La biologie des systèmes cherche à comprendre et analyser des systèmes biologiques à l'aide de modèles mathématiques et informatiques. L'explosion des données expérimentales entraîne des modèles de plus en plus grands. Afin de pouvoir les analyser facilement ou les simuler rapidement, il est alors nécessaire de pouvoir les simplifier. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes de simplifications de réseaux de réactions biochimiques. Ces méthodes sont suffisamment riches pour pouvoir simplifier un grand nombre de réseaux provenant d'applications biologiques. Elles sont contextuelles, permettant de considérer un réseau comme un sous-module d'un modèle plus grand, et de le simplifier sans modifier le comportement du modèle global. Enfin, nos simplifications sont correctes, c'est-à-dire qu'elles préservent la sémantique des réseaux. Dans un premier temps, nous nous intéressons à une sémantique non déterministe, basée sur la possibilité de converger vers les attracteurs du réseau. Nous étudions ensuite des simplifications pour la sémantique déterministe, permettant par exemple de supprimer des espèces intermédiaires à l'équilibre. Enfin, nous nous intéressons à la confluence d'une telle simplification, ainsi qu'au lien entre l'élimination des espèces intermédiaires et le calcul des modes élémentaires d'un réseau. / System biology aims at understanding and analyzing biological systems using mathematical and computational models. The explosion of the number of experimental data leads to larger and larger models. In order to be able to easily analyze them and quickly simulate them, it is necessary to be able to simplify them. In this thesis, we propose simplification methods for biochemical reaction networks. These methods are sufficiently rich to be able to simplify an important number of networks from biological applications. They are contextual, allowing to consider a network as a sub-module of a larger model, and to simplify it without modifying the behavior of the global model. Finally, our simplifications are sound, meaning that they preserve the semantics of the networks. Firstly, we are interested in a non deterministic semantics, based on the capability to converge to some attractors of the network. Then we study some simplifications for the deterministic semantics, allowing for instance to remove intermediate species at steady-state. Finally, we are interested by the confluence of this simplification, as well as the relation between the elimination of intermediate species and the computation of the elementary modes of a network.

Maitriser le triptyque coût-qualité-délai lors des différentes phases du Processus de Développement d’un Produit (PDP) dans un environnement de plus en plus concurrentiel est un enjeu majeur pour l’industrie. Le développement de nouvelles méthodes et de nouveaux outils pour adapter une représentation du produit à une activité du PDP est l’une des nombreuses pistes d’amélioration du processus et certainement l’une des plus prometteuses. Cela est particulièrement vrai dans le domaine du transfert de modèles de Conception Assistée par Ordinateur (CAO) vers des activités de simulations numériques. Actuellement, les méthodes et outils de préparation d’un modèle CAO original vers un modèle dédié à une activité existent. Cependant, ces processus de préparation sont des tâches complexes qui reposent souvent sur les connaissances des experts et sont peu formalisés, en particulier lorsque l’on considère des maquettes numériques riches comprenant plusieurs centaines de milliers de pièces. Pouvoir estimer a priori l’impact de la préparation de la maquette numérique sur le résultat de la simulation permettrait d’identifier dès le début le meilleur processus et assurerait une meilleure maitrise des processus et des coûts de préparation. Cette thèse a pour objectif de relever ce défi en utilisant des techniques d’intelligence artificielles capables d'imiter et de prévoir un comportement à partir d'exemples judicieusement choisis. L’idée principale est d’utiliser des exemples de préparation de maquettes numériques comme entrées d’algorithmes d’apprentissage pour configurer des estimateurs de la performance d’un processus. Lorsqu’un nouveau cas se présente, ces estimateurs pourront alors prédire a priori l’impact de la préparation sur le résultat de l’analyse sans avoir à la réaliser. Afin d'atteindre cet objectif, une méthode a été développée pour construire une base d’exemples représentatifs, identifier les variables d’entrée et de sortie déterminantes et configurer des modèles d’apprentissage. La performance d’un processus de préparation sera évaluée à l’aide de critères tels que des coûts de préparation, des coûts de simulation et des erreurs sur le résultat de l’analyse dues à la simplification des modèles CAO. Ces critères seront les données de sortie des algorithmes d’apprentissage. Le premier challenge de l’approche proposée est d’extraire les données des modèles 3D complétées par des données relatives au cas de simulation qui caractérisent au mieux un processus de préparation , puis d’identifier les variables explicatives les plus déterminantes. Un autre challenge est de configurer des modèles d’apprentissage capables d’évaluer avec une bonne précision la qualité d’un processus malgré un nombre limité d’exemples de processus de préparation et de données disponibles (seules les données relatives aux modèles CAO originaux, aux cas de simulation sont connues pour un nouveau cas). Au final, l’estimateur de la performance d’un processus aidera les analystes dans le choix d'opérations de préparation de modèles CAO. Cela ne les dispensera pas de la simulation mais permettra d'obtenir plus rapidement un modèle préparé de meilleure qualité. Les techniques d’intelligence artificielles utilisées seront des classifieurs de type réseaux de neurones ou arbres de décision. L’approche proposée sera appliquée à la préparation de modèles CAO riches pour l’analyse CFD. / Controlling the well-known triptych costs, quality and time during the different phases of the Product Development Process (PDP) is an everlasting challenge for the industry. Among the numerous issues that are to be addressed, the development of new methods and tools to adapt to the various needs the models used all along the PDP is certainly one of the most challenging and promising improvement area. This is particularly true for the adaptation of CAD (Computer-Aided Design) models to CAE (Computer-Aided Engineering) applications. Today, even if methods and tools exist, such a preparation phase still requires a deep knowledge and a huge amount of time when considering Digital Mock-Up (DMU) composed of several hundreds of thousands of parts. Thus, being able to estimate a priori the impact of DMU preparation process on the simulation results would help identifying the best process right from the beginning, and this will ensure a better control of processes and preparation costs. This thesis addresses such a difficult problem and uses Artificial Intelligence (AI) techniques to learn and accurately predict behaviors from carefully selected examples. The main idea is to identify rules from these examples used as inputs of learning algorithms. Once those rules obtained, they can be used as estimators to be applied a priori on new cases for which the impact of a preparation process can be estimated without having to perform it. To reach this objective, a method to build a representative database of examples has been developed, the right input and output variables have been identified, then the learning model and its associated control parameters have been tuned. The performance of a preparation process is assessed by criteria like preparation costs, analysis costs and the errors induced by the simplifications on the analysis results. The first challenge of the proposed approach is to extract and select most relevant input variables from the original and 3D prepared models, which are completed with data characterizing the preparation processes. Another challenge is to configure learning models able to assess with good accuracy the quality of a process, despite a limited number of examples of preparation processes and data available (the only data known to a new case are the data that characterize the original CAD models and simulation case). In the end, the estimator of the process’ performance will help analysts in the selection of CAD model preparation operations. This does not exempt the analysts to make the numerical simulation. However, this will get faster a simplified model of best quality. The rules linking the output variables to the input ones are obtained using AI techniques such as well-known neural networks and decision trees. The proposed approach is illustrated and validated on industrial examples in the context of CFD simulations.

Le travail présenté dans cette thèse concerne la modélisation et la commande robuste en force de robots manipulateurs industriels à articulations flexibles utilisés pour le procédé FSW. Afin de réduire les temps de calcul et l'occupation de la mémoire, une approche basée sur la méthode par intervalle est proposée en vue de la simplification des modèles dynamiques des robots industriels, et contribue à identifier les paramètres d'inertie qui sont négligeables. Des études de cas sur trois types de trajectoires de test et l’analyse des couples moteurs ont démontré l'efficacité et les bonnes performances de la méthode de simplification. Ensuite, la modélisation dynamique et l'identification des paramètres du procédé FSW ont été effectuées. Les paramètres des modèles linéaires et non-linéaires de forces axiales sont identifiés. Sur la base de la modélisation du procédé FSW qui considère simultanément la cinématique du système complet, le modèle de déplacement du robot rigide, les flexibilités des articulations et le modèle dynamique de la force axiale, un contrôleur robuste en force est obtenu par la méthode de réglage fréquentielle. En outre, un simulateur du procédé FSW robotique est développé et les résultats de simulation montrent les bonnes performances du contrôleur en force. L'oscillation de la force axiale dans le procédé FSW peut être simulée en utilisant un modèle de perturbation de la position verticale de référence. / The work presented in this thesis focuses on the modeling and robust force control of flexible joints industrial robot manipulators used for FSW process. In order to reduce computation time and memory occupation, a novel interval-based approach for dynamic model simplification of industrial robots is proposed, which applies to arbitrary trajectories of whole robot workspace and contributes to obtaining negligible inertia parameters. Cases studies have been carried out on three kinds of test trajectories and torques analysis of robot dynamic equation, demonstrating the effectiveness and good performance of the simplification method. Then, the dynamic modeling and identification of robotic FSW process is performed, and the parameters of linear and nonlinear dynamic axial force process models are identified by using the plunge depth and its derivative. On the basis of the modeling of robotic FSW process which simultaneously considers the complete kinematics, the rigid robot displacement model, the joint flexibility and the dynamic axial force process model, a robust force controller can be obtained by using the frequency response approach. Besides, a simulator of robotic FSW process is developed and simulation results show good performance of the force controller. The oscillation of axial force in FSW process can be simulated when a disturbance model of initial vertical reference position is proposed and used in the simulation.