6.3 Sur le front de la recherche
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−div( x) grad u*)= f
Α∗(
Α∗=...
Fig. 6.1. Petite et grande ´ echelle dans chacun des probl` emes des Chapitres 1,2,3 et
4. Pour chacun d’eux, on ins` ere une information calcul´ ee ` al ’ ´ echelle microscopique
dans le mod` ele macroscopique.
chaque intervalle [p, p+1/2[ et [p+1/2,p+1[ (p entier) la valeur α ou β. Ce “hasard” est en fait typiquement li´ e (comme c’est quasiment toujours le cas) ` a une
m´ econnaissance du mat´ eriau (le mat´ eriau est bel et bien d´ eterministe, mais on
n’en a pas une connaissance suffisante pour savoir d´ eterminer en chaque maille
la valeur de a, on ne sait que probabiliser cette valeur). On parle typiquement
de milieu al´ eatoire ou de milieu mal connu.D a n sl am ˆ eme veine, nous aurions aussi pu parler de m´ ethodes comme la m´ ethode Virtual Internal Bond
de [37], qui r´ ealise en quelque sorte une alliance entre les m´ ethodes type QCM
du Chapitre 1 et la simulation des mat´ eriaux polym´ eriques du Chapitre 4.
Dans une telle m´ ethode, on s’int´ eresse ` al ad ´ eformation microscopique d’un
mat´ eriau qui n’est pas si bien ordonn´ e qu’un cristal, `
a savoir un mat´ eriau
plus amorphe. Nous aurions pu d´ ecrire la m´ ethodologie g´ en´ erale introduite
pour ces probl` emes multi´ echelles par E et Engquist [34]. De mˆ eme encore,
lorsque nous avons d´ ecrit les syst` emes multi´ echelles en temps au Chapitre 5,
nous n’avons pas abord´ e ceux o` ul ’ ´ e c h e l l ed et e m p sr a p i d er e s t ep r ´ esente tout
au long de la simulation, pr´ ef´ erant nous concentrer sur le cas typique de la
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−div( x) grad u*)= f
Α∗(
Α∗=...
Fig. 6.1. Petite et grande ´ echelle dans chacun des probl` emes des Chapitres 1,2,3 et
4. Pour chacun d’eux, on ins` ere une information calcul´ ee ` al ’ ´ echelle microscopique
dans le mod` ele macroscopique.
chaque intervalle [p, p+1/2[ et [p+1/2,p+1[ (p entier) la valeur α ou β. Ce “hasard” est en fait typiquement li´ e (comme c’est quasiment toujours le cas) ` a une
m´ econnaissance du mat´ eriau (le mat´ eriau est bel et bien d´ eterministe, mais on
n’en a pas une connaissance suffisante pour savoir d´ eterminer en chaque maille
la valeur de a, on ne sait que probabiliser cette valeur). On parle typiquement
de milieu al´ eatoire ou de milieu mal connu.D a n sl am ˆ eme veine, nous aurions aussi pu parler de m´ ethodes comme la m´ ethode Virtual Internal Bond
de [37], qui r´ ealise en quelque sorte une alliance entre les m´ ethodes type QCM
du Chapitre 1 et la simulation des mat´ eriaux polym´ eriques du Chapitre 4.
Dans une telle m´ ethode, on s’int´ eresse ` al ad ´ eformation microscopique d’un
mat´ eriau qui n’est pas si bien ordonn´ e qu’un cristal, `
a savoir un mat´ eriau
plus amorphe. Nous aurions pu d´ ecrire la m´ ethodologie g´ en´ erale introduite
pour ces probl` emes multi´ echelles par E et Engquist [34]. De mˆ eme encore,
lorsque nous avons d´ ecrit les syst` emes multi´ echelles en temps au Chapitre 5,
nous n’avons pas abord´ e ceux o` ul ’ ´ e c h e l l ed et e m p sr a p i d er e s t ep r ´ esente tout
au long de la simulation, pr´ ef´ erant nous concentrer sur le cas typique de la