Programme d’études 2023-2024 | English | ||
Modélisation des procédés | |||
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en chimie et science des matériaux (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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UI-M1-IRCHIM-008-M | UE Obligatoire | VITRY Véronique | F601 - Métallurgie |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Français | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2.00 | 1er quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-META-023 | Modélisation des procédés | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | Q1 | |
I-MARO-033 | Analyse des données | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Unité d'enseignement |
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Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage de l'UE
Comprendre et interpréter des résultats de modélisation avec un esprit critique; interagir avec les personnes responsables de la modélisation pour en améliorer la qualité; extraire et analyser les données significatives d'un procédé afin d'en préparer la modélisation.
Être familier avec les grandes méthodes de modélisation et les domaines auxquelles elles sont appliquées. Approche de la modélisation des procédés par des exemples concrets ayant trait à la chimie et aux sciences de matériaux.
Sensibilisation aux rôles de la modélisation dans l'industrie et à la validation expérimentale des modèles (au moyen des plans d'expériences).
Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique
Analyse des données; Méthodes physiques de modélisation; Modélisation analytique: formalismes CALPHAD, méthodes ab initio, dynamique moléculaire; Introduction aux plans d'expériences.
Compétences préalables
Sans objet
Type(s) et mode(s) d'évaluation Q1 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE
Epreuve intégrée: examen écrit unique pour toutes les AA de l'UE reprenant des aspects liés aux différentes parties du cours.
Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q1 de l'UE
Note de l'examen : 90% - note des rapports de TP : 10%
Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) pour l'UE
Commentaire sur les évaluations rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE
sans objet
Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE
-
Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE
Epreuve intégrée: examen écrit unique pour toutes les AA de l'UE reprenant des aspects liés aux différentes parties du cours.
Méthode de calcul de la note globale pour l'évaluation Q3 de l'UE
Note de l'examen : 90% - note des rapports de TP : 10%
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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I-META-023 |
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I-MARO-033 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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I-META-023 |
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I-MARO-033 |
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Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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I-META-023 | Sans objet |
I-MARO-033 | Slides et notes pour les exercices |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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I-META-023 | copies de présentations |
I-MARO-033 | Sans objet |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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I-META-023 | Introduction to materials modelling, ed. Zoe H. Barber, Maney, London, 2005 Computational Thermodynamics - The Calphad Method, hans Lukas, Suzana Fries, Bo Sundman, Cambridge University Press, London, 2007. |
I-MARO-033 | R.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork. "Pattern Classification". John Wiley and Sons, 2000. Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006. R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Prentice Hall, 2012 K P Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012. |