A compromise definition in multiobjective multidisciplinary design optimization

10 pagesThe decomposition of a global problem into several sub-problems, that can have antagonist goals, requires to find trade-off solutions. Moreover, the sub-problems are often multi-objective optimization problem: the disciplines have several antagonist objectives to optimize simultaneously. Thus, trade-off solutions have to be found both at the discipline level and at the multidisciplinary level. One way to consider the compromise is to compute all the Pareto efficient solutions of the multi-objective problem involving all the objectives of the disciplines at the same time. The optimal solutions can then be defined as the direct product of each disciplines partial ordered set by Pareto dominance relation. Unfortunately, this definition of the compromise is not satisfying. Indeed, information about efficiency of the solutions inside each discipline is lost during the direct product. In this paper, we propose extensions of the partial ordered set defined by the Pareto dominance relation in each discipline that keeps this information. Another dominance relation over disciplines is also presented

Virtual reality: A human centered tool for improving Manufacturing

International audienceManufacturing is using Virtual Reality tools to enhance the product life cycle. Their definitions are still in flux and it is necessary to define their connections. Thus, firstly, we will introduce more closely some definitions where we will find that, if the Virtual manufacturing concepts originate from machining operations and evolve in this manufacturing area, there exist a lot of applications in different fields such as casting, forging, sheet metalworking and robotics (mechanisms). From the recent projects in Europe or in USA, we notice that the human perception or the simulation of mannequin is more and more needed in both fields. In this context, we have isolated some applications as ergonomic studies, assembly and maintenance simulation, design or training where the virtual reality tools can be applied. Thus, we find out a family of applications where the virtual reality tools give the engineers the main role in the optimization process. We will illustrate our paper by several examples where virtual reality interfaces are used and combined with optimization tools as multi-agent systems

Vers une notion de compromis en optimisation multidisciplinaire multiobjectif

Les problèmes de conception complexes rencontrés dans les domaines de l'aéronautique, du naval ou de l'automobile sont généralement organisés en plusieurs disciplines qui doivent collaborer pour aboutir à des solutions de compromis satisfaisant chacune des disciplines simultanément. De plus chaque discipline a généralement plusieurs objectifs à atteindre sur un ensemble de variables qui est en partie commun à plusieurs autres disciplines et en partie propre à chaque discipline. Dans ce travail, nous nous limiterons au cas où chaque discipline doit résoudre un problème d'optimisation multiobjectif sur un ensemble commun de variables de conception. Nous proposons une méthode de compromis entre les disciplines telle que s'il existe un ensemble de solutions satisfaisant les critères d'optimalité de toutes les disciplines, alors cet ensemble est l'ensemble des solutions du problème de conception global

Vers un algorithme évolutionnaire multiobjectif ad-hoc pour l'optimisation multidisciplinaire

L'optimisation multidisciplinaire fait référence à la conception et l'optimisation de problèmes d'ingénierie complexes (avions, bateaux...), nécessitant l'intervention simultanée d'au moins deux disciplines, chacune pouvant également avoir plus d'un objectif à optimiser. Les méthodes usuelles d'optimisation multidisciplinaires n'abordent pas le cas où chaque discipline a un problème d'optimisation multiobjectif à résoudre. Des méthodes ont été récemment proposées, transformant le problème d'optimisation multidisciplinaire en un problème d'optimisation multiobjectif. Dans ce contexte, les réponses en optimisation reposent sur des technologies de type algorithmes évolutionnaires multiobjectif. Cependant, l'ensemble des solutions obtenues ne reflète pas le regroupement des objectifs en disciplines. En effet, des solutions peuvent être globalement efficaces alors qu'elles sont localement dominées dans une ou plusieurs disciplines. En nous basant sur les propriétés des relations d'ordre dans l'espace des objectifs, nous avons proposé quatre d�finitions de compromis entre disciplines qui tiennent compte du regroupement des objectifs en disciplines. Nous présentons ici une analyse expérimentale de ces compromis que nous avons intégrés dans un algorithme évolutionnaire multiobjectif. Nous montrons quels sont les aspects des algorithmes évolutionnaires à prendre particulièrement en compte pour y intégrer de tels compromis. Plusieurs variantes sont comparées sur les différents types de compromis pour analyser leur impact

A weak product on partially ordered sets to define a compromise between multiobjective optimization problems

Multidisciplinary design optimization (MDO) deals with complex engineering problems which are decomposed into several subproblems called disciplines. The disciplines are often hierarchically organized. Moreover, each discipline may have many conflicting objectives to achieve at the same time. Thus, at each level of the hierarchy, trade-offs have to be found between multiobjective optimization problems. Multiobjective multidisciplinary methods designed to solve hierarchical multiobjective optimization problems such as EM-MOGA, MORDACE or COSMOS are searching for the whole Pareto set which corresponds to the multiobjective optimization problem that bring all the objectives of the problem together. But the solutions are just in a subset of the whole Pareto set. In this paper, we propose a definition of compromise between disciplines which are multiobjective optimization problems

Multidisciplinary and multiobjective optimization: Comparison of several methods

10 pagesEngineering design of complex systems is a decision making process that aims at choosing from among a set of options that implies an irrevocable allocation of resources. It is inherently a multidisciplinary and multi-objective process. The paper describes some classical multidisciplinary optimization (MDO) methods with their advantages and drawbacks. Some new approaches combining genetic algorithms (MOGA) and collaborative optimization (CO) are presented. They allow to: 1) increase the convergence rate when a design problem can be broken up regarding design variables, and 2) provide an optimal set of design variables in case of multi-level multi-objective design problem

Virtual Manufacturing : Tools for improving Design and Production

International audienceThe research area "Virtual Manufacturing" can be defined as an integrated manufacturing environment which can enhance one or several levels of decision and control in manufacturing process. Several domains can be addressed: Product and Process Design, Process and Production Planning, Machine Tool, Robot and Manufacturing System. As automation technologies such as CAD/CAM have substantially shortened the time required to design products, Virtual Manufacturing will have a similar effect on the manufacturing phase thanks to the modelling, simulation and optimisation of the product and the processes involved in its fabrication

Compensation of compliance errors in parallel manipulators composed of non-perfect kinematic chains

The paper is devoted to the compliance errors compensation for parallel manipulators under external loading. Proposed approach is based on the non-linear stiffness modeling and reduces to a proper adjusting of a target trajectory. In contrast to previous works, in addition to compliance errors caused by machining forces, the problem of assembling errors caused by inaccuracy in the kinematic chains is considered. The advantages and practical significance of the proposed approach are illustrated by examples that deal with groove milling with Orthoglide manipulator.Comment: Advances in Robot Kinematics, France (2012

Optimisation collaborative de systèmes multiobjectifs - Deux cas d'études

Le problème d'optimisation sous-jacent à la conception de systèmes est généralement multiobjectif et par nature multidisciplinaire. Les techniques d'optimisation multi-objectif et multidisciplinaire permettent de parcourir l'espace de conception et fournissent un ensemble de solutions -front de Pareto- parmi lequel le concepteur choisira, a posteriori, la solution à développer. L'objectif de ce papier est double : (1) présenter une application d'optimisation multiobjectif dans le domaine de la conception de gammes d'usinage. La méthode proposée est basée sur la coopération d'agents spécialisés (géométrique et technologique) et un algorithme évolutionnaire. (2) présenter une stratégie d'optimisation collaborative multidisciplinaire pour des systèmes multiobjectifs (COSMOS) afin de déterminer l'espace de conception de chaque sous-système qui contient les meilleures solutions au sens du système complet. Cette méthode repose sur l'utilisation conjointe d'une méthode optimisation collaborative et d'un algorithme évolutionnaire