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Co-simulation for controlled environment agricultureArchambault, Pascal 08 1900 (has links)
Thèse produite en partenariat avec la Ferme d'hiver, centre de recherche industrielle pour l'agriculture en environnement contrôlé. / L’agriculture en environnement contrôlé (AEC) est une pratique agricole de haute technologie
où la culture de plantes et son environnement sont soumis à une certaine forme de contrôle
afin d’obtenir des rendements plus élevés et une efficacité de production accrue. L’AEC
est essentielle en raison de son impact sur la disponibilité des terres arables, l’utilisation de
l’eau et l’efficacité énergétique face à l’augmentation de l’insécurité alimentaire mondiale.
Les systèmes de AEC sont contrôlés par le biais d’indicateurs de performance clés (IPC)
complexes que les experts de plusieurs domaines, dont les ingénieurs et les agronomes, doivent
optimiser. L’optimisation des IPC nécessite l’exploration de l’immense espace d’états du
système d’AEC. Étant donné que ces systèmes sont complexes et hétérogènes, ils nécessitent
une approche de modélisation et de co-simulation multi-paradigme dans laquelle les modèles
utilisent les formalismes et les niveaux d’abstraction les plus appropriés. Nous proposons
une architecture de co-simulation de AEC capable de capturer la dynamique des entités qui
composent notre système à plusieurs niveaux d’abstraction. Nous présentons nos résultats
démontrant la validité de notre approche / Controlled environment agriculture (CEA) is a high-tech agricultural practice where the crop
and its environment are subject to some form of control to achieve higher yields and produc-
tion efficiency. CEA is critical for its impacts on arable land availability, water usage, and
energy efficiency amid the rise of global food insecurity. CEA systems are controlled through
complex key performance indicators (KPI) that experts of multiple domains, including engi-
neers and agronomists, must optimize. The optimization of KPI requires exploring the vast
state space of the CEA system. As such systems are complex and heterogeneous, they re-
quire a multi-paradigm modeling and co-simulation approach in which models use the most
appropriate formalisms and levels of abstraction. We provide a co-simulation architecture
for CEA to capture the dynamics of the entities that comprise our system at multiple levels
of abstraction and present our results showing the validity of our approach.
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