Cette étude a pour objet de montrer qu'il est possible de générer automatiquement des modèles zonaux pour l'étude du comportement thermique et aéraulique des bâtiments. Les modèles zonaux sont basés sur le partitionnement des pièces en un petit nombre de sous-volumes. Cette approche est intermédiaire entre celle des modèles à un noeud (qui considèrent que la température est homogène dans chaque pièce, et pour cette raison ne permettent pas de prédire le confort thermique dans une pièce) et celle des codes CFD (qui sont très coûteux en temps de calcul). Pour atteindre notre objectif, nous avons reformulé le modèle zonal. Ceci a consisté à regrouper les équations de description du comportement du bâtiment dans des sous-systèmes d'équations. Ce regroupement est calqué sur le découpage spatial des pièces. Ainsi, les équations de bilan et d'état appliquées à un sous-volumes forment les modules de la famille des « cellules » et celles de transfert entre deux sous-volumes forment les modules de la famille des « interfaces ». Ces familles sont constituées de plusieurs modèles correspondant aux différents types d'écoulement qui se développent dans les bâtiments. Ceux-ci ont été traduits en objets SPARK, lesquels forment la bibliothèque de modèles. Construire une simulation consiste à choisir les modèles appropriés pour décrire les pièces et à les connecter. Cette dernière étape a été automatisée, si bien qu'il ne reste plus à l'utilisateur qu'à donner le partitionnement et à choisir les modèles qu'il désire implémenter. Le système d'équations résultant est résolu par le solveur de SPARK. Des résultats de simulations pour différentes configurations d'écoulement dans des pièces sont présentés et comparés à des données expérimentales. Nous donnons également des exemples d'application de la méthode zonale à l'étude d'un groupe de deux pièces, d'un bâtiment et d'une pièce de géométrie complexe.

Ce travail s'intéresse à la conception sous contraintes de dispositifs électromagnétiques à l'aide de modèles analytiques. Après avoir présenté le contexte de conception en génie électrique, et les problèmes inhérents au dimensionnement sous contraintes, notamment celui des systèmes d'équations implicites, l'étude présente une nouvelle architecture orientée objet pour le dimensionnement à l'aide de modèles analytiques. L'objectif est de créer un environnement souple et modulaire pour manipuler les équations analytiques de façon à utiliser toute l'information qu'elles contiennent. On veut par exemple ré-orienter le modèle étudié ou calculer les dérivées partielles symboliques des paramètres de sortie, ceci afin d'effectuer de la propagation de contraintes, du solver ou de l'optimisation sous contraintes. Un prototype informatique implantè est présenté.

En France, à partir de 2012, tous les bâtiments neufs devront répondre aux critères de basse consommation, c'est-à-dire qu'ils devront consommer moins de 50 kW.h/(m².an) en énergie primaire pour le chauffage, le refroidissement, la ventilation, la production d'eau chaude sanitaire et l'éclairage (à moduler selon la région et l'altitude). La simulation numérique a un rôle important à jouer pour atteindre cet objectif.<br />Les environnements de simulation énergétique existants ont été conçus pour des bâtiments classiques pour lesquels les consommations sont beaucoup plus importantes que celles fixées pour 2012, il faut donc voir si les modèles mais aussi les méthodes de simulations utilisés correspondent toujours aux spécificités de ces nouveaux bâtiments. L'objectif de ce travail est de montrer l'intérêt d'utiliser un environnement de simulation basé sur les systèmes d'équations pour étudier le comportement énergétique des bâtiments basse consommation. <br />Pour cela, plusieurs modèles ont été implémentés dans l'environnement SIMSPARK. Il s'agit d'un modèle de matériau à changement de phase, d'un modèle de prise en compte du rayonnement de courtes longueurs d'onde par calcul de la tache solaire et d'un modèle d'échangeur air-sol. Ils ont été intégrés dans un modèle global de bâtiment basse consommation ce qui a permis de montrer les avantages de l'environnement de simulation utilisé. Le fait qu'il soit orienté objet permet de valider indépendamment les nouveaux modèles puis de les intégrer facilement à un modèle de niveau hiérarchique supérieur. Le fait qu'il soit basé sur les systèmes d'équations a permis grâce à la non orientation a priori du modèle d'inverser le sens de résolution de plusieurs problèmes dans une simulation dynamique. Enfin, la robustesse des méthodes de résolution utilisées a été éprouvée.