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Chapitre 3 Méthodes DRQ et d’exploration des espaces de

3.2. Développement du modèle de comportement physique

3.2.1. L’ensemble des variables

Une variable est une quantité qui caractérise :

- Le problème de conception ou l’architecture du produit,

- Le comportement physique,

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- Les connaissances techniques.

Les variables peuvent être réparties en quatre catégories différentes :

- Les variables de conception 𝑉

𝐶

,

- Les variables objectifs ou de qualité 𝑉

𝑂

,

- Les variables d’environnement ou de comportement 𝑉

𝐸

,

- Les variables techniques 𝑉

𝑇

.

L’ensemble de variables 𝑉 peut être exprimé ainsi : 𝑉 = 𝑉

𝐶

∪ 𝑉

𝑂

∪ 𝑉

𝐸

∪ 𝑉

𝑇

.

Variables de conception

Les variables de conception sont les variables influant sur l’architecture générale du

système ou du produit. Cette catégorie ne se limite pas aux variables géométriques

(longueurs, poids, forme). On y retrouve aussi les variables de fabrication (procédés,

matériaux) ou de conception générale comme la couleur ou le prix. Ce type de variables a un

impact sur le comportement physique du produit considéré.

Soit f la fonction de forme caractérisant de manière globale ou locale la conception du

produit, Vi est une variable de conception si elle respecte l’équation (3.1) :

∀(𝑎, 𝑏) ∈ 𝐷

𝑖2

, 𝑉

𝑖

∈ 𝑉

𝐶

⇔ 𝑓(< 𝑉

𝑖

, 𝑎 >) ≠ 𝑓(< 𝑉

𝑖

, 𝑏 >) (3.1)

Les variables de conception permettent de distinguer deux conceptions différentes d’un

même produit. Pour identifier ce type de variables, le concepteur s’appuie généralement sur

le diagramme technique du produit.

Variables de qualité

Les variables objectifs ou de qualité sont principalement déterminées à partir du cahier

des charges. C’est ce document qui décrit les besoins du client et les objectifs visés. Ces

variables peuvent aussi bien caractériser le produit idéal que l’interaction voulue avec son

environnement.

Elles peuvent évaluer la qualité globale du produit ou la qualité locale d’un sous-système.

Nous préférons généralement celles qui sont globales car elles permettent indirectement de

valider les sous-systèmes. Pour autant, les variables locales sont les premières variables à

prendre en compte lorsqu’on commence à concevoir le nouveau système. Si le sous-système

n’atteint pas ses objectifs, il est inutile d’essayer de l’intégrer dans le système final.

Certaines variables « objectifs » seront plutôt qualifiées de variables contraintes. En effet,

plutôt que de donner une valeur à atteindre, les variables contraintes restreignent le champ

des solutions possibles. Ce genre de variables peut venir de restrictions physiques, de

contraintes législatives ou de toute autre contrainte liée au système et/ou à son utilisation.

Il est indispensable que toutes les variables objectifs puissent être déterminées

quantitativement (de préférence) ou qualitativement.

Soit g la fonction de performance du produit (aussi appelée fonction objectif en

optimisation). Soit H l’hypersurface optimale de Pareto. En fonction du cas étudié, on souhaite

maximiser (ou minimiser) la fonction g, on a 𝐻 = 𝑚𝑖𝑛(𝑔) (ou 𝐻 = 𝑚𝑎𝑥(𝑔)). Vi est une

variable de qualité si elle respecte l’équation (3.2) :

∀𝑎 ∈ 𝐷

𝑜

, 𝑉

𝑖

∈ 𝑉

𝑂

⇔ 𝑔(< 𝑉

𝑖

, 𝑎 >) ∈ 𝐻 (3.2)

Variables d’environnement

Les variables d’environnement ou de comportement ne sont pas des variables

caractéristiques du système en lui-même. Elles caractérisent plutôt l’influence du système sur

son environnement ou de l’environnement sur le système. Si on prend par exemple la densité

de l’air entrant dans un moteur, elle n’est pas la même selon l’altitude à laquelle on vole. Le

système « moteur » n’a aucune influence dessus mais par contre plus la densité est faible et

plus la masse d’air disponible pour réaliser la combustion diminue, ce qui impacte les

performances du moteur. La densité de l’air n’est pas caractéristique du moteur mais

pourtant, elle a une grande influence sur son fonctionnement.

Les variables de comportement résultent à la fois des comportements individuels de

chaque composant et des échanges entre les différents composants. On retrouve donc ce

type de variables dans les modèles de composants et dans les modèles d’interactions. Elles

caractérisent la nature et la forme des flux de matières, d’énergie ou d’informations entre les

sous-systèmes.

Elles apparaissent généralement quand sont étudiés les lois/modèles de comportement

de chaque sous-système et du système global, ainsi que les interactions entre les différents

composants et entre le système et son environnement. Ce type de variables est difficile à

trouver pour quelqu’un de novice dans le domaine d’application mais elles sont évidentes

pour les experts du domaine.

Vi est une variable de qualité si elle respecte l’équation (3.3) :

∀(𝑎, 𝑏) ∈ 𝐷

𝑖2

, 𝑉

𝑖

∈ 𝑉

𝐵

⇔ { 𝑔(< 𝑉 𝑓(< 𝑉

𝑖

, 𝑎 >) = 𝑓(< 𝑉

𝑖

, 𝑏 >)

𝑖

, 𝑎 >) ≠ 𝑔(< 𝑉

𝑖

, 𝑏 >) (3.3)

Variables techniques

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elles représentent « les règles métiers ». Il est nécessaire de les exprimer et de les formaliser à

partir du moment où elles ont une influence (directe ou indirecte) sur la conception du

système.

La principale difficulté avec ces variables est de déterminer le modèle dans lequel elles

sont utilisées car elles sont généralement admises.

C’est ici à l’expert de bien encadrer cette étape en détaillant au maximum les variables

techniques et la manière de les utiliser.

Vi est une variable technique si elle respecte l’équation (3.4) :

𝑉

𝑖

∈ 𝑉

𝑇

⇔ ∃𝑎

𝑖

∈ ℝ

𝑖

, 𝑉

𝑛

∈ (𝑉

𝐷

⋃𝑉

𝑂

)

𝑛

𝑡𝑒𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑉

𝑖

= 𝑇

𝑜

(𝑎

𝑖

, 𝑉

𝑛

) (3.4)

Ce type de variables repose entièrement sur l’expérience et le savoir-faire des experts du

domaine.

3.2.1.i Formalisation des variables

Une fois toutes les variables identifiées, nous passons à l’étape de formalisation.

La formalisation proposée par Mejia-Gutierrez [50] consiste à associer des propriétés à

chaque variable. Ces propriétés sont les suivantes :

- Un nom,

- Un symbole,

- Une valeur,

- Une unité de mesure,

- Un intervalle de variation,

- Le type d’intervalle (discret, continu ou mixte) et le pas de variation s’il y a lieu

d’en définir un.

Le nom et le symbole de la variable permettent de bien distinguer toutes les variables

entre elles. Il est nécessaire de s’assurer que chacune des variables est interprétée par tous de

la même façon, qu’elle représente la même chose dans l’esprit de tous.

La valeur donnée est propre à une conception précise et elle peut varier d’une conception

à une autre. L’unité de mesure caractérise à la fois la valeur et l’intervalle de variation. On

choisit l’unité, autant que faire se peut, dans le système international afin de limiter les

incompréhensions entre les différents interlocuteurs.

L’intervalle borne l’espace des solutions mais il doit aussi laisser un maximum de liberté

de conception.

Après avoir établi un tableau récapitulant l’ensemble de ces données pour chaque

variable et s’être assuré que tout le groupe comprend de la même façon chacune des

variables, on peut désormais faire référence à chacune d’entre elles par son symbole. Cette

formalisation oblige chaque participant à connaître quel symbole est associé à quelle variable,

ce qui peut être contraignant. Mais il permet de faciliter l’écriture des modèles et il permet de

réutiliser des symboles déjà utilisés et connus de tous.

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