Mechatronic systems are highly integrated devices, with elements from mechanical, electrical, software and control engineering. It is thus necessary to ensure a streamlined design process to reduce development time and cost. Consequently, this thesis researches on the issue of late stages redesigns in mechatronics. The late stages redesigns may occur due to problems while integrating the different components and subsystems. Two causes of these redesigns are unpredicted negative interactions between the elements of the system, and inadequate performance due to uncertainties.

To deal with the issue of negative interactions, this thesis first suggests a modeling method that enables to identify and assess negative dependencies early during the design process. It is shown that the modeling method can be efficiently used to detect dependencies that would be detrimental to the system’s performance and which may require more design effort. Then, based on this modeling method, an index representing the total level of negative dependencies present within the system is proposed. The index is shown to be able to predict decrease of performance due to the negative dependencies and can thus be used as a valuable criterion during decision making. Finally, a modeling method to handle concurrently positive and negative dependencies is suggested. This modeling method is shown to have an impact on the currently existing complexity metrics and should thus allow to better represent the reality of the design.

Furthermore, to deal with the issue of uncertainties affecting the performance of the system, this thesis proposes a design methodology using fuzzy numbers. First, it is shown that fuzzy numbers can be used to model and simulate the uncertain behavior of mechatronic systems while being computationally efficient. Then a robust design methodology is presented and shown to be effective in optimizing a mechatronic system while reducing the uncertainties in the performance. Furthermore, based on the use of fuzzy numbers in the modeling of the mechatronic system, it is shown that it is possible to determine the stability of the device under uncertainties. Finally, a fully integrated robust design methodology is presented, which consider both control and design parameters selection, and which can be used to mitigate late stages redesigns due to improper performance.

In sum, this thesis investigates and suggests multiple integrated design solutions to mitigate late stages redesigns in the mechatronic design process.

Les systèmes mécatronique combinent des éléments issus du génie mécanique, électrique, contrôle et logiciel. Due à la nature multi-domaine de ces systèmes, il est nécessaire de s’assurer d’un processus de conception optimal afin de réduire le temps et le cout de développement. De ce fait, cette thèse s’intéresse aux boucles de re-conception tard durant le processus de développement. Ces boucles peuvent être causé entre autres par des interactions négatives qui affectent la performance et l’intégration des composantes et sous-systèmes et l’incertitude dans les paramètres du système.

Premièrement, cette thèse propose une nouvelle méthode de modélisation qui permet d’identifier et d’évaluer les dépendances durant les phases initiales de conception. Cette méthode est ensuite utilisée dans la création d’un index qui permet de représenter le niveau total de dépendances négative du système. L’index est ensuite utilisé dans l’évaluation multicritère, ce qui permet de choisir des systèmes étant plus faciles à concevoir. Finalement, une méthode de modélisation qui permet de considérer de façon concurrente les dépendance positive et négative est présenté.

Par la suite, cette thèse propose d’utiliser les nombres flous afin de traiter l’incertitude des paramètres. En premier lieu, la thèse montre que les nombres flous peuvent être utilisé afin de simuler le comportement d’un système mécatronique sujet à de l’incertitude. De plus, une méthode de conception utilisant la simulation floue est proposée afin de concevoir les systèmes mécatronique de façon robuste. De plus, les nombres floues permettent de déterminer la stabilité du système, ce qui permet le développement d’une méthodologie de conception robuste totalement intégré, qui considère à la fois l’aspect physique et contrôle du système.