Séance de cours

Boucle dans les structures métalliques

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Dans cours

CIVIL-235: Structures en métal

Ce cours permet de maitriser les aspects fondamentaux et pratiques du dimensionnement des structures en acier. Il traite des poutres, des poteaux, des assemblages, des cadres, des systèmes porteurs et des problèmes de stabilité. ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de flambage dans les structures métalliques, y compris des exemples de bases de poteaux, des méthodes de vérification et l'influence des moments sur la charge de flambage. Il examine également différentes approches pour déterminer le flambement, telles que les formules d'interaction et la détermination directe, ainsi que l'importance des imperfections et de la stabilité dans les pièces comprimées.

Enseignant·e

Alain Nussbaumer

Expertise Structures métalliquesVerre structuralFatigue et mécanique de la ruptureEvaluation de structures existantesRupture à faible nb de cycles Mission RECHERCHE: Responsable du domaine de recherche « fatigue et rupture des structures en acier ». Expert dans les domaines de la fatigue et rupture de structures en acier, aluminium et verre, sécurité et aptitude au service, ainsi que les éléments composés de plusieurs matériaux.Habilité à diriger des thèses de doctorat depuis 2005.ENSEIGNEMENT: Responsable

Source officielle

Concepts associés (22)

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.

Compression artifact

A compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.

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Séances de cours associées (64)

Compression: Codes sans préfixe

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

JPEG XS & JPEG XL: Compression de l'image de prochaine génération

Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.

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.

Compression de données et théorème de Shannon: Compression de perte

Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.

Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.

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