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École de technologie supérieure
Département de génie mécanique
Responsable(s) de cours : Antoine Tahan


PLAN DE COURS

Hiver 2019
SYS814 : Méthodologies expérimentales pour ingénieur (3 crédits)



Préalables
Aucun préalable requis




Descriptif du cours
Ce cours vise à :
• Fournir aux étudiants des outils pratiques grâce à différentes méthodes et techniques statistiques utilisées pour le traitement des données expérimentales;
• Initier les étudiants à la planification et à l’analyse expérimentale;
• Familiariser les étudiants avec les techniques statistiques d’analyse de données, la modélisation, la présentation graphique, l’interprétation et la validation des résultats expérimentaux.

Introduction à la méthodologie expérimentale : Histoire de la méthode expérimentale. Analyse du problème et expérimentation (modèles et classes) et formulation mathématique. Analyse dimensionnelle et codage des variables. Technique de représentation graphique des résultats expérimentaux. Technique de représentation graphique des résultats expérimentaux. Outils statistiques descriptifs d’analyse passive des données. Modélisation et interpolation spatiale des données. Validation des modèles. Plans d’expériences. Erreurs de mesures et la propagation des incertitudes.



Objectifs du cours

Ce cours vise à fournir aux participants quelques outils pratiques sous forme de différentes méthodes et techniques statistiques utilisées pour le traitement des données expérimentales. Ce cours est aussi une introduction à la planification et à l’analyse expérimentale. Il a pour objectif de familiariser les étudiants avec les techniques statistiques d’analyse de données, la modélisation, la présentation graphique, l’interprétation et la validation des résultats expérimentaux.




Stratégies pédagogiques

Une période de trois heures de cours magistraux par semaine incluant une séance de travaux pratiques à toutes les semaines. Deux examens (mi-session et final) avec documentation permise.

Un projet de session portera obligatoirement sur un aspect spécifique de la matière présentée au cours. Ce projet d'envergure peut prendre la forme d'une contribution pédagogique, soit une revue exhaustive de la littérature sur un thème spécifique ou prendre la forme d'un projet synthèse qui consistera à réaliser un mini-projet axé sur le domaine de recherche de l'étudiant(e). Les exigences pédagogiques résident dans la rédaction d'un rapport technique et de la présentation orale du projet par tous les étudiants. La treizième période sera consacrée à la présentation de ces projets par les étudiants.




Utilisation d’appareils électroniques

Sans objet.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Vendredi 13:30 - 17:00 Activité de cours



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Antoine Tahan Activité de cours Antoine.Tahan@etsmtl.ca A-1904



Cours

PROGRAMME PROPOSÉ:

1. Introduction à la méthodologie expérimentale (semaine 1)

  • Histoire de la méthode expérimentale (Aristote, R. Bacon, G. Galilée, F. Bacon, R. Descartes, D. Hume). La thèse Duhem-Quine (Les deux dogmes de l'empirisme).
  • Analyse du problème et expérimentation (modèles et classes) et formulation mathématique de l'hypothèse.

Références bibliographiques :

  • Barthélémy G. et Collectif, « Histoires des sciences », Broché, 2009
  • Baudet, Jean, « De l'outil à la machine : Histoire des techniques jusqu'en 1800 – Tome 1 » et « Tome 2 : De la machine au système : Histoire des techniques depuis 1800 », Vuibert, ISBN : 2-7117-5323-9
  • Canguilhem G., « Études d’histoire et de philosophie des sciences », Paris, Vrin, 1968
  • Cellier F., “Continuous System Modeling”, Springer-Verlag, Berlin, 1991
  • Quine W.V., « Deux dogmes de l'empirisme, Du point de vue logique : Neuf essais logico-philosophiques », Vrin, 2004
  • Vax L., « L’Empirisme logique de Bertrand Russell à Nelson Goodman », Paris, PUF, 1970

2. L’analyse dimensionnelle et le codage des variables (semaine 1)

  • Méthode de Rayleigh / Théorème de Vaschy-Buckingham
  • Les nombres sans dimension et similitude et changement d’échelle
  • Courbe maitresse / Abaques adimensionnels
  • Pré traitement des données / Tableaux de présentation des données / Recodage de variables / Regroupement

Références bibliographiques :

  • Le Clorec P., Baléo J.-N., Bourgues B., Courcoux P.et Faur-Brasquet C., « Méthodologie expérimentale: Méthodes et outils pour les expérimentations scientifiques », Tec & Loc, 2003
  • Sedov L. I., “Similarity and dimensional methods in mechanics”, Academic Press New-York, 1959

 

 

 

 

 

3.Technique de représentation graphique des résultats expérimentaux (semaine 2)

  • Présentations graphiques des données / Histogramme / Fréquences / Diagramme de Pareto / Graphique temporel – Séries chronologiques / Diagramme fréquence-temps / Fonction de distribution / Fonction de probabilité cumulative / Valeurs caractéristiques / Paramètres caractéristiques de tendance centrale / Paramètres de dispersion / Paramètres de forme / Paramètres de concentration (indices de Gini).
  • Règles de la représentation graphique : Proportionnalité entre le graphique et les quantités numériques / Contexte et étendue de l’information présentée / Nombre de dimensions d'un graphique / Utilisation d'annotations et étiquettes / Marges d’incertitude / limites de prédiction / Couleurs et motifs.
  • Qualité des représentations graphiques : Densité de l’information / Élément multifonctionnel / Dimensions du graphique / Pollution visuelle / cohérence des échelles.

Références bibliographiques :

 

  • Cairo, A., The Functional Art, New Riders, 2013.
  • Tufte, E. R., Visual Explanations, Images and Quantities, Graphics press LLC, 1997
  • Tufte, E. R. , “The Visual Display of Quantitative Information”, 1992
  • Yau, N., “Visualize This, The Flowing Data Guide to Design, Visualization, and Statistics”, Wiley, 2011
  • Sarkar, D., Lattice, Multivariate Data Visualization with R, Springer, 2008

4. Les outils statistiques descriptifs d’analyse passive des données (semaines 3 et 4)

  • Classification automatique des données (Cluster).
  • Les analyses d’inter corrélation et d’auto corrélation.
  • Analyse en composantes principales : Fondements et mise en œuvre de l’ACP / Inertie et variance du nuage de points / Centrage des données / ACP simple ou canonique / ACP standard ou normée.

Références bibliographiques :

  • Hahn J. M., Shapiro S. S., “Statistical Models in Engineering”. Wiley Classics Library, 1994
  • Hair J. F., Anderson R. E., Taham R. L., Black W. C., “Multivariate data analysis”, Prentice Hall, 1998.
  • NIST/SEMATEK (2008) Handbook of Statistical Methods
  • Tabachnick B.G., Fidell L. S., “Using Multivariate Statistics”, 5th Edition, Pearson Education, 2007.

5. Modélisation et interpolation spatiale des données (semaines 5 et 6)

  • Méthode généralisée des moindres carrées et méthodes non linéaire. Analyse des résidus.
  • Krigeage et variogramme
  • L’analyse ANOVA : à un facteur fixe, Intervalle de confiance sur la moyenne, Test de Newman-Keuls, L’analyse des résidus, Condition d'utilisation, Homogénéité de la variance.
  • Paramètres VIF / Coefficient de détermination – Coefficient de corrélation / Coefficient de prédiction.
  • Limite de confiance et limites de prédiction / présentation graphique commune : modèle – données.

Références bibliographiques :

  • Box G., Draper N., “Empirical Model Building and Response Surface”, Wiley & Sons, 1987
  • Hahn J. M., Shapiro S. S., “Statistical Models in Engineering”. Wiley Classics Library, 1994
  • Hair J. F., Anderson R. E., Taham R. L., Black W. C., “Multivariate Data Analysis”, Prentice Hall, 1998
  • NIST/SEMATEK (2008) Handbook of Statistical Methods
  • Stein, M.L., “Statistical Interpolation of Spatial Data: Some Theory for Kriging”, Springer, New York, 1999

 

 

6. La validation des modèles (semaines 7 et 8)

  • Méthodes de validation : Testes d’hypothèses (moyenne, variance, modèle) / coefficient de corrélation
  • Méthode de perturbation / Validations croisées
  • Les tests statistiques (x2, Student, R2, etc.) / Tests d’adéquations (Kolmogorov-Smirnov, Jarque-Bera, Shapiro-Wilk / Anderson-Darling)

Références bibliographiques :

  • ASME, V&V 10.1 Verification & Validation, 2012
  • Liu Y., et al., Toward a Better Understanding of Model Validation Metrics, J of Mechanical Design, Vol. 133, July 2011, 071005-1, DOI: 10.1115/1.4004223
  • Kleijnen P. C. J., “Validation of Models: Statistical Techniques and Data Availability”, Proc of Winter Simulation Conference, 1999
  • Le Clorec P., Baléo J.-N., Bourgues B., Courcoux P. et Faur-Brasquet C., « Méthodologie expérimentale: Méthodes et outils pour les expérimentations scientifiques », Tec & Loc, 2003
  • Ragot J., Darouach M., Maquin D., Bloch G., « Validation de données et diagnostic », Hermes, Paris, 1990
  • Sargent G., “Verification and Validation of Simulation Models”, Proceedings of the 37th conference on Winter simulation, 2005

7. Les plans d’expériences (semaines 9 et 10)

  • Définitions et terminologie : Carré de sable / Domaine réalisable           / Réponse Y / Facteurs Xi / Niveaux des facteurs / Paramètre «Profondeur» / Paramètre «Levier» / Multi-colinéarité / Variabilité expérimentale non contrôlée / Les interactions / Robustesse et effet non linéaire.
  • Sélection du plan expérimental – Résolution d’un DOE / Degrés de liberté DL.
  • Plan factoriel complet et plan fractionnel 2k. Plans optimaux. Méthodologie des surfaces de réponses et plans pour l’identification des surfaces de réponses. Introduction aux plans composites (centré ou autres) et aux plans de mélange.
  • Fonction de désirabilité / Fonction de perte quadratique.

Références bibliographiques :

  • Box G., Draper N., “Empirical Model Building and Response Surface”, Wiley & Sons, 1987
  • Linder R., « Les plans d'expériences. Un outil indispensable à l'expérimentateur », Les Presses de l'École Nationale des Ponts et Chaussées, 2005
  • Montgomery D. C.  “Design and Analysis of Experiments”, 8th Edition, Wiley, 2013

8. Les erreurs de mesures et la propagation des incertitudes (semaines 11 et 12)

  • Intervalles de confiance, erreur type, étendue normalisée et la représentation graphique (barres d’erreurs).
  • Méthodologie générale pour le calcul des incertitudes de mesure : fonction de mesure / propagation de l’incertitude / incertitude expansée.
  • Détection et analyse des données aberrantes : Test de Grubbs (statistiques de l’extrême)/ Règle de Tucky / Cote Z.

Références bibliographiques :

  • ASME B89.7.3.2-2007, Technical Report, 2007
  • Ayyub B. M., Klir, G. J., “Uncertainty Modeling and Analysis in Engineering and the Sciences”, Chapman & Hall / Taylor & Francis Group, 2006
  • JCGM 100:2008(F), Évaluation des données de mesure — Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure GUM, 2008.



Évaluation

L'évaluation du cours sera faite de la façon suivante :

Examen intra.............................................................................................................. 30 %

Examen final.............................................................................................................. 35 %

Rapport technique (projet de session)........................................................................25 %

Présentation orale.......................................................................................................10 %

Total......................................................................................................................... 100 %

 

 

Les rapports techniques devront être dactylographiés (environ 40 pages). Quant aux présentations orales faites par les étudiants, elles dureront au maximum vingt minutes réparties en quinze minutes de présentation et en cinq minutes de discussions.

 

Clause particulière. Une note de 50 % ou plus dans les examens est nécessaire pour passer le cours.

 




Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

-10% / jour pour les retards




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur de département. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/A-propos/Direction/Politiques-reglements/Infractions_nature_academique.pdf ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire

Voir détails dans CONTENU




Ouvrages de références

Veuillez vous référer à l'onglet dans CONTENU et COURS




Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://ena.etsmtl.ca/

 

 




Autres informations

 

Calendrier des activités HIVER 2019

 

Semaine

Lundi

Mardi

Mercredi

Jeudi

Vendredi

1.

 

1er janvier

2 janvier

3 janvier

Début H2019

4 janvier

Cours #1

2.

7 janvier

8 janvier

9 janvier

10 janvier

11 janvier

Cours #2

3.

14 janvier

15 janvier

16 janvier

17 janvier

18 janvier

Cours #3

4.

21 janvier

22 janvier

23 janvier

24 janvier

25 janvier

Cours #4

5.

28 janvier

29 janvier

30 janvier

31 janvier

1er février

Cours #5

6.

4 février

5 février

6 février

7 février

8 février

Cours #6

7.

11 février

12 février

13 février

14 février

15 février

Cours # 7 INTRA

8.

18 février

19 février

20 février

21 février

Relâche

22 février

Relâche

9.

25 février

26 février

27 février

28 février

1er mars

Cours #8

10.

4 mars

5 mars

6 mars

7 mars

8 mars

Cours #9

11.

11 mars

12 mars

13 mars

14 mars

15 mars

Cours #10

12.

18 mars

19 mars

20 mars

21 mars

22 mars

Cours #11

13.

25 mars

26 mars

27 mars

28 mars

29 mars

Cours #12

14.

1er avril

2 avril

3  avril

4 avril

5 avril

Cours # 13

15.

8 avril

9 avril

10 avril

11 avril

12 avril

 

Période de modifications d’inscription sans mention d’échec et avec remboursement : Du 3 au 16 janvier 2019.

Extension de la période pour annulation de cours seulement avec remboursement (pour les nouveaux étudiants admis au programme de baccalauréat uniquement) : du 17 au 30 janvier 2019.

Période d’abandon des cours sans mention d’échec ni remboursement pour les cours de l’hiver 2018 : 31 janvier au 13 mars 2019.

Période d’entrevue de stage, sans examen pour les cours de jour : 4 au 15 février 2019.

Fin de cours d’hiver 2019 : 6 avril 2019.

Fin de la session d’hiver 2018 : 18 avril 2019.

Date limite pour déposer une demande de révision de note de la session d’hiver 2019 : 21 mai 2019.