Optimisation Fiabiliste - Prise en Compte des Tests Futurs et Approche par Systèmes Multi-Agent
Auteur / Autrice : | Diane Villanueva |
Direction : | Rodolphe Le Riche, Raphael T. Haftka |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mécanique et Ingénierie |
Date : | Soutenance le 13/05/2013 |
Etablissement(s) : | Saint-Etienne, EMSE en cotutelle avec Université de Floride |
Ecole(s) doctorale(s) : | ED SIS 488 |
Jury : | Président / Présidente : Stan Uryasev |
Examinateurs / Examinatrices : Rodolphe Le Riche, Raphael T. Haftka, Stan Uryasev, Natalia Alexandrov, Eduardo de Cursi Souza, Bhavani Sankar, Jean-Pierre Georgé, Gauthier Picard | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Natalia Alexandrov, Eduardo de Cursi Souza |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Les premières étapes d'une conception fiabiliste impliquent la formulation de critères de performance et de contraintes de fiabilité d'une part, et le choix d'une représentation des incertitudes d'autre part. Force est de constater que, le plus souvent, des aspects de performance ou de fiabilité conditionnant la solution optimale ne seront pas connus ou seront négligés lors des premières phases de conception. De plus, les techniques de réduction des incertitudes telles que les tests additionnels et la reconception ne sont pas pris en compte dans les calculs de fiabilité initiaux. Le travail exposé dans ce manuscrit aborde la conception optimale de systèmes sous deux angles : 1) le compromis entre performance et coût généré par les tests supplémentaires et les reconceptions et, 2) l'identification de multiples solutions optimales (dont certaines locales) en tant que stratégie contre les erreurs initiales de conception. Dans la première partie de notre travail, une méthodologie est proposée pour estimer l'effet sur la performance et le coût d'un produit d'un test supplémentaire et d'une éventuelle reconception. Notre approche se base, d'une part, sur des distributions en probabilité des erreurs de calcul et des erreurs expérimentales et, d'autre part, sur une rêgle de reconception a priori. Ceci permet d'estimer a posteriori la probabilité et le coût d'un produit. Nous montrons comment, à travers le choix de politiques de prochain test et de re-conception, une entreprise est susceptible de contrôler le compromis entre performance et coût de développement.Dans la seconde partie de notre travail, nous proposons une méthode pour l'estimation de plusieurs solutions candidates à un problème de conception où la fonction coût et/ou les contraintes sont coûteuses en calcul. Une approche pour aborder de tels problèmes est d'utiliser un métamodèle, ce qui nécessite des évaluations de points en diverses régions de l'espace de recherche. Il est alors dommage d'utiliser cette connaissance seulement pour estimer un optimum global. Nous proposons une nouvelle approche d'échantillonnage à partir de métamodèles pour trouver plusieurs optima locaux. Cette méthode procède par partitionnement adaptatif de l'espace de recherche et construction de métamodèles au sein de chaque partition. Notre méthode est testée et comparée à d'autres approches d'optimisation globale par métamodèles sur des exemples analytiques en dimensions 2 à 6, ainsi que sur la conception d'un bouclier thermique en 5 dimensions.