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| Fullname | Shortname | Summary | |
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| CHE_5EN04_TA - Stockage chimique des énergies (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3117 | Dans un contexte en pleine évolution, l'utilisation de l'hydrogène en tant que vecteur énergétique est une des voies devant permettre d'utiliser de façon flexible toute sorte de source primaire d'énergie, quelles soient continues (biomasse, énergie nucléaire,...) ou non (énergie éolienne ou photovoltaïque, par exemple).
Produit par l'intermédiaire de nombreux procédés, l'hydrogène peut ensuite être utilisé dans une combustion directe ou aux travers de piles à combustibles. Le cours abordera aussi bien l'aspect de la production que l'aspect de la restitution de l'énergie. Il insistera également sur les problèmes posés par le transport et le stockage de l'hydrogène, ce point étant un verrou majeur de la filière. Le cours s'achèvera par un mini-projet consacré à l'étude technique et environnementale d'aspects techniques de la filière, l'amenant à prendre conscience des difficultés techniques et des verrous technologiques présents.
Un cours sur les batteries sera donné en complément de cette formation hydrogène |
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| APM_5EN5A _TA - Optimisation continue (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3119 | Ce cours comporte deux parties.
1. Optimisation continue
Apprendre à reconnaître et à modéliser des problèmes d'optimisation continue. Prendre conscience des enjeux économiques et environnementaux de ces problèmes. Apprendre à utiliser les principaux outils de l'optimisation continue pour des problèmes avec ou sans contraintes: méthodes de gradients, algorithmes, notion de dualité. Le cours s'appuiera sur des exemples concrets du domaine des énergies. Les différentes méthodes seront présentées du point de vue de leur utilité et de leur utilisation. 2. Optimisation discrète
A partir d'un problème concret, la localisation d'équipements, on apprendra à modéliser des problèmes de recherche opérationnelle, plus spécifiquement, d'optimisation combinatoire en variables entières ou 0-1. Les principaux outils de la RO seront présentés et utilisés : programmation linéaire, branch and bound, heuristiques, relaxation, linéarisation. L'un des objectifs du cours est de faire prendre conscience des enjeux économiques et environnementaux de ces problèmes. Le cours s'appuiera sur des exemples concrets du domaine des énergies. Les différentes méthodes seront présentées du point de vue de leur utilité et de leur utilisation. Deux conférences seront assurées par des industriels du secteur (EDF et/ou ENGIE et/ou Air Liquide et/ou RTE et/ou CEA). |
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| S2-1 - Pré-formation en mécanique pour le MS - GM (3A/Master - 2021-22) | ENSTA_OCC_3554 | Cours de remise à niveau en mécanique des solides pour les élèves du Mastère Spécialisé et du Master International en Génie Maritime. Les séances sont dediées aux sujets de mécanique des solides. Les étudiants sont invités à travailler sur les sujets de mécanique des fluides en utilisant le materiel fourni (ouvrage "Mécanique des fluides incompressibles", J.S. Darrozes, C. Francois. Editions ENSTA.) |
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| APM_5EN06_TA - Projet d'optimisation en énergie (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3118 | Il y aura deux groupes de projet, l'un portant sur l'optimisation continue et l'autre sur l'optimisation combinatoire, ainsi qu'une conférence industrielle (EDF). Groupe Optimisation continue (Opti): Ce cours sera consacré à la réalisation d'un projet autour de la gestion des réserves d'eau. Dans de nombreuses régions l'eau est utilisée pour l'irrigation des exploitations agricoles, pour la consommation des populations et pour la production de l'énergie. Parfois, l'eau des mêmes bassins naturels est exploitée par plusieurs pays voisins. Cela nécessite l'élaboration des politiques de collaboration complexes dans l'utilisation des réserves disponibles, surtout dans les zones où elles sont insuffisantes. Dans la continuation des enseignements du cours A9-1 le projet portera sur l'étude des problèmes d'optimisation à objectifs multiples qui se posent dans ce domaine. Il permettra d'approfondir les connaissances des méthodes d'optimisation en introduisant des problèmes avec plusieurs objectifs concurrents. Plusieurs approches de résolution de tels problèmes seront proposées et appliquées au cas d'étude de gestion d'un bassin d'eau en Asie Centrale.. Groupe Optimisation combinatoire (RO). Ce cours sera consacrée à la réalisation d'un projet d'optimisation, cette année, sur les économies d'énergie à réaliser dans le transport aérien lors de l'atterrissage et du décollage des avions. - modélisation mathématique d'un problème - apprentissage de l'utilisation des logiciels d'optimisation combinatoire: CPLEX (+AMPL). - étude de cas et résolution du problème associé par différentes approches. - présentation d'une méta-heuristique |
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| CHE_5EN07_TA - Optimisation des procédés de production d'énergie (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3120 | L'objectif de ce cours est double : une première partie du module sera consacrer à la simulation de procédés industriels, et à l’étude en particulier de procédés liés à l’énergie. Nous étudierons par exemples les procédés de production d’électricité telles que les centrales thermiques de cogénération et les turbines à gaz, ou des procédés énergétiques comme les pompes à chaleur, les cycles organiques de Rankine... L'intérêt des logiciels de simulations est de pouvoir non seulement simuler en détail une usine entière, mais également de réaliser une évaluation économique du procédé (CAPEX / OPEX) et l'optimisation énergétique des procédés via, notamment, l'utilisation de la « pinch analysis ». L’autre partie du cours sera consacrée aux transferts thermiques appliqués à l’industrie. Nous ferons un rappel des différents types de transferts thermiques (conduction, convections naturelles et forcées, radiation), puis nous verrons des applications industrielles telles que le dimensionnement d’un échangeur de chaleur, l’isolation d’un bâtiment ou le refroidissement de composants électroniques. L’évaluation de ce module sera via des mini projets ainsi que par un examen. Ce cours apportera aux étudiants des connaissances particulièrement utiles pour des emplois liés à l’énergie et aux génies des procédés, par exemples dans des grands groupes comme EDF, Engie, Air Liquide, Veolia, Total, etc… | See course |
| CHE_5EN08_TA - Traitement des effluents des industries énergétiques (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3046 | La qualité de l'eau est une problématique centrale dans le domaine de l'environnement; qu'il s'agisse d'eau potable ou de rejets industriels, les exigences sur l'eau demande un effort constant de la part des industriels et des organismes de contrôle. Ce cours apporte une approche industrielle sur les techniques de purification de l'eau utilisées aussi bien dans la production d'eau potable que dans le traitement des rejets urbains et industriels. Dispensé par des intervenants industriels du domaine, il abordera les techniques de floculation, filtration ainsi que les traitements biologiques. Des présentations sur les réseaux de distribution et le problème des ressources en eau potable vous permettront d'élargir votre vision du domaine. Plusieurs séances de ce cours seront consacrées à la modélisation et au dimensionnement d'unités de potabilisation et d'assainissement. Une visite d'une unité de production d'eau potable est prévue dans le cadre de ce cours. L'évaluation finale du cours se fera sous la forme d'un projet incluant des opérations de dimensionnement d'unités industrielles. |
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| IME_5EN09_TA - Management environnemental (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3047 | Ce cours porte sur différents aspects de la gestion des problématiques environnementales liées à la production d'énergie. Y sont abordés, d'une part, les procédures d'audit environnemental, les outils du bilan carbone et de l'analyse du cycle de vie et, d'autre part, les technologies de traitement des effluents et déchets industriels : incinération et traitements alternatifs, traitement des effluents pétroliers, captage stockage et valorisation du CO2. Le cours se termine par la présentation faite par les élèves d'un exposé sur un thème choisi. |
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| PHY_5EN10_TA - Physique pour le photovoltaïque (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_5176 | See course | |
| PIC-IND - Sensibilisation aux contraintes d'industrialisation (3A/Master - 2019-20) | ENSTA_OCC_3496 | Cycle de conférence données par des industriels, permettant de comprendre les contraintes d'industrialisation de différentes types de produits : produit grand public, produit issu de l'usine du futuer, produit de haute technologie, produit avec services associés | See course |
| IME_5ISYE_TA - Ingénierie système appliqué à un cas d'étude (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3673 | L'objectif de ce cours est de donner aux étudiants des clefs pour comprendre les enjeux de l'ingénierie en équipe pluridisciplinaire, qui est devenue la norme pour les systèmes industriels.
L'enseignement est basé sur trois principes:
- Les exemples réels, qui contribueront à la culture industrielle de base des étudiants et permettront d'illustrer les difficultés de l'ingénierie système
- Les "punchlines", faciles à mémoriser et qui accompagneront les ingénieurs dans leur activité
- La pratique de l'ingénierie en équipe, par des exercices simples de collaboration et lors de la conception sur plusieurs séances d'un système industriel "réel". |
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| IME_5SINE_TA - Stratégie industrielle (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3190 | Dans un premier temps, les différents modèles industriels seront présentés, et illustrés par des exemples. Les schémas directeurs et les problématiques de distribution seront abordés par la réalisation d’études de cas par les étudiants. Après la définition du schéma directeur, le cycle de planification industriel, qui constitue sa mise en œuvre opérationnelle sera présentée : planification stratégique, plan industriel et commercial, prévisions de vente… ainsi que les systèmes d’informations nécessaire à la gestion de ces processus. Enfin, l’externalisation industrielle et logistique seront abordées, en apportant une réponse aux questions suivantes : pourquoi externaliser, comment mener une démarche d’externalisation, comment gérer des prestataires. |
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| LFR_00002_TA - Préformation - Stage Intensif de Français (Préfo 2A - 2024-25) | ENSTA_OCC_3591 | See course | |
| APM_4PRB1_TA - Chaînes de Markov (S1-2A - 2024-25) | ENSTA_OCC_3155 | La théorie des chaînes de Markov fournit un cadre mathématique rigoureux pour décrire la classe d'évolutions aléatoires pour lesquelles (la loi) du futur de la chaîne ne dépend que de son état présent. Hormis cette notion de loi limite, on s’intéressera aussi aux probabilités et aux temps d’atteinte de sous-ensembles de l’espace d’états. Dans le cas de chaînes dites réversibles, il existe une connection riche avec la théorie des réseaux électriques, qui permet de ramener ces questions à des calculs de résistances équivalentes. Dans un article de l'American Mathematical Monthly de 1989, Herbert Wilf a décrit sa surprise en constatant le temps (long!) mis par une marche aléatoire pour visiter chaque pixel de son écran d’ordinateur. Ce temps est le temps de couverture du tore de dimension 2, jolie application de la théorie des chaines de Markov qui sera étudiée à la fin du cours si le temps le permet. Les pré-requis pour les étudiants sont les suivants: une bonne maîtrise du cours de probabilités de première année et de l’algèbre linéaire de classe préparatoire. Référence: Le cours s'appuiera sur (un sous-ensemble de) l'ouvrage Markov Chains and Mixing Times par Levin, Peres et Wilmer, seconde édition, dont plusieurs exemplaires papier sont disponibles à la bibliothèque. Remarque: ce cours compte pour 3 ECTs pour l'obtention du M1-Mathématiques Appliquées” |
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| PRe - Stage de recherche (PRe - 2023-24) | ENSTA_OCC_3257 | See course | |
| PRe1A - Projet de Recherche (S2-1A - 2021-22) | ENSTA_OCC_4006 | See course | |
| PRF - Enseignements de préformation - AST (Préfo AST - 2019-20) | ENSTA_OCC_3702 | See course | |
| APM_4RO01_TA - Initiation à la recherche opérationnelle (S1-2A - 2024-25) | ENSTA_OCC_3249 | La Recherche Opérationnelle (R.O.) est la discipline des méthodes scientifiques utilisables pour élaborer de meilleures décisions. Elle permet de rationaliser, de simuler et d’optimiser l’architecture et le fonctionnement des systèmes de production ou d’organisation. La R.O. apparaît comme une discipline-carrefour associant les mathématiques, l’économie et l’informatique. Les apports de la R.O. sont visibles dans les domaines les plus divers : de l’organisation des lignes de production de véhicules à la planification des missions spatiales, de l’optimisation de portefeuilles bancaires à l’aide au séquençage de l’ADN ou à l’organisation de la couverture satellite des téléphones portables… Tous ces problèmes sont de nature discrète ou combinatoire. Si l'existence d'une solution optimale est en général triviale, sa recherche de manière énumérative, même effectuée par les ordinateurs les plus puissants, pourrait demander plusieurs siècles de calcul. Le but du cours est de familiariser les élèves avec l’optimisation combinatoire et de leur faire connaître des outils qui permettent de résoudre les problèmes les plus faciles, en particulier les graphes et la programmation mathématique. |
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| RO201 - Initiation à la recherche opérationnelle bis (P1 - 2019-20) | ENSTA_OCC_3557 | La Recherche Opérationnelle (R.O.) est la discipline des méthodes scientifiques utilisables pour élaborer de meilleures décisions. Elle permet de rationaliser, de simuler et d’optimiser l’architecture et le fonctionnement des systèmes de production ou d’organisation. La R.O. apparaît comme une discipline-carrefour associant les mathématiques, l’économie et l’informatique. Les apports de la R.O. sont visibles dans les domaines les plus divers : de l’organisation des lignes de production de véhicules à la planification des missions spatiales, de l’optimisation de portefeuilles bancaires à l’aide au séquençage de l’ADN ou à l’organisation de la couverture satellite des téléphones portables… Tous ces problèmes sont de nature discrète ou combinatoire. Si l'existence d'une solution optimale est en général triviale, sa recherche de manière énumérative, même effectuée par les ordinateurs les plus puissants, pourrait demander plusieurs siècles de calcul. Le but du cours est de familiariser les élèves avec l’optimisation combinatoire et de leur faire connaître des outils qui permettent de résoudre les problèmes les plus faciles, en particulier les graphes et la programmation mathématique. |
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| CSC_5RO01_TA - Modèle et génération automatique de code pour les logiciels embarqués (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3125 | L’objectif de ce cours est de présenter les concepts fondamentaux de la conception dirigée par les modèles dans le cadre de la conception des systèmes de contrôle-commande avec génération automatique de code. Cette conception dirigée par les modèles s'appuie grandement sur les langages réactifs synchrones qui seront également introduit durant le cours. Les travaux pratiques s'appuieront sur le logiciel ANSYS SCADE (http://www.esterel-technologies.com/products/scade-suite/) qui permet la modélisation data-flow et événementiel avec une particularité d'être associé à un générateur de code qualifiable pour les systèmes les plus critiques. La problématique de test logiciel en lien avec les modèles, et, en particulier, la notion de couverture de modèles sera également traitée dans le cours. En fin de cours, un lien avec les outils Matlab/Simulink/Stateflow permettra de faire un lien avec les systèmes en boucle fermée. |
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| LES_00101_TA - ESO_A0_G1_S1 (S1 - 2024-25) | ENSTA_OCC_3063 | Contenu Compétences communicatives développées : saluer, se présenter, se renseigner, se situer, faire des achats, parler de sa famille et de ses amis, se restaurer, s’exprimer sur ses préférences, donner son opinion personnelle, argumenter, aborder des sujets culturels, parler de ses projets et des événements du passe. |
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| LES_00102_TA - ESO_A1_G5_S1 (S1 - 2024-25) | ENSTA_OCC_3064 | Contenu Compétences communicatives développées : saluer, se présenter, se renseigner, se situer, faire des achats, parler de sa famille et de ses amis, se restaurer, s’exprimer sur ses préférences, donner son opinion personnelle, argumenter, aborder des sujets culturels, parler de ses projets et des événements du passe. |
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| LES_00103_TA - ESO_B1_G5_S1 (S1 - 2024-25) | ENSTA_OCC_3065 | See course | |
| CSC_5RO06_TA - Accélérateurs matériels pour l'IA et la robotique (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3432 | De très nombreuses applications embarquées nécessitent du calcul intensif dans des temps contraints qui ne peuvent etre obtenus par des circuits parallèles multicoeurs de manière efficace. Les domaines privilégiés sont la robotique (vision, traitement d'images, automatique controle), les statistiques et Big Data (Prévision des séries chronologiques, analyse et fouilles de données), la sécurité (cryptographie) et l'optimisation. Les systèmes embarqués font donc souvent appel à des circuits accélérateurs pour des fonctions à calcul intensif. Les objectifs de ce cours sont doubles: 1. maitriser les techniques de modélisation de circuits numériques à base de langage de description matériel de haut niveau (C/C++/SystemC) ainsi que les flots de transformation en un circuit physique 2. maitriser les technologies de circuits numériques reprogrammables de type FPGA. Ces circuits qui connaissant un essor spectaculaire ces dernières années sont très largement utilisés dans les applications embarquées en particulier pour leur capacité a accélerer les calculs. Ces deux points réunis permettront la conception et l'implémentation de circuits pour fonctionnalités multiples sur composants reprogrammables. Les circuits FPGA sont aussi fortement utilisés en vérification de systèmes électroniques par émulation. |
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| ECE_5RO07_TA - MPSOC Multiprocesseurs sur puce (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3121 | La conception de systèmes embarqués génère des systèmes complets comprenant des parties logicielles et matérielles indissociables et concues conjointement. Les systèmes résultants sont de manière quasi systématique amenés a résider sur une seule puce d'ou leurs appellation de systèmes sur puce. Les méthodologies de conception de Systèmes sur Puce (SOC - System on Chip) sont un outil indispensable pour un ingénieur amène a concevoir un système embarqué pour déterminer les possibilités offertes par la technologie pour réaliser le système étudié sous les contraintes spécifiés. Le cours introduit les méthodologies de conception de SOC et leurs applications dans des exemples industriels avec une focalisation sur les MPSOC (Multiprocessors System on Chip) et les NOCs (Network on Chip). |
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| CSC_5RO08_TA - MBSE et système de systèmes (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3560 | L'ingénierie des systèmes ou ingénierie système est une approche scientifique interdisciplinaire, dont le but est de formaliser et d'appréhender la conception et la validation de systèmes complexes. L'ingénierie des systèmes a pour objectif de maîtriser et de contrôler la conception de systèmes dont la complexité ne permet pas le pilotage simple. Par système, on entend un ensemble d'éléments humains ou matériels en interdépendance les uns les autres et qui inter-opèrent à l'intérieur de frontières ouvertes ou non sur l'environnement. Les éléments matériels sont composés de sous-ensembles de technologies variées : mécanique, électrique, électronique, optique, matériels informatiques, logiciels, réseaux de communication, etc. Les efforts en ingénierie des systèmes embrassent l'ensemble du cycle de vie du système et leur mise en cohérence mobilise l'ensemble des corpus théoriques (sciences de l'ingénieur, sciences humaines, sciences cognitives, génie logiciel, etc.). Le cours ROB308 introduit le MBSE (Model Based System Engineering) basé sur la méthode ARCADIA et utilise le logiciel de modélisation Capella. Les sociétés dans les secteurs de la défense (THALES, MBDA, KNDS, etc...), de l'automobile (Renault, Stellantis,etc...), de l'aéronautique (AIRBUS, Dassault Aviation,etc...) utilisent le MSBE de manière intensive. Mots clés: architecture, MBSE, ingénierie système, capella. | See course |
| CSC_5RO10_TA - Sureté de fonctionnement des systèmes embarqués (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3122 | See course | |
| CSC_5RO11_TA - Apprentissage pour la robotique (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3561 | Ce cours présentera quelques algorithmes d'apprentissage de base (régression linéaire, régression logistique, SVM, Réseaux Bayésiens, etc.). Les étudiants auront la chance de mettre en œuvre et d'essayer certains de ces algorithmes sur des exemples simples. Des domaines d'application très larges en robotique et en robotique sociale seront présentés. |
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| CSC_5RO12_TA - Navigation pour les systèmes autonomes (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3123 | Etre capable de se répérer dans un environnement quelconque est à la fois indispensable et difficile pour un robot mobile autonome ou pour un véhicule intelligent. Dans ce cours, nous présenterons un panorama des capteurs, des représentations et des différentes méthodes utilisées pour résoudre ce problème. Ce cours présentera les méthodes classiques de navigation, des méthodes de localisation les plus simples aux méthodes plus complexes basées sur la construction de cartes de l’environnement. Un panorama des applications de la robotique mobile sera également présenté. |
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| CSC_5IA23_TA - Deep learning based computer vision (3A/Master - 2024-25) | ENSTA_OCC_3479 | Ce cours présente les principes et les techniques de la vision par ordinateur utilisés dans le domaine de la Robotique. Pour le robot, s'agit d'une part de structurer son environnement (reconstruction 3d, perception de la profondeur, détection de lignes et de plans...), ce qu'il peut faire par diverses techniques impliquant des aspects physiques et technologiques (caméras 3d, stéréovision,...) mais aussi algorithmiques (appariement et disparité, calcul d'homographie, matrice fondamentale, transformées de Hough, RANSAC...), sans oublier les approches par apprentissage. D'autre part, le robot doit interpréter son environnement en termes sémantiques, c'est-à-dire reconnaître les objets ou les situations à partir des images ou de la vidéo. Cette reconnaissance s'appuie aussi sur diverses techniques (Bag-of-words, Modèles implicites, Deep learning,...) qui sont abordées dans ce cours. |
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| LES_00104_TA - ESO_B1_G4_S1 (S1 - 2024-25) | ENSTA_OCC_3066 | See course |