Libellé du cours : | Introduction à l'optimisation d'un système |
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Département d'enseignement : | MSO / Mécanismes Structures Ouvrages |
Responsable d'enseignement : | Monsieur STEPHANE BRISSET / Monsieur XAVIER GUILLAUD |
Langue d'enseignement : | |
Ects potentiels : | 0 |
Grille des résultats : | Grade de A+ à R |
Code et libellé (hp) : | ECD_TCO_IOS - Introduction à l'optimisation |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur STEPHANE BRISSET / Monsieur XAVIER GUILLAUD
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
La conception des systèmes complexes est une activité phare de l’ingénieur intégrateur de par sa nature multidisciplinaire voire interdisciplinaire. Pour faire face à la complexité, le concepteur s’appuie sur des outils d’optimisation pour trouver des compromis entre des objectifs conflictuels en présence de contraintes multiples. Parmi les objectifs, on trouve des critères économiques et de plus en plus des critères environnementaux. L’objectif de cet enseignement est la compréhension et la maîtrise des outils d’optimisation et d’analyse du cycle de vie. Les élèves s’appuieront sur des logiciels largement utilisés dans les milieux industriel, tertiaire et universitaire : Matlab Optimization Toolbox pour l’optimisation et EIME pour l’analyse de cycle de vie. L’exemple traité est la conception par optimisation du système énergétique d’un bâtiment intelligent avec des énergies renouvelables et un stockage d’énergie. Au travers des travaux pratiques, les élèves réaliseront une gestion optimale de l’énergie, construiront un modèle environnemental puis trouveront les compromis optimaux entre le coût de possession et les émissions de gaz à effet de serre sous des contraintes opérationnelles.
Objectifs pédagogiques
À l’issue du cours, l’élève sera capable de : - Réaliser une analyse de cycle de vie - Mener une démarche d’optimisation et d’éco-optimisation A l’issue du cours, l’étudiant aura progressé dans les savoirs et savoir-faire : - La pensée cycle de vie ou la nécessité de concevoir de façon plus complète en quantifiant les impacts environnementaux du berceau jusqu’à la tombe - La maîtrise du logiciel d'analyse de cycle de vie EIME - La démarche d’optimisation, la formulation d’un problème d’optimisation, les critères d’optimalité - Les algorithmes d’optimisation : diversité, principe de fonctionnement, caractéristiques, complémentarité - Les approches d’optimisation : multigranularité, multidisciplinaire, systémique - Les techniques numériques permettant de contourner les points faibles de certains algorithmes : optimum local, variables avec des ordres de grandeur très différents, objectif unique - La maîtrise de Matlab Optimization Toolbox : mise en forme des modèles, paramétrage de l’algorithme, spécification du problème d’optimisation, programmation avancée
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: Sont pris en compte : Travail en séance et compte-rendu des travaux pratiques.
Ressources en ligne
Tous les supports de cours, les énoncés des travaux pratiques, et les exemples Matlab.
Pédagogie
Cet enseignement sera construit autour d’un « fil rouge » qui est un bâtiment intelligent à la fois producteur et consommateur d’énergie. Un stockage et une gestion optimale de l’énergie permettent un meilleur taux d’autoconsommation avec des retombées économiques et environnementales positives. Au final, l’ensemble des compromis entre les aspects économiques et environnementaux.
Séquencement / modalités d'apprentissage
Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 10 |
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Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 0 |
Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 8 |
Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |