Ordonnancement d'une Simulation de Systeme Cyber-Physique

par Henrick Deschamps

Thèse de doctorat en Informatique et Télécommunications

Sous la direction de Pierre Siron et de Janette Cardoso.

Thèses en préparation à Toulouse, ISAE , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse) , en partenariat avec ISAE-ONERA MOIS MOdélisation et Ingénierie des Systèmes (laboratoire) et de ISAE/DISC Département d'Ingéniérie des Systèmes Complexes (equipe de recherche) depuis le 01-02-2016 .


  • Résumé

    Les systèmes cyber-physique sont des systèmes qui intègrent capteurs, calculateurs, contrôleurs et réseaux informatiques fortement couplés avec des systèmes physiques et des infrastructures. Aussi, les avions peuvent-être vus comme des systèmes cyber-physiques, d'où l'intérêt que peut porter Airbus à ce domaine. L'aéronautique, par ailleurs, est souvent présentée comme un exemple d'industrie précurseur dans les systèmes cyber-physique. Bien que les domaines d'application des systèmes cyber-physique sont très vastes, et très populaires depuis que la US National Science Foundation la identifié en 2006 comme un domaine clef de la recherche, nous réduirons notre rayon d'implication aux simulations de systèmes cyber-physique, et plus particulièrement ceux qui sont d'un grand intérêt pour Airbus, les avions. Aujourd'hui, les simulations de systèmes cyber-physique sont déjà beaucoup employés chez Airbus. Les simulations de systèmes cyber-physiques nécessitent l'assemblage de modèles requérants communications et synchronisations. Pour illustration, une simulation d'avion peut avoir 100 à 200 modèles avec 200 000 à 500 000 connexions de paramètres inter modèles, et plusieurs boucles de contrôles en parallèle. L'une des problématiques principales de ces simulations étant de prouver qu'elle est valide, une autre étant qu'il peut être nécessaire qu'elle soit reproductible. Pour répondre aux deux problématiques précédentes, l'assemblage des éléments d'une simulation doit rester fidèle à la réalité. Cet assemblage se compose de l'organisation temporelle des éléments, ainsi que de la synchronisation de leurs interactions. Cet assemblage est un ordonnancement de simulation. Aujourd'hui cet ordonnancement est obtenu de manière empirique, sa validité étant vérifiée à postériori. Afin d'augmenter l'usage de la simulation, il faut pouvoir apporter des garanties sur la validité des moyens utilisé. Il faut définir une méthode qui nous permette à priori de proposer au moins un ordonnancement des modèles d'une simulation tel que celle-ci reste valide, dans le cadre d'une simulation distribuée d'un système cyber-physique. Pour se faire nous proposons de lister tous les types de contraintes exprimables sur l'ordonnancement. Par exemple latences et gigues sur un chemin de données, fréquences de production et consommation, ou encore contraintes de précision de méthodes numériques. Il faudrait ensuite proposer un formalisme permettant d'exprimer ces contraintes, transformer une simulation en modèle de simulation (ensemble de modèles et ordonnancement) à évènements discrets équivalant. Ensuite, définir une méthode permettant de quantifier le respect des contraintes sur un ordonnancement donné. Et définir une méthode d'optimisation, c'est-à-dire trouver un ordonnancement qui satisfasse les contraintes de façon optimal. Enfin, confronter la méthode à des cas industriels. Tout d'abord en l'appliquant à un cas simple (Flight Guidance Loop), puis à un cas plus complexe, ce qui pourrait ne pas être trivial.

  • Titre traduit

    Scheduling of a Cyber-Physical Sytem Simulation


  • Résumé

    Cyber-physical systems are systems that couple both elements from numerical computing and physical elements. Systems containing a control loop in order to drive a vehicle in a real environment can be considered as a cyber-physical system. Aircrafts fit into this category. The uses of simulation in conception and validation phases are more and more important, due to increasing complexity of embedded systems in aircrafts. In order to receive the full benefit of a test realised in simulated environment, one must prove that the simulated system is valid. Certain tests obliged simulated aircrafts to impose a reproducibility guarantee. These guarantee does not exist in real aircrafts, which have non reproducible behaviors. Cyber-physical systems simulation require the assembly of two types of models: - Discretized models: Mathematical approximation of continuous phenomena. - Discrete models. In a complex system such as an aircraft, the execution of the simulation uses a distributed simulation environment. Communications and synchronizations are required in the assembly of models, which are allocated to processors. It should be noted that the control loops complicate the sequence of simulator executions. Besides the fidelity of every models, the assembly (temporal organization and interaction) must reflects reality in order to achieve simulation validity. This assembly is called the simulation scheduling. In our context, this scheduling is a distributed scheduling. Currently, schedulings are obtained empirically. This method does not allow estimating the validity of a scheduling a priori. In order to increase the usage of simulation, we should guarantee the validity of their schedulings more easily. The main objective consists in defining a formal method to determine a priori the validity of a simulation scheduling, for a distributed simulation of a cyber-physical system. The goal is to prove by analytical methods that an assembly of models should be sufficiently representative depending of the objectives of a given test on a given platform.