A modular nonlinear stochastic finite element formulation for uncertainty estimation

The Monte Carlo method is widely used for the estimation of uncertainties in mechanical engineering design. However, while flexible, this method remains impractical in terms of computational time and scalability. To bypass these limitations, other more efficient approaches such as the Galerkin stochastic finite element method (GSFEM) or the collocation method have been proposed. GSFEM provides accurate output statistics, has the advantage of being sampling independent and can be modular in terms of operations, albeit code intrusive. While linear elasticity has been extensively covered in the literature, the application of GSFEM to nonlinear mechanical behaviour remains relatively unexplored, in part due to the difficulty to capture nonlinear effects with the traditional GSFEM interpolants. To this end, we propose a seamless and efficient modular framework avoiding the need to know a priori the material law. In particular, the method makes use of a wavelet based formulation able to capture simultaneously continuous and discontinuous behaviours, and stochastic operators are proposed to straightforwardly adapt any material model. Finally, the flexibility of this approach is illustrated with two problems: (i) a 3D hyperelastic example with nonlinear behaviour arising from buckling uncertainty, and (ii) the evaluation of the displacement of a point within a structure based on how much of the external accessible structural deformation is known

Full Length Research Paper Thermal oxidative alteration of sunflower oil

Ecole nationale supérieure agronomique (ENSA, Ex. INA). Département de Technologie alimentaire et de Nutritio

Valorisation des sous produits de conservie: cas des graines de tomates

Les graines de tomates sont les constituants majeurs des déchets de l’industrie de transformation des fruits de tomate, elles représentent 0,5%du poids du fruit et contiennent entre 18 et 30% de lipides sous forme d’huile. L’objet de ce travail est l’extraction et la caractérisation de l’huile de graine de tomate. Les graines de tomate proviennent d’un tas de déchet en stockage au niveau de la conserverie Ammour – Mouzaîa – Algérie. Après séparation, triage et séchage à l’air libre, les graines sont placées dans un dispositif Soxhelet contenant le n-hexane comme solvant d’extraction. Le rendement à l’extraction a été calculé, il est de 209,86 grammes d’huile pour 934,06grammes de graines de tomate, soit 22,47% ; après filtration le rendement est de 21,6%, soit 82%des lipides présent dans les graines de tomate. Les constantes physicochimiques caractéristiques de la qualité des huiles ont été mesurées avant et après raffinage de l’huile extraite ; il en ressort que le raffinage diminue l’acidité de 0,9 à 0,06%, la teneur en chlorophylle de 15,46 à 0,0092 ppm et entraine la disparition du phosphore. Les autres constantes mesurées n’ont pas subi de variation notable. Les résultats de l’analyse chromatographique de la fraction lipidique de l’huile de graines de tomate raffinée a révélé un profil chromatographique composé de 07 acides gras à 16 et 18 atomes de carbones. Les acides linoléiques et oléiques sont prédominants avec 52 et 22% respectivement. Les acides gras saturés sont représentés essentiellement par 13,18% d’acide palmitique et par de la résistance à l’oxydation de l’huile de graines de tomate extraite est de 4,70 heures à la température de 120°C, correspondant à une durabilité de 223 jours à 20°C

Machine learning based multiscale calibration of mesoscopic constitutive models for composite materials: application to brain white matter

A modular pipeline for improving the constitutive modelling of composite materials is proposed.The method is leveraged here for the development of subject-specific spatially-varying brain white matter mechanical properties. For this application, white matter microstructural information is extracted from diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) scans, and used to generate hundreds of representative volume elements (RVEs) with randomly distributed fibre properties. By automatically running finite element analyses on these RVEs, stress-strain curves corresponding to multiple RVE-specific loading cases are produced. A mesoscopic constitutive model homogenising the RVEs’ behaviour is then calibrated for each RVE, producing a library of calibrated parameters against each set of RVE microstructural characteristics. Finally, a machine learning layer is implemented to predict the constitutive model parameters directly from any new microstructure. The results show that the methodology can predict calibrated mesoscopic material properties with high accuracy. More generally, the overall framework allows for the efficient simulation of the spatially-varying mechanical behaviour of composite materials when experimentally measured location-specific fibre geometrical characteristics are provided

LACTIMED, une coopération transfrontalière pour valoriser les produits laitiers typiques de Méditerranée

Publication du projet européen LACTIMED (ANIMA / CIHEAM-IAMM). Publication of the LACTIMED project (ANIMA / CIHEAM-IAMM)Cette brochure finale illustre les réalisations et l’impact du projet LACTIMED, après 3 ans de mise en œuvre (décembre 2012 - décembre 2015): http://www.animaweb.org/fr/brochure-finale-projet-europeen-lactime

LACTIMED, une coopération transfrontalière pour valoriser les produits laitiers typiques de Méditerranée

Publication du projet européen LACTIMED (ANIMA / CIHEAM-IAMM). Publication of the LACTIMED project (ANIMA / CIHEAM-IAMM)Cette brochure finale illustre les réalisations et l’impact du projet LACTIMED, après 3 ans de mise en œuvre (décembre 2012 - décembre 2015): http://www.animaweb.org/fr/brochure-finale-projet-europeen-lactime

LACTIMED, cross-border cooperation to promote typical dairy products in the Mediterranean

Publication du projet européen LACTIMED (ANIMA / CIHEAM-IAMM). Publication of the LACTIMED project (ANIMA / CIHEAM-IAMM)This final brochure highlights the achievements and impact of the LACTIMED project after 3 years of implementation (December 2012 - December 2015) : http://www.animaweb.org/en/lactimed-european-project-final-brochur

LACTIMED, cross-border cooperation to promote typical dairy products in the Mediterranean

Publication du projet européen LACTIMED (ANIMA / CIHEAM-IAMM). Publication of the LACTIMED project (ANIMA / CIHEAM-IAMM)This final brochure highlights the achievements and impact of the LACTIMED project after 3 years of implementation (December 2012 - December 2015) : http://www.animaweb.org/en/lactimed-european-project-final-brochur