Cette thèse s'inscrit dans le cadre du réglage des lois de pilotage d'un avion de transport civil en phase de dévelop-pement. De par la représentativité limitée des modèles utilisés pour leur réglage initial, certaines lois de pilotages requièrent plusieurs itérations en essais en vol avant d'atteindre un niveau de performance satisfaisant. Il s'agit d'un processus long et coûteux que l'industriel cherche à raccourcir autant que possible. En partant du constat que les données issues des essais en vol sont peu utilisées par rapport aux modèles, nous avons élaboré des méthodologies permettant une exploitation utile de ces données à des fins de réglage de lois de commande. L'avion étant un système à paramètres variants, il faut alors tenir compte du fait que ces données ne sont valables que pour une petite région de son domaine de vol. Par conséquent, les modifications apportées sur les lois de commande, interpo-lées à l'aide des paramètres du domaine de vol, devront être répercutées uniquement dans cette petite région. Nous avons envisagé deux cas : celui d'un travail de retouche hors ligne (i.e. effectué en bureau d'études) et celui d'un réglage en ligne (i.e. directement sur l'avion pendant un vol d'essai). Ces deux aspects d'interpolation et de données locales nous ont fait choisir une méthode d'apprentissage locale pour interpoler les lois de commande. Il s'agit d'une forme de réseau de neurones appelée mélange d'experts dont la structure permet de diviser le domaine de vol en plusieurs sous-domaines et d'affecter à chacun d'eux une modélisation locale. Nous avons ensuite élaboré une méthodologie générique permettant de générer les données à interpoler, de définir la structure du mélange d'experts et d'effectuer son apprentis-sage à la fois dans un cadre hors ligne et en ligne. L'aspect génération de données constitue une part importante de la méthodologie. En effet, dans le cadre d'une loi de commande, l'obtention des données amenées à être interpolées n'est pas triviale. Nous proposons alors une méthode de synthèse basée sur l'inversion de données temporelles, pour le cas de lois feedforward. La structuration du mélange d'experts se compose du choix d'une subdivision optimale du domaine de vol, d'une sélection du type de la modélisation locale et de la gestion des pondérations affectées à chacun des modèles locaux. La méthodologie a fait l'objet de deux applications identifiées par Airbus comme reflétant le problème posé. La première concerne l'estimation du dérapage aérodynamique de l'avion et la seconde une loi feedforward de compensation d'aérofreins. Ces exemples montrent comment la méthode a permis de systématiser un processus de réglage fonctionnant jusque là « à tâtons » .

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Ce travail de recherche concerne un modèle de simulation inverse de l'éclairage permettant la prise en compte de la lumière naturelle dans le projet architectural. Notre objectif est de développer une méthode numérique d'aide à la « conception par l'intention d'ambiance » qui s'apparente à la conception paramétrique. Cette recherche est focalisée sur la lumière incidente provenant de la voûte céleste et de l'environnement urbain. <br /><br />Nous proposons une méthode qui concrétise les intentions d'ambiance lumineuse, par la production des propriétés géométriques et photométriques des ouvertures. Cette méthode s'attache tout d'abord à matérialiser les intentions d'ambiance lumineuse dans une scène 3d, par un rendu photométrique et des descripteurs graphiques. L'action sur ces descripteurs permet au concepteur d'exprimer ses intentions d'ambiance lumineuse à travers les paramètres physiques de l'éclairage.<br /><br />Un modèle de simulation inverse de l'éclairage utilise ensuite ces paramètres physiques pour calculer les ouvertures. Le problème de la simulation inverse est posé comme une recherche d'émittance de sources. Une comparaison d'images entre l'apport des sources lumineuses et l'éclairage souhaité, permet d'évaluer les propriétés des éléments d'ouverture, et par conséquent, de définir les ouvertures du bâtiment. Le modèle est validé par des tests de reconstruction d'ouverture. La confrontation à une situation réelle montre les possibilités d'intégration de cette méthode dans la conception architecturale.

L’objectif de cette thèse est de proposer des méthodes innovantes de conception préliminaire d’actionneurs électromécaniques (EMA) et de les implémenter sous la forme d’outils logiciels rapidement disponibles pour les industriels. Cet objectif répond à une demande forte de l’industrie, en particulier en aéronautique dans le cadre du développement d’avions plus électriques. Dans un premier temps, cette thèse propose une méthode hybride (montante et descendante) de recherche systématique d’architectures solutions et de sélection vis-à-vis des exigences du cahier des charges et de l’état de l’art technologique. Dans un deuxième temps, des méthodes d’évaluation d’architectures en termes de puissance, d’intégration (enveloppe géométrique et masse), de fiabilité et de performances en boucle fermée sont proposées. L’implémentation de ces méthodes se base sur la modélisation acausale et la combinaison de simulations numériques inverses et directes. Des lois d’échelle, représentatives des phénomènes physiques dimensionnants, sont établies pour réduire la complexité d’utilisation des modèles et l'intervention d’experts de domaine dans les phases préliminaires. Les méthodes proposées et leur implémentation dans l'environnement de simulation Modelica/Dymola ont été appliquées avec succès aux exemples d’actionneurs électromécaniques d’orientation d’un train avant d’atterrissage, de commandes de vol primaires et de contrôle de la poussée vectorielle du premier étage de propulsion d’un lanceur spatial. De cette façon, la durée de la phase d’évaluation d’architectures a pu passer d’un ordre de grandeur en jour à un ordre de grandeur en heure / The aim of this thesis is to propose innovative methods for the preliminary design of electromechanical actuators (EMA), and to implement them in software tools rapidly available for the industry. This objective is motivated by a strong demand of the industry, especially in aeronautics within the frame of the development of more electric aircrafts. First, this thesis puts forward a hybrid methodology (top-down/bottom-up) to generate and select systematically architectures with respect to requirements and the state of the art of technology. Second, methods to evaluate architectures in terms of power, integration (geometrical envelop and mass), reliability and closed loop performances are developed. The implementation of these methods is based on non-causal modelling combined to direct and inverse numerical simulations. Scaling laws, representative of the main sizing phenomena, are established to reduce the complexity of the models and the need for domain experts during the preliminary phases. The proposed methods and their implementation within the simulation framework Modelica/Dymola have been applied successfully to the examples of electromechanical actuators for the steering of a nose landing gear, the primary flight control of an aircraft and the thrust vector control of a space launcher. As a result, the duration of the architecture evaluation has been reduced from day-scale to hour-scale