Caractérisation, identification et optimisation des systèmes mécaniques complexes par mise en oeuvre de simulateurs hybrides matériels/logiciels

• Main Author: Salmon, Sébastien
• Language: FRE
• Published: Université de Technologie de Belfort-Montbeliard 2012
• Subjects: [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; [SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre; Identification inverse; Commande d'actionneur piézoélectrique; "Signal Libre"; Optimisation par essaim de particule; Optimisation expérimentale
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00823562; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/82/35/62/PDF/These_SALMON_-_Sebastien_UTBM.pdf

La conception de systèmes complexes, et plus particulièrement de micro-systèmes complexes embarqués, posent des problèmes tels que l'intégration des composants, la consommation d'énergie, la fiabilité, les délais de mise sur marché, ...La conception mécatronique apparait comme étant particulièrement adaptée à ces systèmes car elle intègre intimement simulations, expérimentations, interactions entre sous-systèmes et cycles de reconception à tous les niveaux. Le produit obtenu est plus optimisé, plus performant et les délais de mise sur le marché sont réduits.Cette thèse a permis de trouver des méthodes de caractérisation, d'identification de paramètres ainsi que d'optimisation de systèmes mécatroniques actifs par la constitution de modèles numériques, de bancs d'expériences numériques, physiques et hybrides. Le cadre est bien précis : c'est celui d'un actionneur piézoélectrique amplifié, de sa commande ainsi que de la constitution générale de la boucle fermée d'un système mécatronique l'intégrant, les conclusions étant généralisables.Au cours de cette thèse, ont été introduits, avec succès, différents concepts :- Le " Signal Libre ". Un nouveau signal de commande des actionneurs piézoélectriques, basé sur les splines, maximise la vitesse de déplacement de l'actionneur et minimise sa consommation énergétique.- Deux améliorations de l'algorithme d'optimisation par essais de particules. La première introduit un arrêt de l'algorithme par la mesure du rayon de l'essaim ; le rayon limite est défini par la limite de mesurabilité des paramètres à optimiser ("Radius") ; la seconde ajoute la possibilité pour l'essaim de se transférer à une meilleure position tout en gardant sa géométrie. Ceci permet d' accélérer la convergence ("BSG-Starcraft")- L'optimisation expérimentale. Le modèle numérique étant très incertain, il est remplacé directement par le système réel dans le processus d'optimisation. Les résultats sont de qualité supérieure à ceux obtenus à partir de la simulation numérique.