Modélisation de systèmes dynamiques à l'aide de techniques avancées d'apprentissage automatique et de modélisation hybrique

Modeling dynamic systems using advanced machine learning and hybrid modeling techniques

• Auteur / Autrice : Jad Mounayer
• Direction : Chady Ghnatios
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur spécialité Mécanique
• Date : Inscription en doctorat le 11/11/2023
• Etablissement(s) : Paris, HESAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Pimm - Laboratoire Procédés et ingénierie en mécanique et matériaux
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : TemPo : Vieillissement des polymères et matériaux organiques
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....)

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence Artificielle

Hybrid

Modelisation automatique

Dynamic Systems

Machine Learning

Hybrid

Résumé

Le travail est centré autour des roulements magnétiques. Même si ceux-ci sont extrêmement utiles pour de multiples raisons, le principal problème est que nous devons contrôler le rotor en modifiant la tension. Malheureusement, les éléments finis (même avec des techniques de réduction) sont trop lents. Nous travaillons sur une technique hybride qui utilise l'apprentissage automatique ainsi que les connaissances physiques dont nous disposons pour construire un modèle rapide et précis.

The work we will be doing is on magnetic bearings. Even though these are extremely useful for multiple reasons, the main problem is that we need to control the rotor by changing the tension. Unfortunatly, finite elements (even with reduction techniques) are too slow. We are working on a hybrid technique that uses machine learning as well as the physical knowledge we have to build a model that is fast and accurate.