{"id":7796,"date":"2023-02-21T13:10:00","date_gmt":"2023-02-21T12:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/?p=7796"},"modified":"2023-04-17T10:07:54","modified_gmt":"2023-04-17T09:07:54","slug":"soutenance-hddr-zuqi-tang-21-avril-2023","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/soutenance-hddr-zuqi-tang-21-avril-2023\/","title":{"rendered":"Soutenance HdR, Zuqi TANG, 21 avril 2023"},"content":{"rendered":"\n
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Contribution au d\u00e9veloppement num\u00e9rique pour le calcul des champs \u00e9lectromagn\u00e9tiques : \u00e9tude du mod\u00e8le de Darwin et investigation au Deep Learning<\/span><\/strong><\/p>\n

Vendredi 21 avril 2023, 9h30<\/span><\/p>\n

Atrium, B\u00e2t. ESPRIT<\/span><\/p>\n

R\u00e9sum\u00e9<\/span><\/strong><\/p>\n

La simulation \u00e9lectromagn\u00e9tique est un outil essentiel en g\u00e9nie \u00e9lectrique et joue un r\u00f4le crucial dans le d\u00e9veloppement des jumeaux num\u00e9riques en tant que repr\u00e9sentations virtuelles de syst\u00e8mes physiques. Une solution de champ pr\u00e9cise des mod\u00e8les \u00e9lectromagn\u00e9tiques est indispensable pour la conception et le diagnostic des dispositifs \u00e9lectromagn\u00e9tiques, en particulier lorsqu’un comportement local d\u00e9taill\u00e9 est requis. Cependant, \u00e0 mesure que les mod\u00e8les \u00e9lectromagn\u00e9tiques deviennent plus larges et plus complexes, les simulations pr\u00e9cises et efficaces deviennent de plus en plus difficiles. Par cons\u00e9quent, il est crucial de trouver un compromis entre pr\u00e9cision et co\u00fbt de calcul.<\/p>\n

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Ce manuscrit d\u00e9crit mes activit\u00e9s de recherche, men\u00e9es principalement au sein de l’\u00e9quipe OMN du laboratoire L2EP de l’Universit\u00e9 de Lille. Il se compose de deux parties principales : l’\u00e9tude du mod\u00e8le de Darwin et l’investigation au Deep Learning.<\/p>\n

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Dans la premi\u00e8re partie, l’\u00e9tude du mod\u00e8le de Darwin est pr\u00e9sent\u00e9e. En n\u00e9gligeant les effets de rayonnement, le mod\u00e8le de Darwin peut prendre en compte simultan\u00e9ment tous les effets r\u00e9sistifs, inductifs et capacitifs, montrant un grand potentiel dans les applications impliquant des composants \u00e9lectroniques de puissance modernes \u00e0 haute fr\u00e9quence. Nous pr\u00e9sentons notre d\u00e9veloppement de formulations math\u00e9matiques et de techniques num\u00e9riques associ\u00e9es, telles que l’estimation d’erreur a posteriori, la r\u00e9duction d’ordre de mod\u00e8le et la validation d’exemples industriels.<\/p>\n

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Dans la deuxi\u00e8me partie, des travaux pr\u00e9liminaires d’investigation sur l’application du Deep Learning au calcul des champs \u00e9lectromagn\u00e9tiques, sous l’hypoth\u00e8se de peu de donn\u00e9es, sont pr\u00e9sent\u00e9s. La motivation de cette partie \u00e9tait d’\u00e9tudier si les techniques de Deep Learning peuvent aider \u00e0 g\u00e9rer les difficult\u00e9s num\u00e9riques qui se posent dans la construction de m\u00e9ta-mod\u00e8les lors de l’application d’autres m\u00e9thodes de r\u00e9duction de mod\u00e8le. Diff\u00e9rentes approches sont propos\u00e9es pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et l’efficacit\u00e9 du mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la technique de Deep Learning.
Enfin, des travaux de recherche en cours concernant l’estimation d’erreur pour la quantit\u00e9 d’int\u00e9r\u00eat et les outils num\u00e9riques pour un placement optimal des capteurs sont pr\u00e9sent\u00e9s. Le manuscrit d\u00e9crit \u00e9galement bri\u00e8vement les perspectives de recherche futures.<\/p>\n<\/div>\n

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