Intelligence artificielle en mécanique

Intelligence artificielle en mécanique
Master Physique appliquée et ingénierie physiqueParcours Modélisation numérique avancée

ComposanteFaculté de physique et ingénierie
Catalogue2025-2026

Description

I

Compétences visées

  • Assimilate the most common numerical methods to solve compressible Navier-Stokes.

Bibliographie


Computational Fluid Dynamics: Principles and Applications, 2nd Edition; Jiri Blazek; Ed. Elsevier Science
 

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation
CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)
Coefficient
1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coéfficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveNote reportée en session 2
Rapport 1
1 CTR1
Rapport 2
1 CTR1
Rapport 3
1 CTR1

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coéfficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuve
Ecrit
CTET601