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Séance de cours

Résolution du cadre: Structure en treillis

Dans cours

CIVIL-123: Structures II

Le cours permet de comprendre le fonctionnement, déterminer les efforts et de dimensionner les structures en treillis, en poutre, en dalle et en cadre. Le cours se base sur la résolution des efforts par la statique graphique. ...

Description

Cette séance de cours couvre la résolution d'un cadre en tant que structure de treillis, en se concentrant sur des concepts tels que la répartition de la charge, la compression et la traction. L'instructeur explique l'utilisation d'applets pour modéliser le comportement des cadres et discute de différents types de cadres avec des charges et des conditions de support variables.

Enseignant·e

Olivier Burdet

Né en 1960, Olivier Burdet a reçu son diplôme en génie civil de l'EPFL en 1983. Après quelques années dans la pratique, il a fait une thèse de doctorat à l'Université du Texas à Austin, qu'il a terminée en 1990. De retour à l'EPFL depuis 1990, il est acutellement adjoint scientifique et chargé de cours dans le domaine des structures, en béton en particulier. Il est très engagé dans l'enseignement sur Internet.

Source officielle

Concepts associés (30)

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 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.

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.

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.

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Séances de cours associées (32)

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

Compression des données: Algorithme Shannon-Fano

Explore l'algorithme Shannon-Fano pour une compression efficace des données et ses applications dans les techniques de compression sans perte et avec perte.

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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