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Priorité M1 : Systèmes et performance

par Laurent Krähenbühl - publié le , mis à jour le

Cette priorité concerne le développement de méthodes et d’outils pour répondre aux contraintes de performance sur les systèmes dynamiques complexes, en lien avec les spécifications d’un cahier des charges.
La coordination est assurée par Michaël Di Loreto.

Les principaux mots-clefs sont :

  • performance non linéaire : gain incrémental, contraction, validation du cahier des charges, identification et commande LPV, incertitude

  • systèmes distribués et en réseau : hiérarchisation, systèmes à paramètres répartis interconnectés, approximation et réduction, incertitude.

  • modélisation inverse et spécifications du cahier des charges : bond graph, inversion non linéaire, optimisation paramétrique, aide à la rédaction du cahier des charges

  • modélisation numérique pour la simulation : systèmes à paramètres répartis et/ou de grande dimension, techniques de semi-discrétisation pour la CEM avec des géométries complexes, schémas énergétiques conservatifs pour la discrétisation en temps.

Centrée sur l’automatique pour l’analyse, la conception et la commande de systèmes complexes, cette priorité est étroitement liée à la priorité M2. La conception de systèmes complexes nécessite le développement de nouvelles méthodes pour répondre aux spécifications hétérogènes d’un cahier des charges. Ces méthodes, génériques pour une classe de modèles, permettent de poser, valider et satisfaire un cahier des charges en exploitant des modèles simplifiés ; elles contribuent au processus de conception : modélisation (identification, approximation/incertitude, simulation), choix d’une architecture (approche structurelle), détermination paramétrique de sous-systèmes et dimensionnement (approche entrée-sortie, optimisation), aide à la rédaction de spécifications, et synthèse pour la vérification de performances.

Les méthodes développées et les cadres théoriques choisis ont comme ligne directrice l’obtention d’un bon compromis entre leur conservatisme, leur complexité algorithmique et leur adéquation pour leur exploitation aux domaines applicatifs visés. Cette priorité s’appuie sur une synergie de différentes approches afin de répondre au mieux aux problématiques posées, et sur l’expertise de l’Unité dans certains domaines applicatifs, source interne de nouveaux défis méthodologiques et scientifiques.

Les 4 axes de recherche ci-dessus permettront de renforcer la cohésion entre les méthodes génériques développées et nos champs applicatifs, sources de nouveaux problèmes auxquels cette priorité se doit de répondre. Ils permettront de mieux identifier les synergies internes, tout en garantissant l’intégration cohérente des permanents recrutés récemment.