre support doit se faire selon des critères précis
Plus en détailLa nouvelle planification de l échantillonnage
La nouvelle planification de l échantillonnage Pierre-Arnaud Pendoli Division Sondages Plan de la présentation Rappel sur le Recensement de la population (RP) en continu Description de la base de sondage
Plus en détailCouplage efficace entre Optimisation et Simulation stochastique Application à la maintenance optimale d une constellation de satellites
Couplage efficace entre Optimisation et Simulation stochastique Application à la maintenance optimale d une constellation de satellites Benoît Beghin Pierre Baqué André Cabarbaye Centre National d Etudes
Plus en détailMesure de la couverture en propre du réseau d un opérateur mobile
Mesure de la couverture en propre du réseau d un opérateur mobile Janvier Mars 2015 Rapport SOMMAIRE 1 SPECIFICATIONS DE L ENQUETE... 3 1.1 OBJECTIFS ET CONFIGURATION... 3 1.2 OUTIL DE MESURE ET TERMINAUX...
Plus en détailChapitre 3. Les distributions à deux variables
Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles
Plus en détail