Contribution à l'optimisation en conception préliminaire de produit

The optimization in product design is a high added-value activity. This is all the more important when it is performed at the early stages of the design process. The work presented in this thesis is placed in this context. It proposes adapted decision making tools in preliminary design following two criteria: whether or not the model contains functionals, and whether it takes into considerations the uncertainties. A method based on interval arithmetic and constraint propagation allowing to perform deterministic global optimization is introduced. This method allows handling optimization models without functionals and without considering uncertainties. A reformulation that permits to improve the algorithm convergence is introduced. A stochastic optimization method based on particular swarms is introduced in order to handle higher dimensional problems. A new constraint handling mechanism is introduced and tested on engineering problems. This algorithm has also been extended to design problems with ordinary differential equations constraints. In order to consider uncertainties, a robust optimization method is introduced. It combines a stochastic optimization method with an uncertainty propagation method called PoV. An extension of PoV to models involving functionals is introduced.L'optimisation en conception de produit constitue une activité à forte valeur ajoutée en entreprise. Ceci est d'autant plus important qu'elle est appliquée dans les premières phases du processus de conception. Les travaux dans cette thèse se placent dans ce contexte et proposent des outils adaptés d'aide à la décision en pré-dimensionnement de produits suivant deux critères: présence ou non de fonctionnelles dans le modèle, prise en compte ou non des incertitudes dans le modèle. Une méthode à base de calcul d'intervalles et de propagation de contraintes qui permet de faire de l'optimisation déterministe est introduite. Cette méthode permet de traiter les modèles d'optimisation sans fonctionnelles et sans prise en compte d'incertitudes. Une reformulation qui permet d'améliorer la convergence de l'algorithme est introduite. Une méthode d'optimisation stochastique à base d'essaims particulaires est présentée pour traiter les modèles de plus grande dimension. Un nouveau mécanisme de gestion de contraintes est introduit. Cet algorithme a aussi été étendu pour traiter les problèmes de conception en présence de contraintes du type équations différentielles. Afin de traiter les incertitudes dans les modèles, une méthode d'optimisation robuste est présentée. Elle combine un algorithme d'optimisation stochastique avec une méthode de propagation d'incertitude (PoV). Cette méthode de propagation d'incertitude est étendu aux modèles incluant des fonctionnelles

Contribution to optimization in product's preliminary design

L'optimisation en conception de produit constitue une activité à forte valeur ajoutée en entreprise. Ceci est d'autant plus important qu'elle est appliquée dans les premières phases du processus de conception. Les travaux dans cette thèse se placent dans ce contexte et proposent des outils adaptés d'aide à la décision en pré-dimensionnement de produits suivant deux critères: présence ou non de fonctionnelles dans le modèle, prise en compte ou non des incertitudes dans le modèle. Une méthode à base de calcul d'intervalles et de propagation de contraintes qui permet de faire de l'optimisation déterministe est introduite. Cette méthode permet de traiter les modèles d'optimisation sans fonctionnelles et sans prise en compte d'incertitudes. Une reformulation qui permet d'améliorer la convergence de l'algorithme est introduite. Une méthode d'optimisation stochastique à base d'essaims particulaires est présentée pour traiter les modèles de plus grande dimension. Un nouveau mécanisme de gestion de contraintes est introduit. Cet algorithme a aussi été étendu pour traiter les problèmes de conception en présence de contraintes du type équations différentielles. Afin de traiter les incertitudes dans les modèles, une méthode d'optimisation robuste est présentée. Elle combine un algorithme d'optimisation stochastique avec une méthode de propagation d'incertitude (PoV). Cette méthode de propagation d'incertitude est étendu aux modèles incluant des fonctionnelles.The optimization in product design is a high added-value activity. This is all the more important when it is performed at the early stages of the design process. The work presented in this thesis is placed in this context. It proposes adapted decision making tools in preliminary design following two criteria: whether or not the model contains functionals, and whether it takes into considerations the uncertainties. A method based on interval arithmetic and constraint propagation allowing to perform deterministic global optimization is introduced. This method allows handling optimization models without functionals and without considering uncertainties. A reformulation that permits to improve the algorithm convergence is introduced. A stochastic optimization method based on particular swarms is introduced in order to handle higher dimensional problems. A new constraint handling mechanism is introduced and tested on engineering problems. This algorithm has also been extended to design problems with ordinary differential equations constraints. In order to consider uncertainties, a robust optimization method is introduced. It combines a stochastic optimization method with an uncertainty propagation method called PoV. An extension of PoV to models involving functionals is introduced

Interval global optimization using reformulation and contractor

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Robust Analysis towards Robust Optimization in Engineering Design

LGEP 2011 ID = 771International audienc

Particle Swarm Optimization for solving engineering problems: a new constraint-handling mechanism

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Particle Swarm Optimization for solving engineering problems: a new constraint-handling mechanism

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The electromagnetic actuator design problem: an adapted interval global optimization algorithm

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Interval-based global optimization in engineering using model reformulation and constraint propagation

Available online 20 November 2011International audienceThis paper deals with the preliminary design problem when the product is modeled as an analytic model. The analytic models based method aims to use mathematical equations to address both multi-physic and economic characteristics of a product. The proposed approach is to convert the preliminary design problem into a global constrained optimization problem. The objective is to develop powerful optimization methods enough to handle complex analytical models. We propose to adapt an approach to solve this problem based on interval analysis, constraint propagation and model reformulation. In order to understand the optimization algorithm used for engineering design problems, some basic definitions and properties of interval analysis are introduced. Then, the basic optimization algorithms for both unconstrained and constrained problems are introduced and illustrated. The next section introduces the reformulation technique as main accelerating device. An application of the reformulation device and its global optimization algorithm on the optimal design of electrical actuators is presented

Parallelized approaches to solve the capacitated lot-sizing problem with lost sales and setup times

International audienceMulti-item lot-sizing problems faced in industrial contexts are often too large to be directly solved by standard optimization solvers. To this purpose, parallelization approaches are very useful to transform the single resolution of a complex problem into the resolution of smaller independent sub-problems, leading to much smaller computational times. We first motivate and propose new practically relevant instances for the Capacitated Lot-Sizing Problem (CLSP) with lost sales, setup times and target ending inventory. Two ways of paralleli-zing the problem are then introduced. A first approach is based on a Lagrangian relaxation of the item binding capacity constraints. We show that the problem linked to each item can be solved in polynomial time. A second approach uses a parallelized version of Relax-And-Fix and Fix-and-Optimize heuristics where, instead of optimizing the time intervals in chronological order at each iteration, different time intervals are optimized in parallel. The best interval is picked according to various strategies and is fixed for the following iterations