Méthodes innovantes pour l'optimisation sous-incertitudes à faible coût de calcul pour les problèmes industriels

par Mickaël Rivier

Projet de thèse en Mathématiques appliquées et calcul scientifique

Sous la direction de Pietro Congedo.

Thèses en préparation à Bordeaux , dans le cadre de École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde) , en partenariat avec Institut de mathématiques de Bordeaux (laboratoire) depuis le 23-01-2018 .


  • Résumé

    La thèse vise à développer des méthodes innovantes pour l'optimisation sous incertitudes, qui seront appliquées en entreprise au design de système sous variabilités des paramètres géométriques et environnementaux. Ces méthodes doivent coupler les analyses d'incertitudes et le processus d'optimisation de manière à rendre le coût de calcul industrialisable. Ce type d'étude permettra la réduction des marges industrielles amenant la sous-optimalité des systèmes tout en préservant la fiabilité de ces derniers.

  • Titre traduit

    Innovative methods for low-cost optimization under uncertainty for industrial problems


  • Résumé

    The aim of the PhD is the development of innovative methods for optimization under uncertainty, which will be applied to the design of systems under geometrical and environmental variability. These methods must couple the uncertainty analysis and optimization process in order to keep the computational cost manageable. This kind of study allow the reduction of industrial margins, which induces suboptimality, while preserving system's reliability.