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Visual objects made of multiple views, e.g., dashboards and small multiples, are taking the scene in information communication and visual patterns design, but still vague are the studies that try to abstract away from characterizing them at the level of their single charts, and rather focus on their structural characteristics and the resulting interactions with their multi-view ensemble seen as a whole. In this paper, we are proposing this unified view through a multi-dimensional wheel, on the strand of Cairo’s wheel made for infographics, devised for the identification, the analysis, and the evaluation of design patterns for multiple views.

In the last decades, very great research and development efforts have been made to develop and promote electric vehicles (EVs). Most efforts have been made to further develop the power engine of these vehicles and batteries technologies. However, one of the major obstacles to the large deployment of EVs is the uncertainty of drivers to get a suitable and vacant place at a charging station (CS). In this manuscript, we focus on the charging process modelling using formal approaches based on discrete event system tools namely (max,+) algebra and Petri nets. In addition, an optimization approach based on linear programming is proposed to optimally assign and reroute EVs to the suitable CSs and schedule their charging operations. In order to predict, manage and handle charging needs of EVs, a dedicated model based on a predictive function is introduced. The aim is to predict the average charging rate and time while considering the inter-arrival of charging requests and the state of charging of EVs. Using this approach, charging operations could be planned while minimizing waiting times of EVs and avoiding queuing situations within CSs. Simulation results showed that the proposed approaches allow assigning adequately and optimally EVs to CSs while satisfying all process constraints., Au cours des dernières décennies, de grands efforts en recherche et développement ont été faits pour développer et promouvoir les véhicules électriques (VEs). La plupart de ces recherches portent essentiellement sur le développement des moteurs électriques de ces véhicules et des technologies de batteries de recharge. Cependant, un des obstacles majeurs pour le déploiement des VEs à grande échelle réside dans l'incertitude d’assister et de guider les conducteurs de ce type de véhicule d’une façon appropriée pour atteindre les stations de recharge tout en satisfaisant leurs souhaits (points de recharge disponibles, moins d’attente possible, proposition d’autres points d’intérêts : restaurant, shopping, etc.). Afin de remédier à ce manque, nous proposons dans ce travail de thèse une approche distribuée et adaptative orientée modèles pour la gestion de l'énergie pour la recharge des VEs. Pour ce faire, nous nous somme focalisés sur la modélisation des processus de recharge en utilisant une approche formelle basée sur des outils de systèmes à événements discrets, à savoir l'algèbre (max, +) et les réseaux de Petri. Les modèles développés ont permis d’étudier, d’analyser et d’évaluer le comportement du système de recharge. De plus, une approche d'optimisation basée sur la programmation linéaire est proposée afin d’affecter et d’orienter d'une façon optimale les VEs vers les stations de recharge appropriées et ordonnancer leurs opérations de recharge. Afin de prédire le taux et la durée de recharge moyens des VEs compte tenu des dates d’arrivée des demandes de recharge et l'état de recharge de chaque véhicule, une approche dédiée basée sur une fonction prédictive est proposée. En utilisant cette approche, les opérations de recharge pourraient être planifiées en minimisant les temps d'attente des VEs au sein des stations de recharge et en assurant un taux de recharge acceptable pour chaque demande. Les résultats d’analyse et de simulations obtenus ont montré que les approches de modélisation, d’optimisation et de prédiction proposées permettent d’affecter de façon adéquate et optimale les VEs aux stations de recharge tout en satisfaisant toutes les contraintes du processus de recharge.

In the last decades, very great research and development efforts have been made to develop and promote electric vehicles (EVs). Most efforts have been made to further develop the power engine of these vehicles and batteries technologies. However, one of the major obstacles to the large deployment of EVs is the uncertainty of drivers to get a suitable and vacant place at a charging station (CS). In this manuscript, we focus on the charging process modelling using formal approaches based on discrete event system tools namely (max,+) algebra and Petri nets. In addition, an optimization approach based on linear programming is proposed to optimally assign and reroute EVs to the suitable CSs and schedule their charging operations. In order to predict, manage and handle charging needs of EVs, a dedicated model based on a predictive function is introduced. The aim is to predict the average charging rate and time while considering the inter-arrival of charging requests and the state of charging of EVs. Using this approach, charging operations could be planned while minimizing waiting times of EVs and avoiding queuing situations within CSs. Simulation results showed that the proposed approaches allow assigning adequately and optimally EVs to CSs while satisfying all process constraints., Au cours des dernières décennies, de grands efforts en recherche et développement ont été faits pour développer et promouvoir les véhicules électriques (VEs). La plupart de ces recherches portent essentiellement sur le développement des moteurs électriques de ces véhicules et des technologies de batteries de recharge. Cependant, un des obstacles majeurs pour le déploiement des VEs à grande échelle réside dans l'incertitude d’assister et de guider les conducteurs de ce type de véhicule d’une façon appropriée pour atteindre les stations de recharge tout en satisfaisant leurs souhaits (points de recharge disponibles, moins d’attente possible, proposition d’autres points d’intérêts : restaurant, shopping, etc.). Afin de remédier à ce manque, nous proposons dans ce travail de thèse une approche distribuée et adaptative orientée modèles pour la gestion de l'énergie pour la recharge des VEs. Pour ce faire, nous nous somme focalisés sur la modélisation des processus de recharge en utilisant une approche formelle basée sur des outils de systèmes à événements discrets, à savoir l'algèbre (max, +) et les réseaux de Petri. Les modèles développés ont permis d’étudier, d’analyser et d’évaluer le comportement du système de recharge. De plus, une approche d'optimisation basée sur la programmation linéaire est proposée afin d’affecter et d’orienter d'une façon optimale les VEs vers les stations de recharge appropriées et ordonnancer leurs opérations de recharge. Afin de prédire le taux et la durée de recharge moyens des VEs compte tenu des dates d’arrivée des demandes de recharge et l'état de recharge de chaque véhicule, une approche dédiée basée sur une fonction prédictive est proposée. En utilisant cette approche, les opérations de recharge pourraient être planifiées en minimisant les temps d'attente des VEs au sein des stations de recharge et en assurant un taux de recharge acceptable pour chaque demande. Les résultats d’analyse et de simulations obtenus ont montré que les approches de modélisation, d’optimisation et de prédiction proposées permettent d’affecter de façon adéquate et optimale les VEs aux stations de recharge tout en satisfaisant toutes les contraintes du processus de recharge.

In this paper the consolidate identification of faults, distinguished as transient or permanent/intermittent, is approached. Transient faults discrimination has long been performed in commercial systems: threshold-based techniques have been practice for several years for this purpose. The present work aims to contribute to the usefulness of the count-and-threshold scheme, through the analysis of its behaviour and the exploration of its effects on the system. To this goal, the scheme is mechanized as a device named /spl alpha/-count, endowed with a few controllable parameters. /spl alpha/-count tries to balance between two conflicting requirements: to keep in the system those components that have experienced just transient faults; and to remove quickly those affected by permanent or intermittent faults. Analytical models are derived, allowing detailed study of /spl alpha/-count's behaviour; the actual evaluation, in a range of configurations, is performed by standard tools, in terms of the delay in spotting faulty components and the probability of improperly blaming correct ones.