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CADES 2.0 : Un environnement pour le couplage de modèles et d’outils d’analyse

L’Historique

L’environnement CADES 2.0 (Component Architecture for the Design of Engineering Systems), est issu des travaux du G2Elab initiés par Laurent Gerbaud [1] sur la génération automatique de modèles dynamiques, et Frédéric Wurtz [2] pour réaliser l’optimisation sous contraintes de modèles analytiques dérivés automatiquement. Aujourd’hui, CADES correspond plutôt à une architecture permettant la génération et le traitement automatique de modèles pouvant être décrits sous une forme analytique et/ou algorithmique ou dans une forme plus « métier » telle qu’une description géométrique ou un circuit électrique équivalent. Une particularité forte a été conservée depuis l’origine, il s’agit du calcul automatique des gradients du modèle facilitant largement les procédures d’optimisation sous contraintes et l’analyse de sensibilité.

Très rapidement, dans les années 2000, le paradigme des composants logiciels a été introduit dans la thèse d’Eric Atienza [4] en particulier pour assurer le couplage aisé aux algorithmes d’optimisation. Puis Benoit Delinchant a contribué dans sa thèse [3] aux réflexions sur les composants logiciels avec en particulier la notion d’encapsulation de modèle et de pilotage de logiciels dans des composants et la notion de composition de modèles.

A la suite de ces travaux, la société Design Processing Technologies S.A., créée 2002 dans le cadre de la loi sur l’innovation, édite une version industrielle, le logiciel Pro@DESIGN.

Suite à cette valorisation, notre équipe de recherche est repartie sur de nouvelles bases en définissant en particulier une nouvelle norme de composant dans la thèse de Vincent Fischer [7][13]. Depuis, de nombreux travaux de recherche ont permis de faire évoluer les fonctionnalités et les performances de l’environnement CADES (Loig Allain [5], David Magot [6], Bertrand Du Peloux [8], Lalao Rakotoarison [9], Petre Enciu [11], Phuong Pham-Quang [12]) et de lui adjoindre des outils amonts de modélisation (Reluctool [8], MacMMems [9], ECM [10]).

CADES est utilisé en enseignement à Grenoble (université et école d’ingénieur) en recherche dans plusieurs laboratoires en France et chez plusieurs partenaires industriels. Les domaines applicatifs couvrent globalement les thématiques du génie électrique et en particulier les micro-systèmes, l’automobile, l’aéronautique, les « smart-buildings » et les « smart-grids ».

CADES est aujourd’hui commercialisée suite à la création de la société Vesta-System (www.cades-solutions.com).

Une architecture modulaire

Définissons dans un premier temps quelques acronymes utilisés et qui seront détaillés par la suite :

  • SML (System Modelling Langage) : langage de modélisation
  • ICAr (Interface for Component Architecture) : norme de composant logiciel.

 Architecture modulaire de CADES
Figure 1 : Architecture modulaire de CADES.

CADES « standard »

Il s’agit de la version minimale pour réaliser de l’optimisation à partir de modèles analytiques. CADES standard est constitué de :

  • Un générateur de composants ICAr à partir d’une description SML du modèle.
  • Un outil de calcul et d’analyse du modèle.
  • Un outil d’optimisation.

 

CADES « métier »

Il s’agit d’une extension de la version standard, incluant des générateurs de modèles (langage SML ou composant ICAr), issus d’une description métier du dispositif :

  • Réseau de reluctance
  • MEMS magnétiques
  • Circuits électriques

 

CADES Plug’in

Des « plug’in » pour divers environnements permettent d’utiliser les modèles en dehors de CADES :

  • Matlab / Simulink
  • Excel
  • Modelica
  • Portunus
  • iSight

 

Les composants logiciels ICAr

ICAr : une norme de composants multifacettes

Un composant ICAr est généralement associé à un composant physique, dispositif ou système. L’ICAr peut proposer plusieurs vues du dispositif comme un modèle de calcul, un calcul de sensibilité, une documentation, une visualisation graphique, etc. Un ICAr peut également proposer différents modèles physiques (thermique, électrique, …) ou plusieurs versions du modèle pour des besoins différents (simulation dynamique, optimisation ou pilotage temps réel, …).

 Approche composant multi-facettes
Figure 2 : Approche composant multi-facettes

Découverte dynamique des services offerts par le composant

Les outils exploitant les ICAr s’adaptent automatiquement en fonction des facettes (ou services) dont il dispose. Dans les figures suivantes, nous voyons que les onglets que propose l’outil « calculette » dépendent du composant chargé.

 

3 vues du même composant
Figure 3 : 3 vues du même composant (calcul, sensibilité et visualisation)

 

Composant avec une facette dynamique
Figure 4 : Un composant avec une facette dynamique se connecte automatiquement à un solver d’ODE

De nombreux services, associés aux spécificités des facettes, ont été réalisés. Par exemple, une étude de sensibilité peut être réalisée par simulation de Monte Carlo sur un modèle standard et beaucoup plus rapidement par une approximation locale à l’aide d’une facette fournissant le Jacobien du modèle. Cette dernière offre également la possibilité d’appliquer des algorithmes d’optimisation sous contrainte de type Quasi-Newton. Une étude de sensibilité peut aussi être obtenue si le modèle fournit une facette « interval » qui sert par ailleurs à y connecter un algorithme d’optimisation globale [14]. Des telles facettes de sensibilité offrent également au composant des services d’analyse de robustesse [14], et de fiabilité pouvant apparaître également dans les critères d’optimisation [12] grâce aux concepts de composition récursive offerts par les composants.

Du générateur métier à l’application métier

Pour modéliser un microsystème avec CADES, un concepteur « standard » ne verra qu’un outil, le modeleur3D de MacMMems, dans lequel il va décrire son système puis générer une « application métier ». Cette application métier sera complètement spécifiée par le composant et ses facettes (modèle de calcul, de sensibilité, et la visualisation 3D paramétrée).

 

Générateur métier 
Figure 5 : Le générateur métier (gauche) et son application métier correspondante (droite)

En mode expert, l’utilisateur aura la possibilité d’accéder aux équations générées automatiquement par MacMMems, les modifier à volonté puis générer le composant de calcul associé au modèle. Il peut également ajouter d’autres facettes, comme la facette de visualisation qui peut provenir d’un autre outil comme notre modeleur2D.

 

 


 

Application métier
Figure 6 : Application métier configurable par le choix des facettes incluses dans le composant

 

 

   [1]      Laurent Gerbaud, « Gentiane : une Plate-Forme pour la Conception des Ensembles Machine-Convertisseur-Commande », HDR de l’INPG, soutenue le 11 juillet 2000.

   [2]      Frédéric Wurtz, « Une nouvelle approche pour la conception sous contraintes de machines électriques » Thèse de l’Institut National Polytechnique de Grenoble, 28 mai 1996.

   [3]      Benoit DELINCHANT « Un environnement à base de composants intégrant le concepteur et ses outils pour de nouvelles méthodes de CAO » Thèse de l’Institut National Polytechnique de Grenoble, soutenue le 10 juillet 2003.

   [4]      Eric ATIENZA, « Méthodologie et outils pour le dimensionnement », Thèse de l’Institut National Polytechnique de Grenoble, soutenue le 4 juillet 2003.

   [5]      Loig ALLAIN, « Capitalisation et traitement des modèles pour la conception en génie électrique », Thèse de l’Institut National Polytechnique de Grenoble, soutenue le 30 septembre 2003

   [6]      David MAGOT, « Méthodes et outils logiciels d’aide au dimensionnement. application aux composants magnétiques et aux filtres passifs », Thèse de l’Institut National Polytechnique de Grenoble, soutenue le 28 septembre 2004

   [7]      Vincent FISCHER, « Composants logiciels pour le dimensionnement en génie électrique. application a la résolution d'équations différentielles », Thèse de l’Institut National Polytechnique de Grenoble, soutenue le 12 octobre 2004.

   [8]      Bertrand Du PELOUX de Saint Romain, « Modélisation des actionneurs électromagnétiques par réseaux de reluctances. Création d'un outil métier dédié au pre-dimensionnement par optimisation », Thèse de l’Université Joseph Fourier de Grenoble, soutenue le 9 octobre 2006.

   [9]      Harijaona Lalao RAKOTOARISON, « Méthode et outil de génération automatique de modèle pour l’optimisation fortement contrainte des microsystèmes magnétiques », Thèse de l’Université Joseph Fourier de Grenoble, soutenue le 29 Novembre 2007

[10]      Denis DURET, Laurent GERBAUD, Frederic WURTZ, Jean-Pierre KERADEC,  and Bruno COGITORE « Modeling of Passive Electronic Circuits with Sensitivity Analysis Dedicated to the Sizing by Optimization », KES 2007/ WIRN 2007, Part III, LNAI 4694, pp. 422–430, 2007.

[11]      Petre ENCIU, « Dérivation Automatique pour le calcul des sensibilités pour le dimensionnement en génie électrique », Thèse de l’Institut Polytechnique de Grenoble, soutenue le 16 juillet 2008.

[12]      Phuong PHAM-QUANG, « Modélisation magnéto-mécanique d’un nano commutateur. Optimisation sous contraintes de fiabilité par dérivation automatique des programmes en Java », thèse de l’Université de Grenoble, soutenue le 11/10/2011.

[13]      V. Fischer, B. Delinchant, F. Wurtz, and L. Gerbaud “Using Software Components for Multi-disciplinary Optimization”, CEFC’04, Séoul, Corée, 6-9 juin 2004

[14]      B. Delinchant “Interval Arithmetic for the Design of Electrical Engineering Systems”, OIPE 2006 –September 13th – 15th 2006, Sorrento (Italy)

 

 


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Contact : benoit.delinchant@G2ELab.grenoble-inp.fr / stephane.bergeon@vesta-system.com

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