The Advanced Manufacturing and Smart Systems Master program is part of a training for researchers specialized in the field of complex systems engineering. It meets a real today industrial need in terms of engineering and research, combining major themes of the industry of the future, in particular the optimization of the manufacturing processes, and of the automatic control of critical systems.
The objectives of this Master program are twofold:
To acquire the disciplinary theoretical and practical scientific knowledge necessary for the future researchers and research engineers in mechanical engineering and / or in automation.
To acquire the transversal skills allowing to participate in a research and innovation project (analysis of articles and patents, development of IT prototypes, oral communication, report writing, etc.)
In order to personalize their training in line with their professional project, students can choose optional specialization courses focusing on two main topics: the optimization of manufacturing processes or the dependable control of intelligent systems.
Location
GIF SUR YVETTE
Course Prerequisites
Potential applicants may come from different areas in the field of engineering (mechanical / electrical / computer engineering). The training requires solid skills in cross-cutting disciplines such as applied mathematics, multi-physical modeling of mechanical systems and manufacturing processes, modeling and control of linear systems and discrete event systems.
Skills
Present and execute a scientific approach to solve a new problem.
Model a multi-physics system and identify the characteristic parameters.
Identify and pose an optimisation problem, and an appropriate method for resolving it.
Analyse scientific publications or patents, conduct and present an overview report.
Design an algorithm and develop an appropriate software prototype for it in a computer language.
Produce a scientific report.
Post-graduate profile
Scientific knowledge base required to master the models used to formalise interactions within a complex system, and to optimise systems via virtual environments and experimental confrontations.
Ability to develop software prototypes (Python, Matlab).
Communication skills both orally and in writing.
Career prospects
With regard to job opportunities, this programme targets both industrial (R&D engineer for large companies) and academic (researcher and assistant professor) careers. After completing the Master's degree, graduates will be able to find jobs in R&D or conudct research as part of doctoral theses geared towards industry (CIFRE contracts) or of a more academic nature in laboratories. The main industrial fields of application are: the aeronautics, space and defence industries, land transport (rail, automotive), energy (nuclear, distribution networks, etc.), the oil and chemical industry.
Collaboration(s)
Laboratories
Laboratoire Universitaire de Recherche en Production Automatisée
Laboratoire Génie Industriel
Laboratoire des Signaux et Systèmes.
Programme
La formation du premier semestre s'appuie sur un tronc commun dont l'objectif est d'acquérir des compétences disciplinaires (modélisation, optimisation) d'une part et des compétences transversales d'autre part (anglais scientifique, méthodologie de la recherche, langages de programmation). La deuxième partie est composée d'UE disciplinaires selon le sous parcours choisi.
Title of educational component in English :
Scientific English
ECTS :
2
Détail du volume horaire :
Lecture :10
Directed study :10
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Rédiger en anglais le résumé d’une communication,
• Prendre la parole dans le contexte d’une conférence.
L'évaluation de l'UE est réalisé par contrôle continu (présentation orale, rédaction d’abstracts).
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
Cette UE a pour but de familiariser les étudiants avec l'anglais tel qu'il est utilisé dans le domaine de la recherche, tant à l'écrit qu'à l'oral. On insistera donc sur les spécificités de l'anglais scientifique, à travers des exemples tirés des domaines scientifiques du parcours.
Le travail s'appuiera sur des supports pédagogiques en lien avec le domaine des étudiants (articles de recherche).
Prerequisites :Pratique de l’anglais niveau B2/C1.
Bibliographie :
English for Writing Research Papers, Wallwork, A. Springer, 2013.
Title of educational component in English :
Data mining and optimisation
ECTS :
3
Détail du volume horaire :
Lecture :12
Practical class :18
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Poser un problème d’optimisation et choisir et appliquer la technique la mieux adaptée pour résoudre ce problème,
• Choisir le type de base de données adapté à ses données suivant les paradigmes des types connus,
• Choisir et de mettre en œuvre une technique d’apprentissage.
L'évaluation de l'UE consiste en un examen écrit ainsi que la réalisation et la présentation d’un mini projet.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
Après l’apogée des technologies numériques au 20ème siècle, le début du 21ème siècle est caractérisé par l’immense quantité de données générées dans tous les domaines. Il est donc indispensable de disposer de méthodes permettant de classifier les données, d’en extraire des corrélations et des connaissances et de trouver des optimums de fonctionnement. L’objectif de ce module est d’introduire les concepts permettant de construire une base de données, de poser un problème et d’en chercher une solution optimale, et de comprendre les méthodes d’apprentissage permettant d’extraire des corrélations entre données. Pour ce faire, il sera étudié les thématiques suivantes :
• Techniques d’optimisation (linéaire, non-linéaire, nombre entier, heuristique, stochastique),
• Théorie des graphes et théorie des jeux,
• Typologie des bases de données et
• Techniques d’apprentissage et réseaux de neurones.
La part majeure des Travaux Pratiques est consacrée au traitement d’études de cas à l’aide de plateformes logicielles comportant des bibliothèques conçus pour l’optimisation et l’apprentissage.
Prerequisites :Techniques de résolution des équations linéaires et des équations différentielles linéaires
Techniques de calcul matriciel.
Bibliographie :
"Neural Network Projects with Python: The ultimate guide to using Python to explore the true power of neural networks through 6 projects", James Loy, 2016
"Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity", Papadimitriou & Steiglitz, 1982
"Numerical Optimization", J. Nocedal & S. Wright, Springer, 2006.
Title of educational component in English :
Research Methodology
ECTS :
2
Détail du volume horaire :
Lecture :12
Practical class :8
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Conduire une analyse bibliographique sur un sujet nouveau,
• Structurer un article scientifique ou une présentation orale.
L'évaluation de l'UE consiste en la réalisation, la rédaction et la soutenance d’une synthèse bibliographique.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
Cette UE a comme objectif d’informer les étudiants sur le monde de la recherche et sa structuration, de les former aux « bonnes pratiques » de la recherche, de la recherche bibliographique et de l’écriture scientifique. Sont successivement développés :
• Le monde de la recherche académique et industrielle, les bonnes pratiques de la recherche, éthique de la recherche et intégrité scientifique,
• Les démarches, moyens et outils de recherche et d’analyse bibliographique,
• La rédaction d’un article scientifique,
• La critique d’un article scientifique,
• La présentation d’une communication en conférence.
Prerequisites :Aucun.
Bibliographie :
"Promouvoir une recherche intègre et responsable", Comité d’éthique du CNRS, guide édité par le CNRS : www.cnrs.fr/comets, juillet 2014
"How to Review a Technical Paper", Alan Meier, Energy and Buildings19:75–78, 1992
"Basics of Research Paper Writing andPublishing", Michael Derntl, RWTH Aachen, 2011.
The aim of the course is to offer the students a comprehensive view of the modeling and simulation of Multi-Physical Manufacturing Systems in the context of smart manufacturing and an overview of the future trends in Cyber-Physical Production Systems and Digital Twin in manufacturing.
Multi-Physical Manufacturing Systems (MPMS) and Digital Twin (DT) (4h)
•Definitions, Characteristics, Enabling Technologies
•Cyber-Physical Production Systems
•Digital Twin
Modeling and Simulation of MPMS (16h)
•Model classification; Logical models; Object models; Dynamic models
•Simulation techniques
•Model Uncertainty
•Verification and Validation
Case studies and Applications (8h)
•Robotics
•Digital Factory - Assembly.
Prerequisites :Basics of Production Systems
Basics of Engineering Design
Knowledge of System Engineering.
Bibliographie :
Biffl, S., Lüder, A., Gerhard, D. (Eds.). (2017). Multi-Disciplinary Engineering for Cyber-Physical Production Systems: Data Models and Software Solutions for Handling Complex Engineering Projects. Springer.
Platzer, A. (2018). Logical foundations of cyber-physical systems. Springer.
Tao, F., Zhang, M., Nee, A. Y. C. (2019). Digital Twin Driven Smart Manufacturing. Academic Press.
Borutzky, W. (2011). Bond graph modelling of engineering systems. Springer.
Title of educational component in English :
Technics and tools for proof of concept
ECTS :
4
Détail du volume horaire :
Lecture :12
Directed study :6
Practical class :12
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Structurer les données d’un logiciel,
• Choisir l’architecture d’un module logiciel,
• Evaluer l’efficacité des algorithmes mis en œuvre,
• S’interfacer avec des logiciels tiers,
• Spécifier et concevoir un module logiciel en utilisant la programmation orientée objet.
L'évaluation de l'UE consiste en la réalisation et la présentation d’un mini projet.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
En sciences appliquées, les outils informatiques sont omniprésents. Ils sont de plus en plus ouverts et peuvent être interfacés, à la condition de disposer d'un minimum de culture informatique. Aujourd’hui, tout scientifique est amené à développer des maquettes logicielles lui permettant de valider les résultats de ses recherches au travers d'expérimentations numériques, d'exploiter des résultats numériques fournis par des logiciels spécifiques, d'interfacer différents logiciels dédiés, … L'objectif de cette UE est d’initier les étudiants à quelques pratiques ciblées du génie logiciel, afin de les rendre opérationnels pour leurs développements futurs. Cette initiation se fera aux travers de la conduite d’un projet, consistant à développer un module logiciel en lien avec le contenu scientifique d’une des UE du parcours.
Prerequisites :Bases de la programmation Objet.
Bibliographie :
"Apprenez à programmer en Python", Vincent Le Goff, Openclassrooms, 382 pages
"UML 2 par la pratique: Etudes de cas et exercices corrigés", Pascal Rocques, Eyrolles, 396 pages.
Title of educational component in English :
Model-based System Engineering
ECTS :
3
Détail du volume horaire :
Lecture :15
Directed study :15
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Maîtriser la démarche de modélisation système,
• Prendre en compte au plus tôt les exigences de sûreté de fonctionnement en se basant sur le modèle système.
L'évaluation de l'UE consiste en la réalisation d'un mini-projet.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
Ce cours présente un langage et une méthodologie de modélisation des systèmes complexes. Pour cela, une présentation du MBSE (Model-Based Systems Engineering) et des possibilités d’intégration avec le MBSA (Model-Based Safety Assessment) sera faite pour traiter le cas des systèmes critiques.
Il se décompose en 4 parties principales :
• Langage orienté objet (SysML) et méta-modélisation ;
• Mécanismes d’extension (profile). Exemples de la sûreté de fonctionnement et de la mécatronique ;
• Méthodologie d’ingénierie système cohérente allant de l’émergence des exigences jusqu’aux modélisations fonctionnelle, logique et physique.
• Possibilités d’exploitation du modèle SysML dans un processus intégré afin de générer des FMEA et FTA et de permettre le Model Checking au plus tôt dans le cycle de conception.
Le cours s’appuie sur un scénario de système critique aéronautique. Il est suivi d’un TD de modélisation d’un système critique aéronautique avec l’outil Artisan Studio (ATEGO).
Prerequisites :Notions de langage orienté objet, d’analyse des systèmes et d’analyse de sûreté de fonctionnement.
Bibliographie :
"Safety Analysis Integration in a Systems Engineering Approach for Mechatronic system Design", Faïda MHENNI, phD thesis, Ecole Centrale Paris, 12/2014.
"A SysML-based methodology for mechatronic systems architectural design", Faida Mhenni, Jean-Yves Choley, Olivia Penas, Regis Plateaux, and Moncef Hammadi, Advanced Engineering Informatics, 28(3):218-231, 2014.
"Automatic SysML-based safety analysis", Philipp Helle, In Proc. of the 5th Int. Workshop on Model Based Architecting and Construc-tion of Embedded Systems, 2012.
Méthodes et outils pour la prévention et la tolérance aux fautes
Language(s) of instruction :
FR/AN
Title of educational component in English :
Methods and tools for fault prevention and tolerance
ECTS :
3
Détail du volume horaire :
Lecture :20
Directed study :10
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Maîtriser les concepts et méthodes de synthèse, de diagnostic et la reconfiguration des SED,
• Construire les modèles nécessaires à l’application de ces techniques sur des systèmes physiques.
L'évaluation de l'UE consiste en un examen écrit.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
L’objectif de ce cours est d’étudier deux classes d’approches complémentaires pour améliorer la sûreté de fonctionnement des Systèmes à Evénements Discrets : par prévention des fautes (synthèse de contrôleurs) et par tolérance aux fautes (diagnostic et reconfiguration). Après avoir présenté les concepts généraux, les modèles et les méthodes utiles pour la Synthèse, le Diagnostic et la reconfiguration des SED, seront plus particulièrement développés :
• La théorie de supervision et la synthèse de réseaux de Petri par invariants de marquage,
• Le diagnostic des SED basé sur un modèle avec ou sans faute,
• La reconfiguration des SED.
Les TD sont consacrés au traitement d’études de cas à l’aide de plateformes logicielles ou expérimentales adaptées.
Prerequisites :Connaissances de base sur la modélisation des Systèmes à Evénements Discrets (UE « Modélisation comportementale des SED »).
Bibliographie :
"Introduction to discrete event systems", C. Cassandras, S. Lafortune, Springer, 2008, 769 p.
"Overview of fault diagnosis methods for Discrete Event Systems", J. Zaytoon, S. Lafortune, Annual Reviews in Control, Volume 37, Issue 2, December 2013, Pages 308–320.
Title of educational component in English :
Methods and tools for fault removal
ECTS :
3
Détail du volume horaire :
Lecture :16
Practical class :14
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Mettre en œuvre des outils de simulation, de vérification et validation sur des modèles
• Mettre en œuvre des outils de test sur des composants de contrôle/commande
L'évaluation de l'UE consiste en un examen écrit.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
L’objectif de ce cours est d’étudier différentes techniques permettant d’éliminer des fautes lors des phases de conception et de validation :
• dans les modèles du système de commande : par simulation de modèles déterministes ou stochastiques (méthode de Monte-Carlo), ou par exploration exhaustive de l’espace d’états grâce au Model-Checking),
• dans le programme de contrôle implémenté dans l’unité de commande (test de conformité).
Les TD sont consacrés au traitement d’études de cas à l’aide de plateformes logicielles ou expérimentales adaptées.
Prerequisites :Connaissances de base sur la modélisation des Systèmes à Evéne-ments Discrets (UE « Modélisation comportementale des SED »).
Bibliographie :
"The temporal logic of reactive and concurrent systems", A. Pnuelli and Z. Manna, Communication network, Springer, 1992
"Linear Temporal Logic Symbolic Model Checking", Kristin Y. Rozier, Computer Science Review, Elsevier, 2010
"Systems and Software Verification, Model-Checking Techniques and Tools", B. Berard, M. Bidoit, A. Finkel, F. Laroussinie, A. Petit, L. Petrucci, P. Schnoebelen, Springer 2001
"La simulation de Monte Carlo", B. Tuffin, Hermes, 2010.
Modélisation comportementale des Systèmes à Evénements Discrets
Language(s) of instruction :
FR/AN
Title of educational component in English :
Discrete Event Systems modelling
ECTS :
3
Détail du volume horaire :
Lecture :20
Directed study :10
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
A la fin de l’UE, l’étudiant doit être capable de :
• Maîtriser la syntaxe et la sémantique des modèles étudiés,
• Modéliser des systèmes physiques à l’aide de ces modèles.
L'évaluation de l'UE consiste en un examen écrit.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
Par opposition aux systèmes dynamiques dont l'évolution est continue dans le temps et peut être décrite par des équations différentielles, les Systèmes à Evénements Discrets (SED) sont des systèmes dynamiques dont l'évolution est provoquée par l’occurrence d’événements. Des théories et des modèles spécifiques à cette classe de systèmes dynamiques sont nécessaires pour les modéliser, analyser leurs performances et les commander. Ce cours est conçu comme un cours d’introduction aux notions fondamentales des SED. Après avoir présenté les concepts d’événements, d’espace d’états et d’évolution discrète, on étudie les principaux formalismes dédiés à l’étude des SED :
• Théorie des langages et Automates Finis,
• Réseaux de Petri (ordinaires, généralisés, temporisés, colorés),
La part majeure des Travaux Dirigés est consacrée au traitement d’études de cas à l’aide de plateformes logicielles spécialisées qui permettent la manipulation de taille significative.
Prerequisites :Théorie des ensembles.
Bibliographie :
"Autebert Jean-Michel, Théorie des langages et des automates", Masson, 1994, 179 p.
"David René, Alla Hassane, Du grafcet aux réseaux de Petri", Hermès, 1997, 500 p.
"Introduction to discrete event systems", Cassandras Christos, Lafortune Stéphane, Springer, 2008, 769 p.
In this course, we focus on the basic theories and applicational tools in reliability modelling and analysis. The objectives of this course are:
• to understand basic concepts in reliability modelling and analysis;
• to understand the principles of some fundamental models and reliability modelling and analysis;
• to know how to use computer tools and software (e.g., Matlab) to help implement the theoretical methods in practice;
• to experience how to apply the theoretical methods to solve a real-world problem (through a course project).
The evaluation of this module wil be based on a course project.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
• Lecture 1:
What is reliability? How to quantify reliability of a practical system? Through this lecture, the students will understand fundamental concepts in reliability theory, and be able to use numerical metrics to quantify the reliability of a practical engineering system.
• Lecture 2: Why my component fails? - Stress-strength interfere model
General theories and methods (stress-strength interfere method) for modelling component failure behaviors. Real-world examples will be given to help the students understand the topics.
• Lecture 3: Course projects (I)
• Lecture 4: Why my systems fail? – Reliability block diagram, binary decision diagram, fault tree and event tree, Markov models
Reliability block diagram, binary decision diagram, Markov models will be introduced and demonstrated through
• Lecture 5: How to improve the reliability of a system? -
• Lecture 6: Course projects (II).
Prerequisites :Elementary knowledge of calculus, matrix theory, probability and statistics.
Bibliographie :
Zio E. An introduction to the basics of reliability and risk analysis. World scientific; 2007.
Rausand M, Arnljot HÃ. System reliability theory: models, statistical methods, and applications. John Wiley & Sons; 2004.
The course lasts 8 consecutive weeks at half a day per week.
Each session includes two hours of classes and two hours of tutorials or a practical work.
The exam takes place in the last week.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
Part 1- Principles, Means and methods of 3D scanning
Courses:
•Multi-sensor measuring systems and 3D scanning chain.
•Sensor technologies: laser-plan, fringe projection, stereovision, tomography....
•Camera modeling and calibration methods
•Measurement uncertainties and digitized data assessment
•Calibration and metrological connection
Workshop (TP):
•3D digitizing by Laser plane and fringe projection systems
Part 2- 3D digitizing strategy and quality control
Courses and workshop:
•3D digitizing systems assessment
•3D digitizing selection
•Path planning and 3D digitizing strategy
Part 3- Data processing for geometry extraction
Courses :
•Topological models based on discrete data: voxel, octree, meshes…
• filtering, registration (rigid and non-rigid), fusion, segmentation and feature extraction.
•3D digitized data assessment in terms of quality
Workshop:
•Data processing for geometry extraction on CAD software.
•Code and algorithms implementation for registration, fusion, segmentation and feature extraction.
Prerequisites :•3D transformations, linear algebra and affine geometry.
•Basics in metrology, CAD, Optimization criteria (least square method) and measurement uncertainties assessment.
Bibliographie :
•D.Whitehouse, livre: "Surfaces and their measurement", Elsevier, 2004.
•S.E Sadaoui, thèse de doctorat, " Inspection dimensionnelle – Une approche multi-capteurs pour la vérification des spécifications géométriques ", LURPA ENS Paris-Saclay, 2019.
The course lasts 8 consecutive weeks at half a day per week.
Each session includes two hours of classes and two hours of tutorials or a practical work.
The exam takes place in the last week.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
The proposed EU will be based on theoretical teaching strongly illustrated by an analysis of physical phenomena highlighted in practical activities. The objective is for students to be able to conduct the analysis of a cutting problem and to set up analytical tools for modelling macroscopic phenomena related to machining by material removal. Thus the course focuses on the following points:
1.Study of chip formation; Tool geometry; Wear law
2.Cutting forces (Merchant), Edge discretization method
3.Vibration during machining: stability lobes
4.Vibration in machining: machine structure
5.Concept of surface integrity
It will be accompanied by a BE on the numerical modelling of the cutting phenomenom and completed by 3 practical sessions on the modelling of mechanical loads.
Complementarity with additive manufacturing processes will be studied.
Prerequisites :Materials: concept of plasticity
Mechanics of continuous material.
Bibliographie :
Y. Altintas Dynamics of cutting Cambridge University Press.
J.P. Cordebois Fabrication par usinage 2008.
The course lasts 8 consecutive weeks at half a day per week.
Each session includes two hours of classes and two hours of tutorials.
The exam takes place in the last week.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
This course aims at addressing the technics and algorithms of tool path computation used in Computer Aided Manufacturing Software.
Tool path basics in machining and additive manufacturing (8h)
• 2D standard strategies and algorithms for tool path computation
• Linear and polynomial interpolation, corner rounding.
Tool path generation in 3-axis milling of free-form surfaces (8h)
• Algorithms for tool path computation, scallop height and chordal deviation issues
• Optimal machining strategies to minimize production time
Tool path generation for 5-axis machining and additive manufacturing of free form surfaces (12h)
• Algorithms for tool path computation
o Point milling and flank milling
o Laser Metal Deposition and Fused Deposition Modeling
• Local and global collisions avoidance methods
• Basics of inverse kinematical transformation for 5-axis machines
Development of a tool path generator for 3 or 5-axis machining and additive manufacturing of free form surfaces (personal work).
Prerequisites :Basics in differential geometry and polynomial modeling of curves and surfaces
Knowledges in machining and additive manufacturing processes.
Bibliographie :
Sculptured surface machining theory and applications, B.K.Choi, R.B.Jerard, Kluwer academic 1998
Computational Geometry for Design and Manufacture, I. D. Faux, M. J. Pratt, Ellis Horwood 1980.
Modélisation géométrique des assemblages et systèmes
Language(s) of instruction :
FR/AN
Title of educational component in English :
Geometric modelling of assemblies and systems
ECTS :
3
Détail du volume horaire :
Lecture :14
Directed study :14
Modalités d'organisation et de suivi :
Coordinator :
Procedure and organisation :
The course lasts 8 consecutive weeks at half a day per week.
Each session includes two hours of classes and two hours of tutorials.
The exam takes place in the last week.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
The aim of this course is to raise awareness of the influence of geometric defects on the behaviour of assemblies and systems. Predictions of the behaviour of mechanical systems are increasingly developed with numerical simulations. The support of these simulations is the geometric model of the system, considered ideal, with the consideration of geometric defects. The origin of these defects is mainly due to manufacturing deviations but many other deviations could be taken into account.
Standards and languages for Geometric Product Specification (4h)
•Nominal geometry and substitution geometry of components
•ISO GPS language
Geometric behaviour of mechanisms (16h)
•Models and characterisation of geometric deviations
•Determination of the behaviour of assemblies and mechanisms composed of parts with defects
•Taking into account the flexibility of the parts
Performance of the production bases of parts (8h)
•Prediction of the geometry obtained
•Modelling of parts obtained by means of production.
Bibliographie :
Écriture formelle des « chaînes de cotes 3D, P. Bourdet, F. Thiébaut, G. Cid, Tolérancement géométrique des produits (Traité IC2, série productique), Editeur Hermes-Lavoisier, 2007
Quality and cost-driven assembly technique selection and geometrical tolerance allocation for mechanical structure
assembly, L. Andolfatto, C. Lartigue, F. Thiébaut, M. Douilly, Journal of Manufacturing Systems, Vol 33(1), 2014, Pages 103-115
Skin Model Shapes: A new Paradigm Shift for Geometric Variations Modelling in Mechanical Engineering B. Schleich, N. Anwer, L. Mathieu, S. Wartzack,Computer-Aided Design, 50
The course lasts 8 consecutive weeks at half a day per week.
Each session includes two hours of classes and two hours of tutorials or a practical work.
The exam takes place in the last week.
Objectifs pédagogiques visés :
Contenu :
The objective of this course is to give students the necessary skills to understand how to control and master performances of robotic systems (robots or multi-axis machining centers). These operational skills are achieved through the scientific study of the geometric and dynamic behavior of poly-articulated systems.
Thus, the three main topics of the course are geometry, dynamics and control:
•Geometric description of poly-articulated systems and parameterization for serial architectures.
(homogeneous transformations, Denavit and Hartenberg parameters, 3D rotation parameters, forward and inverse kinematical models)
•Dynamic modeling of multi-body systems: General theorems, principle of virtual powers, Lagrange formalism, Newton-Euler formalism and double recurrence method
•Control techniques, tuning:
Industrial and advanced architectures, comparison of PID solutions - predictive (RST) form, integration of dynamics in the control, control by nonlinear decoupling in the joint space and in the operational space.
Prerequisites :Basic notions on the three following themes:
Linear algebra
Solid Mechanics
Control of linear systems
For 1st year master:
Essentials: Poly articulated systems
Recommended: Assembly of mechanical systems
Free: Advanced Optimization, Numerical Optimization and Applications.
Bibliographie :
•Fundamentals of Robotic Mechanical Systems: Theory, Methods, and Algorithms. Third Edition; Jorge Angeles; Springer; ISBN: 0-387-29412-0
•Robot Manipulator Control: Theory and Practice. Second Edition, Revised and Expanded; Frank L.Lewis, Darren M.Dawson, Chaouki T.Abdallah; Marcel Dekker, INC.; ISBN: 0-8247-4072-6
•Modélisation Identification Et Commande Des Robots. 2ème édition revue et augmentée; Wisama Khalil, Etienne Dombre; Hermes Science Publications; ISBN : 2-7462-0003-1.
Période(s) et lieu(x) d’enseignement :
Period(s) :
Septembre - Octobre.
Location :
GIF-SUR-YVETTE
Le deuxième semestre est composée d'un stage de recherche en laboratoire ou dans le service de R&D d'une entreprise.
L’objectif du stage de recherche est de s’initier à la recherche par la pratique, c’est-à-dire de développer un travail de recherche personnel au sein d’une équipe expérimentée. Ce stage peut se dérouler au sein d’un des laboratoires d’appui de la formation ou d’un autre laboratoire de recherche, en France où à l’étranger. Il peut également se dérouler au sein d’un service R&D d’une entreprise.
