Soutenances


Avis de soutenances de thèses et de HDR.

Soutenance de thèse de Monsieur Frédéric DA SILVA

La soutenance de thèse de Monsieur Frédéric DA SILVA aura lieu à Supméca en amphithéâtre D000 le Mercredi 23 Septembre 2015 à 10h00.

Titre: Méthodologies de réduction de modèles multiphysiques pour la conception et la commande d’une chaîne de traction électrique.

Résumé:
La simulation numérique occupe une part de plus en plus importante dans les phases de conception mais aussi de validation de systèmes innovants. Dans le cadre de la conception d’une chaîne de traction d’un véhicule électrique, la simulation numérique peut par exemple être employée pour choisir une technologie de moteur électrique ou encore pour mettre au point des stratégies de pilotage au regard de critères de décision tels que l’autonomie du véhicule, son coût mais aussi sa performance.
Les systèmes devenant de plus en plus complexes, ils requièrent des simulations de plus en plus fines afin d’appréhender au mieux les phénomènes qu’ils mettent en œuvre - par exemple l’étude des pertes fer dans une machine électrique. L’utilisation de simulations 3D permet d’avoir des résultats très précis à l’échelle d’un organe mais ne se prête pas encore aujourd’hui à l’étude de systèmes de grande taille (c’est-à-dire avec beaucoup de degrés de liberté, de nombreux paramètres d’optimisation et plusieurs domaines de la Physique en jeu). En effet, les simulations 3D sont d’autant plus coûteuses en temps de calcul que le modèle à étudier contient de degrés de liberté. C’est pourquoi, depuis de nombreuses années les techniques de réduction de modèles attisent les développements. En effet, elles permettent de garantir un bon compromis entre le temps de calcul et la précision des résultats produits par les modèles réduits.
Nous nous intéressons ici à l’utilisation de ces techniques dans un contexte industriel autour de deux axes :
- l’étude de phénomènes thermiques (dans les modules d’électronique de puissance)
l’étude de phénomènes électromagnétiques (dans les machines électriques).

Mots clés:
Réduction de modèle, POD, analyse modale, modes de composants, Thermique, Electromagnétisme, MRV, véhicule électrique, électronique de puissance.

Soutenance de thèse de Madame Fatma ABID

La soutenance de thèse de Madame Fatma ABID aura lieu à Supméca en amphithéâtre 2220 le Jeudi 11 Juin 2015 à 14h00.

Titre: Réduction de modèles couplés Electro-Thermo-Hydrauliques pour la simulation de machines électriques et de modules électroniques de puissance.

Résumé:
Dans le domaine automobile, les modules électroniques de puissance des produits mécatroniques voient leur puissance sans cesse s'accroître, tout en étant confinés dans des volumes de plus en plus réduits. Au cours de leur fonctionnement, les composants semi-conducteurs et leur assemblage subissent ainsi des contraintes électro-thermo-mécaniques sévères, susceptibles d'entraîner leur destruction et de provoquer la défaillance du produit. L'étude de la fiabilité et le calcul de la durée de vie de tels produits dépendent des températures de jonction calculées au niveau des puces des composants de puissances. De surcroît, le contexte d'applications embarquées requiert de maîtriser, outre les paramètres électriques et mécaniques, les paramètres thermiques tels que les températures de jonctions et les puissances dissipées au niveau des composants, qu'il est nécessaire de réguler et contrôler en temps réel afin d'assurer le bon fonctionnement du produit.
L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer une méthode d'identification de modèles réduits dans le but d'estimer le comportement thermique des modules électroniques de puissance, en se fondant uniquement sur les données d'entrées et les résultats issus d'une simulation numérique d'un modèle détaillé du système étudié. Dans cette thèse, une nouvelle méthode d'identification, nommée « Kernel Identification Method », est développée. Cette méthode a été validée sur une application industrielle traitant d'un problème thermique couplé solide/fluide dont le comportement est essentiellement régi par de la convection forcée. Une étude exploratoire portant sur l'identification de problèmes non linéaires où la convection naturelle joue le rôle dominant est ensuite proposée. A cet effet, deux méthodes d’identification non-paramétrique sont proposées : (i) une première méthode basée sur l’extension de la méthode Kernel Identification Method ; et (ii) une deuxième méthode basée sur la variante dite « Unscented » du filtre de Kalman.

Mots clés:
Modules électroniques de puissance, Identification, Méthode de Réduction de Modèle, Modèle réduit, Kernel Identification Method, Filtre de Kalman

Soutenance de thèse de Mr Seli APEDOME

La soutenance de thèse de Mr Seli APEDOME aura lieu à l'IUT de Montreuil le mardi 20 mars à 14 heures.
Titre:
Proposition d’une démarche d’intégration des aspects cognitifs au retour d’expérience statistique : application à la maintenance industrielle
Résumé:
La performance d’une entreprise industrielle réside en partie dans la capacité de son personnel à créer de la valeur à travers son expérience. Des milliers d’heures sont perdues dans les entreprises industrielles à répéter des tâches déjà réalisées par d’autres, à redéfinir les mêmes actions inefficaces par le passé et des millions d’euros sont dépensés pour réparer des erreurs. Certains savoir-faire disparaissent avec le départ des plus anciens qui n’ont pas forcément transféré leurs connaissances. Parfois, bien que quelques entreprises disposent de bases de données, celles-ci sont toujours confrontées à des problèmes lors des prises de décision dus à des informations incomplètes et imprécises. Le fait que les informations contenues dans les bases de données ne soient pas contextualisées et ne soient pas suivies par une formulation de bonnes pratiques, influence de façon significative la qualité de leur exploitation. Ceci représente de notre point de vue une partie de la procédure de traitement des expériences qui n’est pas toujours simple à formaliser et pour laquelle plusieurs solutions, plus ou moins bien adaptées, sont envisageables. Dans notre travail, pour apporter des solutions à ce problème de représentation d’expériences, nous avons étudié plusieurs formalismes de représentation de connaissances et nous avons opté pour le réseau bayésien qui est un modèle probabiliste graphique permettant d’acquérir et de capitaliser des connaissances. Ce choix se justifie par la capacité du réseau bayésien d’allier la rigueur d’un formalisme mathématique puissant et stable à l’efficacité d’une représentation de connaissances et à la lisibilité des modèles à base de règles. L’exploitation des expériences est focalisée dans ce travail de thèse sur la production de fiches de décision pour les services de maintenance.

Mots clés : amélioration des performances, représentation des connaissances, expérience, retour d’expérience, réseau bayésien