Maîtriser les performances

La modélisation des incertitudes liées à un produit permet de prévoir les performances du produit dans les tous cas probables. Cette formation présente les outils essentiels pour modéliser et analyser les incertitudes.

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Formation en 1 jour

Objectifs

  • Voir les différentes étapes de la démarche « Incertitudes ».
  • Connaître les algorithmes classiques de propagation d’incertitudes
  • Réaliser toutes les étapes de la propagation au travers d’un modèle en Python

TARIFS*

  • Industriel : 850 €
  • Chercheur : 723 €
  • Étudiant : 425 €

 

Pré-requis

  • Bonnes connaissances en théorie des probabilités
  • Connaissance en Python souhaitable

PUBLIC

  • Ingénieur R&D
  • Ingénieur de bureau d’étude
  • Ingénieur en sûreté de fonctionnement

 

Prochaines sessions

  • 24 mars 2023
  • 29 septembre 2023

LIEU

18/20 Boulevard Reuilly, 75012 PARIS – Métro Dugommier


RESPONSABLE

Gaëtan BLONDET

*Retrouvez toutes les informations dans le catalogue des formations disponible ici. En cas de formation en présentiel, le déjeuner est compris dans le tarif.

 

Programme

Propagation d’incertitudes

  • Modèle probabiliste
  • Modèle physique
  • Echantillonnage
  • Analyse de la distribution des résultats

Analyse de tendance centrale

  • Méthode du cumul quadratique
  • Simulation de Monte Carlo

Travaux pratiques avec Python

  • Créer le modèle probabiliste
  • Créer le modèle physique
  • Propager les incertitudes

Demande d'inscription

N’hésitez pas à vous inscrire ou à demander des compléments d’information. Des formations personnalisées peuvent également être proposées. Le lieu de la formation est susceptible d'être modifié. Nos formations peuvent, pour la plupart, être réalisées à distance. Une fois votre demande d'inscription envoyée, l'un de nos formateurs vous recontactera pour préciser vos besoins et adapter la formation. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. N'hésitez pas à nous faire part de votre situation dans le formulaire ci-dessous.



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