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Méthodologie de conception système à base de plateformes reconfigurables et programmables

Ghali, Khemaies 01 March 2005 (has links) (PDF)
Les travaux présentés dans ce mémoire concernent l'exploration de l'espace de conception des architectures SOC pour des applications orientées télécommunication. L'évolution importante des semi-conducteurs a permis l'implémentation de systèmes complets sur une puce. Cette implémentation a été rendue possible par des méthodologies de conception basées sur la réutilisation des composants existants (IP - Intellectual Property) qui, combinées ensemble, constituent le système. La différentiation des systèmes est obtenue par l'ajout d'IP propriétaires rattachées au système. L'apport des technologies classiques basées sur le modèle en Y (Y-chart) et les techniques de co-design se sont avérées insuffisantes dès lors que ces IPs initialement sous forme dure (hard IP) donc non modifiables ont étés proposées dans leur version paramétrable (Soft IP), pour garantir un meilleur dimensionnement du système. En effet, la modularité des IPs soft par leurs paramétrisations, créent un espace d'exploration qui s'avère extrêmement important et donc inexploitable par des techniques de conception ad hoc ou interactives. Le problème posé est l'optimisation mathématique des paramètres de l'ensemble des IPs soft constituant le SOC. Ce problème multidimensionnel en performance est aggravé, dans le cadre des SOC pour systèmes embarqués, par la prise en compte de la consommation d'énergie et de la surface en silicium. Le problème devient alors une optimisation multiobjectifs. Cette thèse propose une résolution de ce problème en plusieurs étapes : Dans une première étape, des techniques d'exploration pour le dimensionnement d'IP de processeur SuperScalair sont proposées. Ces techniques tiennent compte de trois critères: performance, consommation d'énergie et surface en silicium. Les résultats obtenus par des benchmarks multimédia "MiBench" de taille significative résultent dans un sous ensemble optimal au sens de Pareto, permettant de sélectionner une ou plusieurs solutions efficaces pour les applications cibles. La seconde étape est une extension du cadre précédent par couplage de l'exploration multiobjectifs avec une implémentation matérielle sur circuits FPGA. Elle permet alors une exploration avec matériel dans la boucle. Le principe poursuivi, à l'inverse des explorations effectuées à des niveaux d'abstraction élevés (SystemC), est qu'une exploration est d'autant plus efficace que les valeurs injectées à l'algorithme d'exploration sont proches de la réalité. L'autre aspect est que l'exploration par simulation des SOC reste problématique, ceci étant dû aux temps prohibitifs de la simulation et que l'exécution directe est toujours plus rapide, donc permet des explorations larges et réalistes. Cette approche est appliquée au processeur LEON v2.0 de l' ESA sur des circuits Xilinx Virtex-II qui, de par leur reconfigurabilité, permet le chargement de nouvelles configurations lors de l'exploration. Enfin, l'importance des SOC mixtes analogiques/numériques, nous a poussés à nous intéresser à l'optimisation des circuits analogiques et ce, sur le même principe, mais en utilisant des circuits FPAA (Field Programmable Analog Array) qui permettent la conception et l'implémentation d'applications sur circuits analogiques re-programmables. Cette possibilité permet de répondre à une fonctionnalité donnée en testant et explorant de nombreuses configurations, en les implémentant physiquement dans un circuit programmable et cela à moindre coût. La thèse conclut sur les perspectives pouvant découler des contributions de ce travail sur les méthodologies de conception de SOC dans les environnements SOPC.
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Optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution

Baudoui, Vincent 07 March 2012 (has links) (PDF)
Cette thèse traite de l'optimisation sous incertitude de fonctions coûteuses dans le cadre de la conception de systèmes aéronautiques. Nous développons dans un premier temps une stratégie d'optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution. Au delà de fournir une représentation plus rapide des fonctions initiales, ces modèles facilitent le calcul de la robustesse des solutions par rapport aux incertitudes du problème. L'erreur de modélisation est maîtrisée grâce à une approche originale d'enrichissement de plan d'expériences qui permet d'améliorer conjointement plusieurs modèles au niveau des régions de l'espace possiblement optimales. Elle est appliquée à la minimisation des émissions polluantes d'une chambre de combustion de turbomachine dont les injecteurs peuvent s'obstruer de façon imprévisible. Nous présentons ensuite une méthode heuristique dédiée à l'optimisation robuste multidisciplinaire. Elle repose sur une gestion locale de la robustesse au sein des disciplines exposées à des paramètres incertains, afin d'éviter la mise en place d'une propagation d'incertitudes complète à travers le système. Un critère d'applicabilité est proposé pour vérifier a posteriori le bien-fondé de cette approche à partir de données récoltées lors de l'optimisation. La méthode est mise en oeuvre sur un cas de conception avion où la surface de l'empennage vertical n'est pas connue avec précision.
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Optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution / Multiobjective robust optimization via surrogate models

Baudoui, Vincent 07 March 2012 (has links)
Cette thèse traite de l'optimisation sous incertitude de fonctions coûteuses dans le cadre de la conception de systèmes aéronautiques.Nous développons dans un premier temps une stratégie d'optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution. Au-delà de fournir une représentation plus rapide des fonctions initiales, ces modèles facilitent le calcul de la robustesse des solutions par rapport aux incertitudes du problème. L'erreur de modélisation est maîtrisée grâce à une approche originale d'enrichissement de plan d'expériences qui permet d'améliorer conjointement plusieurs modèles au niveau des régions de l'espace possiblement optimales.Elle est appliquée à la minimisation des émissions polluantes d'une chambre de combustion de turbomachine dont les injecteurs peuvent s'obstruer de façon imprévisible.Nous présentons ensuite une méthode heuristique dédiée à l'optimisation robuste multidisciplinaire. Elle repose sur une gestion locale de la robustesse au sein des disciplines exposées à des paramètres incertains, afin d'éviter la mise en place d'une propagation d'incertitudes complète à travers le système. Un critère d'applicabilité est proposé pour vérifier a posteriori le bien-fondé de cette approche à partir de données récoltées lors de l'optimisation. La méthode est mise en œuvre sur un cas de conception avion où la surface de l'empennage vertical n'est pas connue avec précision. / This PhD thesis deals with the optimization under uncertainty of expensive functions in the context of aeronautical systems design.First, we develop a multiobjective robust optimization strategy based on surrogate models.Beyond providing a faster representation of the initial functions, these models facilitate the computation of the solutions' robustness with respect to the problem uncertainties. The modeling error is controlled through a new design of experiments enrichment approach that allows improving several models concurrently in the possibly optimal regions of the search space. This strategy is applied to the pollutant emission minimization of a turbomachine combustion chamber whose injectors can clog unpredictably. We subsequently present a heuristic method dedicated to multidisciplinary robust optimization. It relies on local robustness management within disciplines exposed to uncertain parameters, in order to avoid the implementation of a full uncertainty propagation through the system. An applicability criterion is proposed to check the validity of this approach a posteriori using data collected during the optimization. This methodology is applied to an aircraft design case where the surface of the vertical tail is not known accurately.
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Conception multi-physique et multi-objectif des cœurs de RNR-Na hétérogènes : développement d’une méthode d’optimisation sous incertitudes / Multi-physics and multi-objective design of heterogeneous SFR core : development of an optimization method under uncertainty

Ammar, Karim 09 December 2014 (has links)
Depuis la fermeture de Phénix en 2010 le CEA ne possède plus de réacteur au sodium. Vus les enjeux énergétiques et le potentiel de la filière, le CEA a lancé un programme de démonstrateur industriel appelé ASTRID (Advanced Sodium Technological Reactor for Industrial Demonstration), réacteur d’une puissance de 600MW électriques (1500 MW thermiques). L’objectif du prototype est double, être une réponse aux contraintes environnementales et démontrer la viabilité industrielle :• De la filière RNR-Na, avec un niveau de sureté au moins équivalent aux réacteurs de 3ème génération, du type de l’EPR. ASTRID intégrera dès la conception le retour d’expérience de Fukushima ;• Du retraitement des déchets (transmutation d’actinide mineur) et de la filière qui lui serait liée.La sûreté de l’installation est prioritaire, aucun radioélément ne doit être rejeté dans l’environnement, et ce dans toutes les situations. Pour atteindre cet objectif, il est impératif d’anticiper l’impact des nombreuses sources d’incertitudes sur le comportement du réacteur et ce dès la phase de conception. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse dont l’ambition est le développement de nouvelles méthodes d’optimisation des cœurs des RNR-Na. L’objectif est d’améliorer la robustesse et la fiabilité des réacteurs en réponse à des incertitudes existantes. Une illustration sera proposée à partir des incertitudes associées à certains régimes transitoires dimensionnant. Nous utiliserons le modèle ASTRID comme référence pour évaluer l’intérêt des nouvelles méthodes et outils développés.L’impact des incertitudes multi-Physiques sur le calcul des performances d’un cœur de RNR-Na et l’utilisation de méthodes d’optimisation introduisent de nouvelles problématiques :• Comment optimiser des cœurs « complexes » (i.e associés à des espaces de conception de dimensions élevée avec plus de 20 paramètres variables) en prenant en compte les incertitudes ?• Comment se comportent les incertitudes sur les cœurs optimisés par rapport au cœur de référence ?• En prenant en compte les incertitudes, les réacteurs sont-Ils toujours considérés comme performants ?• Les gains des optimisations obtenus à l’issue d’optimisations complexes sont-Ils supérieurs aux marges d’incertitudes (qui elles-Mêmes dépendent de l’espace paramétrique) ?La thèse contribue au développement et à la mise en place des méthodes nécessaires à la prise en compte des incertitudes dans les outils de simulation de nouvelle génération. Des méthodes statistiques pour garantir la cohérence des schémas de calculs multi-Physiques complexes sont également détaillées.En proposant de premières images de cœur de RNR-Na innovants, cette thèse présente des méthodes et des outils permettant de réduire les incertitudes sur certaines performances des réacteurs tout en les optimisant. Ces gains sont obtenus grâce à l’utilisation d’algorithmes d’optimisation multi-Objectifs. Ces méthodes permettent d’obtenir tous les compromis possibles entre les différents critères d’optimisations comme, par exemple, les compromis entre performance économique et sûreté. / Since Phenix shutting down in 2010, CEA does not have Sodium Fast Reactor (SFR) in operating condition. According to global energetic challenge and fast reactor abilities, CEA launched a program of industrial demonstrator called ASTRID (Advanced Sodium Technological Reactor for Industrial Demonstration), a reactor with electric power capacity equal to 600MW. Objective of the prototype is, in first to be a response to environmental constraints, in second demonstrates the industrial viability of:• SFR reactor. The goal is to have a safety level at least equal to 3rd generation reactors. ASTRID design integrates Fukushima feedback;• Waste reprocessing (with minor actinide transmutation) and it linked industry.Installation safety is the priority. In all cases, no radionuclide should be released into environment. To achieve this objective, it is imperative to predict the impact of uncertainty sources on reactor behaviour. In this context, this thesis aims to develop new optimization methods for SFR cores. The goal is to improve the robustness and reliability of reactors in response to existing uncertainties. We will use ASTRID core as reference to estimate interest of new methods and tools developed.The impact of multi-Physics uncertainties in the calculation of the core performance and the use of optimization methods introduce new problems:• How to optimize “complex” cores (i.e. associated with design spaces of high dimensions with more than 20 variable parameters), taking into account the uncertainties?• What is uncertainties behaviour for optimization core compare to reference core?• Taking into account uncertainties, optimization core are they still competitive? Optimizations improvements are higher than uncertainty margins?The thesis helps to develop and implement methods necessary to take into account uncertainties in the new generation of simulation tools. Statistical methods to ensure consistency of complex multi-Physics simulation results are also detailed.By providing first images of innovative SFR core, this thesis presents methods and tools to reduce the uncertainties on some performance while optimizing them. These gains are achieved through the use of multi-Objective optimization algorithms. These methods provide all possible compromise between the different optimization criteria, such as the balance between economic performance and safety.
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Optimisation d’un système poly-articulé imparfait : méthode numérique multi-physique d’aide à la convergence sur le design d’une vanne multivoie / Optimization of a multi-articulated imperfect system : multi-physics numerical method to help convergence in the design of a multi-way valve

Khammassi, Montassar 25 June 2018 (has links)
La maîtrise de la gestion thermique du moteur à combustion interne permet de répondre à des problématiques telles que la réduction de la consommation de carburant et des émissions de polluants. Cette gestion peut être réalisée par des systèmes mécatroniques, plus précisément grâce à une vanne électromécanique multivoie, appelée ACT valve (Active Cooling thermo-management valve), permettant de mettre en œuvre une stratégie de gestion thermique lors du contrôle des températures dans différentes branches du circuit de refroidissement du moteur thermique.L’objectif du travail est d’améliorer la robustesse du processus de conception de cette vanne en tenant compte des contraintes fonctionnelles multi-physiques telles que la déformation, l’usure, mais aussi de contraintes de fabrication et de tolérancement géométrique liées au processus d’injection des pièces thermoplastiques. Ces incertitudes doivent être prises en compte dès la phase de la conception pour assurer l'efficacité et la fiabilité de ces vannes jusqu'à la fin de leurs vies.Ces travaux de thèses proposent tout d’abord une nouvelle méthode de conception de ces vannes qui se base sur des modèles numériques multi-physiques permettant à tous les métiers d’avoir une base de données commune. Validés expérimentalement, Ces modèles ont permis de mettre en évidence la sensibilité de certains paramètres géométriques sur le couple développé par l’actionneur de la vanne et de s’assurer de la fiabilité du système par la prédiction de l’usure sur un des éléments clés de l’ACT valve.Bien que l’analyse de sensibilité nous ait permis de comprendre l’influence de certains paramètres sur le système, nous avons proposé une nouvelle technique d’identification des configurations optimales du design de cette vanne en utilisant une méthode d’optimisation méta-heuristique multi-objectifs. Les suggestions de conception offertes par cette méthode permettent de réduire le couple résistant sur l’actionneur de la vanne ainsi que l’encombrement global du système. / The thermal management of the internal combustion engine can solve issues related to fuel consumption reduction and pollutant emissions. This management can be applied using mechatronic systems, more precisely thanks to a multi-way electromechanical valve, called ACT valve (Active Cooling thermo-management valve), that presents a thermal management strategy when controlling temperatures in different branches of the engine cooling circuit.The aim of this work is to improve the robustness of the design process of this valve taking into account the multi-physical functional constraints such as deformation, wear, but also geometrical tolerances constraints related to the thermoplastic parts manufacturing process. These uncertainties must be taken into account in the first steps of the design phase to ensure the effectiveness and reliability of this valve over its lifetime.This work first proposes a new method of designing these valves, which is based on multi-physical modeling, allowing the product designers to have a common database. Experimentally validated, these models made it possible to highlight the sensitivity of certain geometrical parameters on the torque developed by the actuator of the valve and to make sure of the reliability of the system with wear prediction on one of the key elements of ACT valve.Although the sensitivity analysis allowed us to understand the influence of certain parameters on the system, we proposed a new technique for identifying optimal configuration configurations of this valve using a metaheuristic, multi-objective optimization method. The design suggestions offered by this method can reduce the resistive torque on the valve DC-actuator as well as the overall packaging.

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