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Séance de cours

Transition de Rhino vers AutoCAD

Dans cours

AR-219: CAO avancée et modélisation intégrée DIM

1ère année: bases nécessaires à la représentation informatique 2D (3D). Passage d'un à plusieurs logiciels: compétence de choisir les outils adéquats en 2D et en 3D. Mise en relation des outils de CAO et DIM: regard critique et aptitude à choisir les métho ...

Description

Cette séance de cours couvre la transition de Rhino à AutoCAD, en se concentrant sur les outils pour subd, le magnétisme de grille, ortho, planéité, snaps et suivi intelligent. Il explore également les fonctionnalités du manipulateur, l'historique des enregistrements et l'optimisation de l'utilisation de la mémoire.

Enseignant·e

Jérôme Zufferey

Diplôme d'Architecture à l'EPFL en 1995. Certificat Eur'IC (European Informatics Conference) en 1997. Brevet Fédéral de Formateur d'Adultes en 2006. Bureau d'informaticien, formateur et architecte indépendant depuis 1997. Travaux d'installation, support, conseil et formation auprès d'entreprises. Travaux d'infographie auprès de bureaux d'architectures et d'entreprises (relevés d'usines, plans techniques, modélisations, photomontages, plaquettes de concours, ...) Domaines d'intérêts spécifiques: L'informatique dans son histoire et son évolution (premiers pas avec un Apple ][ en 1981), l'infographie dans sa multiplicité d'outils et sa problématique vis à vis de la représentation architecturale, la pédagogie dans sa constante remise en question qu'elle implique, la vie sociale et politique (Conseiller communal à Bex, 2002-2008). Dès 1999, assistant chez Monsieur le Professeur Georges Abou Jaoudé (LIV, cours d'informatique pour les étudiants en architecture de deuxième année avec Monsieur Michel Herezen, chargé de cours jusqu'en 2010). Aujourd'hui Informaticien ENAC-IT3 et Chargé de cours ENAC-SAR.

Source officielle

Concepts associés (32)

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Optimisation combinatoire

L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Optimisation convexe

vignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.

Optimizing compiler

In computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.

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Séances de cours associées (38)

AutoCAD Interface Basics

Présente les bases de l'interface AutoCAD, couvrant la connexion à A360, les dessins de départ et la gestion des compléments de sortie.

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Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

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