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Algorithme intelligent d'optimisation d'un design structurel de grande envergure
RÉSUMÉ
L’implémentation d’un système automatisé d’aide à la décision en design et
d’optimisation structurelle peut donner un avantage significatif à toute industrie oeuvrant
dans le domaine du design de pièces mécaniques. En effet, en fournissant des idées de
solutions au designer ou en améliorant les solutions existantes pendant qu’il n’est pas au
travail, ce système lui permet de réduire le temps de conception, ou encore d’explorer
davantage de possibilités de design dans un même délai de réalisation.
Cette thèse présente une approche originale permettant l’automatisation d’un processus
de design basée sur le raisonnement par cas (RPC), mieux connu sous l’appellation
« Case-Based Reasoning » ou CBR.
Cette approche a été développée avec l’optique de nécessiter le moins de ressources
possible pour l’entretien et le fonctionnement du système. Elle nécessite toutefois une
quantité appréciable de ressources lors de l’implémentation, et convient par conséquent
davantage aux problèmes de design de grande envergure pour lesquels on envisage Ă
moyen terme de répondre à plusieurs ensembles de spécifications différentes.
Dans un premier temps, le processus de RPC utilise une banque de données contenant
toutes les solutions antérieures connues aux problèmes de design similaires. Ensuite, une
sélection de solutions de la banque de données est choisie en comparant les
spécifications actuelles du problème avec celles des solutions antérieures. Un réseau de
neurones substitut est alors utilisé pour produire une solution en adaptant les solutions
antérieures aux spécifications actuelles.
Les solutions émergeant du RPC servent ensuite à générer chacune un îlot de solutions
initiales pour un algorithme génétique oeuvrant lors de la phase de raffinement du
processus.----------ABSTRACT
The implementation of an automated decision support system in the field of design and
structural optimisation can give a significant advantage to any industry working on
mechanical designs. Indeed, by providing solution ideas to a designer or by upgrading
existing design solutions while the designer is not at work, the system may reduce the
project cycle time, or allow more time to produce a better design.
This thesis presents a new approach to automate a design process based on Case-Based
Reasoning (CBR), in combination with a new genetic algorithm named Genetic
Algorithm with Territorial core Evolution (GATE).
This approach was developed in order to reduce the operating cost of the process.
However, as the system implementation cost is quite expensive, the approach is better
suited for large scale design problem, and particularly for design problems that the
designer plans to solve for many different specification sets.
First, the CBR process uses a databank filled with every known solution to similar
design problems. Then, the closest solutions to the current problem in term of
specifications are selected. After this, during the adaptation phase, an artificial neural
network (ANN) interpolates amongst known solutions to produce an additional solution
to the current problem using the current specifications as inputs.
Each solution produced and selected by the CBR is then used to initialize the population
of an island of the genetic algorithm. The algorithm will optimise the solution further
during the refinement phase
Neural Network Supported Adaptation in Case-based Reasoning
Abstract: This paper describes a system, which integrates Neural Network (NN) models into adaptation circle of Case-based Reasoning (CBR) system. Neural Network supported adaptation can predict one or more attributes for adaptation, which can not be estimated by application of general or domain specific rules. This improvement ease CBR users in performing adaptation process to their existing case bases. 1