Integration des reseaux de neurones dans la conception et l'optimisation des structures mecaniques

par ASSAD KALLASSY

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Jean-Luc Marcelin.

Soutenue en 1998

à Grenoble 1 .

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  • Résumé

    L'optimisation des structures et systemes mecaniques utilise essentiellement des methodes d'optimisation se basant sur un calcul de sensibilite. Ces methodes requierent une mise en uvre delicate et risquent de tomber sur des optima locaux. D'autres methodes a strategie de recherche aleatoire, comme les algorithmes genetiques, sont simples a manipuler mais demandent un nombre prohibitif de calculs de la fonction objectif. Ces inconvenients s'accentuent lorsqu'on applique ces methodes conjointement a une analyse mecanique par elements finis, tres couteuse en temps de calcul. Notre strategie de recherche consiste a remplacer les fonctions objectifs et les fonctions contraintes d'un probleme d'optimisation par la reponse approximative d'un reseau de neurones (rn), classiquement le preceptron multi-couches. Cependant l'utilisation du pmc est jusqu'a present empirique. Ce travail consiste essentiellement a construire une nouvelle architecture (na) de rn suivant un raisonnement mathematique constructif. La na permet de determiner automatiquement le nombre de neurones du reseau pour que l'approximation atteigne une precision fixee par l'utilisateur. Cette na est bien adaptee a notre fin : l'optimisation apres approximation. Elle est capable de determiner tous les optima de la fonction objectif apres la phase d'apprentissage. L'extension de la na au cas des variables discretes s'est revelee efficace. Elle se base sur l'identification des schemas types les plus determinants dans l'evaluation de la valeur objective. L'optimisation par utilisation des rn permet d'economiser enormement de temps de calcul. Elle peut etre qualifiee de strategie d'optimisation globale. Elle se montre robuste pour des problemes d'optimisation multi-objectifs ou multidisciplinaires. Finalement, elle se tourne resolument vers une approche c. A. O dediee a l'etude de nombreux systemes mecaniques complexes. L'application de cette strategie a de multiples exemples mecaniques temoigne de son efficacite.


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  • Détails : 180 P.
  • Annexes : 85 REF.

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