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Accueil > Thèses et HDR > Thèses en 2014

05/09/2014 : Van Hoa NGUYEN

publié le , mis à jour le

Van Hoa NGUYEN soutient sa thèse le 05.09.2014 - 10h30 - Amphi E. du Châtelet - Médiathèque INSA
Van Hoa,NGUYEN
Titre : Synthèse de tolérance pour la conception des systèmes mécatroniques : approche par bond graph inverse

Jury :

  • Directeurs de Thèse : Wilfrid MARQUIS FAVFRE ; Damien EBERARD
  • Rapporteurs : Jean-Charles MARE ; Rochdi MERZOUKI
  • Examinateurs  : Marcin DETYNIECKI ; Xavier ROBOAM

Résumé :

Dans le contexte de conception des systèmes mécatroniques, cette thèse aborde le problème de synthèse de tolérance paramétrique par rapport aux spécifications incluant incertitudes admissible. Nous prenons en compte deux types d’incertitude : incertitude aléatoire et incertitude épistémique. La méthodologie est basée sur l’inversion du modèle bond graph et sur la propagation de l’incertitude en sortie au paramètre de conception. Les incertitudes aléatoires sont modélisées par les fonctions densité de probabilité (FDP). Les incertitudes épistémiques sont modélisées par les fonctions d’appartenance (FA). Les modèles bond graph probabiliste et bond graph flou correspondants sont alors définis. En affectant la bicausalité et exploitant le modèle bond graph bicausal, nous obtenons le modèle inverse du système. Les FDP et FA sont ensuite propagées à travers ce modèle inverse jusqu’aux paramètres de conception. Nous proposons deux approches pour la propagation de l’incertitude : l’approche globale et l’approche locale. Dans l’approche globale, les FDP et FA en sortie sont propagée grâce à la relation globale entre les sorties et les paramètres de conception (le modèle inverse). Dans l’approche locale, le modèle considéré est divisé en plusieurs sous-modèles et les FDP et FA sont transférées de sous-modèle en sous-modèle jusqu’aux paramètres de conception. Nous utilisons ensuite les FDP et FA obtenues pour synthétiser les tolérances pour les paramètres de conception. La méthodologie proposée permet le traitement de l’incertitude aléatoire et l’incertitude épistémique par des outils appropriés, dans un problème de synthèse de tolérance paramétrique incluant des spécifications complexes.



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