Optimisation et contrôle de la température dans les systèmes pile à combustibles
Les piles à combustible à membranes échangeuses de proton (PEMFC) représentent une technologie clé pour le développement de systèmes énergétiques propres et durables, en particulier pour des applications lourdes dans le transport où leur densité énergétique est très intéressante. Néanmoins, afin de représenter une alternative industrielle viable, un certain nombre de verrous doit encore être levé parmi lesquelles les coûts d’exploitation et surtout la durabilité des systèmes en conditions réelles d’usage. Parmi les leviers d’action, l’optimisation des conditions opératoires est une piste prometteuse pour limiter les phénomènes de dégradations ayant lieu au sein de la pile. La température de fonctionnement est en particulier un paramètre clé car elle intervient à toutes les échelles : de la cinétique des mécanismes de dégradation à la capacité thermique que le système peut dissiper, en passant par l’équilibre en eau au sein de la pile. Malgré l’influence de ce paramètre sur la durabilité, celle-ci n’est généralement optimisée à l’échelle système que pour obtenir les meilleures performances, le temps de réponse le plus court possible et limiter la taille du système de gestion thermique.
L’objectif de cette thèse est de travailler à l’optimisation de la gestion de température d’une pile à combustible au sein d’un système en prenant en compte non seulement le critère de performances mais aussi celui de la durabilité. Pour ce faire l’impact de la température de fonctionnement sur les mécanismes de dégradation sera analysée à l’aide des différents outils de simulation déjà présents au sein du LITEN et de la quinzaine d’années d’expérience des équipes sur l’étude de la dégradation des piles à combustible PEMFC. Différentes architectures thermiques seront proposées et évaluées en lien avec les travaux d’optimisation des lois de contrôle de la température. Ces dernières pourront être mise en œuvre sur un système pile à combustible réel dans le but de démontrer la pertinence de la solution proposée par des données expérimentales concrètes.
Planification de tâches sous contraintes
Les systèmes embarqués, en particulier les robots, ont besoin de la capacité de planifier leur prochaines actions leur offrant ainsi l'autonomie. Cependant il devient de obligatoire d'assurer un comportement sûr puisque ces systèmes interagissent de plus en plus avec des humains (par exemple : voiture autonomes, drones de loisirs, cobots manufacturiers etc.).
Afin de pouvoir résoudre ce problème en essors nous voudrions étudier la planification de tâches sous contraintes : choisir la meilleure séquence d'actions en assurant que celle-ci valide et optimise des critères variés tels que la performance et la sûreté mais il pourrait être intéressant de prendre en comte d'autres contraintes. Le but de la thèse se décompose en deux aspects majeures, le premier consiste à modéliser les contraintes s'appliquant au système dans une forme qui soit à la fois compréhensible des experts et qui puisse être exploitée par l'algorithme de planification (par exemple, en utilisant un Operational Design Domain ou un Dynamic Assurance Case pour évaluer la sûreté d'un système). Vraisemblablement cette modélisation se fera au moyen d'ontologies et de graphes de connaissances. Cela afin de bénéficier de leur grande expressivité et de l'outillage associé. Le second aspect de la thèse est l'amélioration de l'algorithme de planification afin qu'il bénéficie des modèles de contraintes, en particulier afin de bénéficier de la quantité d'information stockées dans les modèles. Ces modèles devront avoir une structure générique puisque il faut pouvoir représenter différentes natures de contraintes : sûreté, performance/coût, "confort" social, nombre de ressources contraintes sur le chemin critique, nombre et natures des interactions avec d'autres agents, faisabilité/applicabilité géométrique, (et potentiellement éthique) ...
Ce sujet s'inscrivant dans le contexte des systèmes autonomes et robotiques, une importance est donnée à l'intégration et la démonstration dans des cas réels des résultats.
Navigation Multicritères d’un Agent Mobile appliquée à la robotique d’investigation nucléaire
Dans les environnements dangereux ou inaccessibles à l’homme, la robotique mobile joue un rôle essentiel pour assurer l’inspection, l’intervention et la collecte de données. Cependant, naviguer dans ces milieux complexes ne consiste pas seulement à éviter les obstacles : les robots doivent aussi composer avec des zones sans réseau, des sources de contamination, des contraintes énergétiques et des cartes incomplètes. Une première thèse (2023-2026) a introduit une méthodologie de navigation multicritères fondée sur la superposition cartographique et l’agrégation pondérée de contraintes, démontrant la faisabilité d’une planification adaptée en environnement statique simulé.
La thèse proposée visera à étendre cette approche aux environnements dynamiques et partiellement inconnus, nécessitant une prise de décision adaptative en temps réel. Le travail s’appuiera sur des outils de robotique mobile, de fusion de données et d’intelligence décisionnelle, ainsi que sur des moyens expérimentaux permettant des validations réalistes. L’objectif est de rapprocher la navigation robotique des conditions réelles rencontrées dans les chantiers de démantèlement nucléaire, et plus largement dans tous les environnements industriels à risque. Cette thèse offrira au doctorant(e) un environnement de recherche actif, des collaborations pluridisciplinaires et des perspectives solides dans les domaines de la robotique autonome et de la sûreté d’intervention.