Дисертації з теми "Optimisation de concepts multidisciplinaires"

De nos jours, un intérêt significatif et croissant pour améliorer les processus de conception de véhicules s'observe dans le domaine de l'optimisation multidisciplinaire grâce au développement de nouveaux outils et de nouvelles techniques. Concrètement, en conception aérostructure, les variables aérodynamiques et structurelles s'influencent mutuellement et ont un effet conjoint sur des quantités d'intérêt telles que le poids ou la consommation de carburant. L'optimisation multidisciplinaire se présente alors comme un outil puissant pouvant effectuer des compromis interdisciplinaires.Dans le cadre de la conception aéronautique, le processus multidisciplinaire implique généralement des variables de conception mixtes, continues et catégorielles. Par exemple, la taille des pièces structurelles d'un avion peut être décrite à l'aide de variables continues, le nombre de panneaux est associé à un entier et la liste des sections transverses ou le choix des matériaux correspondent à des choix catégoriels. L'objectif de cette thèse est de proposer une approche efficace pour optimiser un modèle multidisciplinaire boîte noire lorsque le problème d'optimisation est contraint et implique un grand nombre de variables de conception mixtes (typiquement 100 variables). L'approche d'optimisation bayésienne utilisée consiste en un enrichissement séquentiel adaptatif d'un métamodèle pour approcher l'optimum de la fonction objectif tout en respectant les contraintes.Les modèles de substitution par processus gaussiens sont parmi les plus utilisés dans les problèmes d'ingénierie pour remplacer des modèles haute fidélité coûteux en temps de calcul. L'optimisation globale efficace est une méthode heuristique d'optimisation bayésienne conçue pour la résolution globale de problèmes d'optimisation coûteux à évaluer permettant d'obtenir des résultats de bonne qualité rapidement. Cependant, comme toute autre méthode d'optimisation globale, elle souffre du fléau de la dimension, ce qui signifie que ses performances sont satisfaisantes pour les problèmes de faible dimension, mais se détériorent rapidement à mesure que la dimension de l'espace de recherche augmente. Ceci est d'autant plus vrai que les problèmes de conception de systèmes complexes intègrent à la fois des variables continues et catégorielles, augmentant encore la taille de l'espace de recherche. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes pour réduire de manière significative le nombre de variables de conception comme, par exemple, des techniques d'apprentissage actif telles que la régression par moindres carrés partiels. Ainsi, ce travail adapte l'optimisation bayésienne aux variables discrètes et à la grande dimension pour réduire le nombre d'évaluations lors de l'optimisation de concepts d'avions innovants moins polluants comme la configuration hybride électrique "DRAGON"
Nowadays, there has been significant and growing interest in improving the efficiency of vehicle design processes through the development of tools and techniques in the field of multidisciplinary design optimization (MDO). In fact, when optimizing both the aerodynamics and structures, one needs to consider the effect of the aerodynamic shape variables and structural sizing variables on the weight which also affects the fuel consumption. MDO arises as a powerful tool that can perform this trade-off automatically. The objective of the Ph. D project is to propose an efficient approach for solving an aero-structural wing optimization process at the conceptual design level. The latter is formulated as a constrained optimization problem that involves a large number of design variables (typically 700 variables). The targeted optimization approach is based on a sequential enrichment (typically efficient global optimization (EGO)), using an adaptive surrogate model. Kriging surrogate models are one of the most widely used in engineering problems to substitute time-consuming high fidelity models. EGO is a heuristic method, designed for the solution of global optimization problems that has performed well in terms of quality of the solution computed. However, like any other method for global optimization, EGO suffers from the curse of dimensionality, meaning that its performance is satisfactory on lower dimensional problems, but deteriorates as the dimensionality of the optimization search space increases. For realistic aircraft wing design problems, the typical size of the design variables exceeds 700 and, thus, trying to solve directly the problems using EGO is ruled out. In practical test cases, high dimensional MDO problems may possess a lower intrinsic dimensionality, which can be exploited for optimization. In this context, a feature mapping can then be used to map the original high dimensional design variable onto a sufficiently small design space. Most of the existing approaches in the literature use random linear mapping to reduce the dimension, sometimes active learning is used to build this linear embedding. Generalizations to non-linear subspaces are also proposed using the so-called variational autoencoder. For instance, a composition of Gaussian processes (GP), referred as deep GP, can be very useful. In this PhD thesis, we will investigate efficient parameterization tools to significantly reduce the number of design variables by using active learning technics. An extension of the method could be also proposed to handle mixed continuous and categorical inputs using some previous works on low dimensional problems. Practical implementations within the OpenMDAO framework (an open source MDO framework developed by NASA) are expected

L'optimisation multicritère consiste à choisir, en présence de critères multiples, une (des) alternative(s) parmi un nombre infini d'alternatives qui varient généralement dans un domaine continu. Depuis une trentaine d'années, le domaine de l'optimisation multicritère connaît une évolution importante. Cette évolution s'est traduite par le développement d'un grand nombre de méthodes. La multitude des méthodes d'optimisation multicritère est perçue comme une richesse incontestable de ce domaine. D'ailleurs, certains la justifient par la diversité des problèmes ainsi que par l'existence de différentes approches de résolution possibles et légitimes de ces problèmes. Cependant, ce phénomène révèle aussi des faiblesses certaines. En effet, la plupart de ces méthodes manquent de fondements axiomatisés, et il est difficile de choisir la méthode à appliquer face à une situation donnée. Le travail présenté dans ce mémoire propose une approche axiomatisée d'optimisation multicritère. Cette approche est fondée sur des concepts tels que l'efficacité partielle qui sont motivés et justifiés par des interprétation intelligibles. Elle est Robuste par rapport aux paramètres utilisés, opérationnelle, et évolutive. Elle peut être utilisée dans la résolution de différentes situations multicritères tels que les problèmes comportant des critères nombreux et incommensurables et les problèmes de décisions publiques.

With current electronic designs becoming more versatile and mobile, applications that were wired and bulky before have now seen a great reduction in size and increase in portability. However, the issue is that the scaling down in size and cost of electronics has far outpaced the scaling up of energy density in batteries. Therefore, a great deal of research has been carried out to search for alternative power sources that can replace or enhance the conventional battery. Energy harvesting (also known as energy scavenging) is the process whereby ambient energy is captured and stored. The ambient energy here refers to energy that is pre-existing in nature, and is self-regenerating and has extended life time from a battery. After reviewing many possible energy scavenging methods, the conversion of ambient vibrations to electricity is chosen as a method for further research. There are plenty of different methods to transform ambient vibration to electricity, but in this research only piezoelectric and electromagnetic conversions are pursued. In order to harvest the most energy with the harvesting device, the harvester’s fundamental mode must be excited. However, this is not always possible due to fluctuations in the frequency of the vibration source. By being able to change the natural frequencies of the device, the harvester could be more effective in capturing ambient energy. In this thesis, the behaviour of the various types of energy sources is studied and the obtained information is later used to generate a vibration signal for subsequent simulation and experiments. A converter based on a piezoelectric bimorph is investigated. The resultant outputs from the design are compared to the model and the analysis is presented. The mechanical strain distributions on the beam’s surface for five different geometric structures are compared and discussed. This is followed by a discussion of the feasibility of improving the strain distribution by changing the beam’s depth (height) along the cantilever beam length. Lastly, a novel frequency tuning method, which involves applying a different effective electrical damping in different quadrants of the oscillating cycle, is proposed. The results of this analysis are presented, along with experimental results that indicate that the behaviour of the system can be changed over a limited range by changing the effective electrical damping during the oscillation cycle.

Since the birth of commercial aviation, the applications and benefits of aircraft have grown immensely. This, in perfect synchrony with the average increase of purchasing power of the society, has rocketed the number of aircraft flying the skies. This increase comes at a cost, both in environmental and airspace capacity aspects. This thesis works towards the alleviation of the issues caused by the high number of flights, proposing concepts and mechanisms to safely increase the airspace capacity whilst minimising the environmental impact of aviation. This incredibly complex and neverending pursuit is omnipresent in the literature. One promising topic is the four dimensional (4D) trajectory optimisation with higher levels of automation. The research in this PhD thesis proposes an integrated framework for trajectory optimisation, trajectory prediction and parameter estimation, with which new air traffic management concepts can be assessed. This framework has the flexibility to optimise trajectories ranging from a free-flight to a very strict route structure, from a complete freedom at the vertical profile to a specific adherence to flight levels, etc. The 4D optimisation strategy results in a trajectory that complies with the scenario characteristics, which minimises a given functional objective such as the operational cost, time, fuel, etc. Furthermore, the same framework is used in a novel strategy to perform adaptive trajectory prediction (with conformance monitoring), and to estimate unknown parameters of an aircraft. To resolve this problem, an optimal control problem is formulated and converted into a non-linear programming (NLP) problem with direct collocation methods, and numerically resolved by an NLP solver. A comprehensive software architecture is presented, taking benefit from the best of two worlds to enable the flexibility and genericity of the developed optimisation framework: an object-oriented software coding language (C++) and a very powerful algebraic modelling language (GAMS). Based on this optimisation framework, the thesis produces operationally relevant results, demonstrating that the framework can cope with a variety of problems, and contributing to the ultimate goal of safely increasing airspace capacity and air traffic efficiency. Illustrative examples are presented focussed on the departure phase within a terminal manoeuvring area. First, an assessment of the efficiency of required times of arrival as a ways to increase air traffic capacity is presented, providing results on the cost in terms of fuel and time of imposing these time requirements within a TMA (which can get to surprisingly low figures), and its effectiveness for traffic separation. Second, the implementation of an aircraft separation methodology is presented, where an intruder trajectory is predicted and the ownship calculates its own optimal trajectory that deviates from it. A conformance monitoring strategy is implemented to ensure that the separation is maintained throughout the flight, acknowledging deviations, and reacting accordingly. Third, the prediction of the intruder trajectory is enhanced by the estimation of an equivalent mass using known past states. An impressive accuracy is achieved early after the beginning of the flight. Finally, the implementation of a multi-aircraft separation strategy is presented, where multiple aircraft are simultaneously optimised in the same optimisation problem, all whilst maintaining separation between them. The complexity of the alignment of aircraft coordinates for a fair comparison is tackled from a novel perspective. Conclusively, the different strategies for aircraft separation are compared, and quite surprisingly the best results for each strategy are quite similar. Indeed, the increase in operational cost that the different strategies present (when compared to the individual optimal trajectory) is negligible and alledgedly better than the current air traffic control separation paradigm.
Des del naixement de l’aviació comercial, les aplicacions i beneficis dels avions han crescut immensament. Això, en perfecta sincronia amb l’augment mitjà del poder adquisitiu de la societat, ha augmentat el nombre d’avions que volen pel cel. Aquest augment comporta, tanmateix, un cost, tant en aspectes mediambientals com en la capacitat de l’espai aeri. Aquesta tesi és concebuda per treballar en l’alleujament dels problemes que resulten de l’elevat nombre de vols, proposant nous conceptes i mecanismes per augmentar la capacitat de l’espai aeri amb seguretat i alhora minimitzar l’impacte ambiental de l’aviació. Aquesta recerca, complexa però extremadament necessària, és la protagonista d’una gran quantitat de treballs científics publicats. Des de la propulsió, fins a les aerostructures i la gestió del transit aeri, avui en dia es dedica un gran esforç a la reducció de l’impacte ambiental, així com a l’augment de la seguretat i la capacitat de l’espai aeri. Un tema prometedor és la introducció de nous conceptes d’operació que aprofiten al màxim l’optimització de trajectòries en les quatre dimensions (4D) i nivells d’automatització més elevats, tant per a sistemes de bord com de terra. Conceptes com ara operacions de perfil vertical continu són cada cop més utilitzats en el dia a dia. També, la reducció de la distancia recorreguda dels avions mitjançant rutes més directes esdevé una realitat com més va més evident. Per tal d’abastar un àmbit més ampli, els sistemes embarcats i de terra hauran d’esser actualitzats. És per això que s’hauria d’explorar minuciosament la quantificació dels beneficis esperats per als nou conceptes que es proposin, abans d’introduir-los a escala local o global. La investigació d’aquesta tesi doctoral proposa un sistema integrat per a l’optimització de trajectòries, la predicció, i l’estimació de paràmetres, amb el qual es poden avaluar nous conceptes de gestió del trànsit aeri. Aquest sistema té la flexibilitat d’optimitzar trajectòries que van des d’un vol lliure (free-flight) fins a una estructura de ruta molt estricta, des d’una llibertat completa al perfil vertical fins a una adhesió especifica als nivells de vol, etc. La definició d’escenaris és prou genèrica com per permetre una àmplia varietat de tipologies de vol, fases de vol, fases de rendiment, restriccions al llarg de la trajectòria, entre molts altres aspectes. L’estratègia d’optimització 4D d´ona com a resultat una trajectòria que no només compleix les característiques del vol (i de l’entorn configurat), sinó que també minimitza un objectiu funcional determinat, com ara el cost operatiu, el temps, el combustible, etc. I com ja s’ha mencionat breument, aquesta mateixa estratègia d’optimització s’adapta lleugerament per presentar una innovadora estratègia per realitzar prediccions de trajectòria adaptativa (amb monitoratge de conformitat) i per estimar paràmetres crucials inicialment desconeguts d’un avió. Per resoldre un problema tan complex, es formula un problema de control òptim i es converteix en un problema de programació no lineal (NLP) amb mètodes de col·locació directa. Aquest problema es resol numèricament mitjançant un programari de resolució de problemes NLP i se n’extreuen els resultats per a l’anàlisi. Es presenta una arquitectura de programari integral, aprofitant el millor de dos mons: un llenguatge de programació orientat a objectes (C++) i un llenguatge matemàtic algèbric molt potent (GAMS). La interacció entre aquests dos mons permet la flexibilitat i la genericitat del sistema d’optimització desenvolupat A partir d’aquest sistema d’optimització, els diferents capítols de la tesi produeixen resultats operatius rellevants. Això no només demostra que el sistema pot fer front a una gran varietat de problemes, sinó que també contribueix a l’objectiu final d’augmentar de forma segura la capacitat de l’espai aeri i l’eficiència del transit aeri. Es presenten diferents casos d’ ´ us i exemples il·lustratius centrats en enlairaments dins l’àrea de maniobra terminal (TMA). Concretament, quatre etapes formen aquesta part de la tesi. Primer, es presenta una avaluació de l’eficiència dels temps requerits d’arribada (RTA) com a forma d’augmentar la capacitat del transit aeri. Aquest estudi proporciona resultats sobre el cost en termes de combustible i temps d’imposar aquests requisits de temps dins d’una TMA (que pot arribar a xifres sorprenentment baixes). A més, mostra com d’efectiva pot ser aquesta estratègia per a la separació del transit. En segon lloc, es presenta la implementació d’una metodologia de separació d’avions mitjançant el sistema d’optimització. En ella, una aeronau (l’aeronau) genera una predicció de trajectòria d’un avio extern amb qui preveu tenir un conflicte proper (l’intrús). Seguidament, l’aeronau calcula la seva pròpia trajectòria òptima que es desvia d’aquella predita de l’intrús. S’implementa una estratègia de control de la conformitat per assegurar que la separació es mantingui durant tot el vol, reconeixent les desviacions i reaccionant en conseqüència. En tercer lloc, la predicció de la trajectòria intrusa es veu millorada per l’estimació d’una massa equivalent mitjançant estats passats coneguts (el deixant). Com era d’esperar, com més llarg sigui aquest deixant, millor serà l’estimació de la massa. Tanmateix, s’aconsegueix una precisió impressionant molt poc després de l’inici del vol. Finalment, es presenta la implementació d’una estratègia de separació de múltiples aeronaus. En aquesta formulació, s’optimitzen simultàniament les trajectòries de diversos avions dins el mateix problema d’optimització, mantenint la separació entre ells. La complexitat de l’alineació temporal de les coordenades d’avions per a una comparació justa s’aborda des d’una perspectiva innovadora. En conclusió, es comparen les diferents estratègies de separació d’avions i, sorprenentment, els millors resultats de cada estratègia són força similars. De fet, l’augment del cost operatiu que presenten les diferents estratègies (en comparació amb la trajectòria òptima individual) és insignificant i sempre millor que el paradigma actual de separació del control de trànsit aeri.

Structures and material combinations, tailored for multiple purposes, are within the reach of vehicle manufacturers. Besides reducing the environmental impact of the transportation sector these multi-functional structures can reduce costs, such as development, manufacturing and maintenance, and at the same time offer improved comfort to the passengers. This thesis sets out to develop multi-functional design algorithms and evaluate concepts for future composite high speed train car bodies with the objective of optimising the amount of mass needed to fulfil all functions of the structure. In a first step complete composite car bodies were developed, optimised and evaluated based on global stiffness requirements and load cases. The knowledge gained in this step was used as requirements for the strength and stiffness of panels during the continued development of the multi-functional optimisation which, besides strength and stiffness, later also considers sound transmission, thermal insulation, geometric restrictions, manufacturability and fire safety. To be able to include fire safety in the analysis, a method for simulating the high temperature response of layered composite structures was needed, and developed. Significant weight reductions are proven when utilising carbon fibre in the load carrying structure of the vehicle, on component level as high as 60%. Structures can be made significantly thinner when using the algorithms developed in this thesis and wall thickness is reduced by 5-6 cm. Analysis carried out and extensive literature surveys also suggest significant cost savings in manufacturing, maintenance and use-phase, even thou the raw material cost can be significantly higher as compared to the conventional steel or aluminium alternatives. Results from drive cycle simulations showed that the benefit, with respect to reduced energy consumption, is in the range of 0.5-0.8% per reduced weight percentage, comparable to both automotive and air applications. The algorithms and methods established in this thesis can be directly applied for the development and analysis of future high speed train car bodies.

QC 20130521

Les machines agricoles doivent être conçues pour être optimales, fiables et résistantes à la rupture par fatigue. L'approche déterministe de la conception ne garantit pas ces exigences, elle est néanmoins traditionnellement appliquée pour la conception de machines agricoles. Cela est dû à la difficulté de modéliser la nature stochastique des forces agissant sur les machines agricoles, en particulier les machines de labour, car elles fonctionnent dans un environnement irrégulier et dans des conditions de fonctionnement variables. Le principal objectif de cette thèse est de développer un cadre général pour la conception de machines agricoles, en intégrant les outils d'optimisation, de fiabilité et de fatigue. En cela, nous visons à proposer une alternative à l'approche déterministe. Tout d'abord, cette thèse propose des méthodes et des modèles pour modéliser la variabilité des forces durant le labour en prenant en compte à la fois la variabilité des paramètres du système de labour et de rupture du sol. Deuxièmement, sur la base des méthodes d'optimisation fiabiliste et d'analyse de la fatigue, nous proposons des méthodologies pour la conception de machines agricoles. Tout au long de la thèse, les approches développées sont appliquées à la conception de la dent d'un chisel.

Nous vivons dans un monde où le besoin d’efficacité s’impose de plus en plus. Ce besoin s’exprime dans différents domaines, allant de l’industrie à la médecine en passant par la surveillance environnementale. Engendrées par cette demande, de nombreuses méthodes d’optimisation « modernes » également appelées « métaheuristiques » sont apparues ces quarante dernières années. Ces méthodes se basent sur des raisonnements probabilistes et aléatoires et permettent la résolution de problèmes pour lesquels les méthodes d’optimisation « classiques » également appelées « méthodes déterministes » ne permettent pas l’obtention de résultats dans des temps raisonnables. Victimes du succès de ces méthodes, leurs concepteurs doivent aujourd’hui plus que jamais répondre à de nombreuses problématiques qui restent en suspens : « Comment évaluer de manière fiable et rapide les solutions proposées ? », « Quelle(s) méthode(s) choisir pour le problème étudié ? », « Comment paramétrer la méthode utilisée ? », « Comment utiliser une même méthode sur différents problèmes sans avoir à la modifier ? ». Pour répondre à ces différentes questions, nous avons développé un ensemble de concepts et outils. Ceux-ci ont été réalisés dans le cadre de la modélisation et la simulation de systèmes à évènements discrets avec le formalisme DEVS. Ce choix a été motivé par deux objectifs : permettre l’optimisation temporelle et spatiale de modèles DEVS existants et améliorer les performances du processus d’optimisation (qualité des solutions proposées, temps de calcul). La modélisation et la simulation de l’optimisation permettent de générer directement des propositions de paramètres sur les entrées du modèle à optimiser. Ce modèle, quant à lui, génère des résultats utiles à la progression de l’optimisation. Pour réaliser ce couplage entre optimisation et simulation, nous proposons l’intégration des méthodes d’optimisation sous la forme de modèles simulables et facilement interconnectables. Notre intégration se concentre donc sur la cohérence des échanges entre les modèles dédiés à l’optimisation et les modèles dédiés à la représentation du problème. Elle permet également l’arrêt anticipé de certaines simulations inutiles afin de réduire au maximum la durée de l’optimisation. La représentation des méthodes d’optimisation sous formes de modèles simulables apporte également un élément de réponse dans le choix et le paramétrage des algorithmes. Grace à l’usage de la simulation, différents algorithmes et paramètres peuvent être utilisés pour un même processus d’optimisation. Ces changements sont également influencés par les résultats observés et permettent une adaptation automatique de l’optimisation aux spécificités connues et/ou cachées du problème étudié ainsi qu’à ses différentes étapes de résolution. L’architecture de modèle que nous proposons a été validée sur trois problèmes distincts : l’optimisation de paramètres pour des fonctions mathématiques, l’optimisation spatialisée d’un déploiement de réseau de capteurs sans fil, l’optimisation temporisée de traitements médicaux. La généricité de nos concepts et la modularité de nos modèles ont permis de mettre en avant la facilité d’utilisation de notre outil. Au niveau des performances, l’interruption de certaines simulations ainsi que le dynamisme de l’optimisation ont permis l’obtention de solutions de qualité supérieure dans des temps inférieurs
In the world in witch we live the efficient needs are increasing in various fields like industry medecine and environnemtale monitoring. To meet this needs, many optimization methods nammed « metaheuristics » have been created over the last forty years. They are based on probabilistic and random reasoning and allow user to solve problems for witch conventional methods can not be used in acceptable computing times. Victim of their methods succes, the developers of the methods have to answer to several questions : « How can the fitness of solutions be assessed ? », « How to use the same method for several projects without change the code? », « What method will we choose for a specific problem ? », « How to parametrize algorithms ? ». To deal with this problem, we have developed a set of concepts and tools. They have been developed in the context of modeling and simulation of discrete event systems with DEVS formalism. The aims pursued are : allow temporized and spacialized optimization of existing DEVS models, improve the optimization process efficiency (quality of solutions, computing time). Modeling and simulation are used to propose parameters toward the input of problem to optimize. This one generate results used to improve the next proposed solutions. In order to combine optimization and simulation, we propose to represent the optimization method as models which can be easily interconnected and simulated. We focus on consistency of exchanges between optimization models and problem models. Our approach allows early stopping of useless simulations and reduce the computing time as a result. Modeling optimization methods in DEVS formalism also allows to autimatically choose the optimization algorithm and its parameters. Various algorithms and parameters can be used for the same problem during optimization process at different steps. This changes are influenced by collected results of problem simulation. They lead on a self adaptation to the visible or/and hidden features of the studied problem. Our models architecture has been tested on three different problems : parametric optimization of mathematical functions, spacialized optimization of a sensor network deployment, temporized optimization of a medical treatment. Genericity of our concepts and scalability of our models underline the usabily of proposed tool. Concerning performance, simulation breaks and dynamic optimization have obtained higher quality solutions in a short time

Les véhicules hybrides thermiques-électriques connaissent actuellement un essor important dans un contexte de baisse de la consommation de carburant et d’augmentation de la puissance des réseaux électriques à bord. Un moteur thermique implanté dans une chaîne de traction hybride doit répondre à des contraintes différentes de celles auxquelles il est confronté dans une chaîne de raction conventionnelle. Or, diverses évolutions du moteur thermique ont pour but l’amélioration de son fonctionnement en chaîne de raction conventionnelle, notamment en améliorant le rendement à charge partielle. Cette thèse porte sur l’étude de certaines de ces évolutions, à savoir le downsizing et la désactivation de cylindre, et de leur influence sur la consommation en véhicule hybride. Pour répondre à notre problématique, un modèle de moteur Diesel suralimenté a été développé sous GT-Power et renseigné à partir de données mesurées sur banc d’essai. Différentes adaptations ont été apportées à ce modèle de référence pour évaluer l’effet du ownsizing ou de la désactivation de cylindres. Des cartographies de rendement ont ainsi pu être générées par simulation, puis ont été intégrées dans différents modèles de véhicule complet, caractérisés par une architecture de chaîne de traction et un niveau de puissance électrique embarquée. Les consommations potentielles optimales de ces véhicules ont été évaluées à l’aide d’un algorithme d’optimisation de loi de gestion de l’énergie pour un cycle normalisé et trois cycles de conduite, dit « d’usage réel ». Le processus d’évaluation a été mené considérant trois types de chaîne de traction, neuf niveaux de puissance électrique et trois niveaux d’évolution du moteur thermique. Les valeurs de consommations obtenues ont permis d’évaluer l’apport des évolutions du moteur thermique en chaîne de traction hybride par rapport au cas de l’architecture conventionnelle
The reduction of fuel consumption and the increase of electrical power in vehicles have furthered the development of hybrid vehicle. Internal combustion engine (ICE) doesn’t meet same requirement in hybrid powertrain than in conventional powertrain. However, main improvements concerning ICE are aimed at reducing fuel consumption in conventional powertrain equipped vehicles. Question is to know if these improvements represent same advantages in conventional and hybrid architecture in terms of fuel consumption reduction. A Diesel turbocharged engine model has been developed on GT-Power according to test bed measurements. This reference model has been modified to account for different engine evolution (namely downsizing and cylinders deactivation). Computations have been lead modified engine consumption. Resulting Fuel consumption maps have been integrated in complete vehicle models, defined by different powertrain architectures and electrical power levels. Potential optimal fuel consumption have been evaluated for these vehicles with an energy management strategy optimization algorithm, considering a normalisation driving cycle and three "real use" driving cycles. Evaluation process has been issued for three powertrain types, nine electrical power levels and three engine fuel consumption maps. Results give an overview of engine improvement influence on fuel consumption in hybrid powertrain, compared to conventional powertrain

The aim of this study is the elaboration of polyamide 12 (PA12) and polydimethylsiloxane (PDMS) blends. The original concept is based on the simultaneous synthesis of polyamide and the compatibilizer by anionic polymerization during the reactive extrusion. It leads to a material composed of a continuous PA 12 phase in which the elastomer stabilized by the compatibilizer is finely dispersed. The formation mechanism of morphology is then completely different from that classically observed. The in situ reactively compatibilized polymer blends improve the mechanical properties of these materials, particularly their impact behaviour. For this purpose, a kinetic model of the two polymerizations was developed. In addition, the complete synthesis of a new macroactivator was carried out to form the compatibilizer in situ. Before the implementation of the reactive extrusion process, preliminary studies were necessary in order to study the influence of the operating conditions and the composition of the blend on the final material properties. New tools and scientific concepts were developed to obtain an optimized extrusion process. These tools, resulting from an appropriate experimentation strategy, are predictive models and algorithms of multicriteria optimization which proved to be very useful for the elaboration of these materials and the control of the corresponding processes
Ces travaux de recherche ont pour but l'élaboration des mélanges de polyamide 12 (PA12) et de polydiméthylsiloxane (PDMS), selon une démarche originale reposant sur la synthèse simultanée, par voie anionique, du polyamide et d'un compatibilisant, durant l'élaboration du mélange par extrusion réactive. Cela conduit à la structuration du matériau sous la forme d'une phase continue (PA12) au sein de laquelle l'élastomère, qui est stabilisé par le compatibilisant, est finement dispersé. Le mécanisme de formation de la morphologie est alors complètement différent de celui mis en œuvre dans les autres procédés. Les deux phases étant alors liées de manière très intime, il en résulte une amélioration remarquable des propriétés mécaniques des matériaux, en particulier leur tenue au choc. A cette fin, un modèle cinétique des deux polymérisations a été élaboré. Par ailleurs, la synthèse complète d'un nouveau macroactivateur a été réalisée pour former in situ le compatibilisant. Avant la mise en oeuvre du procédé d'extrusion réactive, des études préalables ont été nécessaires afin d'étudier l'influence des conditions opératoires et la composition du milieu sur les propriétés finales des matériaux. Pour conduire de façon optimale le procédé, des nouveaux outils et concepts scientifiques ont été élaborés. Ces outils, issus d'une expérimentation importante, sont des modèles prédictifs et des algorithmes d'optimisation multicritère qui se sont avérés très utiles pour la fabrication de ces matériaux et pour la conduite des procédés correspondants

Le monde de la machine-outil est en évolution permanente afin de répondre au marché, très réactif, des pièces usinées. De nos jours, il existe une grande demande de machines rapides à commande numérique, notamment pour l'industrie automobile. Les limites dynamiques des machines cartésiennes à architecture série ayant été atteintes, les premières machines-outils à architecture parallèle ont fait leur apparition sur le marché. Elles sont inspirées des mécanismes et des robots parallèles largement étudiés par les roboticiens au cours de ces 25 dernières années. Cette thèse, qui s'inscrit à la frontière de la robotique et du domaine de la machine-outil, propose une démarche de sélection, de modélisation, d'optimisation et de dimensionnement de machines-outils parallèles rapides. Les outils proposés sont l'établissement des modèles géométrique, cinématique et dynamique, le calcul des efforts dans les barres, de la rigidité et de l'influence des erreurs géométriques sur la précision de la machine. Cette démarche est ensuite appliquée à la résolution des cas concrets relatifs à l'usinage 3 axes et 5 axes. Une nouvelle famille de mécanismes parallèles, intermédiaire entre le robot Delta et l'Hexa, est également présentée. Cette famille possède 4 degrés de liberté, cas peu étudié à ce jour. Elle trouve des applications aussi bien dans le domaine de la robotique de manipulation (tâches de pick and place avec orientation) que dans le domaine de l'usinage 5 axes.

Les machines agricoles doivent être conçues pour être optimales, fiables et résistantes à la rupture par fatigue. L’approche déterministe de la conception ne garantit pas ces exigences, elle est néanmoins traditionnellement appliquée pour la conception de machines agricoles. Cela est dû à la difficulté de modéliser la nature stochastique des forces agissant sur les machines agricoles, en particulier les machines de labour, car elles fonctionnent dans un environnement irrégulier et dans des conditions de fonctionnement variables. Le principal objectif de cette thèse est de développer un cadre général pour la conception de machines agricoles, en intégrant les outils d'optimisation, de fiabilité et de fatigue. En cela, nous visons à proposer une alternative à l'approche déterministe. Tout d'abord, cette thèse propose des méthodes et des modèles pour modéliser la variabilité des forces durant le labour en prenant en compte à la fois la variabilité des paramètres du système de labour et de rupture du sol. Deuxièmement, sur la base des méthodes d’optimisation fiabiliste et d’analyse de la fatigue, nous proposons des méthodologies pour la conception de machines agricoles. Tout au long de la thèse, les approches développées sont appliquées à la conception de la dent d'un chisel
Agricultural machines should be designed to be optimal, reliable and have thecapacity to resist failure by fatigue. Although, the deterministic design approach does not guarantee these requirements, it is traditionally applied in the design of agricultural machines. This is due to the difficulties to model the stochastic nature of the forces acting on agricultural machines, especially the forces acting on tillage machines which work in irregular environment and under varying conditions. Therefore, the main objective of this dissertation is to develop a general framework for the design of agricultural machines by integrating the optimization, the reliability and the fatigue tools. We aim to provide an alternative to the traditional deterministic design one. First, this dissertation proposes methods and models for modeling the variability in tillage forces considering both thevariability in tillage system parameters and the soil failure. Second, based on the available methods in reliability-based design optimization and fatigue analysis approaches, itproposes methodologies for the design of agricultural machines. Throughout the dissertation, the developed approaches are applied to the design of the shack of a chisel plough

Les imperfections inhérentes aux processus et procédés de fabrication entraînent une dégradation des caractéristiques fonctionnelles, et donc de la qualité du produit. Afin d'assurer un certain niveau de qualité, la synthèse des tolérances vise à déterminer les limites acceptables des caractéristiques des pièces et des assemblages. L'allocation ou la synthèse des tolérances fonctionnelles est une importante étape du processus de conception qui se situe généralement durant la conception détaillée et impacte énormément la conception du processus de fabrication, la fabrication et le contrôle du produit. Il est donc important, lors de la détermination des tolérances fonctionnelles, de prendre en compte l'impact de celles-ci sur le coût de fabrication du produit et sur la qualité du produit. Ces deux notions (coût de fabrication et qualité du produit) sont généralement antinomiques. L'approche proposée vise à allouer les tolérances fonctionnelles qui offrent le meilleur équilibre performance fonctionnelle / coût de fabrication. Elle est basée sur l'approche par « Key Characteristics » développée par Boeing couplée avec une approche par activités inspirée de l'« Activity Based Costing » et adaptée aux besoins de la sélection et l'analyse de processus de fabrication. Afin de quantifier cet équilibre, ces travaux proposent la définition d'un indicateur de performance d'une allocation de tolérances : le coût pondéré qualité, et une solution d'optimisation discrète de l'allocation : la démarche ABTA (Activity Based Tolerance Allocation). Celle-ci a été implémentée dans plusieurs maquettes informatiques afin de valider les mécanismes et méthodes qui la constituent.

Dans l’étude de tout nouveau réacteur nucléaire, la conception de son cœur est une étape décisive. Or il s’agit d’un problème complexe, qui couple fortement la neutronique, la thermomécanique du combustible et la thermo-hydraulique. Actuellement cette conception se fait par longues itérations successives entre les différentes spécialités. Afin d’optimiser de façon plus globale et complète la conception d’un cœur, une nouvelle démarche appelée FARM (FAst Reactor Methodology) a été développée dans le cadre de la thèse. Elle consiste à établir des modèles simplifiés de neutronique, mécanique et thermo-hydraulique, sous forme analytique ou d’interpolation de calculs de codes de référence, puis à les coupler, de manière à pré-dimensionner automatiquement un cœur à partir de variables d’optimisation. Une fois ce modèle établi, on peut explorer et optimiser directement de nombreux cœurs, à partir d’algorithmes génétiques de façon à améliorer leurs performances (inventaire Plutonium en cycle, …) et leur sûreté (estimateurs de sûreté pour accidents protégés et non-protégés). Une réflexion a également due être menée pour déterminer les performances d’un cœur, ainsi que la façon de prendre en compte la sûreté. Cette nouvelle approche a été utilisée pour optimiser la conception de trois concepts de cœurs de Réacteur à Neutrons Rapides refroidi au Gaz (RNR-G). Tout d’abord, la conception du RNR-G à combustible carbure et à aiguilles en SiC a pu être optimisée. Les résultats ont permis d’une part de démontrer que le cœur de référence issu de la méthode itérative était optimal (c'est-à-dire sur le front de Pareto). D’autre part, l’optimisation a également permis de proposer de nombreux autres cœurs, où en dégradant un estimateur de sûreté ou une performance (sur lesquels des marges étaient disponibles), on améliore les autres performances. Une évolution de ce concept utilisant la nouvelle technologie du buffer, a également été modélisée dans FARM et optimisée. FARM a ainsi permis de proposer les premières images de cœur GFR carbure gainé en SiC utilisant la technologie buffer, et d’estimer leurs performances. Les résultats obtenus montrent que cette innovation permet d’atteindre des cœurs beaucoup plus performants et/ou beaucoup plus « sûrs » (plusieurs profils de cœurs étant proposés). Une troisième application de FARM a été réalisée sur un concept de GFR carbure gainé en Vanadium, où là aussi FARM a proposé les premières images de cœur. Toutefois les grandes incertitudes en jeu ne permettent pas véritablement de conclure sur les performances de ce concept, qui semble prometteur.Ainsi, la faisabilité d’une optimisation globale, couplant les différentes physiques d’un cœur de réacteur nucléaire a été démontrée. Si la méthode ainsi obtenue (FARM) est moins précise que la méthode classique, elle permet d’explorer et d’optimiser beaucoup plus rapidement (en quelques semaines au lieu de quelques mois) un grand nombre de cœurs et est parfaitement adaptée pour l’étape de préconception des cœurs de réacteurs ; d’autres études détaillées permettant ensuite d’affiner l’image de cœur retenue
In the study of any new nuclear reactor, the design of the core is an important step. However designing and optimising a reactor core is quite complex as it involves neutronics, thermal-hydraulics and fuel thermomechanics and usually design of such a system is achieved through an iterative process, involving several different disciplines. In order to solve quickly such a multi-disciplinary system, while observing the appropriate constraints, a new approach has been developed to optimise both the core performance (in-cycle Pu inventory, fuel burn-up, etc…) and the core safety characteristics (safety estimators) of a Fast Neutron Reactor. This new approach, called FARM (FAst Reactor Methodology) uses analytical models and interpolations (Metamodels) from CEA reference codes for neutronics, thermal-hydraulics and fuel behaviour, which are coupled to automatically design a core based on several optimization variables. This global core model is then linked to a genetic algorithm and used to explore and optimise new core designs with improved performance. Consideration has also been given to which parameters can be best used to define the core performance and how safety can be taken into account.This new approach has been used to optimize the design of three concepts of Gas cooled Fast Reactor (GFR). For the first one, using a SiC/SiCf-cladded carbide-fuelled helium-bonded pin, the results demonstrate that the CEA reference core obtained with the traditional iterative method was an optimal core, but among many other possibilities (that is to say on the Pareto front). The optimization also found several other cores which exhibit some improved features at the expense of other safety or performance estimators. An evolution of this concept using a “buffer”, a new technology being developed at CEA, has hence been introduced in FARM. The FARM optimisation produced several core designs using this technology, and estimated their performance. The results obtained show that this innovative feature leads to much higher performing and/or safer cores. The FARM approach has also been applied to a GFR concept using a vanadium cladding. However the large uncertainties involved do not really enable one to evaluate the performance of this promising concept.In summary, the feasibility of a global multi-disciplinary optimization has been demonstrated. Although the resulting method (FARM) is less accurate than the conventional method, it allows fast optimization and permits a large number of cores to be explored quickly, and is ideally suited for the preliminary designs studies before further refinement of the core design

Dans l'étude de tout nouveau réacteur nucléaire, la conception de son cœur est une étape décisive. Or il s'agit d'un problème complexe, qui couple fortement la neutronique, la thermomécanique du combustible et la thermo-hydraulique. Actuellement cette conception se fait par longues itérations successives entre les différentes spécialités. Afin d'optimiser de façon plus globale et complète la conception d'un cœur, une nouvelle démarche appelée FARM (FAst Reactor Methodology) a été développée dans le cadre de la thèse. Elle consiste à établir des modèles simplifiés de neutronique, mécanique et thermo-hydraulique, sous forme analytique ou d'interpolation de calculs de codes de référence, puis à les coupler, de manière à pré-dimensionner automatiquement un cœur à partir de variables d'optimisation. Une fois ce modèle établi, on peut explorer et optimiser directement de nombreux cœurs, à partir d'algorithmes génétiques de façon à améliorer leurs performances (inventaire Plutonium en cycle, ...) et leur sûreté (estimateurs de sûreté pour accidents protégés et non-protégés). Une réflexion a également due être menée pour déterminer les performances d'un cœur, ainsi que la façon de prendre en compte la sûreté. Cette nouvelle approche a été utilisée pour optimiser la conception de trois concepts de cœurs de Réacteur à Neutrons Rapides refroidi au Gaz (RNR-G). Tout d'abord, la conception du RNR-G à combustible carbure et à aiguilles en SiC a pu être optimisée. Les résultats ont permis d'une part de démontrer que le cœur de référence issu de la méthode itérative était optimal (c'est-à-dire sur le front de Pareto). D'autre part, l'optimisation a également permis de proposer de nombreux autres cœurs, où en dégradant un estimateur de sûreté ou une performance (sur lesquels des marges étaient disponibles), on améliore les autres performances. Une évolution de ce concept utilisant la nouvelle technologie du buffer, a également été modélisée dans FARM et optimisée. FARM a ainsi permis de proposer les premières images de cœur GFR carbure gainé en SiC utilisant la technologie buffer, et d'estimer leurs performances. Les résultats obtenus montrent que cette innovation permet d'atteindre des cœurs beaucoup plus performants et/ou beaucoup plus " sûrs " (plusieurs profils de cœurs étant proposés). Une troisième application de FARM a été réalisée sur un concept de GFR carbure gainé en Vanadium, où là aussi FARM a proposé les premières images de cœur. Toutefois les grandes incertitudes en jeu ne permettent pas véritablement de conclure sur les performances de ce concept, qui semble prometteur.Ainsi, la faisabilité d'une optimisation globale, couplant les différentes physiques d'un cœur de réacteur nucléaire a été démontrée. Si la méthode ainsi obtenue (FARM) est moins précise que la méthode classique, elle permet d'explorer et d'optimiser beaucoup plus rapidement (en quelques semaines au lieu de quelques mois) un grand nombre de cœurs et est parfaitement adaptée pour l'étape de préconception des cœurs de réacteurs ; d'autres études détaillées permettant ensuite d'affiner l'image de cœur retenue.

Dans cette thèse nous analysons dans quelle mesure le concept de mobilité peut être pris en compte dans la démarche d'analyse et de conception de systèmes de production. Notre apport vise à formaliser la démarche d'analyse et de conception de ce dernier, explicitant les décisions à prendre, les informations nécessaires et les critères de décision à mettre en place. Dans cet objectif, deux niveaux d'analyse ont été distingués : un niveau local concernant un site de production et un niveau global comprenant un ensemble de sites.Le premier niveau local considère un seul site de production. A ce niveau nous avons proposé une approche prenant en compte les caractéristiques du site de production. Dans notre contexte, le choix de la localisation géographique de production est imposé par le client. De ce fait, la conception du système de production doit s'adapter à cette contrainte. D'un point de vue conception, quatre questions sont abordées : (1) dans quelle mesure le concept de mobilité peut être intégré dans une démarche de conception de système de production mobile ? (2) quelles caractéristiques de l'environnement de production doivent être prises en compte ? (3) comment déterminer ce qu'il faut produire sur site ou ce qu'il serait opportun d'externaliser ? et (4) compte tenu des informations obtenues quelle est la meilleure configuration du SPM à envisager et selon quels critères de choix ? La réponse à ces questions conduit à la proposition d'une configuration du SPM adaptée pour un seul site de production.Le deuxième niveau global traite la problématique de mobilité successive multi sites. En effet, pour être rentabilisé le système de production doit être mobilisé sur plusieurs sites de production. A chaque changement de site de production, une reconfiguration du système de production s'impose en se basant sur la configuration existante (version i-1). LaThèse de Youssef BENAMAreconfigurabilité concerne d'une part l'architecture interne du système (choix des machines, recrutement de nouvelles équipes locales, etc) et d'autre part l'organisation de la chaîne d'approvisionnement du SPM (faire en interne ou externaliser, fournisseur local, etc.). A ce niveau global d'analyse, nous proposons deux modèles d'analyse : (1) un premier modèle pour l'analyse de la reconfigurabilité interne. Ce modèle d'analyse permet d'adapter le nombre de lignes de production et le nombre d'équipes en fonction d'un scénario de demande (localisations géographiques, capacité nécessaire par site). L'originalité de notre proposition consiste d'une part en l'évaluation des coûts de reconfiguration nécessaires et d'autre part l'appréciation du niveau d'adéquation de la configuration proposée avec le contexte du site de production via l'utilisation de l'indicateur de mobilité. (2) Le deuxième modèle d'analyse concerne la reconfigurabilité de la chaîne d'approvisionnement amont du SPM. Il consiste en une adaptation du modèle d'aide à la décision "faire ou faire faire" par l'intégration d'un côté de l'importance du site de production et d'un autre côté des spécificités de chaque site de production.La démarche d'analyse proposée est illustrée sur le cas industriel concernant la conception d'une usine mobile pour la fabrication et l'installation sur site de composants de centrales solaires thermodynamiques
In this thesis we analyse how the concept of mobility can be taken into account in the analysis and design of production systems. Our contribution aims to formalize the analysis and design process, explaining the decisions, the necessary information and decision criteria to be taken into account. For this purpose, two levels of analysis were distinguished: a local level concerning one production site and a global level including a set of sites.The first level considers one production site. At this level we have proposed an approach that takes into account the characteristics of the production site. In our context, the choice of the geographical location of production is imposed by the final client. Therefore, the design of the production system should be adapted to this constraint. From a design perspective, four questions are addressed: (1) To what extent the concept of mobility can be integrated into a mobile production system design approach? (2) What characteristics of the production environment must be taken into account? (3) How to determine what to produce on site or that it would be appropriate to outsource? And (4) taking into account all obtained information what is the best configuration of the mobile production system to consider and according towhich criteria? The answer to these questions led to the proposal of a configuration of SPM suitable for a single production site.The second Level of analysis addresses the problem of global mobility. In order to be profitable, the production system must be used on several production locations. every change of production location led to a need of reconfiguration of the Production System. Reconfigurability Concerns the internal architecture of the system (machine selection, recruitment News local teams, etc.) as well as the organization of the SPM supply chain. Fot this global level, we propose two analytical models: (1) the first model for the analysis of internal reconfigurability. This analysis model is used to adapt the number of production lines and the number of teams according to a production scenario (Geographical locations, necessary capacity per site). The originality of our proposal consists on the assessment of costs to support reconfiguration and the appreciation the convenience level with the context of the production site by using the mobility indicator. (2) Second model to analyse Concerns reconfigurability of the upstream supply chain of PMS. It Consists in June adaptation of the model using the decision "to do ou do" by integrating A side of the importance of the production site and another side Specifics Each of the production site.The proposed approach is illustrated on an industrial case concerning the design of a mobile manufacturing plant used to produce in-site and Install components of solar plant

Dans le contexte éco-environnemental actuel, l’Humanité est à la recherche d’alternatives pour remplacer les carburants fossiles responsables du changement climatique affectant le quotidien un peu plus chaque année. Inspiré par la Nature et le processus de la photosynthèse, un nouveau domaine à l’interface entre chimie, physique et ingénierie émergea dans les années 70 : la photosynthèse artificielle. Depuis, de nombreux systèmes catalytiques ont été rapportés mais leur intégration à l’échelle commerciale n’est pas encore d’actualité. De nombreux défis demeurent afin d’améliorer les performances, coupler les différentes réactions et s’assurer de la stabilité à long terme des dispositifs. Dans le cadre de cette thèse de doctorat, nous nous sommes attachés à explorer la chimie de coordination de complexes de ruthénium et de rhénium, omniprésents dans la littérature mais dont les propriétés peuvent être encore largement modulées par le design de nouveaux ligands. Dans un deuxième temps, les polyoxométallates, composés inorganiques à mi-chemin entre oxydes et molécules aux propriétés fascinantes, ont été recrutés pour développer des dyades covalentes, stratégie permettant de stabiliser un chromophore dans les conditions photocatalytiques.
In the current ecological and environmental context, Mankind needs to find alternative energy sources to replace fossil fuels, as their combustion is a major cause of the current global climate change affecting our daily life a bit more each year. Inspired by Nature and the photosynthetic process, a new area at the interface between chemistry, physics and engineering has emerged in the 70s: artificial photosynthesis. Since then, many catalytic systems have been reported but their integration at commercial scale has not yet been achieved. Several challenges remain to improve their performances, ensure efficient coupling between the different reactions and enhance the long-term stability of these devices. Within this doctoral thesis, we have focused on exploring the coordination chemistry of ruthenium and rhenium complexes, ubiquitous in the literature though their properties can still be vastly tuned by designing new ligands. In a different approach, polyoxometalates, which are inorganic compounds half-way between oxides and molecules with fascinating properties, were recruited to develop covalent dyads, a strategy enabling stabilization of the dye under photocatalytic conditions.

The deregulation of the electricity supply industry in New Zealand has led to an increased level of interest in the security of electricity supply to rural communities. This in turn has led to questions about sustainable alternatives to conventional methods of electricity supply. A solution may be the adoption of sustainable community sized renewable energy (RE) based distributed generation systems. However, choosing between the myriad of possibilities requires much data and analysis. An accurate analysis of electricity load and RE resource matching is normally required. In most cases, this is an expensive and time-consuming assessment. In order to minimise these costs, and yet give due consideration to stakeholder preferences and technical uncertainty, a process incorporating the economic, social, environmental, and technical aspects of sustainable design in a relatively short timeframe will be required. This study developed such a method through the integrated use of the wind atlas assessment and analysis program (WAsP), the micropower optimisation model (HOMER), and three methods of decision analysis using Logical Decisions for Windows (LDW) software, which formed the decision analysis framework, SPiRAL (Sustainable Power in Rural Areas and Locations). The efficacy of the integrated use of the software in the SPiRAL framework was tested through two analyses using electricity load and RE resource data from a case study site. The first was an analysis using a full-year of data in a multi-method decision analysis process thus setting the framework in place. A further analysis then tested the minimum monitoring time required to obtain and analyse the data for modelling meaningful results. In both analyses, the results were ranked based on stakeholder preferences between the economic, social, environmental, and technical aspects of sustainable energy systems. The clear representation of the uncertainty of the electricity loads and the RE resources was paramount in the results. The short-term analysis results differed in small ways from the full-term, but were essentially similar. This study developed a decision analysis framework that delivered transparent results in a manner likely to instil insight and confidence in them, and this would provide the decision-maker with much valuable information on which to base their decision.