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See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/309152579 Modélisation pour la conception et l’évaluation de systèmes complexes Article in Ingenieurs de l'automobile · April 2016 CITATIONS 5 READS 575 4 authors, including: Some of the authors of this publication are also working on these related projects: EQUITAS View project Philippe Fiani Sherpa Engineering 25 PUBLICATIONS 134 CITATIONS SEE PROFILE Sylvain Chavanne Sherpa Engineering 6 PUBLICATIONS 16 CITATIONS SEE PROFILE Mert Mokukcu Sherpa Engineering 12 PUBLICATIONS 20 CITATIONS SEE PROFILE All content following this page was uploaded by Philippe Fiani on 11 March 2019. The user has requested enhancement of the downloaded file. Modélisation pour la conception et l’évaluation de systèmes complexes Philippe Fiani, p.fiani@sherpa-eng.com Lahsen Ait Taleb, l.aittaleb@sherpa-eng.com Sylvain Chavanne, s.chavanne@sherpa-eng.com Mert Mokukcu, m.mokukcu@sherpa-eng.com Sherpa Engineering, La Garenne Colombes, France www.sherpa-eng.com Nous présentons dans cet article une méthode de modélisation des systèmes complexes qui a pour vocation de compléter les démarches d’Ingénierie Système adoptées par les industriels en y apportant une sémantique précise permettant de définir sans ambiguïté les systèmes et d’évaluer et vérifier les choix à tous les stades de développement. C’est une méthode de modélisation intégrée qui assure une conception selon différents points de vue tout en assurant le lien entre ces points de vue. ▪ Introduction Le recours de plus en plus fréquent aux systèmes d’information et de communication rend les systèmes plus intelligents mais aussi plus complexes du fait des boucles de rétroaction. La nécessité d’appréhender le système complexe dans sa globalité et dans son environnement, impose de recourir, dans un premier temps, à une représentation abstraite qui sera raffinée à mesure que les choix de conception et de réalisation sont faits. Ce raffinement progressif de la modélisation favorise l’innovation dans la mesure où l’on n’aborde plus précocement les solutions technologiques permettant ainsi l’exploration de nouvelles voies. Figure 1 : Multi-level Integrated Design and Simulation Le schéma de la Figure 1 reprend les points de vue fonctionnel et organique (constructional), devenus familiers aux praticiens de la modélisation, enrichis par le point de vue des services ou missions permettant de définir au niveau le plus élevé ce que nous avons nommé les systèmes de missions. Ce point de vue, dit téléologique, a pour objectif d’expliciter les finalités du système dans son environnement. La difficulté qui en découle vient de la juxtaposition de plusieurs points de vue du même objet et de la nécessité de les relier pour assurer la traçabilité et la validation de la conception et de la réalisation. D’autant plus, qu’il est nécessaire de vérifier les choix et cela dès les phases amonts du développement, c’est-à-dire, dès la représentation en fonctions voire en missions. C’est ce que tente de représenter la Figure 1. Pour chaque domaine, nous avons présenté une étape de conception et une d’évaluation par simulation qui permet de calculer les critères et éventuellement de reboucler sur la conception. L’étape de conception peut alors être vue comme le pilotage de la réalisation (représentée par le modèle de simulation). Les objectifs et paramètres du modèle sont alors transmis au niveau suivant et constituent les exigences et contraintes à assurer. On retrouve ainsi les principes d’une commande en cascade chère aux automaticiens. L’objectif de cet article est d’introduire une méthode qui permette au modélisateur de concevoir les différents points de vue et de passer, après vérification, d'un point de vue à l'autre. ▪ Référentiel méthodologique Figure 2 : A Tool Based Methodology La méthode de modélisation systémique que nous présentons est très fortement inspirée de La théorie du système général de J.L. Le Moigne (7) à laquelle nous ferons référence dans la suite. La description des systèmes physiques repose sur la méthode Bond-Graph particulièrement adaptée à la modélisation dite système et à la simulation multi-domaines (2). Enfin, nous privilégierons la commande prédictive à base de modèle qui, par nature, s’intègre parfaitement dans la méthode de modélisation et qui a fait ses preuves dans l’industrie en tant que commande avancée (9). Notons aussi la similitude des concepts avec la démarche de modélisation proposée par la méthode Sagace (8) et par D. Krob, qui, dans ses Eléments d’architecture (6) a défini précisément les éléments de modélisation nécessaires et suffisants pour la description d’un système. ▪ Représentation d’un système complexe Figure 3 : A modular and multi-facets representation Par construction, le MBSE (Model Based System Engineering) permet de spécifier et concevoir les systèmes en définissant, à tous les niveaux, ses éléments (les facettes - Figure 3) et les liens entre eux : i/ les objets et données manipulés, ii/ les exigences, iii/ l’architecture (fonctionnelle, organique ou autre), iv/ les scénarios et tests de vérification. L’objectif technique et méthodologique du MBSE étant de passer de l’ingénierie des exigences à une ingénierie des modèles dont le pivot est l’architecture. Dans la méthode de modélisation proposée, nous avons spécialisé la modélisation en ajoutant les points suivants : i/ une structuration par niveau système, ii/ une description modulaire intégrant toutes les facettes, iii/ une forme canonique (Decision, Control & Operation), iv/ une sémantique précise liée aux niveaux système permettant une description précise et une exécution pour évaluation et vérification. Les niveaux système sont définis en absolu et traduisent la nature de l’objet considéré. Il est d’usage de différencier la description et la modélisation d’un véhicule de la modélisation de ses innombrables composants. Nous formalisons ainsi l’émergence obtenue par composition en introduisant un langage de description spécifique à chaque niveau. Un véhicule automobile peut être défini par un ensemble de missions ou de services (mobilité, navigabilité, sécurité et confort des passagers, …) : c’est un système de missions qui est finalisé par rapport à son sur-système et régit par les normes et règlementations du méta-système. Le véhicule automobile peut être aussi défini par une architecture d’ensembles fonctionnels qui réalisent les missions : production et distribution d’énergie, mouvement du véhicule, réalisation du confort thermique, … Enfin, ces ensembles fonctionnels sont réalisés par des équipements tels un moteur, un compresseur, un ventilateur, … Ainsi, le même véhicule peut être entièrement représenté par trois architectures de nature différente : les missions, les ensembles fonctionnels et les équipements. Pour chacun de ces objets, nous proposons une modélisation intégrant les différentes facettes. En se basant sur l’architecture comprenant l’opérant et le pilotage, les exigences peuvent être dérivées et allouées sur les éléments de l’architecture à partir des exigences allouées à l’objet modélisé. De même, les scénarios et les tests de vérification des exigences peuvent être définis localement. La règle de modélisation sous-jacente est de se focaliser sur la décomposition directe de l’objet en éléments en faisant abstraction de la décomposition de ces éléments. Ainsi, lors de la modélisation du confort thermique, le pilotage, la dérivation et l’allocation des exigences ainsi que les tests ne doivent pas considérer directement les problématiques du compresseur ou du ventilateur généralement utilisés pour réaliser la mission de confort. Cette règle de modélisation modulaire assure les 3 Cs des exigences (Consistency, Completeness, et Correctness) ; l’architecture d’un objet limitée à un niveau servant de base de réflexion aux exigences et aussi de support pour assurer la complétude. Figure 4 : Canonical form of a systemic model: Decision, Control and Operation Dans La théorie du système général (7), J.L. Le Moigne a introduit une forme canonique Organisation-Information- Décision utile et réputée suffisante pour la conception des systèmes complexes. La Figure 4 est une dérivation de cette forme canonique avec la décomposition du système opérant en gestion des ressources, transformation et effecteur. L’effecteur réalise la mission en utilisant les ressources utiles (énergie mécanique pour tondre le gazon par exemple). Les ressources utiles sont obtenues après transformation des ressources mises à disposition dans le système. Dans les paragraphes qui suivent, nous présenterons les principes de modélisation des ensembles fonctionnels (modélisation dite fonctionnelle) et des équipements (modélisation dite multi-physique). ▪ Modélisation fonctionnelle Précisons tout d’abord le périmètre de cette modélisation et le sens donné au terme fonctionnel. La modélisation dite fonctionnelle que nous présentons dans ce paragraphe est destinée à décrire les ensembles fonctionnels introduits ci- dessus comme niveau système intermédiaire entre les missions et les équipements. Ces ensembles, aussi appelés organico-fonctionnels, peuvent avoir une réalisation organique directe. Par exemple, un générateur de puissance peut être réalisé par un ensemble motoréducteur piloté par un onduleur. Les objectifs de cette méthode de modélisation sont multiples :  Permettre la connexion des différents éléments de l’architecture par la définition et la standardisation des ports ;  Permettre la représentation du système dans sa globalité (physique et control) avec un niveau d’abstraction élevé compatible avec le manque de connaissance technologique dans les phases amonts du cycle de développement ; le paramétrage doit donc être simplifié ;  Permettre une évaluation en simulation rapide de différentes architectures candidates et cela avant les choix technologiques ;  Assurer le lien avec le point de vue organique (multi- physique) et notamment avec le superviseur du système. Figure 5: Functional ports and connectors (energy flow) La méthode de modélisation fonctionnelle repose sur le fait que tout lien fonctionnel entre deux systèmes peut uploads/Ingenierie_Lourd/ modelisation-pour-la-conception-et-l-x27-evaluation-de-systemes-complexes.pdf