Les piles à combustibles sont des systèmes multi-physiques décrits par des équations physiques complexes. Les techniques d’apprentissage cherchent à obtenir des modèles précis de ce type de système à partir de données expérimentales, mais ne permettent pas de préserver le sens physique, nécessitent le plus souvent un grand nombre de données d’entraînement et les modèles résultant sont parfois difficilement valides au-delà de ces données. L’autre approche, plus communément employée au laboratoire LAPLACE, consiste à utiliser des modèles semi-empiriques quasi-statiques qui, à l’inverse des modèles issus de l’apprentissage, reflète la physique mais pas la complexité du système, perdant ainsi en précision.
Dans ce contexte, ce stage vise à proposer un compromis afin d’obtenir des modèles simples et précis, préservant le sens physique des piles à combustible. Pour cela, il est envisagé d’utiliser une technique de réduction de modèle, l’interpolation de Loewner, afin de passer d’un modèle haute-fidélité basé sur une connaissance physique du système, à un modèle de dimension moindre avec des garanties de précision. Cette méthode présente l’avantage d’être basées-données. Les données nécessaires à la mise en œuvre seront obtenus grâce à la simulation de modèles multi-physiques haute-fidélité. Différents niveaux de précisions des modèles seront considérés afin de mettre en avant l’impact de la granularité des modèles utilisés pour la simulation, la commande ou le diagnostic.
