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    Couplage optimisation à convergence partielle et stratégie multiparamétrique en calcul de structures

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    Optimisation strategies on assembly design are often time expensive on industrial case. The main difficulties are due to the non-linearties of the calculation (contact, friction and gap between pieces). The computation cost can be too expensive to lead a global optimization with a large number of evaluation of the mechanical problem.In order to achieve this kind of optimization problems, this work purposes to use a two-levels models optimization strategy. THe first level is defined thanks to the construction of a metamodel which is used to lead a global optimization. On the second level, a local optimization is used on the real mechanical model thanks to the results got from the first level.Two main tools are used in this work. The first one is the multiparametric LaTIn method which enables to reduce drastically the computational time for solving several similar mechanical assembly design problems. The other tool is the one which is the most developped in this work is the constrcution of multi-fidelty surrogate models. Indeed, the LaTIn method in an iterative method, so it is possible to define an error indicator which can be used as a level of convergence of the calculation. The construction of multi-fidelity metamodels has for particularity to incorpore several kind of information which are named as "totally converged" if the calculation has been converged and "partially converged" if the calculation has been stopped premarturly.Different multi-fidĂ©lity methods have been investigated in this work on several mechnaical examples in the aim to define the most performant. Industrial case test are trated in this thesis.In order to achieve this kind of optimization problems with an acceptable computational time, this work propose to use a two-levels model optimization strategy based on two main tools: (1) the multiparametric strategy based on the LaTIn method that enables to reduce significantly the computational time for solving many similar mechanical assembly problems and (2) a cokriging metamodel built using responses and gradients computed by the mechanical solver on few sets of design parameters. The metamodel provides very inexpensive approximate responses of the objective function and it enables to achieve a global optimisation and to obtain the global optimum. The cokriging metamodel was reviewed in detail using analytical test functions and some mechanical benchmarks. The quality of the approximation and the building cost were compared with classical kriging approach. Moreover, a complete study of the multiparametric strategy was proposed using many mechanical benchmarks included many kinds and numbers of design parameters. The performance in term of computational time of the whole optimisation process was illustrated.Dans le cadre de calcul des assemblages de structures, les bureaux d'Ă©tudes sont Ă  l'heure actuelle encore limitĂ©s dans la possibilitĂ© de mener des travaux d'optimisation. En effet, la rĂ©solution numĂ©rique des assemblages nĂ©cessite la mise en Ɠuvre de mĂ©thodes capables de prendre en compte diffĂ©rents types de non-linĂ©aritĂ©s (frottement, contact et jeux entre piĂšces). Le coĂ»t de calcul associĂ© Ă  ces mĂ©thodes est gĂ©nĂ©ralement trop important pour mener une optimisation globale nĂ©cessitant un trop grand nombre d'Ă©valuations. Afin de pallier Ă  ce problĂšme, ce travail s'appuie sur une dĂ©marche d'optimisation Ă  deux niveaux de modĂšles. Le premier niveau d'optimisation consiste Ă  la crĂ©ation d'un mĂ©tamodĂšle sur lequel est effectuĂ© une optimisation globale. Le second niveau d'optimisation consiste Ă  mener Ă  bien une optimisation locale sur le modĂšle mĂ©canique rĂ©el. Cette optimisation locale s'appuie sur les rĂ©sultats trouvĂ©s au premier niveau. Deux outils sont principalement utilisĂ©s au cours de cette thĂšse. Tout d'abord les simulations numĂ©riques sont rĂ©alisĂ©es Ă  l'aide de la mĂ©thode LaTIn multiparamĂ©trique qui assure la rĂ©duction des temps de calcul associĂ©s aux multiples rĂ©solutions du problĂšme mĂ©canique. L'autre outil plus largement dĂ©veloppĂ© au cours de ce travail s'appuie sur la construction de mĂ©tamodĂšles multi-fidĂ©litĂ©. En effet, la mĂ©thode LaTIn est une mĂ©thode de calcul itĂ©rative, il est alors possible d'avoir accĂšs Ă  un indicateur d'erreur servant de niveau de convergence pour les diffĂ©rents calculs numĂ©riques effectuĂ©s. La construction de mĂ©tamodĂšles multi-fidĂ©litĂ© a pour particularitĂ© de pouvoir incorporĂ© diffĂ©rentes sources d'informations qui sont dans ce travail dites "totalement convergĂ©" lorsqu'un calcul est effectuĂ© Ă  convergence et "partiellement convergĂ©" lorsqu'un calcul est stoppĂ© avant convergence. DiffĂ©rentes mĂ©thodes multi-fidĂ©litĂ© sont testĂ©es dans ce travail sur plusieurs exemples mĂ©caniques afin de dĂ©terminer les plus performantes. Deux cas industriels sont Ă©galement traitĂ©s

    Coupling partially converged data and a multiparametric strategy for the optimization of assemblies

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    Dans le cadre de calcul des assemblages de structures, les bureaux d'Ă©tudes sont Ă  l'heure actuelle encore limitĂ©s dans la possibilitĂ© de mener des travaux d'optimisation. En effet, la rĂ©solution numĂ©rique des assemblages nĂ©cessite la mise en Ɠuvre de mĂ©thodes capables de prendre en compte diffĂ©rents types de non-linĂ©aritĂ©s (frottement, contact et jeux entre piĂšces). Le coĂ»t de calcul associĂ© Ă  ces mĂ©thodes est gĂ©nĂ©ralement trop important pour mener une optimisation globale nĂ©cessitant un trop grand nombre d'Ă©valuations. Afin de pallier Ă  ce problĂšme, ce travail s'appuie sur une dĂ©marche d'optimisation Ă  deux niveaux de modĂšles. Le premier niveau d'optimisation consiste Ă  la crĂ©ation d'un mĂ©tamodĂšle sur lequel est effectuĂ© une optimisation globale. Le second niveau d'optimisation consiste Ă  mener Ă  bien une optimisation locale sur le modĂšle mĂ©canique rĂ©el. Cette optimisation locale s'appuie sur les rĂ©sultats trouvĂ©s au premier niveau. Deux outils sont principalement utilisĂ©s au cours de cette thĂšse. Tout d'abord les simulations numĂ©riques sont rĂ©alisĂ©es Ă  l'aide de la mĂ©thode LaTIn multiparamĂ©trique qui assure la rĂ©duction des temps de calcul associĂ©s aux multiples rĂ©solutions du problĂšme mĂ©canique. L'autre outil plus largement dĂ©veloppĂ© au cours de ce travail s'appuie sur la construction de mĂ©tamodĂšles multi-fidĂ©litĂ©. En effet, la mĂ©thode LaTIn est une mĂ©thode de calcul itĂ©rative, il est alors possible d'avoir accĂšs Ă  un indicateur d'erreur servant de niveau de convergence pour les diffĂ©rents calculs numĂ©riques effectuĂ©s. La construction de mĂ©tamodĂšles multi-fidĂ©litĂ© a pour particularitĂ© de pouvoir incorporĂ© diffĂ©rentes sources d'informations qui sont dans ce travail dites "totalement convergĂ©" lorsqu'un calcul est effectuĂ© Ă  convergence et "partiellement convergĂ©" lorsqu'un calcul est stoppĂ© avant convergence. DiffĂ©rentes mĂ©thodes multi-fidĂ©litĂ© sont testĂ©es dans ce travail sur plusieurs exemples mĂ©caniques afin de dĂ©terminer les plus performantes. Deux cas industriels sont Ă©galement traitĂ©s.Optimisation strategies on assembly design are often time expensive on industrial case. The main difficulties are due to the non-linearties of the calculation (contact, friction and gap between pieces). The computation cost can be too expensive to lead a global optimization with a large number of evaluation of the mechanical problem.In order to achieve this kind of optimization problems, this work purposes to use a two-levels models optimization strategy. THe first level is defined thanks to the construction of a metamodel which is used to lead a global optimization. On the second level, a local optimization is used on the real mechanical model thanks to the results got from the first level.Two main tools are used in this work. The first one is the multiparametric LaTIn method which enables to reduce drastically the computational time for solving several similar mechanical assembly design problems. The other tool is the one which is the most developped in this work is the constrcution of multi-fidelty surrogate models. Indeed, the LaTIn method in an iterative method, so it is possible to define an error indicator which can be used as a level of convergence of the calculation. The construction of multi-fidelity metamodels has for particularity to incorpore several kind of information which are named as "totally converged" if the calculation has been converged and "partially converged" if the calculation has been stopped premarturly.Different multi-fidĂ©lity methods have been investigated in this work on several mechnaical examples in the aim to define the most performant. Industrial case test are trated in this thesis.In order to achieve this kind of optimization problems with an acceptable computational time, this work propose to use a two-levels model optimization strategy based on two main tools: (1) the multiparametric strategy based on the LaTIn method that enables to reduce significantly the computational time for solving many similar mechanical assembly problems and (2) a cokriging metamodel built using responses and gradients computed by the mechanical solver on few sets of design parameters. The metamodel provides very inexpensive approximate responses of the objective function and it enables to achieve a global optimisation and to obtain the global optimum. The cokriging metamodel was reviewed in detail using analytical test functions and some mechanical benchmarks. The quality of the approximation and the building cost were compared with classical kriging approach. Moreover, a complete study of the multiparametric strategy was proposed using many mechanical benchmarks included many kinds and numbers of design parameters. The performance in term of computational time of the whole optimisation process was illustrated

    Gallia Narbonensis from below? Possibilities and challenges

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    Qu’est-ce qu’un ArlĂ©sien ordinaire ?

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    Qu’est-ce qu’un ArlĂ©sien ordinaire ?

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    La vie religieuse Ă  Arles sous le Haut-Empire

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    Les inscriptions latines de la ville d’Arles forment un ensemble trĂšs riche. Il s’est encore accu ces derniĂšres annĂ©es grĂące Ă  la publication de documents inĂ©dits, notamment de nature sacrĂ©e (comme les dĂ©dicaces des ministres des Lares de Trinquetaille, ou l’autel du GĂ©nie et la statue de Neptune du corps des lĂ©nunculaires dĂ©couverts dans le RhĂŽne, par exemple). L’équipe des Inscriptions latines de Narbonnaise a rĂ©cemment dĂ©cidĂ© de faire de cette colonie romaine l’un de ses terrains de recherche prioritaire. La synthĂšse locale ici proposĂ©e participe de cette relance des ILN Arles. Son intĂ©rĂȘt tient d’abord Ă  la diversitĂ© religieuse mise au jour. Les inscriptions d’Arles Ă©clairent, en effet, des contextes cultuels distincts, Ă  la fois publics et privĂ©s. Aux cĂŽtĂ©s des cultes organisĂ©s par les autoritĂ©s de la colonie, les inscriptions commĂ©morent les actes accomplis par de nombreux particuliers, agissant parfois dans un cadre familial ou associatif. Dans la sphĂšre publique, comme dans la sphĂšre privĂ©e, les acteurs religieux s’intĂšgrent Ă  un large Ă©ventail de conditions : des notables titulaires de sacerdoces civiques Ă  des esclaves probablement impliquĂ©s dans l’économie portuaire, en passant par plusieurs prĂȘtresses

    Qu’est-ce qu’un ArlĂ©sien ordinaire ?

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    Le mobilier : Ă©pigraphie

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    MétamodÚles à gradients et multiniveaux de fidélité pour l'optimisation d'assemblages

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    National audienceL’intégration de l’optimisation dans le processus de conception de structures industrielles complexes est confrontée aux coûts de calculs. Dans le cadre des stratégies d’optimisation multiniveaux basées sur des métamodèles, ce travail vise à proposer une méthode de construction de métamodèles couplant d’une part la prise en compte des gradients des fonctions objectifs et d’autre part la prise en compte des données de calculs partiellement convergés. L’application au dimensionnement d’assemblage avec contact frottant illustre les gains en temps de calculs
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