AAT C1
Description
Déterminer l'architecture d'un système qui répond à un cahier des charges en déterminant des blocs fonctionnels et réaliser son schéma d'ensemble complet présentant les interdépendances et la communication entre les éléments qui la constituent.
Progression
M1 (S2): L'élève est capable de construire et de représenter une architecture simple (simple = peu d'éléments, peu d'interactions et interactions élémentaires entre ces éléments) qui répond à un cahier des charges simple. Dans le contexte d'un travail et sur la base des indications fournies, il peut créer une architecture simple.
M2 (S6): l'élève est capable de construire et de représenter une architecture élaborée qui répond à un cahier des charges en utilisant un formalisme imposé (élaboré = plus d'éléments, plus d'interactions, interactions plus complexes à définir). Il peut raisonner sur ces architectures et les modifier pour les adapter à un contexte donné. Quelle que soit la solution technique apprise, l'élève peut la contextualiser dans l'architecture d'un système qui répond à un cahier des charges (lien nécessaire avec C2).
M3 (S9): L'élève est capable de construire et de représenter une architecture complexe, pluridisciplinaire en utilisant en autonomie le formalisme le plus adéquat pour répondre à un cahier des charges [pour lequel il n’y a pas de solution identifiée a priori]
Liste des AAv (104)
P1ADEDM-AAv4 (15H): À la fin du cours, à partir d'un système mécanique donné (dessin d'ensemble 2D ou modèle CAO 3D), l'étudiant sera capable de concevoir une transmission de puissance synchrone, en particulier :
P1ADEDM-AAv5 (15H): À la fin du cours, à partir d'un système mécanique donné (dessin d'ensemble 2D ou modèle CAO 3D), l'étudiant sera capable de concevoir une solution de guidage, en particulier :
P2PCOPT-AAv2 - Systèmes optiques (20H): À la fin du cours, les étudiants sont capables de déterminer à partir des relations de conjugaison la position et la taille d'un objet ou d'une image issue d'un système optique centré (Dioptre ou miroir - Plan ou sphérique, lentilles ou systèmes de lentilles), déterminer graphiquement la position et la taille d'un objet ou d'une image d'un système optique centré, déterminer graphiquement ou numériquement la position et la taille d'un objet ou d'une image issue d'un instrument d'optique (Microscope, lunette astronomique, appareil photo ...).
P2PCCIN-AAv3 (16H): À l’issue de ce cours, l’étudiant·sera capable de décrire le comportement de circuits numériques usuels d’aiguillage, de transcodage et de comparaison conformément à leur description (formulation textuelle, table de fonctionnement, schéma, chronogramme,…). Il sera capable de concevoir des fonctions combinatoires pour répondre à un cahier des charges.
P2PCELE-AAv1 (20H): A l’issue du 2e semestre, l’étudiant sera capable d'adapter les valeurs de composants d'un circuit du 1er ordre pour réaliser une fonction électronique standard et parfaitement décrite (cahier des charges). L'étudiant évaluera systématiquement sa proposition par une étude en simulation à l'aide du logiciel LTSpice.
P2PDAUT-AAv1 (12H): L'étudiant maîtrise le vocabulaire associé au domaine de l'automatisme, et possède une vision globale de la structure d'un système. Il comprend les problèmes spécifiques aux technologies pneumatiques et électriques et sait les résoudre dans les cas simples. Il maîtrise l'emploi du langage GRAFCET pour spécifier en équipe le fonctionnement séquentiel d'un sytème de commande programmée.
P2PDEDM-AAv2 (30H): A partir d'un besoin utilisateur, le groupe doit être capable de suivre une méthodologie imposée de conception mécanique et de proposer une solution au besoin exprimé et un prototype fonctionnel:
P2PDIPI-AAv1 (20H): Un étudiant de S2, à la fin de IPI, est capable de mettre en oeuvre les grandes étapes d'un cycle de développement d'une trentaine d'heures, d'un logiciel interactif (par exemple un jeu) structuré par une boucle de simulation et des types abstraits de données dans le paradigme de la programmation procédurale, avec l'aide d'un superviseur qui valide ou propose les grandes lignes de chacune des étapes de ce cycle. Ces étapes sont :
P2PDIPI-AAv4 (20H): Un étudiant de S2, à la fin de IPI, est capable de décrire, d'implémenter et de tester des types abstraits de données en python et de proposer une implémentation équivalente dans le paradigme de la programmation orientée objet en respectant des règles d'écriture du langage. L'étudiant aura commencé à se familiariser avec les notions de classes, d'encapsulation, de collaboration et d'héritage.
P3ACCIN-AAv1 (16H): À l’issue de ce cours, l’étudiant maitrisera le codage numérique des nombres (binaire et complément à 2) et sera capable de décrire, analyser et utiliser des circuits arithmétiques (de l’additionneur simple à l’UAL). Il sera capable d’écrire les équations logiques et d’analyser le fonctionnement d’un bistable et d’une bascule, à partir de leur description (formulation textuelle, table de fonctionnement et d’évolution, chronogramme, graphe d’états,…).
P3ACCIN-AAv2 (42H): À l’issue de ce cours, l’étudiant sera capable d’utiliser une fiche technique d’un circuit séquentiel, de décrire son comportement fonctionnel et distinguer les blocs synchrones et asynchrones, afin de permettre son intégration dans un système numérique. Il maîtrisera les méthodes d’analyse et de conception de fonctions de mémorisation, de comptage et de décalage. Il sera capable de concevoir une machine à états simple conformément à un cahier des charges.
P3ADPRG-AAV1 (21H): À l'issue de cet enseignement, une personne ayant étudié est capable d'écrire un programme simple qui respecte les exigences du langage Rust, en utilisant des fonctionnalités de bibliothèques, à partir d'éléments de documentation et d'exemples préalablement fournis.
P3ADBDD-AAv3 (16H): A l'issue de la formation en BDR, à partir de besoins exprimés par un client, les étudiants savent CONCEVOIR de façon structurée une base de données relationnelles satisfaisant ces besoins. Cette conception reposera sur les formalismes vus en cours (Entité-Association, UML).
P4PDELM-AAv1 (48H): À la fin du semestre, les étudiants seront capables :
P5ACOPT-AAv3 (13H): À la fin du cours, les étudiants sont capables de décrire et analyser le changement d’état de polarisation d’une onde électromagnétique par des instruments de polarimétrie (lames biréfringentes, polariseur rectiligne idéal, et leur combinaison).
P5ACOPT-AAv6 (16H): À la fin du cours, les étudiants sont capables de caractériser et analyser des montages interférométriques (photodétection d’un battement optique, interféromètre de Young, interféromètres de Mach-Zehnder et de Fabry-Perot, couche anti-reflet…) et d’expliquer et interpréter des phénomènes liés aux interférences (anneaux de Newton, iridescence…).
P5ACOPT-AAv7 (7.5H): À la fin du cours, les étudiants sont capables d’énoncer les principes de la diffraction, d’analyser la distribution d’intensité lumineuse due à la diffraction par diverses ouvertures (fente rectangulaire, fente circulaire, réseaux de diffraction), ainsi que de décrire les phénomènes liés à la diffraction (tache d’Airy, pouvoir de résolution limité par la diffraction…).
P5ADASA-AAV1 (20H): Modélisation, analyse et identification des SLIT. À la fin du semestre, les étudiants seront capables de :
P5AEOBJ-AAv4 (20H): À l'issue du cours OBJ, un étudiant du cinquième semestre sera capable de réaliser un diagramme de classes UML qui modélise un problème explicité (décrit en détail ou déjà implémenté) faisant intervenir les principales notions de la programmation orientée objet, dans le cadre d'exercices guidés.
P5AEOBJ-AAv6 (12H): À l'issue du cours OBJ, un étudiant du cinquième semestre sera capable de décrire les intéractions entre objets mise en oeuvres lors de la réalisation d'un cas d'utilisation au moyen d'un diagramme de séquences et/ou de communication, dans le cadre d'exercices guidés.
P5OBELM-AAv3 (13H): À la fin du semestre, les étudiants devront être capables d’expliquer clairement les phénomènes d’influence entre conducteurs potentiellement chargés, et de les appliquer aux condensateurs.
P5OCEDM-AAv4 (7H): A la fin du cours, à partir d'un système mécanique donné (dessin d'ensemble 2D ou modèle CAO 3D), l'étudiant sera capable d'analyser une transmission de puissance synchrone, en particulier:
P5OCEDM-AAv5 (7H): A la fin du cours, à partir d'un système mécanique donné (dessin d'ensemble 2D ou modèle CAO 3D), l'étudiant sera capable d'analyser une solution de guidage, en particulier:
P5ODPRG-AAv4 (12H): À l'issue du cours UML, un étudiant du cinquième semestre sera capable de réaliser un diagramme de classes UML qui modélise un problème explicité (décrit en détail ou déjà implémenté) faisant intervenir les principales notions de la programmation orientée objet, dans le cadre d'exercices guidés.
P5OFASA-AAV1 (20H): Modélisation, analyse et identification des SLIT. À la fin du semestre, les étudiants seront capables de :
P6ABDSM-AAv2 (20H): À la fin du semestre, l'étudiant de S6 sera capable de dimensionner des systèmes mécaniques incluant des objets déformables, dans le but de répondre à des problématiques de l'ingénieur en mécanique des structures. Les approches suivies incluent l'utilisation d'outils numériques avancés, et permettent d'optimiser le fonctionnement de ces objets, en travaillant sur divers paramètres comme leur géométrie, ou les propriétés physiques.
P6ACCPO-AAv4 (12H): A la fin de l’enseignement, les étudiants seront capables de comprendre un diagramme d’état-transition et d’activité. En particulier, les étudiants seront capables de mettre en application les concepts d’états, transitions et évènements d’une part et les concepts de flots de contrôles et flots de données.
P6ADASN-AAv1 (10H): Les étudiants seront capables de modéliser sous la forme d’une fonction de transfert en Z un système en boucle fermée comportant un correcteur numérique, des convertisseurs NA (avec ou sans BOZ) / AN, et un système continu à asservir.
P6ADASN-AAv4 (20H): Les étudiants seront capables de synthétiser un correcteur numérique par une méthode fréquentielle pour asservir un système SLIT à temps contenu en respectant les contraintes d’un cahier des charges. Les étudiants seront capables de valider leur correcteur avec un logiciel de simulation et de critiquer les performances obtenues en termes de
P6ADSIG-AAv3 (13H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix de la méthode de quantification et du nombre de bits du numériseur pour maximiser le rapport signal à bruit; (4) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
P6ADSIG-AAv4 (16H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de connaitre et maîtriser les facteurs déterminants (fréquence maximale, résolution en fréquence et dynamique de séparation) dans une analyse spectrale numérique (outil numérique FFT : calcul spectral à temps discret et à fréquence discrète). L’utilisation de l’analyse spectrale numérique demande à opérer des choix appropriés sur la fréquence d’échantillonnage, la durée d’observation du signal, le type de fenêtre d’apodisation et l’ajout des zéros au signal (technique du zero-padding).
P6ADSIG-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
P6OCOEM-AAv3 (9H): À la fin du cours, les étudiants sont capables de décrire et analyser le changement d’état de polarisation d’une onde électromagnétique par des instruments de polarimétrie (lames biréfringentes, polariseur rectiligne idéal, et leur combinaison).
P6OCYOPT-AAv1 (16H): À la fin du cours, les étudiants sont capables de caractériser et analyser des géométries et dispositifs interférentiels (photodétection d’un battement optique, interféromètre de Young, interféromètres de Mach-Zehnder et de Fabry-Perot, couche anti-reflet…) et leurs applications, et d’expliquer et interpréter des phénomènes liés aux interférences (anneaux de Newton, iridescence…).
P6OCYOPT-AAv2 (15H): À la fin du cours, les étudiants sont capables d’énoncer les principes de la diffraction, d’analyser la distribution d’intensité lumineuse due à la diffraction par diverses ouvertures (fente rectangulaire, fente circulaire, réseaux de diffraction), ainsi que de décrire les phénomènes liés à la diffraction (tache d’Airy, pouvoir de résolution limité par la diffraction…), et leurs conséquences et applications pratiques.
P6ODCPO-AAv3 (12H): A la fin de l’enseignement, les étudiants seront capables de comprendre un diagramme d’état-transition et d’activité. En particulier, les étudiants seront capables de mettre en application les concepts d’états, transitions et évènements d’une part et les concepts de flots de contrôles et flots de données.
P6ODBDD-AAv3 (16H): A l'issue de la formation en BDR, à partir de besoins exprimés par un client, les étudiants savent CONCEVOIR de façon structurée une base de données relationnelles satisfaisant ces besoins. Cette conception reposera sur les formalismes vus en cours (Entité-Association, UML).
P6OEASN-AAv1 (10H): Les étudiants seront capables de modéliser sous la forme d’une fonction de transfert en Z un système en boucle fermée comportant un correcteur numérique, des convertisseurs NA (avec ou sans BOZ) / AN, et un système continu à asservir.
P6OEASN-AAv4 (20H): Les étudiants seront capables de synthétiser un correcteur numérique par une méthode fréquentielle pour asservir un système SLIT à temps contenu en respectant les contraintes d’un cahier des charges. Les étudiants seront capables de valider leur correcteur avec un logiciel de simulation et de critiquer les performances obtenues en termes de
P6OESIN-AAv3 (9H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
P6OESIN-AAv4 (10H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de connaitre et maîtriser les facteurs déterminants (fréquence maximale, résolution en fréquence et dynamique de séparation) dans une analyse spectrale numérique (outil numérique FFT : calcul spectral à temps discret et à fréquence discrète). L’utilisation de l’analyse spectrale numérique demande à opérer des choix appropriés sur la fréquence d’échantillonnage, la durée d’observation du signal et l’ajout des zéros au signal (technique du zero-padding).
P6OESIN-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
P6PZZGN-AAv1 (25H): concevoir le prototype d'un système mécatronique
P6PCCPO-AAv4 (12H): A la fin de l’enseignement, les étudiants seront capables de comprendre un diagramme d’état-transition et d’activité. En particulier, les étudiants seront capables de mettre en application les concepts d’états, transitions et évènements d’une part et les concepts de flots de contrôles et flots de données.
P6PDASN-AAv1 (10H): Les étudiants seront capables de modéliser sous la forme d’une fonction de transfert en Z un système en boucle fermée comportant un correcteur numérique, des convertisseurs NA (avec ou sans BOZ) / AN, et un système continu à asservir.
P6PDASN-AAv4 (20H): Les étudiants seront capables de synthétiser un correcteur numérique par une méthode fréquentielle pour asservir un système SLIT à temps contenu en respectant les contraintes d’un cahier des charges. Les étudiants seront capables de valider leur correcteur avec un logiciel de simulation et de critiquer les performances obtenues en termes de
P6PDSIG-AAv3 (13H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix de la méthode de quantification et du nombre de bits du numériseur pour maximiser le rapport signal à bruit; (4) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
P6PDSIG-AAv4 (16H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de connaitre et maîtriser les facteurs déterminants (fréquence maximale, résolution en fréquence et dynamique de séparation) dans une analyse spectrale numérique (outil numérique FFT : calcul spectral à temps discret et à fréquence discrète). L’utilisation de l’analyse spectrale numérique demande à opérer des choix appropriés sur la fréquence d’échantillonnage, la durée d’observation du signal, le type de fenêtre d’apodisation et l’ajout des zéros au signal (technique du zero-padding).
P6PDSIG-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
P7MACE-AAv1 (5H): Schéma fonctionnel et découpage en taches du projet. À l'issue de cet enseignement, l'étudiant du septième semestre sera capable, en groupe de 4 à 5 étudiants, de produire un schéma fonctionnel et un découpage prévisionnel du travail nécessaire en taches élémentaires, pour la réalisation d'un projet d'instrumentation basé sur un microcontrôleur.
P7ESED-AAv1 (22H): Application de Robotique Mobile - A l'issue du semestre 7, l'étudiant sera capable de Réaliser une application de robotique mobile commandable à distance,
P7ETIM-AAv3 (10H): A la fin du semestre, l’étudiant sera capable de concevoir, analyser et mettre en œuvre une chaine de traitement et d’analyse d’images en réponse à un cahier des charges traduisant les besoins d’une nouvelle application de vision par ordinateur, notamment au profit de la transition énergétique. Il s’agit en particulier de :
P7RYEEA-AAv3 (30H): Etude, simulation, mesure et conception de dispositifs radiofréquences. A la fin du cours/semestre, l’étudiant sera capable de caractériser le fonctionnement d’un composant ou d’un dispositif radiofréquences au travers de simulations avec le logiciel ADS de Keysight et de mesures réalisées avec un analyseur de réseau vectoriel (VNA). Il sera capable de dimensionner des systèmes d’adaptation avec des lignes ou des éléments localisés pour des systèmes radiofréquences. Il maitrisera les principales propriétés des matrices S au travers de l’étude de quelques multipôles passifs et connaitra les notions fondamentales relatives aux antennes.
P7RYEEA-AAv4 (10H): Analyse des ondes guidées : modes, dispersion et cavités résonantes. À la fin du cours/semestre, l’étudiant sera capable de calculer la répartition spatiale des champs d’une onde guidée, d’analyser le comportement des modes de propagation dans les guides rectangulaires et coaxiaux (diagramme de dispersion, expressions de champs EM), d’évaluer l’impact de la dispersion notamment sur les vitesses de phase et de groupe, de déterminer la puissance électromagnétique transportée par un mode de propagation et de comprendre le fonctionnement d’une cavité résonante.
P7RYPHO-AAV3 (82H): Système de communication optique. À l’issue du module, l’étudiant sera capable d’identifier et utiliser des modèles décrivant les phénomènes physiques et les comportements des composants couramment utilisés dans les systèmes de communication optique. Les objectifs sont de comprendre l’architecture d’une chaîne optique répondant à un cahier des charges donné et de définir des protocoles de test, expérimentaux ou par simulation, permettant d’en analyser et valider les performances.
P8STA-AAV2 (150H): A l'issue du stage assistant ingénieur, l'étudiant sera capable, à partir d'un cahier des charges fourni, de proposer une représentation fonctionnelle (schéma bloc, UML, etc.)identifiant les problèmes scientifiques à résoudre et les solutions existantes lorsqu'elles existent.
P91CNO-AAV3 (10H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable, de dimensionner et de concevoir une chaîne de com-munication optique correspondant à un cahier des charges précis et fourni et de la vali-der au moyen de simulations avec un logiciel dédié (par exemple OptisystemTM de Op-tiwave).
P91CNO-AAV4 (20H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable d'identifier les différents blocs constitutifs d'une chaîne de transmission numérique (codeurs, émetteurs, récepteurs, canal de propagation) et de connaître le rôle et les caractéristiques principales de chaque élément. L'étudiant sera capable de comprendre l'importance du concept de l'entropie dans la transmission numérique et son lien avec la quantité d'information contenue dans un signal numérique.
P91CNO-AAV5 (20H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable de maîtriser les techniques de codage source pour compresser l'information de manière efficace, en utilisant des méthodes telles que le codage de Huffman, le codage arithmétique, le codage de Lempel-Ziv. L'étudiant sera capable de comprendre comment l'entropie peut être utilisée pour optimiser la compression des données et la transmission des signaux numériques. L'étudiant sera capable de maitriser différentes techniques de détection et de correction d'erreurs de canal, telles que les codes correcteurs d'erreurs linéaires, les codes de Hamming, les codes de Reed-Solomon, etc.
P91CNO-AAV7 (15H): L'étudiant du module CNO, à l'issue du module, sera capable d’analyser l’architecture des émetteurs récepteurs numériques. Il saura déterminer les influences de leurs composants sur les performances en termes de facteur de bruit et de non-linéarités de la chaîne d’émission/réception, pour respecter un cahier de charge d’une transmission numérique.
P91IAS-AAv6 (40H): A l'issue du module, les étudiantes et les étudiants seront capables de travailler en équipe et de manière indépendante dans la conception et l'implémentation d'un système résolvant un problème donné en utilisant des techniques d'IA appropriées de leur choix.
P91MRA-AAv6 (12.5H): À la fin du semestre, les étudiants de MRA seront capables de faire intéragir les différents modèles d'un robot (géométrique, cinématostatique et dynamique) au sein d'un programme de simulation/commande en programation haut-niveau (Scilab). Ceci inclue:
P91MRA-AAv8 (18.75H): À la fin du semestre, les étudiants de MRA seront capables d'implémenter le contrôle-commande bio-inspirée des robots mobiles à roues. ceci inclut:
P91MRA-AAv9 (18.75H): À la fin du semestre, les étudiants de MRA seront capables de synthétiser le système et les lois de contrôle-commande des robots mobiles à roues, basés modèle:
P92CRF-AAv3 (30H): Etude, simulation, mesure et conception de dispositifs radiofréquences. A la fin du cours/semestre, l’étudiant sera capable de caractériser le fonctionnement d’un composant ou d’un dispositif radiofréquences au travers de simulations avec le logiciel ADS de Keysight et de mesures réalisées avec un analyseur de réseau vectoriel (VNA). Il sera capable de dimensionner des systèmes d’adaptation avec des lignes ou des éléments localisés pour des systèmes radiofréquences. Il maitrisera les principales propriétés des matrices S au travers de l’étude de quelques multipôles passifs et connaitra les notions fondamentales relatives aux antennes.
P92CRF-AAv4 (10H): Analyse des ondes guidées : modes, dispersion et cavités résonantes. À la fin du cours/semestre, l’étudiant sera capable de calculer la répartition spatiale des champs d’une onde guidée, d’analyser le comportement des modes de propagation dans les guides rectangulaires et coaxiaux (diagramme de dispersion, expressions de champs EM), d’évaluer l’impact de la dispersion notamment sur les vitesses de phase et de groupe, de déterminer la puissance électromagnétique transportée par un mode de propagation et de comprendre le fonctionnement d’une cavité résonante.
P92MSI-AAv1 (20H): A la fin de du module MSI, un étudiant sera capable, en mettant en oeuvre les concepts de la métamodélisation, de modifier et transformer un modèle métier écrit en UML.
P92MSI-AAv2 (20H): A la fin de du module MSI, un étudiant sera capable de comprendre la notion de Design Pattern. En particulier, l'étudiants sera capable d’expliquer et de développer une solution en appliquant un ou des Design Patterns.
P92MSI-AAv5 (60H): A la fin du module optionnel de MSI, un étudiant est capable de mettre en oeuvre les ressources et les connaissances transmises par un ingénieur en activité pour initier l’utilisation d’une variété de techniques actuelles pour les systèmes d’information : spécification, virtualisation, conteneurisation, communication interprocessus, réponse à appel d’offre...
P92MSI-AAv6 (20H): A la fin du module optionnel de MSI, un étudiant est capable de démontrer qu’il a été sensibilisé aux principes de sécurité des systèmes d’informations
P95CSP-AAv4 (42H): L'étudiant du module CSP, à l'issue du module, saura concevoir l'architecture d'un circuit numérique synchrone, structurée en une unité de traitement et une unité de contrôle, éventuellement elles-mêmes hiérarchisées, correspondant à un cahier des charges fourni, avec des signaux et des blocs fonctionnels clairement identifiés et spécifiés et en minimisant le risque d'un état métastable dû à la présence éventuelle de signaux asynchrones ou de domaines d'horloges
P95REV-AAv3 (30H): Chaque étudiant est capable, en utilisant un langage de description 3d et une bibliothèque 3d, de concevoir un modèle 3d du monde spécifié et de créer un programme simulant l'exploration interactive et temps réel de ce modèle.
P95REV-AAv4 (32H): Chaque étudiant est capable de choisir pour chaque comportement spécifié un modèle d'animation adapté et de créer les modules logiciels qui les implémentent au sein d'une plate-forme de simulation.
P95REV-AAv7 (8H): les étudiants sont capables d’expliquer les besoins liés à la création d’agents virtuels conversationnels
P95REV-AAv8 (12H): Chaque élève est capable d’énumérer les étapes nécessaires à la capture de mouvement.
P10STA-AAv2 (200H): A l'issue du stage ingénieur, l'étudiant est capable, à partir d'un cahier des charges fourni, de proposer une représentation fonctionnelle (schéma bloc, UML, etc.) identifiant les problèmes scientifiques à résoudre et, pour chaque problème, par un état de l'art, identifier les solutions existantes.
P5OBELM-AAv3 (13H): À la fin du semestre, les étudiants devront être capables d’expliquer clairement les phénomènes d’influence entre conducteurs potentiellement chargés, et de les appliquer aux condensateurs.
P5OCEDM-AAv4 (7H): A la fin du cours, à partir d'un système mécanique donné (dessin d'ensemble 2D ou modèle CAO 3D), l'étudiant sera capable d'analyser une transmission de puissance synchrone, en particulier:
P5OCEDM-AAv5 (7H): A la fin du cours, à partir d'un système mécanique donné (dessin d'ensemble 2D ou modèle CAO 3D), l'étudiant sera capable d'analyser une solution de guidage, en particulier:
P5ODPRG-AAv4 (12H): À l'issue du cours UML, un étudiant du cinquième semestre sera capable de réaliser un diagramme de classes UML qui modélise un problème explicité (décrit en détail ou déjà implémenté) faisant intervenir les principales notions de la programmation orientée objet, dans le cadre d'exercices guidés.
P5OFASA-AAV1 (20H): Modélisation, analyse et identification des SLIT. À la fin du semestre, les étudiants seront capables de :
P6EDCPO-AAv3 (12H): A la fin de l’enseignement, les étudiants seront capables de comprendre un diagramme d’état-transition et d’activité. En particulier, les étudiants seront capables de mettre en application les concepts d’états, transitions et évènements d’une part et les concepts de flots de contrôles et flots de données.
P6EDBDD-AAv3 (16H): A l'issue de la formation en BDR, à partir de besoins exprimés par un client, les étudiants savent CONCEVOIR de façon structurée une base de données relationnelles satisfaisant ces besoins. Cette conception reposera sur les formalismes vus en cours (Entité-Association, UML).
P6EESIN-AAv3 (9H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable d’analyser et concevoir une chaîne de numérisation-reconstruction de signal continu analogique. Les concepts de traitement numérique du signal à mettre en pratique sont en particulier : (1) Le théorème de Shannon sur le choix de la fréquence d’échantillonnage (sur- et sous-échantillonnage) et les propriétés spectrales qui en découlent; (2) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre anti-repliement pour être à même de minimiser le bruit de recouvrement; (3) Les enjeux sur le choix des paramètres du filtre passe-bas de reconstruction (filtre interpolateur) pour restituer correctement le signal continu analogique.
P6EESIN-AAv4 (10H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de connaitre et maîtriser les facteurs déterminants (fréquence maximale, résolution en fréquence et dynamique de séparation) dans une analyse spectrale numérique (outil numérique FFT : calcul spectral à temps discret et à fréquence discrète). L’utilisation de l’analyse spectrale numérique demande à opérer des choix appropriés sur la fréquence d’échantillonnage, la durée d’observation du signal et l’ajout des zéros au signal (technique du zero-padding).
P6EESIN-AAv5 (12H): A la fin du semestre, l’étudiant doit être capable de faire l’analyse complète (réponse temporelle, réponse en fréquence, étude de stabilité, nombre de coefficients de l’équation de récurrence, nombre d’éléments de retard, graphe de fluence, sensibilité numérique et bruit de calcul) de filtre numérique de type RIF ou RII en utilisant la convolution discrète et la fonction de transfert en Z. Cette analyse devrait conduire à un choix approprié et argumenté vis-à-vis du signal à filtrer.
P6EEASN-AAv1 (10H): Les étudiants seront capables de modéliser sous la forme d’une fonction de transfert en Z un système en boucle fermée comportant un correcteur numérique, des convertisseurs NA (avec ou sans BOZ) / AN, et un système continu à asservir.
P6EEASN-AAv4 (20H): Les étudiants seront capables de synthétiser un correcteur numérique par une méthode fréquentielle pour asservir un système SLIT à temps contenu en respectant les contraintes d’un cahier des charges. Les étudiants seront capables de valider leur correcteur avec un logiciel de simulation et de critiquer les performances obtenues en termes de
P7EZZGN-AAv1 (31H): concevoir le prototype d'un système mécatronique non mobile à deux axes autopilotés et asservis
P7ECACE-AAv1 (5H): Schéma fonctionnel et découpage en taches du projet. À l'issue de cet enseignement, l'étudiant du septième semestre sera capable, en groupe de 4 à 5 étudiants, de produire un schéma fonctionnel et un découpage prévisionnel du travail nécessaire en taches élémentaires, pour la réalisation d'un projet d'instrumentation basé sur un microcontrôleur.
P7EEENT-AAv_C (0H): A l'issue du S7, l'étudiant sera capable de concevoir l'architecture d'un système technique, répondant à un cahier des charges donné en utilisant un formalisme imposé, et d'évaluer l'impact du système face à des risques et de les limiter.
P8EZZGN-AAv2 (21H): réaliser le prototype temps réel du synthétiseur sur cible microcontrôleur, intégrer la communication MIDI sur USB, et valider expérimentalement son comportement à l'aide de l'instrumentation du laboratoire
P8EADAT-AAv1 (12H): concevoir et mettre en œuvre un pipeline complet de machine learning supervisé avec scikit-learn
P8EADAT-AAv2 (14H): concevoir, entraîner et maîtriser en profondeur un réseau de neurones dense avec PyTorch
P8EADAT-AAv3 (16H): évaluer rigoureusement les performances d'un modèle, diagnostiquer les sources d'erreur, et mener à bien un projet personnel d'apprentissage supervisé de bout en bout
P8ECTIM-AAv3 (10H): A la fin du semestre, l’étudiant sera capable de concevoir, analyser et mettre en œuvre une chaine de traitement et d’analyse d’images en réponse à un cahier des charges traduisant les besoins d’une nouvelle application de vision par ordinateur, notamment au profit de la transition énergétique. Il s’agit en particulier de :
P8ECSED-AAv1 (22H): Application de Robotique Mobile - A l'issue du semestre 7, l'étudiant sera capable de Réaliser une application de robotique mobile commandable à distance,
P8EEENT-AAv_C (0H): A l'issue du S8, l'étudiant sera capable de concevoir l'architecture d'un système technique, répondant à un cahier des charges donné en utilisant en autonomie le formalisme adéquat, et d'évaluer l'impact du système face à des risques et de les limiter.
S9FISEA_SCR-AAv1 (30H): A la fin du cours/semestre, l’étudiant sera capable de caractériser le fonctionnement d’un composant ou d’un dispositif radiofréquences actif et/ou passif au travers de mesures réalisées avec un analyseur de réseau vectoriel (VNA) ou de simulations avec le logiciel ADS de Keysight.
S9FISEA_SCR-AAv3 (15H): À la fin du cours/semestre, les étudiant(e)s du module savent calculer les champs et l’intensité d’une onde électromagnétique se propageant dans un milieu diélectrique absorbant et dans un milieu conducteur.
S9FISEA_SCR-AAv4 (15H): À la fin du cours/semestre, les étudiants connaissent les caractéristiques de la propagation d’une onde électromagnétique de fréquences micro-ondes dans un guide d’ondes rectangulaire métallique.
S9FISEA_IAS-AAv6 (40H): A l'issue du module, les étudiantes et les étudiants seront capables de travailler en équipe et de manière indépendante dans la conception et l'implémentation d'un système résolvant un problème donné en utilisant des techniques d'IA appropriées de leur choix.
S9FISEA_ENT-AAv_C (H): A l'issue du S9, l'étudiant est capable de concevoir un système technique répondant à un cahier des charges donné et aux enjeux environnementaux et sociétaux. Pour cela, il sera capable de définir l'architecture du système, de concevoir et dimensionner les blocs fonctionnels, de définir les tests permettant de valider les performances de la solution. Cette conception sera documentée en respectant les normes de l'entreprise et permettra la reprise du travail par un autre employé.
S10FISEA_ENT-AAv_C (0H): A l'issue du S10, l'étudiant est capable de concevoir un système technique répondant à un cahier des charges donné et aux enjeux environnementaux et sociétaux. Pour cela, il sera capable de définir l'architecture du système, de concevoir et dimensionner les blocs fonctionnels, de définir les tests permettant de valider les performances de la solution tout en évitant au mieux les implications environnementales ou sociétales négatives de la solution tout au long de son cycle de vie.