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Florian De Vuyst

La formation a pour objectif de donner une première expérience d'apprentissage de modèles de systèmes dynamiques issus de la physique, de la mécanique ou de procédés.

Elle s'adresse :

- aux futurs data scientists (toutes filières) qui souhaitent renforcer leur connaissances en apprentissage

- aux élèves intéressés par les mathématiques appliquées

- aux élèves de branches (GI, IM, GP, GB) souhaitant acquérir des connaissances en analyse et exploitation de données (approches dites « data-driven ») pour définir des jumeaux numériques (Digital Twins) de systèmes réels.

- aux élèves qui seraient intéressés par les questions de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les procédés industriels

Modalité : #Stage

Format : #Enseignant

Données, mathématiques

TC >3 et branches.

TC : Prérequis = MT23 ou équivalent. MT94 recommandé.

MT09 recommandé.

Pratique de langages scientifiques techniques tels que Scilab, Matlab ou Python

Objectif de l’Api :

La formation est une introduction aux outils mathématiques et techniques numériques permettant de déterminer (approcher) les équations qui gouvernent un système dynamique à partir de données mesurant l'état ou une partie de l'état du système au cours du temps. Ces équations peuvent ensuite être utilisées pour de la prédiction court-terme ou moyen terme. Il s'agira aussi de mettre en œuvre les méthodes numériques dans un environnement de programmation (Matlab, Scilab, Python/Numpy en fonction des préférences des élèves).

Objectifs spécifiques :

• Savoir discrétiser un système différentiel modélisant un système mécanique ;

• Comprendre les principes mathématiques permettant d'identifier un système différentiel ;

• Programmer les différents algorithmes vu sen cours ;

• Valider les méthodes et comparer aux données d'apprentissage ;

• Evaluer les capacités de prédiction du modèle ainsi trouvé

Objectifs transversaux :

• Travailler en équipe de deux ;

• Partager le travail et se coordonner pour la rédaction du rapport final.

Lundi : cours d'introduction : bases mathématiques. Systèmes linéaires et non linéaires (7h)

Mardi : Premier TP en binôme sur des exemples dynamiques simples (systèmes de ressorts) (7h)

Mercredi : Suite du cours. Cas des systèmes dynamiques où l'état est une fonction (champ de température ou champ de déplacement par exemple). Problèmes paramétriques. (7h)

Jeudi-Vendredi : TP en mode projet sur un cas d'étude plus ambitieux. Recommandations pur le rapport (14h)

post API : finalisation du rapport en LaTeX (cahier d'intégration) réalisé par binôme (entre 5 et 8h e travail). Livraison du rapport et évaluation.

Livraison d'un rapport LaTeX sur la base du cours vu, des expérimentations numériques et TPs pratiqués pendant l'API, permettant d'apprécier les acquisitions de connaissance et le travail fourni. A rendre avant le 12 juillet.

E22

04/07-08/07

48

BF

2

Travail demandé pendant l'Api : 35h

Travail demandé avant l'Api : 0

Travail demandé après l'Api : 5 à 8h