CSMA2026

Identification symbolique d'équations différentielles non linéaires sous contraintes d'inégalités à l'aide de l'intelligence artificielle : applications aux problèmes industriels de mécanique du contact
Mustapha Adiouane  1, 2, @  , Cédric Pozzolini  1, *, @  , Clément Grenat  1, *, @  , Simon Masnou  2, *, @  , Roland Denis  2, *, @  
1 : Framatome
FRAMATOME
2 : Institut Camille Jordan  (ICJ)  -  Site web
Ecole Centrale de Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, Institut National des Sciences Appliquées de Lyon, Université Jean Monnet - Saint-Etienne, Centre National de la Recherche Scientifique
Bât. Jean Braconnier 43 bd du 11 novembre 1918 69622 VILLEURBANNE CEDEX -  France
* : Auteur correspondant

L'extraction d'équations gouvernantes à partir de données mesurées a toujours été un défi dans divers domaines de la science et de l'ingénierie. Malgré l'abondance des données, la création de modèles précis, fiables et utiles pour l'analyse, l'interprétation et la prédiction reste complexe. Les modèles nécessitent une conception minutieuse, des tests, une validation, et souvent des techniques sophistiquées combinées à des connaissances spécifiques au domaine. L'objectif principal du travail présenté dans ce document est d'identifier des dynamiques non linéaires et non lisses.

Type : : Résumé étendu (présentation orale ou poster)
Export du papier vers HAL : Non
Thématiques : Th3 - Mécanique du contact, interfaces
Mots-Clés : Identification parcimonieuse des dynamiques non linéaires ; Machine Learning ; Frottement sec de Coulomb ; Quantification de l'incertitude ; Contact unilatéral ; Solide rigide.
Licence du fichier : Paternité
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