Accompagner votre projet avec un expert métier (15 à 25 années d’expériences), une équipe d’ingénieurs calculs confirmés et une infrastructure IT dédiée (cluster HPC et moyens logiciels).
Renforcer le processus de qualification avec des moyens d’essais dédiés (en laboratoire, sur piste ou site d’exploitation) et des protocoles sur mesure (matériels d’acquisition, traitements des signaux, …).
Développer les stratégies de conception en synchronisant l’automatisation des processus de simulation et le traitement des données (machine learning, algorithmique, IA, …).
En anticipant les défaillances issues des chargements d’ordre :
Statiques | Vibratoires (fatigue) | Chocs&Crash | Thermiques | Fluidiques.
Proposer un éclairage complémentaire sur les performances de votre système en conjuguant expertises calculs, ingénierie d’essais et retours d’expériences métiers.
Appréhender le caractère multi-disciplinaires inhérent à votre projet afin d’identifier des voies d’optimisation robustes et fiables (DOE, étude de sensibilité, …).
Développer des stratégies de supervision (4.0) grâce au couplage entre technologies de mesures connectées et modèle de prédiction.
Rationaliser votre processus de dimensionnement et à anticiper les évolutions technologiques majeures (codes métiers, machine learning, IA…).
Accompagner vos arbitrages de dimensionnement tout en intégrant les démarches d’éco-conception et d’analyses de cycles de vie (ACV).
1. Qualifier le comportement du système en fonction des variables de conception
2. Explorer les scénarii selon les sollicitations perçues et les conditions de fonctionnement nominales et/ou dégradées
3. Disposer d’une lecture objective des performances du système et vérifier la qualité du modèle de prédiction
4. Quantifier les risques et maîtriser les incertitudes de conception
5. Maitriser et ajuster la marge de sécurité grâce à l’étude de sensibilité.
6. Garantir un niveau de fiabilité optimal en s’appuyant sur des méthodes d’analyses de robustesse