This book is devoted to the most used methodologies for performance evaluation: simulation using specialized software and mathematical modeling. An important part is dedicated to the simulation, particularly in its theoretical framework and the precautions to be taken in the implementation of the experimental procedure. These principles are illustrated by concrete examples achieved through operational simulation languages ​​(OMNeT ++, OPNET). Presented under the complementary approach, the mathematical method is essential for the simulation. Both methodologies based largely on the theory of probability and statistics in general and particularly Markov processes, a reminder of the basic results is also available.

La simulation est largement utilisée dans de nombreux domaines de la science et de l’ingénierie. Du côté de l’industrie, les constructeurs emploient la simulation d’une part en amont de la fabrication, pour explorer l’espace de conception et d’autre part en aval, pour observer, évaluer et, à des fins commerciales, comparer leurs produits avec ceux de la concurrence. Le monde de la recherche a aussi recours à la simulation pour explorer un espace de conception plus vaste et évaluer quantitativement les innovations proposées. En informatique, l’architecture des ordinateurs et des processeurs est depuis longtemps grande utilisatrice de simulateurs. L’évaluation quantitative des futurs processeurs est difficile, si ce n’est impossible aujourd’hui, sans simulation. Les industriels consacrent plusieurs mois, voire plusieurs années selon la complexité du produit à élaborer, de conception, de simulation et d’analyse de différents aspects comme la consommation d’énergie, la performance, la vitesse de fonctionnement avant toute réalisation dans le silicium. La simulation permet ainsi un gain de temps et de coûts essentiels pour permettre aux fabricants de suivre un rythme de production correspondant à la fois aux attentes des clients et aux contraintes imposées par les progrès de la concurrence. Un simulateur est nettement plus lent et moins précis que le système qu’il simule. Il offre néanmoins toutes les informations que l’on souhaite, dont certaines qui sont difficile à récupérer du système simulé lui-même. Compte tenu de la grande évolutivité des produits dans le monde des composants numériques, les simulateurs se doivent d’être rapidement adaptables. L’objectif de cette thèse est de présenter, au sein de l’environnement de simulation UNISIM développé par le consortium du même nom, le simulateur OoOSIM conçu et réalisé par notre équipe de recherche DALI. La version actuelle d’OoOSIM bénéficie d’une méthodologie de conception des composants simulés facilitant la duplication d’unités. Cette méthodologie, la vectorisation des modules, est notre contribution. Nos expériences, dont les résultats sont rapportés ici, montrent que sans application de la vectorisation, la simulation d’un processeur multi-coeur devient très gourmande en temps de calcul dès lors que le nombre de cœurs augmente, même de façon modeste. Elles montrent aussi que la vectorisation permet de simuler dans des temps raisonnables des processeurs ayant un nombre de cœurs bien au-delà de ce que proposent les produits d’aujourd’hui.

For every weapons system being developed, the U.S. Department of Defense (DOD) must make a critical decision: Should the system go forward to full-scale production? The answer to that question may involve not only tens of billions of dollars but also the nation's security and military capabilities. In the milestone process used by DOD to answer the basic acquisition question, one component near the end of the process is operational testing, to determine if a system meets the requirements for effectiveness and suitability in realistic battlefield settings. Problems discovered at this stage can cause significant production delays and can necessitate costly system redesign. This book examines the milestone process, as well as the DOD's entire approach to testing and evaluating defense systems. It brings to the topic of defense acquisition the application of scientific statistical principles and practices.

La simulation des flux tient, dans les études de conception de systèmes une place prépondérante. Cependant, la plupart des études ne prend en compte qu'un contexte donné (i.e. un environnement). Or, cet environnement peut changer. Ainsi, les très bonnes performances obtenues sur un environnement peuvent être détériorées si celui-ci évolue. Il est donc important de prendre en compte ces changements éventuels lors de l'évaluation des solutions, pour concevoir des systèmes performants et robustes. Dans ce travail, nous nous intéressons à la notion de robustesse, présentons plusieurs approches de la littérature, leurs intérêts et leurs limites. Nous proposons un cadre conceptuel et une démarche méthodologique pour aborder ce type d'étude. Nous suggérons l'utilisation de plusieurs autres méthodes comme les treillis de Galois ou l'analyse de risque ainsi qu'une nouvelle approche basée sur des courbes de références. Enfin, plusieurs applications industrielles illustrent ces approches

Explores and brings together the existent body of knowledge on building performance analysis Shortlisted in the CIBSE 2020 Building Performance Awards Building performance is an important yet surprisingly complex concept. This book presents a comprehensive and systematic overview of the subject. It provides a working definition of building performance, and an in-depth discussion of the role building performance plays throughout the building life cycle. The book also explores the perspectives of various stakeholders, the functions of buildings, performance requirements, performance quantification (both predicted and measured), criteria for success, and the challenges of using performance analysis in practice. Building Performance Analysis starts by introducing the subject of building performance: its key terms, definitions, history, and challenges. It then develops a theoretical foundation for the subject, explores the complexity of performance assessment, and the way that performance analysis impacts on actual buildings. In doing so, it attempts to answer the following questions: What is building performance? How can building performance be measured and analyzed? How does the analysis of building performance guide the improvement of buildings? And what can the building domain learn from the way performance is handled in other disciplines? Assembles the current body of knowledge on building performance analysis in one unique resource Offers deep insights into the complexity of using building performance analysis throughout the entire building life cycle, including design, operation and management Contributes an emergent theory of building performance and its analysis Building Performance Analysis will appeal to the building science community, both from industry and academia. It specifically targets advanced students in architectural engineering, building services design, building performance simulation and similar fields who hold an interest in ensuring that buildings meet the needs of their stakeholders.

This book develops and illustrates a comprehensive, multi-level framework for the evaluation of industrial research and development (R&D) activities and the measurement of their performance. The framework encompasses a set of hierarchical, interrelated levels at which R&D evaluation and performance measurement could be undertaken. This enlightening book focuses on the single industrial firm to study performance measurement of R&D functions, projects and individual researchers or engineers. It also addresses R&D evaluation from the point of view of financial markets, with a focus on the relationship between R&D investments and the value of the traded firm. The book broadens tin scope to study the role of technology platforms as R&D coordination mechanisms and also looks at the evaluation of R&D policies. This book will be warmly welcomed by researchers and postgraduate students in disciplines concerned with innovation management, technology policy, and finance who wish to gain an updated overview of R&D evaluation and performance measurement as well as exploring different units of analysis.