Ce projet développe un jumeau numérique d'un bras robotique MKX3D pour simuler et valider des trajectoires avant leur mise en œuvre réelle. Il permet de programmer les mouvements de la pince hors ligne, de comparer les résultats entre différents solveurs de cinématique inverse (interne à Blender et externe via Robotics Toolbox for Python), et de visualiser les écarts entre les deux approches. Le système facilite l'expérimentation et l'optimisation des modèles avant leur application sur le robot physique.

Projet dédié à l'évaluation et à la comparaison de solveurs de mécanique des fluides numérique (CFD). Il permet aux chercheurs et ingénieurs de tester et valider des méthodes numériques, d'identifier les meilleures pratiques et d'optimiser les performances des outils de simulation. Les résultats sont utilisés pour améliorer la précision et l'efficacité des calculs dans des domaines comme l'aéronautique, l'énergie ou l'environnement.

Fluidsim est un framework extensible pour l'étude de la dynamique des fluides avec simulations numériques à l'aide du langage Python. Il permet de développer des solveurs de fluides (i.e. des packages Python résolvant des équations) en écrivant principalement du code Python. Les tâches gourmandes en temps sont effectuées par des fonctions compilées optimisées.

Ce projet propose une implémentation optimisée de la Méthode des Solutions Fondamentales (MFS) pour résoudre des problèmes physiques en 3D, notamment la diffusion de pixels et les équations aux dérivées partielles. Il inclut des solveurs rapides et des outils de visualisation en temps réel, avec une intégration GPU pour des performances accrues. Les applications visent la synthèse d'images, la simulation physique et l'analyse numérique.

Bibliothèque logicielle dédiée à la résolution de problèmes numériques avancés, notamment les systèmes linéaires et les calculs matriciels. Elle propose des outils pour la compression de matrices, l'optimisation de solveurs et la simulation numérique, adaptés aux besoins des chercheurs et ingénieurs en calcul scientifique.

Eigen-qp est une bibliothèque logicielle dédiée à la résolution de problèmes de programmation quadratique (QP) et de contraintes linéaires. Elle s'appuie sur la bibliothèque Eigen3 pour offrir des solveurs performants et optimisés, notamment les solveurs eigen-quadprog et eigen-qld. Utilisée principalement en robotique, en automatique et en optimisation numérique, elle permet d'intégrer des algorithmes d'optimisation dans des systèmes industriels ou de recherche.

Ce projet vise à développer un solveur de tâches couplé pour les systèmes linéaires creux/denses issus de la méthode des éléments finis (FEM) et de la méthode des éléments bord (BEM). Il s'agit d'optimiser les performances des solveurs directs pour de tels systèmes, améliorant ainsi l'efficacité des simulations numériques dans divers domaines d'ingénierie et de physique.

Ndg2d est un solveur numérique basé sur la méthode des éléments finis discontinus nodaux. Il permet de résoudre des équations différentielles partielles en 1D, 2D et 3D, notamment pour des applications en mécanique des fluides et en physique des milieux continus. Le projet est conçu pour des simulations précises et parallélisables, avec une gestion optimisée des calculs intensifs.

Le projet cmake_external_ipopt est une interface externe pour Ipopt, un solveur d'optimisation numérique open-source. Il permet de résoudre des problèmes d'optimisation non linéaire en proposant des solutions approchées efficaces et performantes. Cet outil est particulièrement utile dans les domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie et des mathématiques appliquées.

Le solveur hybride massivement parallèle (Maphys) permet de résoudre des systèmes linéaires épars grâce à des méthodes directes/itératives hybrides. Il vise à améliorer les performances de calcul et optimiser les processus de simulation numérique.