Dans un modèle qui peut s'avérer complexe et fortement non linéaire, les paramètres d'entrée, parfois en très grand nombre, peuvent être à l'origine d'une importante variabilité de la sortie. L'analyse de sensibilité globale est une approche stochastique permettant de repérer les principales sources d'incertitude du modèle, c'est-à-dire d'identifier et de hiérarchiser les variables d'entrée les plus influentes. De cette manière, il est possible de réduire la dimension d'un problème, et de diminuer l'incertitude des entrées. Les indices de Sobol, dont la construction repose sur une décomposition de la variance globale du modèle, sont des mesures très fréquemment utilisées pour atteindre de tels objectifs. Néanmoins, ces indices se basent sur la décomposition fonctionnelle de la sortie, aussi connue sous le nom de décomposition de Hoeffding. Mais cette décomposition n'est unique que si les variables d'entrée sont supposées indépendantes. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'extension des indices de Sobol pour des modèles à variables d'entrée dépendantes. Dans un premier temps, nous proposons une généralisation de la décomposition de Hoeffding au cas où la forme de la distribution des entrées est plus générale qu'une distribution produit. De cette décomposition généralisée aux contraintes d'orthogonalité spécifiques, il en découle la construction d'indices de sensibilité généralisés capable de mesurer la variabilité d'un ou plusieurs facteurs corrélés dans le modèle. Dans un second temps, nous proposons deux méthodes d'estimation de ces indices. La première est adaptée à des modèles à entrées dépendantes par paires. Elle repose sur la résolution numérique d'un système linéaire fonctionnel qui met en jeu des opérateurs de projection. La seconde méthode, qui peut s'appliquer à des modèles beaucoup plus généraux, repose sur la construction récursive d'un système de fonctions qui satisfont les contraintes d'orthogonalité liées à la décomposition généralisée. En parallèle, nous mettons en pratique ces méthodes sur différents cas tests.

Cette thèse est divisée en deux parties. Dans la première partie, nous étudions des problèmes de contrôle optimal déterministes avec contraintes et nous nous intéressons à des questions d'analyse de sensibilité. Le point de vue que nous adoptons est celui de l'optimisation abstraite; les conditions d'optimalité nécessaires et suffisantes du second ordre jouent alors un rôle crucial et sont également étudiées en tant que telles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à des solutions fortes. De façon générale, nous employons ce terme générique pour désigner des contrôles localement optimaux pour la norme L1. En renforçant la notion d'optimalité locale utilisée, nous nous attendons à obtenir des résultats plus forts. Deux outils sont utilisés de façon essentielle : une technique de relaxation, qui consiste à utiliser plusieurs contrôles simultanément, ainsi qu'un principe de décomposition, qui est un développement de Taylor au second ordre particulier du lagrangien. Les chapitres 2 et 3 portent sur les conditions d'optimalité nécessaires et suffisantes du second ordre pour des solutions fortes de problèmes avec contraintes pures, mixtes et sur l'état final. Dans le chapitre 4, nous réalisons une analyse de sensibilité pour des problèmes relaxés avec des contraintes sur l'état final. Dans le chapitre 5, nous réalisons une analyse de sensibilité pour un problème de production d'énergie nucléaire. Dans la deuxième partie, nous étudions des problèmes de contrôle optimal stochastique sous contrainte en probabilité. Nous étudions une approche par programmation dynamique, dans laquelle le niveau de probabilité est vu comme une variable d'état supplémentaire. Dans ce cadre, nous montrons que la sensibilité de la fonction valeur par rapport au niveau de probabilité est constante le long des trajectoires optimales. Cette analyse nous permet de développer des méthodes numériques pour des problèmes en temps continu. Ces résultats sont présentés dans le chapitre 6, dans lequel nous étudions également une application à la gestion actif-passif.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

La gestion des transferts des contaminants en milieu poreux représentent une préoccupation croissante et revêtent un intérêt particulier pour le contrôle de la pollution dans les milieux souterrains et la gestion de la ressource en eau souterraine, ou plus généralement la protection de l'environnement. Les phénomènes d'écoulement et de transport de polluants sont décrits par des lois physiques traduites sous forme d'équations algébro-différentielles qui dépendent d'un grand nombre de paramètres d'entrée. Pour la plupart, ces paramètres sont mal connus et souvent ne sont pas directement mesurables et/ou leur mesure peut être entachée d'incertitude. Ces travaux de thèse concernent l'étude de l'analyse de sensibilité globale et l'estimation des paramètres pour des problèmes d'écoulement et de transport en milieux poreux. Pour mener à bien ces travaux, la décomposition en polynômes de chaos est utilisée pour quantifier l'influence des paramètres sur la sortie des modèles numériques utilisés. Cet outil permet non seulement de calculer les indices de sensibilité de Sobol mais représente également un modèle de substitution (ou métamodèle) beaucoup plus rapide à exécuter. Cette dernière caractéristique est alors exploitée pour l'inversion des modèles à partir des données observées. Pour le problème inverse, nous privilégions l'approche Bayésienne qui offre un cadre rigoureux pour l'estimation des paramètres. Dans un second temps, nous avons développé une stratégie efficace permettant de construire des polynômes de chaos creux, où seuls les coefficients dont la contribution sur la variance du modèle est significative, sont retenus. Cette stratégie a donné des résultats très encourageants pour deux problèmes de transport réactif. La dernière partie de ce travail est consacrée au problème inverse lorsque les entrées du modèle sont des champs stochastiques gaussiens spatialement distribués. La particularité d'un tel problème est qu'il est mal posé car un champ stochastique est défini par une infinité de coefficients. La décomposition de Karhunen-Loève permet de réduire la dimension du problème et également de le régulariser. Toutefois, les résultats de l'inversion par cette méthode fournit des résultats sensibles au choix à priori de la fonction de covariance du champ. Un algorithme de réduction de la dimension basé sur un critère de sélection (critère de Schwartz) est proposé afin de rendre le problème moins sensible à ce choix.

Dans les environnements pervasifs, le constant changement du contexte d'utilisation des applications et des services distribués (i.e., des ressources) impose de nouvelles exigences pour la définition des solutions de contrôle d'accès. Celles-ci concernait notamment la sensibilité au contexte et la mise en œuvre distribuée des politiques d'accès. Pour prendre en compte ces besoins, nous proposons une famille de modèles de contrôle d'accès, appelé CxtBAC (Context-Based Access Control), qui se compose de huit modèles conceptuels et permet d'explorer les informations contextuelles caractérisant les entités suivantes : le propriétaire de la ressource, l'environnement, l'utilisateur et la ressource elle-même. Contrairement aux propositions existantes, basées sur le modèle RBAC (Role-Based Access Control), la famille de modèle proposé est centrée sur la notion de contexte et non de rôle. Par conséquent, les décisions d'accès aux ressources protégées sont prises en considérant les informations contextuelles qui caractérisent la situation des entités impliquées. Pour décrire les règles d'accès, les permissions sont associées à des contextes d'accès et les utilisateurs sont associés dynamiquement à ces dernières. Les modèles proposés sont indépendants du langage de spécification de la politique de sécurité. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une solution pour la mise en ?uvre basée sur un formalisme d'ontologies.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR FIABILITE qui porte sur la fiabilité des logiciels de simulation thermique dynamique et plus particulièrement sur les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique et énergétique des bâtiments basse consommation. Les sollicitations telles que les occupants, la météo ou encore les scénarios de consommation des usages font partie des entrées les plus incertaines et potentiellement les plus influentes sur les performances d'un bâtiment basse consommation. Il est nécessaire pour pouvoir garantir des performances de déterminer les dispersions de sortie associées à la variabilité des entrées temporelles et d'en déterminer les variables responsables pour mieux réduire leur variabilité ou encore concevoir le bâtiment de manière robuste. Pour répondre à cette problématique, on se base sur les indices de sensibilité de Sobol adaptés aux modèles complexes à grandes dimensions tels que les modèles de bâtiment pour la simulation thermique dynamique. La gestion des entrées fonctionnelles étant un verrou scientifique pour les méthodes d'analyse de sensibilité standard, une méthodologie originale a été développée dans le cadre de cette thèse afin de générer des échantillons compatibles avec l'estimation de la sensibilité. Bien que la méthode soit générique aux entrées fonctionnelles, elle a été validée dans ce travail de thèse pour le cas des données météorologiques et tout particulièrement à partir des fichiers météo moyens (TMY) utilisés en simulation thermique dynamique. Les deux aspects principaux de ce travail de développement résident dans la caractérisation de la variabilité des données météorologiques et dans la génération des échantillons permettant l'estimation de la sensibilité de chaque variable météorologique sur la dispersion des performances d'un bâtiment. A travers différents cas d'application dérivés du modèle thermique d'une maison basse consommation, la dispersion et les paramètres influents relatifs à la variabilité météorologique sont estimés. Les résultats révèlent un intervalle d'incertitude sur les besoins énergétiques de l'ordre de 20% à 95% de niveau de confiance, dominé par la température extérieure et le rayonnement direct.

Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Systèmes Mécaniques Adaptatifs (SMA)du laboratoire mécatronique M3M de l'UTBM impliqué dans l'institut FCLAB de recherche sur les systèmes pile à combustible et du projet de l'équipe de recherche "Modélisation Multiphysique ", en cours de constitution, du département Sciences et Technologies de l'USEK. Les PEMFC font l'objet de nombreuses recherches pour augmenter leurs performances et diminuer leur coût mais la plupart des études se concentrent sur leurs aspects physicochimiques.Cette thèse par contre se propose de mettre en évidence l'influence, sur la production d'énergie, des sollicitations mécaniques statiques, dynamiques voire thermiques (serrages, vibrations, frottements, ...) comme phénomènes couplés relevant du domaine multiphysique (interactions fluide-structure, électrique ...). En premier, une analyse des différents paramètres de modèles dépendant des aspects mécaniques a été effectuée et les principaux paramètres à étudier dans le cadre de cette thèse ont été sélectionnés : porosité, perméabilité et coefficients de diffusion de la GDL, conductivité électrique du contact GDL/PB et volume des canaux après compression de la cellule. Ensuite, un modèle partiel de représentation mécanique de la GDL d'une PEMFC du côté cathode a été mis en oeuvre afin de déterminer la déformation de la GDL comprimée par une force répartie sur la PB. Sur la base des contraintes mécaniques calculées dans la GDL, les champs locaux de porosité, de perméabilité et de résistance électrique de contact GDL/PB sont obtenus. D'autre part, une modélisation 3D de type volumes finis pour l'étude de la pression du fluide à l'interface GDL/PB a été élaborée. L'analyse a permis de déterminer le champ local de pression d'oxygène sur l'interface GDL/PB du côté cathode. Les champs locaux de porosité et de perméabilité de la GDL, de résistance électrique de contact GDL/PB et de pression d'interface GDL/PB sont alors introduits dans le modèle multiphysique 2D d'une cellule de pile PEMFC. Une étude détaillée du comportement de la pile et de la modification de sa performance a pu être réalisée. Les résultats ont été présentés sous forme de courbes de polarisation et de densité de puissance. Finalement tous les résultats ont été rassemblés pour une analyse d'influence et de sensibilité afin d'identifier les paramètres qui auront le plus d'influence sur les variables simulées. Cette étude peut s'avérer un outil fort utile à la prise de décision concernant la géométrie de la dent des PB, la nature des PB, ...

Le travail mené au cours de cette thèse s'est intéressé à l'étude de la propagation des sources d'incertitudes (données nucléaires, paramètres technologiques, biais de calcul) sur les paramètres intégraux, et à la mise au point d'une méthode d'optimisation multi-critères basée sur l'approche de représentativité et de transposition, permettant de réduire cette incertitude a priori sur une grandeur ciblée (keff , distribution de puissance,...) dès la phase de conception d'un nouveau programme expérimental. La première partie de cette thèse s'est intéressée aux schémas de calcul pour la détermination des profils de sensibilité des paramètres intégraux aux données nucléaires pour différentes échelles de modélisation (cellule, assemblage et cœur), et à leur optimisation multi-filière (REL et RNR). Un schéma de calcul simplifié, basé sur les théories des perturbations standard et généralisée, permet dès à présent la propagation de ces incertitudes sur un large type de grandeur intégrale. Ces travaux ont notamment permis de vérifier la bonne représentativité des réseaux UOX et MOX mis en œuvre dans l'expérience EPICURE par rapport aux REP actuels avec chargement mixte, et de mettre en évidence l'importance de certaines données nucléaires dans l'effet de bascule des nappes de puissance dans les grands cœurs de réacteurs. La seconde partie du travail s'est focalisée sur la mise en place d'outils et de méthodes d'aide à la conception des programmes expérimentaux dans les maquettes critiques. Ces méthodes sont basées sur une approche d'optimisation multi-paramétrée de la représentativité en utilisant simultanément différentes grandeurs d'intérêt. Enfin, une étude originale a été réalisée sur la prise en compte des corrélations entre informations intégrales dans le processus de transposition. La prise en compte de ces corrélations, couplée à la méthode de transposition multi-paramétrée permet l'optimisation de nouvelles configurations expérimentales, répondant au mieux aux besoins de qualification complémentaires des outils de calcul.

La première partie présente le contexte de l'activité recherche dont le thème principal est celui de la thermique et de l'énergétique des bâtiments. En tant que responsable de l'Equipe génie civil au sein du Laboratoire de Génie Industriel, j'évoque la structuration progressive d'un environnement recherche vis à vis de différents aspects. La contribution spécifique en modélisation thermo-aéraulique et multi-modèle du bâtiment est ensuite abordée (code de calcul CODYRUN), en insistant sur les prolongements donnés à ce travail, tant en matière de modélisation, de validation (méthodologie, expérimentation) et d'application à grande échelle de nos travaux dans le cadre d'un label applicable aux Départements d'Outremer Français. A court et moyen terme, l'analyse de sensibilité et d'incertitude appliquées à notre domaine constituent une première perspective intéressante et forment ainsi le deuxième chapitre. Une revue des méthodes et de leur application dans notre domaine a débouché d'une part sur l'intégration à notre code de calcul de l'analyse d'incertitude statistique, à des fins de validation. D'autre part, une contribution méthodologique originale est présentée pour l'analyse paramétrique, basée sur la propagation de signaux déterministes dans un modèle (de bâtiment, par ex.) pour en déterminer les coefficients de sensibilité. Des confrontations probantes des résultats de cette méthode avec celle statistique sont alors présentées. Enfin, les applications du formalisme de l'Automatique des systèmes d'état forment la dernière partie. Après une présentation des outils mathématiques et des applications classiques (analyse et réduction modale), un développement spécifique a été conduit autour d'un de nos supports expérimentaux, avec pour objectif atteint de cerner les modifications à apporter à CODYRUN en vue de l'intégration d'algorithmes de réduction, dans une optique d'analyse et de diminution du temps calcul. Au rang des perspectives long terme, la théorie des observateurs appliquée à la mesure ainsi que l'utilisation des modèles réduits en vue de la commande de systèmes de traitement d'air clôturent ce chapitre.

Le développement de la technologie des semi-conducteurs dans les trente dernières années a augmenté le nombre des nouvelles applications dans lesquelles les dispositifs d'électronique de puissance sont utilisés. L'augmentation de la rapidité de commutation des transistors a permis que la conversion de puissance se produise de façon de plus en plus performante. Cet avantage apporte un nouveau challenge dans la phase de conception, lié à la Compatibilité Électromagnétique. En effet, les impulsions rapides de tension et courant dans les convertisseurs de puissance sont une source d'émissions électromagnétiques conduites indésirables. Des méthodologies de modélisation précises, qui prennent en compte une grande partie des effets parasites, ont été développées pour évaluer le niveau de ces émissions conduites. Lorsque ces méthodologies sont confrontées aux mesures, les résultats sont en concordance dans une large gamme de fréquence, elles peuvent donc être considérées comme des outils fiables de pronostic. Néanmoins, la plupart des paramètres du modèle d'un système électronique ne peuvent pas réellement être déterminés précisément : les conditions d'opération sont souvent mal connues (variations de température ou d'humidité) ; les paramètres caractéristiques des composants présentent une certaine dispersion de production ; des interférences externes sont imprévisibles. Dans ce contexte, il est intéressant de développer des méthodologies de modélisation qui soient capables de prendre en compte des incertitudes paramétriques. Dans cette thèse, deux méthodologies d'analyse d'incertitudes, adaptées aux convertisseurs de puissance, sont proposées. Les incertitudes paramétriques sont modélisées en utilisant des fonctions de densité de probabilité et l'objectif de l'analyse proposée est de déterminer les moments statistiques, la fonction de densité de probabilité ou la limite supérieure probabiliste des émissions conduites d'un convertisseur de puissance quelconque. Des techniques pour aborder les difficultés liées aux non-linéarités, au temps de simulation important et au nombre élevé de dimensions sont discutées. Les méthodologies proposées sont appliquées à des problèmes test et à des problèmes réels, et les résultats sont comparés aux méthodologies classiques. La précision des résultats des méthodologies proposées est similaire aux techniques classiques, mais le temps de calcul est considérablement réduit. Finalement, ce travail ouvre des possibilités de développements nouveaux pour l'analyse des incertitudes des systèmes non-linéaires et à grande échelle.