Doctorat
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Item Contribution au développement d'une démarche d'ingénierie système dans la conception d'un système sûr de fonctionnement pour des applications à risques majeurs à partir d'un modèle d'information en SysML(2022) Chabane, Ali; Adjerid, Smail( Directeur de thèse)Les travaux présentés dans cette thèse sont une contribution dans la mise en œuvre d'une démarche inspirée des techniques de l'ingénierie système dédiées à l'analyse comportementale des systèmes industriels complexes dès la conception. L'idée est de déduire et de classer les probables modes de défaillance dont les causes peuvent altérer partiellement ou totalement leur bon fonctionnement du système. A cet effet, notre démarche consiste en l'association de trois outils complémentaires à savoir le langage SysML pour l'expression des besoins et des exigences des clients par exemple en termes d'exploitation et de maintenance des futurs systèmes, la méthode AMDEC pour l'analyse de leur dysfonctionnement potentiel accompagnés de la méthode K-means pour la classification de leurs modes de défaillances. Le résultat final permettra objectivement de développer des systèmes avec des composants fiables et maintenables et de préconiser des stratégies de maintenance optimales selon l'évolution de l'état du matériel. L'illustration de la démarche est réalisée avec deux cas d'application. Le premier exemple est le système ABS, simple, est utile pour vérifier la faisabilité de la démarche et le second est la souffleuse SMI SR6, plus élaboré, pour observer son efficacité.Item Optimisation multi-objectif de la fiabilité des systèmes complexes par l'intelligence artificielle(Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie, 2021) Chebouba, Billal Nazim; Adjerid, Smail( Directeur de thèse)Dans le contexte actuel caractérisé par une forte concurrence économique, les systèmes industriels doivent être les plus fiables possibles pour rester compétitifs, ainsi l'optimisation de la fiabilité des systèmes est devenue un sujet fondamental dans la conception et l'exploitation des systèmes de fabrication à grande échelle. Afin d'atteindre un haut niveau de fiabilité d'un système de production, trois stratégies fondamentales peuvent être appliquées par les concepteurs : l'allocation de fiabilité, l'allocation de redondance et l'allocation de fiabilité-redondance. Un compromis entre les variables de décision est nécessaire pour optimiser un ou plusieurs objectifs sans violer l'ensemble des contraintes de conception considéré, ce type de problème est difficile à résoudre en raison de la quantité considérable d'efforts de calcul requis pour trouver les solutions optimales. Il a été prouvé au cours des deux dernières décennies que les algorithmes inspirés de la nature sont attrayants pour ce genre de problème d’optimisation mathématiques. Les algorithmes bio-inspirés sont efficaces pour arriver à la solution optimale à un problème lorsqu'il existe une myriade de possibilités. Ils sont non déterministes et sont utilisés dans l'analyse de systèmes, leur simplicité et leur parallélisme inhérent sont deux raisons principales de leur popularité et de leur large éventail d'applications. Ils sont flexibles et peuvent être adaptés aux changements de l'environnement, par conséquent les techniques d'optimisation métaheuristiques ont été utilisées comme alternative aux approches mathématiques classiques pour obtenir des solutions optimales globales ou quasi globales en raison de leur grande capacité à détecter des régions prometteuses dans l'espace de recherche et à les explorer à un moment précis. L'objectif de la thèse est de proposer une nouvelle approche multi-objectif pour l'optimisation simultanée des éléments FMDS+C (Fiabilité, Maintenabilité, Disponibilité, Sécurité et Cout). L'approche développée sera basée sur les méthodes évolutionnaires bioinspirées et la fusification des incertitudes. Des applications numériques sur des systèmes complexes feront l'objet de la validation de cette approche.Item Diagnostic et commande tolérante aux défauts des systèmes dynamiques par bond graph(Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie, 2021) Lounici, Yacine; Adjerid, Smail( Directeur de thèse)L'augmentation continue de la complexité des systèmes et des exigences de sécurité industrielles a conduit à un intérêt croissant pour le développement de nouveaux algorithmes de diagnostic et de commande tolérant aux défauts. Dans cette thèse, nous nous sommes penchés sur le problème de diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes incertains en utilisant l'approche basée sur un modèle Bond Graph. Ce dernier assure par ses propriétés causales et structurelles une génération automatique des relations de redondance analytiques. En effet, le résidu est comparé à ses seuils pour détecter les défauts. La comparaison entre toutes les signatures de défauts permet de prendre une décision sur l'isolation des défauts. Pour isoler les défauts qui activent le même ensemble de résidus, un résidu supplémentaire doit être calculé pour chaque défaut. Ce résidu supplémentaire est la comparaison entre deux estimations du défaut considéré obtenues à l'aide des relations de sensibilité. Cependant, en raison de la présence d'incertitudes, des erreurs peuvent se produire dans l'estimation des défauts, ce qui entraîne de fausses décisions sur l'isolation des défauts. Les nouveautés et les intérêts innovants de la méthode de diagnostic de défaut proposée sont: améliorer la procédure d'estimation de défaut basée sur la modélisation des incertitudes et la notion de bicausalité, afin de surmonter le problème lié aux erreurs dans le défaut estimé et générer de manière appropriée les seuils d'isolation en utilisant la procédure d'estimation incertaine de défaut proposée dans cette thèse afin que le défaut puisse être isolé avec succès. La deuxième partie de cette thèse présente le développement d'une nouvelle stratégie de commande active tolérante aux défauts. Pour cette tâche, un schéma basé sur un modèle Bond Graph bicausal est conçu pour générer des informations en ligne vers le contrôleur inverse sur l'estimation des défauts. Ensuite, une nouvelle approche est proposée basée sur le Bond Graph bicausal inverse sous forme de transformation linéaire fractionnelle. Les nouveautés de l'approche de commande tolérante aux défauts proposée sont: exploiter le concept de puissance du Bond Graph en alimentant la puissance générée par le défaut dans le modèle inverse et combiner de manière appropriée le modèle de Bond Graph bicausal inverse avec le contrôleur de rétroaction PI de sorte que l'approche proposée est capable de compenser les effets de défaut avec un délai très court et de stabiliser la sortie souhaitée du système. Enfin, les algorithmes proposés tout au long de ce manuscrit sont implémentés et testés. Deux applications sont étudiées. La première concerne un véhicule autonome intelligent, appelé RobuCar. La deuxième partie concerne l'application à un robot mobile omnidirectionnel, appelé RobotinoItem Contribution à l’amélioration de la sûreté de fonctionnement des systèmes mécatroniques en phase d’exploitation : définition d’une approche globale pour l’extraction des scénarii redoutés et le choix de stratégie de maintenance(Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie, 2021) Aggad, Ryma; Adjerid, Smail( Directeur de thèse)Les systèmes mécatroniques sont de plus en plus intégrés dans les applications actuelles. Cependant, la complexité croissante des systèmes mécatroniques, liée à l'augmentation du nombre de recon guration et de la forte interaction entre les composants, nécessite une adaptation des méthodes et outils existants pour mieux répondre aux exigences relatives à la sûreté de fonctionnement. Pour ce faire, une approche de recherche des scénarios critiques basée sur la modélisation préalable d'un système mécatronique sous la forme d'un Réseau de Petri et d'un ensemble d'équations di érentielles a été développée, puis, en s'inspirant des concepts de la Logique Linéaire, il a été possible de concevoir un outil d'investigation visant à extraire tous les scénarios critiques. Une simulation Monte Carlo est proposée par la suite a n d'estimer la probabilité d'occurrence de chaque scénario