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Séance de cours

Céramique : contraintes thermiques et résistance mécanique

Dans cours

MSE-234: Comportement mécanique des matériaux

Ce cours est une introduction au comportement mécanique, à l'élaboration, à la structure et au cycle de vie des grandes classes de matériaux de structure (métaux, polymères, céramiques et composites) ...

Description

Cette séance de cours explore les contraintes thermiques et la résistance mécanique de la céramique, en explorant des concepts tels que le comportement de la céramique en compression, l'équilibre entre les phases cristallines de la céramique et la résistance mécanique statistique des matériaux. L'instructeur discute de l'impact des changements de température sur les plaques de céramique, de la formation de fissures et de la défaillance catastrophique des matériaux due au stress. En outre, la séance de cours couvre la statistique de Weibull pour quantifier la résistance mécanique et la distribution des défauts dans les matériaux, mettant en lumière les facteurs influençant la résistance et la rupture de la céramique.

Enseignant·e·s (3)

Andreas Mortensen

Andreas Mortensen is currently Professor and Director of the Institute of Materials at the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL), where he heads the Laboratory for Mechanical Metallurgy. He joined the faculty of EPFL 1997 after ten years, from 1986 to 1996, as a member of the faculty of the Department of Materials Science and Engineering at the Massachusetts Institute of Technology, where he held the successive titles of ALCOA Assistant Professor, Associate Professor, and Professor. His research is focussed on the processing, microstructural development and mechanical behavior of advanced metallic materials with particular focus on metal matrix composites and metal foams, on infiltration processing and capillarity, and on damage and fracture in metallic materials. He is author or co-author of two monographs, around one hundred and eighty scientific or technical publications and twelve patents. Born in San Francisco in 1957, of dual (Danish and US) nationality, Andreas Mortensen graduated in 1980 from the Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris with a Diplôme dIngénieur Civil, and earned his Ph.D. in the Department of Materials Science and Engineering at MIT in 1986. Besides his academic employment, he was a postdoctoral researcher at Nippon Steel during part of 1986, and was invited professor at the Ecole des Mines in Paris during the academic year 1995 to 1996. He is a member of the editorial committee of International Materials Reviews and has co-edited four books. He is a Fellow of ASM, a recipient of the Howe Medal and the Grossman Award of the American Society of Metals, was awarded the Péchiney Prize by the French Academy of Sciences and the Res Metallica Chair from the Katholieke Universiteit Leuven, received three EPFL teaching awards, is one of ISIs Highly Cited authors for Materials Science since 2002 and was awarded an ERC advanced grant in 2012.

David Hernandez Escobar

Julie Nathalie S Gheysen

Source officielle

Concepts associés (32)

Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Algorithme de compression sans perte

vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

Compression d'image

La compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.

Cardiopathie congénitale

Les cardiopathies congénitales sont des malformations du cœur survenant au cours de sa formation, pendant la vie intra-utérine. Le terme « congénital » (littéralement « né avec ») est à distinguer du qualificatif « héréditaire » (« ce dont on hérite », ce qui est transmis par les ascendants). Une malformation congénitale, en particulier cardiaque, n'est pas obligatoirement héréditaire et peut correspondre à un accident isolé et qui ne se reproduira pas.

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Séances de cours associées (37)

Compression : prédiction

Couvre les concepts de compression et de prédiction en utilisant des codes et des distributions sans préfixe.

Avantages prouvables de la surparamétrisation dans la compression du modèle

Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.

Résistance mécanique statistique: Céramique

Couvre la résistance mécanique statistique en céramique, y compris la statistique de Weibull et le comportement stable de fissuration en compression.

Compression: Codes sans préfixe

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

Compression des signaux neuraux

Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.

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