Validation anticipée de conceptions de systèmes par une approche d'ingénierie conjointe basée modèles et optimisation

Early validation of systems design using a combined model-based and optimization engineering approach

• Auteur / Autrice : Ombeline Aïello
• Direction : Pierre de Saqui-Sannes, Olivier Poitou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Soutenance le 13/04/2023
• Etablissement(s) : Toulouse, ISAE
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ISAE-ONERA MOIS MOdélisation et Ingénierie des Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ISAE/DISC/MITT Département d'Ingéniérie des Systèmes Complexes
• Jury : Président / Présidente : Nathalie Bartoli
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre de Saqui-Sannes, Olivier Poitou, Régine Laleau, Daniel Amyot, Ludovic Apvrille, Olivia Penas, Jean-Charles Chaudemar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Régine Laleau, Daniel Amyot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Avions -- Conception et construction

Drones

Interconnexion de réseaux (télécommunications)

Mots clés libres

Analyse

Conception

Interopérabilité

Drones

Analysis

Design

Interoperability

UAVs

Résumé

Depuis quelques années, le nombre de drones ne cesse d’augmenter. Ces derniers sont amenés à réaliser différents types de missions, qu’elles soient civiles ou militaires, pour lesquelles ils présentent des caractéristiques techniques spécifiques, adaptées aux besoins de chacune d’elles. Les travaux de cette thèse ont pour but de développer une méthodologie de conception et d’optimisation de systèmes de drones basée modèles, pour laquelle les approches MBSE (Model-Based System Engineering) et MDAO (Multidisciplinary Design Analysis and Optimization) sont utilisées. Cette méthodologie contient trois contributions majeures. Premièrement, nous proposons d’utiliser le langage GRL (Goal-oriented Requirement Language) pour formaliser la mission que le drone doit effectuer et ainsi identifier les parties prenantes et leurs besoins. Puis, nous proposons des règles d’intégrité qui permettent de passer de l’étape d’analyse des besoins (que nous modélisons en GRL), à la phase de spécification du cycle en V. Cette phase de spécification est modélisée suivant la méthodologie MBSE pour laquelle nous utilisons le langage SysML. Pour permettre ce passage d’une étape à l’autre, les règles d’intégrité proposées ont plusieurs fonctions. D’une part, elles permettent de générer des diagrammes SysML à partir de la modélisation GRL réalisée dans la phase d’analyse des besoins. D’autre part, elles permettent de garantir la cohérence entre la modélisation GRL et les diagrammes SysML créés ou modifiés manuellement. Enfin, nous avons réalisé un travail focalisé sur les exigences (système et mission) pour les améliorer et les préciser le plus tôt possible dans le cycle de développement du système. Pour ce faire, un couplage entre les approches Model-Based Systems Engineering (MBSE) et Multidisciplinary Design Analysis and Optimization (MDAO) est proposé. Ce couplage intègre des résultats analytiques dans des modèles systèmes dès la phase de conception préliminaire du drone, améliore la précision de ces modèles systèmes, et garantit la cohérence entre ces modèles et des modèles physiques (à partir d’équations mathématiques). De plus, la formalisation des relations entre MBSE et MDAO a pour objectif, à terme, de faciliter les évolutions des modèles en indiquant d’éventuelles anomalies et/ou incohérences. La méthodologie développée dans le cadre de cette thèse est appliquée sur un cas d’étude de surveillance de lignes électriques en montagne, pour en évaluer les bénéfices et limites. Cette application a aussi pour but d’identifier de nouvelles pistes de recherche, susceptibles de renforcer cette méthodologie, et éventuellement, de la transposer à d’autres systèmes complexes.

Over the past few years, drones have increased in number. Drones perform civilian and military missions and their characteristics are customized to meet the needs of these missions. The purpose of this PhD work is to develop a design optimization methodology that is model-based and jointly uses MBSE (Model-Based System Engineering) and MDAO (Multidisciplinary Design Analysis and Optimization). Three major contributions are associated with the proposed methodology. First, GRL (Goal-oriented Requirement Language) allows to formalize the mission to be achieved by the drone, including the stakeholders and their needs. Second, integrity rules enable moving from needs analysis and need modeling in GRL to the specification phase of the V life cycle. The specification phase is modeled following a MBSE approach that uses SysML as modeling language. Integrity rules are proposed with several functions that enable moving from one step to the next one. These integrity rules enable generation of SysML diagrams from the GRL models issued by the need analysis phase. Then, these rules allow to guarantee consistency between the GRL modeling and the SysML diagrams (the later being manually created or modified). Finally, the focus is laid on the requirements (system and mission) to improve and specify them as soon as possible in the system development cycle. To do so, a coupling between MBSE and MDAO approaches is proposed. This coupling integrates analytical results in system models from the conceptual design phase of the drone; it further improves the accuracy of these system models, and guarantees the consistency between these models and physical models (based on mathematical equations). Moreover, the formalization of the relations between MBSE and MDAO aims to facilitate the evolution of the models by indicating possible anomalies and/or inconsistencies. The methodology developed in this thesis is applied to a case study of power line surveillance in mountains, in order to evaluate its benefits and limitations. This application also aims to identify new research avenues, likely to strengthen this methodology, and eventually, to transpose it to other complex systems.