CADES

CADES (Component Architecture for the Design of Engineering Systems) a pour objectif de capitaliser les méthodes de modélisation système pour le dimensionnement optimal. CADES permet, via l’optimisation sous contraintes, de dimensionner des systèmes physiques décrits par des équations ou des algorithmes en exploitant le calcul du Jacobien. 

Le problème étudié est synthétisé dans un modèle descriptif intégrant les phénomènes physiques mais également des paramètres de domaines connexes (notamment économiques, environnementaux, etc).

Le modèle est ensuite interprété par une fabrique de composants logiciels qui produit le composant logiciel correspondant.

Les logiciels de services de la suite CADES permettent ensuite d'exploiter le modèle.

La fabrique de composant : le Component Generator

Les équations algébriques du modèle sont définies à partir du modèle physique dans le langage de description de modèles : SML (System Modeling Language).

• L'ordre des équations est défini implicitement, nul besoin de les ordonnancer avant la génération.
• Des parties algorithmiques du modèles peuvent également être définies (boucles, conditions, ...)
• Il est possible d'importer des modèles externes (programmés en C ou Java, ou empaquetés dans des composants Icar), assurant ainsi flexibilité et réutilisabilité.

Les fonctions principales de cette fabrique sont :

• Analyser la syntaxe du modèle
• Programmer les équations dans un langage exécutable (Java ou C)
• Dériver les équations symboliquement ou par différentiation automatique de code permettant de calculer le Jacobien du modèle.
• Empaqueter le modèle de calcul dans un composant.

La création de géométries paramétrées: GeomMaker

Un modeleur 2D permet également de définir une géométrie paramétrée du dispositif étudié. Cette visualisation devient alors un service supplémentaire au service de calcul et d’optimisation, disponible dans le composant.

 

Le composant logiciel de calcul

L'architecture de CADES s'articule autour du composant logiciel.
Un composant logiciel possède les caractéristiques suivantes :

• Sachant se déployer de façon normalisée, autonome et exécutable (Architecture composant)
• odèle boite noire (le détail du modèle est masqué aux utilisateurs)
• Accessible par des interfaces définissants des services (SOA : Architecture Orientée Services)
• Combinable à d'autres composants
• Pluggable dans différents environnements (Excel, Matlab, Portunus, AMESim, iSight, Got, ...)

Voir la page modélisation système

En amont du language SML, ces modeleurs permettent de générer un modèle pour CADES à partir d'une information métier dans un domaine spécifique en exploitant des formalismes de modélisation adaptées à l'optimisation comme la modélisation par circuit électrique équivalent (Reluctool, Thermotool, ...)
De plus, le Jacobien des grandeurs de sortie (contraintes, objectifs) par rapport aux entrées à dimensionner, est produit de manière générique par la technique ou une hybridation des techniques les plus appropriées :

• dérivée symbolique
• méthode de l'adjoint
• dérivation automatique de code

RelucTool 

basé sur un formalisme analytique des schémas réluctants, RelucTool est un modeleur permettant de simuler puis d'optimiser très rapidement des dispositifs entièrement paramétrables de machines électriques en régime statique (ou quasi-statique) et de capteurs et actionneurs en régimes statique et dynamique.

ThermoTool 

Ce modeleur fait l’équivalence électrique-thermique en statique, pour le calcul, le dimensionnement et l’identification
Exemple d'une modélisation thermique statique d’une machine asynchrone :

Freqtool

Ce modeleur fait une représentation fréquentielle de circuit pour du dimensionnement par optimisation incluant de la CEM en électronique de puissance ou du dimensionnement de filtre passifs.

TimeCircuitSimulator

Ce modeleur fait une représentation d’état de circuit intégrant avec différents solveurs ODE pour de dimensionnement par optimisation de circuit en régime dynamique, notamment des modèles thermiques à base de circuits équivalents.

MacMMems

MacMMems est un outil de modélisation dédié à la conception de microsystème magnétiques. Il est basé sur une modélisation en magnétostatique qui pousse au plus loin les développements symboliques des formulations intégrales

La suite logicielle CADES offre différents modules de services exploitant les composants logiciels. Des modules de calculs, de simulation dynamique, et d'optimisation.
 

Le module de calcul

Le module de calcul permet de définir les valeurs des paramètres du modèle et d'afficher les paramètres calculés par le modèle. Il permet également de tracer des paramètres en fonction d'autres.

Un module d'analyse de sensibilité exploitant le Jacobien du modèle est également disponible.

Le module d'optimisation

Les composants ont été conçus pour faire de l'optimisation paramétrique performante sur les modèle d'ingénierie soumis à de nombreuses contraintes. C'est dans ce but qu'a été générée l'information de sensibilité du modèle (Jacobien) qui peut ainsi être exploitée par des algorithmes performants tels que ceux de type Quasi-Newton (SQP principalement). Pour traiter des problèmes d'optimisation à minima locaux, des algorithmes génétiques sont utilisés. Des stratégies croisant ces deux types d'algorithmes peuvent également être mis en place.

Concernant l'optimisation multi-objectifs, des algorithmes génétiques de type NSGA II sont également disponibles.

Logiciel valorisé en 2011 par la société Vesta-System
CADES est téléchargeable ici : http://www.cades-solutions.com/

• (FR) Delinchant B., Estrabaud L., Gerbaud L., et Wurtz F. “Outils pour la conception et l’optimisation multicritère” (51 pages), chapitre V du livre collectif “conception systémique pour la conversion d’énergie électrique,” sous la direction de X. Roboam” pp 201-251, ed. Lavoisier-Hermes Science publication (oct. 2012).
• (EN) Delinchant, B., Estrabaud, L., Gerbaud, L., & Wurtz, F. (2012). Multi‐Criteria Design and Optimization Tools. Integrated Design by Optimization of Electrical Energy Systems, 193-245.

• Baraston, A. (2019). Prise en compte de la CEM dans une méthodologie de pré-dimensionnement par optimisation déterministe en électronique de puissance: application à un redresseur triphasé aéronautique (Doctoral dissertation, Université Grenoble Alpes).
• Phuong Pham-Quang (2011). Modélisation magnéto-mécanique d'un nano commutateur. Optimisation sous contraintes de fiabilité par dérivation automatique des programmes en Java (Doctoral dissertation, Université de Grenoble).
• Petre Enciu (2009). Dérivation automatique pour le calcul des sensibilités appliqué au dimensionnement en génie électrique (Doctoral dissertation, Institut National Polytechnique de Grenoble-INPG).
• Lalao H. Rakotoarison (2007). Méthode et outil de génération automatique de modèle pour l'optimisation fortement contrainte des microsystèmes magnétiques (Doctoral dissertation, Université Joseph-Fourier-Grenoble I; Institut National Polytechnique de Grenoble-INPG).
• Bertrand Du Peloux de Saint Romain, (2006). Modélisation des actionneurs électromagnétiques par réseaux de réluctances: création d'un outil métier dédié au prédimensionnement par optimisation (Doctoral dissertation, Université Joseph Fourier (Grenoble; 1971-2015)).
• Fischer, v. (2004). Composants logiciels pour le dimensionnement en génie électrique. Application à la résolution d'équations différentielles (Doctoral dissertation, Institut National Polytechnique de Grenoble).