M1 Ingénierie des systèmes complexes - Voie recherche

Claude Mezin.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

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Guillaume Sandou, Cristina-Nicoleta Maniu, Véronique LE CHEVALIER.

Le déroulement est indiqué dans la section "Contenu et plan développé". Organisation de l'évaluation: Examen final (2h30) : 75% de la note finale - individuel Projet : 25% de la note finale - par groupe de 4 -, qui se décompose en : o 40% évaluation du sujet que l’équipe a proposé, évalué par l’équipe qui le réalise o 60 % évaluation du travail réalisé, évalué par l’équipe qui a proposé le sujet Malus -2 point (sur la note projet /20) si on ne valide pas l’évaluation de la réalisation du projet (sur un échantillon de groupes, x%).

1) Introduction générale : du système à la formalisation mathématique
[Cours 1h30]
2) Modélisation des systèmes à état continu (dans le sens d’un système
dynamique) [Cours 6H, TD 4H30]
3) Modélisation des systèmes à état discret [Cours: 3H, TD: 4h30]
4) Méthodes pour l’analyse, l’identification paramétrique et l’évaluation des
modèles [Cours 4H30 + TD 4H30]
5) Illustration et mise en application de la démarche de modélisation [Cours
: 1H30, TD : 3H00]
6) Examen écrit final [2H30] ; évaluation croisée des projets [0H30] 7) En
parallèle, les étudiants réaliseront un projet en temps libre qui consistera à :
• Phase 1 : Proposer un sujet (1 page de description du contexte et des
objectifs) et un document annexe de 5-6 pages donnant des informations sur
le système à modéliser
• Phase 2 : Réaliser un modèle à partir du sujet proposé par une autre équipe
(attribué aléatoirement au sein de chaque demi-promo). Livrable : un
simulateur, 2 ou 3 pages de rapport, incluant une expérience typique à
simuler qui permette d’illustrer la cohérence du simulateur avec d’une part
la description du modèle (équations, diagramme, règles locales, etc.) et
d’autre part avec la réalité du système ou processus modélisé.

Walter, É., & Pronzato, L. (1994). Identification de modèles paramétriques à partir de données expérimentales. Masson. Lamnabhi-Lagarrigue, F, Annaswamy, A, Engell, S, Isaksson, A, Khargonekar, P, Murray, RM Nijmeijer, H, Samad, T, Tilbury, D & Van den Hof, P 2017, 'Systems & Control for the future of humanity, research agenda: Current and future roles, impact and grand challenges' Annual Reviews in Control, vol 43, pp. 1-64. Saltelli, A. et al. (2008). Global sensitivity analysis: the primer. John Wiley & Sons.

Novembre - Décembre - Janvier.

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Les élèves devront pouvoir comprendre la structure et les interactions au sein de systèmes existants ou en phase de conception, traiter l’information et prendre des décisions. Pour y parvenir, ils devront mettre en évidence les grandeurs influant sur l'état de ce système (entrées) et les grandeurs permettant d'accéder à cet état ou sur lesquelles portent des exigences (sorties). A partir de l'analyse des entrées qu'il peut commander (commande) ou qu'il subit (perturbations), l’élève devra déterminer la structure et la loi de commande la mieux adaptée à sa problématique. Pour cela, il devra analyser les caractéristiques de son système, les comparer à celles requises au niveau des spécifications, pour sélectionner, concevoir et valider en simulation puis expérimentalement la stratégie de commande adaptée.
1.Introduction à l’Automatique
2.Fonction de transfert en BO, BF, passage BO -> BF
3.Analyse des systèmes asservis continus (stabilité, rapidité, précision)
4.Analyse des systèmes discrets (représentation, stabilité, rapidité, précision)
5.Synthèse de correcteurs continus (anticipation, proportionnel, avance de phase, PI et PID)
6.Méthodes de transposition de correcteurs continus/discrets
7.Rappel sur la représentation d’état continue/discrète, passage continu/discret
8.Commandabilité, observabilité, forme canonique
9.Commande par retour d’état
10.Synthèse d’observateurs.

J.J. D’Azzo & C.H. Houpis - Linear Control System. Analysis and Design - 3e éd., Mc Graw-Hill, 1988.P. Borne, G. Dauphin-Tanguy, J.-P. Richard, F. Rotella et I. Zambettakis - Analyse et régulation des processus industriels. Tome 1. Régulation continue, Tome 2. Régulation numérique - Éditions Technip, 1993. J.B. Deluche - Automatique. De la théorie aux applications industrielles. Tome 2: Systèmes continus - Edipol, 2000. J.M. Flaus - La régulation industrielle - Hermès, 1994. G.F. Franklin et al. - Feedback Control of Dynamic Systems- 7° ed., Ed. Pearson Publishing Company, 2014. B. Friedland -

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

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Enseignants chercheurs du LURPA.

Le module a pour objectif principal de faire découvrir aux étudiants le monde de la recherche.
Le module s’organise autour de projets de recherche, effectués en binôme, et encadrés par des chercheurs ou enseignants-chercheurs du LURPA. Ils abordent des thématiques scientifiques actuelles, permettent de mettre en application les enseignements de L3/M1, et peuvent également servir de point d’entrée (découverte du thème, prise de contact) pour les futurs stages de M1/M2.
Chaque projet, choisi un début d’année parmi une liste de propositions, se déroule de septembre à janvier.
Durant cette période, les étudiants sont confrontés à l’activité de recherche sous toutes ses formes: analyse bibliographique, travail collaboratif, restitution des travaux sous forme écrite ou orale,… Des séances de formation communes sur l’analyse d’article scientifique ou la structuration d’un exposé oral de recherche sont aussi organisées.
A la fin du projet, l’évaluation du travail se fait sous la forme d’une soutenance orale précédée de la soumission d’un résumé, d’une façon similaire à la procédure de participation à une conférence.
Une valorisation ultérieure des travaux les plus aboutis est généralement faite sous forme d’une publication de recherche (poster, conférence ou article dans une revue).

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

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L'UE est organisée en CM/TD suivis de TP.

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 sont des systèmes dynamiques dont l'espace d'états est un ensemble discret et dont les transitions entre états sont associées à des événements. Des théories et des modèles spécifiques à cette classe de systèmes dynamiques sont nécessaires pour les modéliser, analyser leurs performances et les commander. Après avoir présenté les concepts d’événements, d’espace d’états et d’évolution discrète, on introduit la théorie des langages et des Automates Finis. Une fois ces bases formelles acquises, elles sont mises en pratique au travers de techniques de synthèse de contrôleurs pour les SED dans un objectif de sûreté de fonctionnement.
Contenu :
Théorie des langages (événements, séquences, alphabets, langages). Expressions régulières et langages réguliers. Opérations sur les langages. Fermeture préfixielle. Automates Finis (définition ensembliste, table de transition, représentation graphique). Automates déterministes. Théorème de Kleene. Langage généré et langage marqué par un automate fini (techniques de calcul par élimination d’états et par résolution d’équations linéaires). Association d’un automate fini à un langage marqué. Compositions synchrone et asynchrone d’automates finis. Théorie de supervision (objectif et définitions, contrôlabilité). Synthèse d’un contrôleur par algorithme de Kumar.

Théorie des automates », Patrice Seebold, 198 pages, Vuibert, 1999 « Introduction to Discrete Event Systems”, Christos G. Cassandras and Stephane Lafortune, 848 pages, Kluwer, 1999.

Novembre - Décembre.

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Christophe Tournier Bruno Denis Yann Quinsat.

L'UE est organisée en blocs de CM/TD suivis de 3 séances de TP.

Objectif : donner aux étudiants les compétences nécessaires pour appréhender le pilotage et la maîtrise des performances d’un système robotisé (robotique industriel ou centre d’usinage multi-axes). Ces compétences opérationnelles sont atteintes au travers de l’étude scientifique du comportement géométrique, cinématique et statique des systèmes poly-articulés.
Contenu : - Paramétrage de mécanismes et liaisons (Dénavit et Hartenberg, paramètres de rotation 3D) - Modélisation géométrique des systèmes poly-articulés (espace des taches, espace articulaire, modèles géométriques direct et inverse)
- Méthodes de résolution : application aux architectures sérielles et parallèles
- Indicateurs de performances : singularité, accessibilité
- Modèles pour la cinématique (modèle différentiel, analyse de contraintes)
- Modélisation élastostatique (évaluation de la rigidité)
Les applications envisagées sont la manipulation d’objets et une opération d'enlèvement matière au niveau de l’effecteur (usinage robotisé).

Modélisation Identification Et Commande Des Robots. 2ème édition revue et augmentée; Wisama Khalil, Etienne Dombre; Hermes Science Publications; ISBN : 2-7462-0003-1 Fundamentals of Robotic Mechanical Systems: Theory, Methods, and Algorithms. Third Edition; Jorge Angeles; Springer; ISBN: 0-387-29412-0 Traité de robotique - Volume 1 - Les architectures : Conception, modélisations, équations, optimisation ; Charles Bop ; Collection Technosup, Ellipses ; ISBN :978-2-7298-5281-8.

Novembre - Décembre.

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Julie Le Cardinal et Ludovic-Alexandre Vidal.

1 : Cycle de Vie d’un Produit / d’une Organisation 2 : Processus de Conception - 1 Processus de conception 3 : Processus de Conception - 2 Analyse du Cycle de Vie (ACV) 4 : Processus d’Industrialisation Représentation des processus, Usine 4.0 et industrie du futur. Séance 5 : Processus de Production - 1 Approches Make-to-Order, MRP, Séance 6 : Processus de Production - 2 Approches Make-to-Stock, Kanban, Séance 7 : Processus de Logistique - 1 Enjeux de la chaîne logistique, Séance 8 : Processus de Logistique - 2 Entrepôts et cross-docking Durabilité de la Supply Chain, Traçabilité. Séance 9 : Processus de Maîtrise de la Qualité Produit Séance 10 : Processus de Maintenance, Théorie du renouvellement d’un équipement industriel. Séance 11 : Conférence Industrielle (3h) Synthèse de l’ensemble du cycle de vie produit / organisation et des grands processus au travers d’un cas réel.

Le cours est articulé autour de deux cas (un cas produit, type automobile et
un cas service, type centre hospitalier) afin d’aborder les concepts
fondamentaux du génie industriel et de les illustrer par ces deux exemples
fils conducteurs.
Les différents chapitres du cours permettent aux étudiants d’appréhender
l’ensemble du cycle de vie des produits et services auxquels seront
confrontés nos futurs ingénieurs.
Ces exemples, couplés aux acquis de chaque TD, permettront aux élèves de
comprendre en profondeur les systèmes industriels ou organisationnels,
leurs enjeux et leurs interdépendances tout au long du cycle de vie.

Septembre - Octobre.

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L'équipe des chercheurs du Laboratoire Génie Industriel.

Le projet de recherche se conclut par le rendu d'un rapport et la tenue d'une présentation face à un jury composé de chercheurs.

Les étudiants choisissent un sujet parmi une liste proposée par des chercheurs confirmés.
Ensuite, chaque étudiant, en lien avec un superviseur, doit explorer le thème de recherche lié au sujet et faire une revue de littérature actualisée.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

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Bernard Yannou, Flore Vallet, François Cluzel, Walid Ben Ahmed.

Each class session is typically composed of 1h presentations of results from the previous session, 30 min. of course, 1h30 of exercises. There are 60 HEE in total: Students work on average 1:20 hour in group after each session, i.e. 16 hours + 2 business visits of 2 hours, leading to 20 hours of additional study. The exam (4 hours), consists to investigate, illustrate and comment on a trend in Design Engineering (work in groups of 2). Examples can be: Jugaad design, Mininal Viable Product, Design Thinking, TRIZ theory, creativity and design, persona method, focus groups, design selection...

1. What is design? What can be designed?
Work: Collection, analysis and synthesis of examples in different fields.
2. Why is it a science?
Work: Analysis of the journal paper of Design Science Journal: "Design Science: Why, What and How? ". Analysis of a chapter of Herbert Simon's book "The Sciences of the Artificial"
3. Design process
Work: Imagine the steps and organization of the systems design discussed in Session 1. Introduce IDOs, intermediate performance and decisions.
4. Capturing and expressing the need (3 groups)
5. Design a product
Work: The functional specifications of a chair are taken again to consider 3 different system architectures.
6. Design a service
Work: Design a carpool service
7. Explore and manage diversity (3 groups)
8. It’s a good design! (4 groups)
Concepts: Service unit, environmental impacts, eco-efficiency, LCA
9. Design and experiment with users (3 + 1 groups)
Concepts: Interactive Genetic Algorithm
10. Design a business model
Work: Analysis / modeling of an existing service (BMC, VA, VSM). Redesign of this objective-cost service
11. Prototype, test, refine and validate
Work: On the example of an aquarium bamboo purifier, set up an economic experimentation plan to convince funders, have a robust MVP, predict variants and extension of the family or technology.
Concepts: Proof of Concept (PoC), design of experiments
12. Life and improvement of a product.

•Yannou B., Robin V., Micaelli J.-P., Camargo M., Roucoules L., 2008. La conception industrielle de produits - Volume II : Spécifications, déploiement et maîtrise des performances, Paris: Hermès Sciences, Lavoisier, ISBN 2-7462-1922-0. •Pahl G., Beitz W., Engineering Design: A Systematic Approach, Springer, Technology & Industrial Arts, ISBN 3540199179, London, New-York, 1996 •Ulrich K.T., Eppinger S.D., Product Design and Development, McGraw-Hill, New York, 1995 •Otto K.N., Wood K.L., Product Design - Techniques in Reverse Engineering and New Product Development, Prentice Hall, New-Jersey

Novembre - Décembre - Janvier.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis de TP.

Les processus d’acquisition de géométrie s’appuient de plus en plus sur des systèmes de numérisation par moyens optiques qui délivrent une représentation de la géométrie des pièces sous forme de données discrètes (nuages de points, maillages, images, …) en des temps relativement courts. L’objectif de ce cours est de présenter les principes, outils et méthodes associés à l’acquisition de la géométrie des formes des pièces par moyens optiques.
Ce cours se concentrera plus particulièrement sur les systèmes par triangulation, de type laser-plan par projection de frange ou stéréovision.
Contenu:
1. Photogrammétrie
a. Géométrie projective, modèle de sténopé
b. Principe de calibration
c. Principales méthodes de traitement d’image
d. Géométrie épipolaire, matrice fondamentale, algorithme de calibration
2. Méthode par triangulation
a. Principe triangulation
b. Mesure par Capteur laser plan
c. Mesure par Projection de frange
3. Mesure de microgéométrie.

Multiple View Geometry in Computer Vision, Second Edition, Richard Hartley and Andrew Zisserman, Cambridge University Press, March 2004.

Septembre - Octobre.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis de TP.

L'objectif de ce module est de donner aux étudiants une connaissance technologique et une maîtrise de divers outils de modélisation géométrique de composants ou systèmes associés aux centres de production : robots, centre d'usinage, etc... Appliqués à la mise en œuvre des machine-outils, à la programmation des trajectoires d'usinage, et au réglage de productions, ces compétences donnent aux étudiants une méthodologie pour traiter des cas de mise en production, une autonomie pratique sur les centres d'usinage, ainsi que des notions des thématiques actuelles de recherche dans ce domaine. Points abordés :
- processus d'industrialisation, simulation d'usinage, contrat de phase
- structure, composants et principes de fonctionnement des MOCN
- modélisation vectorielle des MOCN
- réglage et mise au point de production : méthode élémentaire, méthode généralisée
- notions de pilotage et programmation

Les compétences sont :
- Positionner le moyen de production dans la chaine numérique de fabrication et cibler les verrous des échanges de données et de maitrise de la qualité géométrique des pièces fabriquées
- Paramétrer une architecture mécanique en vue de son pilotage
- Déterminer les modèles permettant d'effectuer la commande
- Etre de capable d'agir sur les paramètres de réglage pour ajuster le comportement géométrique de la structure en fonction du besoin
- Mettre en oeuvre des centres d'usinage pour mener à bien une production pré-établie.

Michel Aublin, Michel Rage et Dominique Taraud : Productique mécanique. Numéro ISBN 2 10 002050 1. Dunod, 1998. NF ISO 841 : Systèmes d’automatisation industrielle et intégration - commande numérique des machines - système de coordonnées et nomenclature du mouvement, 2004. Jean-Pierre Cordebois : Fabrication par usinage. Numéro ISBN 2 10 005586 0. Dunod, 2003. Bernard Mery : Machines à commande numérique. Numéro ISBN 2 86601 607 6. Hermès, 1997. André Chevalier et Jacques Bohan : Guide du technicien en productique. Technique. Hachette, 1996.

Septembre - Octobre.

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Bernard Yannou, Flore Vallet, François Cluzel, Walid Ben Ahmed.

Each class session is typically composed of 1h presentations of results from the previous session, 30 min. of course, 1h30 of exercises. There are 60 HEE in total: Students work on average 1:20 hour in group after each session, i.e. 16 hours + 2 business visits of 2 hours, leading to 20 hours of additional study. The exam (4 hours), consists to investigate, illustrate and comment on a trend in Design Engineering (work in groups of 2). Examples can be: Jugaad design, Mininal Viable Product, Design Thinking, TRIZ theory, creativity and design, persona method, focus groups, design selection...

1. What is design? What can be designed?
Work: Collection, analysis and synthesis of examples in different fields.
2. Why is it a science?
Work: Analysis of the journal paper of Design Science Journal: "Design Science: Why, What and How? ". Analysis of a chapter of Herbert Simon's book "The Sciences of the Artificial"
3. Design process
Work: Imagine the steps and organization of the systems design discussed in Session 1. Introduce IDOs, intermediate performance and decisions.
4. Capturing and expressing the need (3 groups)
5. Design a product
Work: The functional specifications of a chair are taken again to consider 3 different system architectures.
6. Design a service
Work: Design a carpool service
7. Explore and manage diversity (3 groups)
8. It’s a good design! (4 groups)
Concepts: Service unit, environmental impacts, eco-efficiency, LCA
9. Design and experiment with users (3 + 1 groups)
Concepts: Interactive Genetic Algorithm
10. Design a business model
Work: Analysis / modeling of an existing service (BMC, VA, VSM). Redesign of this objective-cost service
11. Prototype, test, refine and validate
Work: On the example of an aquarium bamboo purifier, set up an economic experimentation plan to convince funders, have a robust MVP, predict variants and extension of the family or technology.
Concepts: Proof of Concept (PoC), design of experiments
12. Life and improvement of a product.

•Yannou B., Robin V., Micaelli J.-P., Camargo M., Roucoules L., 2008. La conception industrielle de produits - Volume II : Spécifications, déploiement et maîtrise des performances, Paris: Hermès Sciences, Lavoisier, ISBN 2-7462-1922-0. •Pahl G., Beitz W., Engineering Design: A Systematic Approach, Springer, Technology & Industrial Arts, ISBN 3540199179, London, New-York, 1996 •Ulrich K.T., Eppinger S.D., Product Design and Development, McGraw-Hill, New York, 1995 •Otto K.N., Wood K.L., Product Design - Techniques in Reverse Engineering and New Product Development, Prentice Hall, New-Jersey

Novembre - Décembre - Janvier.

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L'UE est organisée en CM/TD suivis de TP.

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 sont des systèmes dynamiques dont l'espace d'états est un ensemble discret et dont les transitions entre états sont associées à des événements. Des théories et des modèles spécifiques à cette classe de systèmes dynamiques sont nécessaires pour les modéliser, analyser leurs performances et les commander. Après avoir présenté les concepts d’événements, d’espace d’états et d’évolution discrète, on introduit la théorie des langages et des Automates Finis. Une fois ces bases formelles acquises, elles sont mises en pratique au travers de techniques de synthèse de contrôleurs pour les SED dans un objectif de sûreté de fonctionnement.
Contenu :
Théorie des langages (événements, séquences, alphabets, langages). Expressions régulières et langages réguliers. Opérations sur les langages. Fermeture préfixielle. Automates Finis (définition ensembliste, table de transition, représentation graphique). Automates déterministes. Théorème de Kleene. Langage généré et langage marqué par un automate fini (techniques de calcul par élimination d’états et par résolution d’équations linéaires). Association d’un automate fini à un langage marqué. Compositions synchrone et asynchrone d’automates finis. Théorie de supervision (objectif et définitions, contrôlabilité). Synthèse d’un contrôleur par algorithme de Kumar.

Théorie des automates », Patrice Seebold, 198 pages, Vuibert, 1999 « Introduction to Discrete Event Systems”, Christos G. Cassandras and Stephane Lafortune, 848 pages, Kluwer, 1999.

Novembre - Décembre.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis de TP.

L'objectif de ce module est de donner aux étudiants une connaissance technologique et une maîtrise de divers outils de modélisation géométrique de composants ou systèmes associés aux centres de production : robots, centre d'usinage, etc... Appliqués à la mise en œuvre des machine-outils, à la programmation des trajectoires d'usinage, et au réglage de productions, ces compétences donnent aux étudiants une méthodologie pour traiter des cas de mise en production, une autonomie pratique sur les centres d'usinage, ainsi que des notions des thématiques actuelles de recherche dans ce domaine. Points abordés :
- processus d'industrialisation, simulation d'usinage, contrat de phase
- structure, composants et principes de fonctionnement des MOCN
- modélisation vectorielle des MOCN
- réglage et mise au point de production : méthode élémentaire, méthode généralisée
- notions de pilotage et programmation

Les compétences sont :
- Positionner le moyen de production dans la chaine numérique de fabrication et cibler les verrous des échanges de données et de maitrise de la qualité géométrique des pièces fabriquées
- Paramétrer une architecture mécanique en vue de son pilotage
- Déterminer les modèles permettant d'effectuer la commande
- Etre de capable d'agir sur les paramètres de réglage pour ajuster le comportement géométrique de la structure en fonction du besoin
- Mettre en oeuvre des centres d'usinage pour mener à bien une production pré-établie.

Michel Aublin, Michel Rage et Dominique Taraud : Productique mécanique. Numéro ISBN 2 10 002050 1. Dunod, 1998. NF ISO 841 : Systèmes d’automatisation industrielle et intégration - commande numérique des machines - système de coordonnées et nomenclature du mouvement, 2004. Jean-Pierre Cordebois : Fabrication par usinage. Numéro ISBN 2 10 005586 0. Dunod, 2003. Bernard Mery : Machines à commande numérique. Numéro ISBN 2 86601 607 6. Hermès, 1997. André Chevalier et Jacques Bohan : Guide du technicien en productique. Technique. Hachette, 1996.

Septembre - Octobre.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis de TP.

L’évaluation de performance permet de s’assurer, avant de le développer, qu’un système possède à priori les caractéristiques que l’utilisateur en attend (capacité de production, cadence, temps de cycle, disponibilité, …). Pour les systèmes dynamiques industriels complexes, l’évaluation de performance est le plus souvent réalisée par simulation en utilisant des logiciels dédiés très performants (Witness, Arena, …) qui permettent à l’utilisateur de modéliser le système à simuler en utilisant des primitives de haut niveau. L’objectif de ce cours est de s’intéresser aux modèles à événements discrets sous-jacent à ces simulateurs : les Réseaux de Petri.
Contenu :
1) Réseaux de Petri autonomes ordinaires et généralisés (représentation graphique et définition formelle). Graphe des marquages. Analyse structurelle.
2) Réseaux de Petri non autonomes (temporisés, interprétés). Evaluation des performances temporelles.
3) Réseaux de Petri colorés. Modélisations génériques et compactes.
4) Simulation de RdP de haut niveau (colorés, temporisés, stochastiques).

Du Grafcet aux réseaux de Petri », R. David et H. Alla, 500 pages, Hermes, 1997.

Janvier - Février - Mars - Avril.

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Toute l'équipe des chercheurs du laboratoire Génie Industriel.

Quand le stage se déroule en laboratoire (LGI ou LURPA) il prolonge le projet de recherche du semestre 1. Son objectif est d'amener l'étudiant à s'approprier une question de recherche et à y apporter des éléments de réflexion personnelle. L'étudiant apprend ainsi à argumenter une thèse en utilisant des ressources scientifiques et à défendre une synthèse personnelle d'un état de l'art dans un univers de recherche donné. Le stage peut également se dérouler en entreprise ou en laboratoire de recherche à l'étranger.

Greuter, Myriam. (2007). Bien rédiger son mémoire ou son rapport de stage, Editeur : L'Etudiant Kalika, Michel. (2008). Le mémoire de master : Projet d'étude, Rapport de stage 2e édition, Editeur : Dunod Roche, Didier. (2007). Rédiger et soutenir un mémoire avec succès, Editeur : Éditions d'Organisation.

Janvier - Février - Mars - Avril - Mai - Juin - Juillet.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis de TP.

Tout système mécanique ou processus réel présente, par rapport à sa géométrie nominale, des écarts de nature et d'origine très variées. Ce cours est une introduction aux modèles et méthodes pour la maîtrise de la qualité géométrique, au travers de trois thèmes : lois de comportement d'un mécanisme, identification & compensation des défauts d'un sytème polyarticulé (MOCN, MMT, robots,...) et capabilité d'un processus de fabrication.
Contenu :
L'UE comprend une partie CM & TD (18 h) où sont présentés différents modèles d'écarts géométriques : des systèmes polyarticulés, des liaisons complètes discrétisées, des processus de fabrication. Certains modèles (chaînes de cotes) sont abordés en 1D puis généralisés en 3D. Lors des séances de TP (12 h), les étudiants sont confrontés à la mise en oeuvre de solutions industrielles et normalisées de contrôle de la géométrie de machines.
Compétences :
Maîtriser les modèles de définition d'écarts géométriques
Modéliser le comportement géométrique d'un assemblage
Valider un processus de fabrication
Pratiquer des méthodes d'inspection de la géométrie de machines.

Janvier - Février.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis d'un projet.

Il s’agit d’étudier la chaine numérique de conception en fabrication additive métallique, depuis l’optimisation de la forme à sa fabrication sur machine. Les modèles mathématiques de chacune des étapes sont abordés pendant le cours et des applications en TD sont effectuées sur des logiciels utilisés également dans l’industrie. Un projet permet de mettre en œuvre les modèles et outils sur un cas particulier choisi par les étudiants.
Contenu :
•Présentation générale du procédé
•Optimisation topologique
•Reconstruction de surfaces
•Traitement des maillages
•Préparation du plateau
•Caractérisation géométriques des pièces.

Mars - Avril.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis du projet.

Il s’agit d’étudier les modèles de représentation 3D des courbes et surfaces complexes (Splines, Bsplines, courbes et surfaces de Bezier). Ces modèles, présents dans les logiciels de CAO, permettent de modéliser par exemple les pièces des carrosseries automobiles ou les biens d’équipement aux formes complexes. Ces modèles sont également utilisés en robotique pour décrire les mouvements complexes effectués par les effecteurs sur des structures mécaniques articulées. Plan du cours (18h):
• Introduction des courbes et surfaces paramétriques (2h Cours + 2h TD)
• Les courbes à pôles : courbe de Bezier et courbes Bsplines (3h Cours + 2h TD + 2h TD Matlab)
• Interpolation et approximation de points par des courbes (1h Cours + 2h TD)
• Les surfaces à pôles : carreaux de Bezier et carreaux Bsplines (2h Cours + 2h TD)
Description du bureau d'étude (12h):
Le bureau d'étude a pour objectif de reconstruire à l'aide de logiciels de CAO les surfaces d’une pièce complexe dont le maillage a été obtenue par otpimisation topologique puis de modéliser et simuler dans Matlab les outils de déformations de surface exploités lors de la reconstuction.

The Nurbs Book, L.Piegl, W. Tiller, Springer 1997. Modélisation et construction de surfaces pour la CFAO, Jean-Claude Léon, Hermes 1991.

Mars - Avril.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis de TP.

Les Systèmes Dynamiques Hybrides (SDH) sont des systèmes faisant intervenir explicitement et simultanément des phénomènes dynamiques continus et événementiels. Ces systèmes sont classiquement constitués de processus continus interagissant avec (ou supervisés par) des processus discrets. L’objectif de ce cours est d’introduire des modèles, mixant équations différentielles et modèles à états finis, permettant la modélisation puis la simulation de la dynamique de comportement des SDH.

Systèmes dynamiques hybrides », Ouvrage collectif sous la direction de J. Zaytoon, 378 pages, Hermes, 2001.

Janvier - Février - Mars - Avril.

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Le cours est structuré autour de séances de cours magistral, dans lesquelles les notions de base seront introduites, et de sessions pratiques de Bureau d'études dans lesquelles la mise en pratique sera faite dans un code éléments finis Matlab. Des séances de TD permettront de faire le pont entre la partie théorique et la mise en oeuvre. L'évaluation du cours se fait sur les rendus des séances de Bureau d'études (60% de la note finale) ainsi que sur un examen écrit (40% de la note finale).

Introduction des concepts de base de la méthode des éléments finis pour l’analyse des structures (thermoélasticité linéaire, hypothèse des petites perturbations) : maillage, interpolation, notion d’élément fini isoparamétrique, matrices et seconds membre élémentaires, assemblage, intégration numérique, prise en compte des conditions aux limites, résolution (direct, itérative), post-traitement. Estimation d’erreur.
Ce cours s’appuiera sur un code élément finis sous matlab/octave.

Bibliographie: M. Bonnet, F. Attilio, C. Rey, The finite element method in solid mechanics, McGraw Hill Education, 2014.

Janvier - Février.

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Fabrice Popineau.

Qu’est-ce que la recherche d’informations sur le Web, la réalisation d’assistants personnels, la
conduite autonome ou la planification automatique ont en commun ? Ce sont tous des problèmes complexes du monde réel que l’intelligence artificielle (IA) vise résoudre en les abordant avec des méthodes rigoureuses. Dans ce cours, les principes fondamentaux qui guident ces applications seront étudiés et certains de ces systèmes seront mis en œuvre par les étudiants. Les sujets spécifiques incluent l'apprentissage automatique, la recherche, le jeu, les processus de décision de Markov, la satisfaction de contraintes, les modèles graphiques et la logique. L'objectif principal du cours est d’équiper les étudiants avec les outils nécessaires à la compréhension des nouveaux problèmes d'IA. Les aspects éthiques et philosophiques de l’IA seront également abordés à la fin du cours.

Avril - Mai.

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Vincent Mousseau, Jacob Puchinger, Oualid Jouini, Guillaume Sandou, Asma Ghaffari.

Les systèmes de transport fournissent des services de mobilité cruciaux pour la société. La massification des déplacements, l’essor des services de mobilité à la demande, l’émergence des véhicules autonomes, rendent ces systèmes complexes à dimensionner, concevoir et opérer. Les méthodes d'optimisation et d'intelligence artificielle peuvent améliorer le fonctionnement de tels systèmes. Cette séquence thématique est un ensemble de cours et un projet qui permettra aux étudiants de mettre en œuvre ces techniques dans le contexte du transport aéronautique.

Janvier - Février - Mars.

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Evren Sahin.

Ce cours initie les élèves aux problématiques de Gestion des Opérations et Supply Chain Management en approfondissant les décisions liées aux problèmes de conception, planification et pilotage rencontrés dans les systèmes de production et distribution de biens et de services. L’en-jeu principal pour la Gestion des Opérations étant, dans ces systèmes, de s’assurer que les pro-duits/services commercialisés par l’entreprise soient au bon endroit, au bon moment, avec la qualité et quantité demandées par le client, tout en utilisant de manière efficace les ressources. Il s’agit donc de comprendre le fonctionnement d’un système de production à différentes échelles (au niveau de la supply chain, de l’usine, de l’entrepôt, des ateliers, des machines), ses processus, les enjeux économiques et environnementaux associés et de développer des approches, méthodes et outils (qualitatifs et quantitatifs) permettant d’en améliorer les performances.

Avril - Mai.

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Fabrice Popineau.

Qu’est-ce que la recherche d’informations sur le Web, la réalisation d’assistants personnels, la
conduite autonome ou la planification automatique ont en commun ? Ce sont tous des problèmes complexes du monde réel que l’intelligence artificielle (IA) vise résoudre en les abordant avec des méthodes rigoureuses. Dans ce cours, les principes fondamentaux qui guident ces applications seront étudiés et certains de ces systèmes seront mis en œuvre par les étudiants. Les sujets spécifiques incluent l'apprentissage automatique, la recherche, le jeu, les processus de décision de Markov, la satisfaction de contraintes, les modèles graphiques et la logique. L'objectif principal du cours est d’équiper les étudiants avec les outils nécessaires à la compréhension des nouveaux problèmes d'IA. Les aspects éthiques et philosophiques de l’IA seront également abordés à la fin du cours.

Avril - Mai.

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Franck Marle et Ludovic-Alexandre Vidal.

Découvrir les principaux concepts, méthodes et outils liés au management d'un projet complexe, en particulier ceux liés aux nouveaux modes de management et d’organisation (manage-ment agile, organisation en réseau)
Appréhender par des témoignages et par la pratique les limites des méthodes classiques dans
le cadre de projets complexes, à la fois en termes de fiabilité des résultats fournis et de difficulté d'implantation dans les organisations.
Acquérir des connaissances et compétences par la mise en application de méthodes avancées, émergentes ou en développement, qui permettent de s'adapter à ces (r)évolutions organisationnelles et technologiques.
Le cours mixe des approches mathématiques variées, comme la théorie des graphes, la théorie de la décision, la décision multi-critères et des méthodes d'optimisation. Il sert essentiellement à appréhender d'un point de vue pratique les difficultés de prise de décision en univers complexe et incertain, en anticipant les conséquences indirectes de telle ou telle prise de décision et de tel ou tel changement ou innovation (influence d'un paramètre sur les autres, immédiate-ment ou avec un effet retard).

Avril - Mai.

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L’UE est organisé en blocs de CM/TD suivis d'un projet.

Il s’agit d’étudier la chaine numérique de conception en fabrication additive métallique, depuis l’optimisation de la forme à sa fabrication sur machine. Les modèles mathématiques de chacune des étapes sont abordés pendant le cours et des applications en TD sont effectuées sur des logiciels utilisés également dans l’industrie. Un projet permet de mettre en œuvre les modèles et outils sur un cas particulier choisi par les étudiants.
Contenu :
•Présentation générale du procédé
•Optimisation topologique
•Reconstruction de surfaces
•Traitement des maillages
•Préparation du plateau
•Caractérisation géométriques des pièces.

Mars - Avril.

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Philippe Rougevin-Baville.

Ce cours vise à permettre aux élèves de comprendre les principes et de maîtriser les processus clef du métier achat, en forte interaction avec presque toutes les autres fonctions de l’entreprise. Permettre ainsi aux futurs managers de bien comprendre la fonction achat comme levier essentiel de création de valeur pour l’entreprise, et de mieux appréhender les outils de pilotage de cette fonction stratégique (organisation, politique achat, mesure de performance, objectifs).

Juin.

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Jean François Gallouin et Eléonore Mounoud.

Le cours est consacré à la découverte des méthodes et outils mobilisés lors de démarches de création d'entreprises, ainsi qu'aux enjeux, modèles et dispositifs de gestion de l'innovation (au sein des startups, PME ou grands groupes), avec un accent particulier sur la coopération entre grands groupes et startups. L’approche traditionnelle de création de nouveaux produits et services, ancrée historiquement sur la R&D au sein des entre-prises, a subi de fortes évolutions au profit de la mise en place de dispositifs d'intraprenariat, de laboratoires d'innovation et de co-construction de ces nouveaux produits et services en coopération avec de nombreux acteurs extérieurs à l’entreprise (open innovation).

Avril - Mai.

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