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Emergences

Lettre d'information n° 38

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Trois nouveaux outils pour la modélisation

Issus de travaux menés au centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique, trois résultats de recherche devraient contribuer à faciliter l'usage de la modélisation chez les industriels dans les années à venir. En voici un tour d'horizon.

Issus de travaux menés au centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique, trois résultats de recherche devraient contribuer à faciliter l'usage de la modélisation chez les industriels dans les années à venir. En voici un tour d'horizon.

 

Perfectionner Modelica

Langage conçu pour la modélisation de systèmes physiques complexes, Modelica est utilisé par de nombreux logiciels tant commerciaux que libres. Mais des limitations subsistent. Des modèles écrits dans ce langage peuvent donc se voir rejetés par les implémentations. L'équipe de recherche Hycomes ambitionne de lever les verrous qui freinent l'essor du langage.

La compilation de modèles Modelica les plus généraux demeure un problème ouvert. Actuellement, ce n'est pas maîtrisé. Nous souhaitons donc nous attaquer au cœur du problème et développer de nouvelles méthodes,” résume Benoît Caillaud, responsable de l'équipe Hycomes. Premier chantier : “définir une sémantique. C'est le plus important quand  on crée un langage de modélisation. Il faut une définition mathématique du sens d'un programme acceptée par tous. Or, ici, cela n'existe pas vraiment.

Deuxième difficulté : “Modelica est un langage équationnel dans lequel on peut définir ce que l'on appelle des systèmes algébro-différentiels.” Également connus sous l'abréviation anglaise DAE (Differential Algebric Equations), ces systèmes conjuguent des équations différentielles et des contraintes algébriques. “C'est quelque chose d'assez bien maîtrisé en tant que tel. La difficulté vient de ce qu'en plus, Modelica est un langage de modélisation hybride : il combine des dynamiques en temps continu et en temps discret. Cette combinaison engendre de réelles difficultés. Les techniques classiques ne s'appliquent pas. Elles ne s'appliquent pas non plus aux DAE multimodes, c'est à dire un ensemble de DAE qui s'activent et se désactivent en fonction du système. Or c'est précisément ce que l'on trouve dans Modelica. Par exemple, on peut écrire des équations qui sont gardées. Mais quand on combine ce paquet d'équations, il faut savoir distinguer les actives et les inactives. Cela pose des problèmes théoriques et algorithmiques. Pour le cas général, les implémentations actuelles ne savent pas faire mieux qu'énumérer les modes.” Avec pour conséquence l'explosion combinatoire que l'on imagine. Les travaux des scientifiques portent sur des méthodes symboliques qui éviteraient d'avoir ainsi à énumérer ces modes en utilisant des outils complètement nouveaux pour la communauté Modelica. “Nous commençons à avoir des résultats. Nous allons faire un prototype.

L'équipe Hycomes collabore étroitement avec plusieurs acteurs de cette communauté, dont Dassault Systèmes qui utilise l'implémentation Dymola. Cette coopération pourrait donner lieu à un éventuel transfert de technologie.

 

Diagnostiquer les petits défauts sur les câbles

Membre de I4S, une équipe rennaise spécialisée dans la surveillance de structures (SHM), le scientifique Qinghua Zhang a découvert une technique novatrice pour détecter les faibles pertes d'impédance sur les lignes électriques.

Quand un câble présente un franc défaut, il existe des méthodes pour le découvrir. Elles font appel à la réflectométrie. Une onde incidente est appliquée à une extrémité du conduit. À l'autre bout, il en résulte une onde réfléchie. La comparaison entre les deux permet de repérer  les ruptures d'impédance qui signalent l'existence d'un gros problème. Mais quid en revanche des plus petits défauts ? Ceux-ci n'entraînent pas forcément de discontinuité d'impédance, ou alors infime. Ils demeurent donc imperceptibles. En tous cas avec des méthodes classiques.

Le chercheur Qinghua Zhang a découvert une technique novatrice qui permet justement de détecter ces problèmes non francs. L'évolution du courant et de la tension sur une ligne en fonction de la distance et du temps est formalisée depuis la fin 19ème par deux équations que l'on appelle les équations des télégraphistes. En s'appuyant sur ce modèle et sur des mesures de réflectométrie à une seule extrémité du câble, la méthode de Qinghua Zhang parvient à calculer l'impédance caractéristique distribuée tout le long du câble. Une comparaison entre la valeur mesurée et la valeur théorique attendue signale l'existence d'un défaut, même infime, sur la ligne.

Le chercheur collabore avec l'entreprise WiN MS en vue d'une industrialisation de son outil. Née de recherche au CEA LIST, cette société développe des outils de diagnostic pour réduire les risques consécutifs à des dysfonctionnements dans le câblage.

 

Plasma Lab : un outil de vérification statistique

Développé au centre Inria Rennes - Bretagne Atlantique, par l'équipe de recherche Estasys, Plasma Lab est un prototype de vérification par model-checking statistique. Il utilise des techniques mathématiques pour évaluer la sureté et optimiser le fonctionnement de systèmes critiques. Il permet d'évaluer des probabilités de panne avec des modèles Simulink directement depuis Matlab.

Les algorithmes implémentés par Plasma Lab sont basés sur la simulation de modèles ou systèmes, et peuvent être facilement distribués sur des grilles de calcul. Cela permet de vérifier de larges systèmes, tel que des systèmes aéronautiques dans le projet européen COMBEST, des systèmes d'aide à la personne dans le projet DALI, les systèmes de systèmes avec DANSE et l'évaluation des performances énergétiques dans Sensation.

Le logiciel est construit de façon modulaire à l'aide de trois types de composants: des algorithmes statistique, des simulateurs et des moniteurs de propriétés. Différents algorithmes statistiques sont disponibles, tels que la technique de Monte Carlo ou des techniques d'analyses d'évènements rares. Le logiciel peut être étendu facilement par des plugins afin d'intégrer de nouveaux simulateurs ou algorithmes. Il est d'ores et déjà utilisé pour vérifier des modèles biologiques, des modèles SystemC, des chaines de Markov, des systèmes d'aiguillages et des modèles Matlab/Simulink.

Un des plugins de Plasma Lab permet de simuler des modèles de Matlab/Simulink. Il réutilise au moyen d'une interface le simulateur intégré à Matlab/Simulink. Cette interface permet d'appliquer sans restriction les algorithmes de Plasma Lab aux modèles Simulink et Stateflow. Plasma Lab propose deux interfaces graphiques pour utiliser le plugin. Les modèles Simulink peuvent être chargés depuis l'interface principale de Plasma Lab, ce qui lance une instance de Matlab. Une interface légère peut également être installée dans Matlab afin de lancer des analyses statistiques directement depuis Matlab.

Une des utilisations possibles de Plasma Lab avec Simulink est de calculer des probabilités d'erreur dans un système composé de multiples composants avec des pannes aléatoires. Les scientifiques ont montré un exemple de cette application en considérant le modèle du contrôleur d'alimentation en carburant d'un moteur essence, proposé dans la documentation Simulink. Le modèle est étendu afin de générer aléatoirement des pannes dans les capteurs du système. Les chercheurs ont calculé ainsi la probabilité d'une interruption de l'alimentation en fonction des probabilités de panne des capteurs. À leur connaissance, Plasma Lab est le seul outil permettant d'évaluer des probabilités de panne avec des modèles Simulink directement depuis Matlab.