OMD : Optimisation MultiDisciplinaire

http://www.emse.fr/~leriche/rapport_final_rntl_omd_public.pdfProgramme RNTL 2005 de l'Agence Nationale de la Recherch

Robust optimization of a 2D air conditioning duct using kriging

The design of systems involving fluid flows is typically based on computationally intensive Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. Kriging based optimization methods, especially the Efficient Global Optimization (EGO) algorithm, are now often used to solve deterministic optimization problems involving such expensive models. When the design accounts for uncertainties, the optimization is usually based on double loop approaches where the uncertainty propagation (e.g., Monte Carlo simulations, reliability index calculation) is recursively performed inside the optimization iterations. We have proposed in a previous work a single loop kriging based method for minimizing the mean of an objective function: simulations points are calculated in order to simultaneously propagate uncertainties, i.e., estimate the mean objective function, and optimize this mean. In this report this method has been applied to the shape optimization of a 2D air conditioning duct. For comparison purposes, deterministic designs were first obtained by the EGO algorithm. Very high performance designs were obtained, but they are also very sensitive to numerical model parameters such as mesh size, which suggests a bad consistency between the physics and the numerical model. The 2D duct test case has then been reformulated by introducing shape uncertainties. The mean of the duct performance criteria with respect to shape uncertainties has been maximized with the simultaneous optimization and sampling method. The solutions found were not only robust to shape uncertainties but also to the CFD model numerical parameters. These designs show that the method is of practical interest in engineering tasks

Description de l'architecture Scilab pour le projet RNTL/OMD

http://www.emse.fr/~leriche/OMD_spec_scilab_march2008.pdfLes algorithmes d'optimisation classiques sont impl'ement'es selon un paradigme fonctionnel qui place la m'ethode d'optimisation au sommet de la hi'erarchie. Par exemple, avec Scilab on 'ecrira la commande [f,xopt]=optim(costf,x0). Cette instruction se chargera de tout le processus d'optimisation, sans contrˆole possible de l'utilisateur. Ce type d'impl'ementation est tr'es contraignant si l'on souhaite mettre en oeuvre des strat'egies d'optimisation plus souples, par exemple, pouvoir changer d'optimiseur en cours d'optimisation, estimer un ou plusieurs m'eta-mod'eles, etc.. . . Nous proposons ici une organisation logicielle selon un paradigme objet o'u les optimiseurs, les simulateurs et les m'eta-mod'eles sont des objets de mˆeme niveau hi'erarchique. L'utilisateur peut alors "jongler" avec ces diff'erents objets pour se contruire des strat'egie d'optimisation personnalis'ees

Articulation des rationalités cartésienne et complexe dans les projets associant plusieurs disciplines

International audienceNous sommes formatés dans notre sphère occidentale par la rationalité cartésienne, qui tire son origine de la logique aristotélicienne. La pensée contemporaine voit les succès, mais aussi les limites, de cette rationalité, et cherche à voir comment la composer avec une rationalité que nous appellerons complexe, en référence à Edgar Morin (cette dernière s'exprime déjà dans une certaine mesure dans d'autres cultures et d'autres langues). L'exposé cherchera d'abord à présenter ces deux modes de rationalité : la rationalité cartésienne sait en particulier distinguer ses objets des relations qu'ils ont entre eux (pensée substantielle) ; la rationalité complexe ne fait pas cette distinction de façon tranchée et définit ses objets par les relations qu'ils entretiennent entre eux. Nous monterons ensuite plus spécialement pourquoi, pour des problèmes qui demandent l'intégration de plusieurs disciplines (exemple de la conception d'un avion, problèmes d'environnement), la rationalité complexe peut nous guider et nous éclairer dans la façon de comprendre les choses. Suivant la façon dont les disciplines sont reliées ou non les unes aux autres, les projets associant plusieurs disciplines impliquent différentes articulations entre rationalités cartésienne et complexe qui peuvent être qualifiées d'interdisciplinaires, de pluridisciplinaires, de métadisciplinaires ou de transdisciplinaires. L'exposé ne prétendra pas présenter une pensée originale sur ces divers sujets mais se voudra un moment didactique et une invitation au dialogue

Derivative free parametric optimization concepts for material scientists

http://www.emse.fr/~leriche/cours_archimat_2011_public.pd

A review of optimization methods for the identification of complex models

DoctoralThis is a one hour class on the basics of numerical optimization for scientists who tune models based on experiments. It contains a short and hopefully practical classification of optimization algorithms. Some details about non-linear least squares are provided

Quoi de neuf dans les algorithmes génétiques ? Un bilan de 15 ans d'optimisation évolutionnaire

http://www.emse.fr/~leriche/presentation_UTC04.pdfNational audienc

Multiscale composite optimization with design guidelines

http://www.emse.fr/~leriche/Full_Paper_Irisarri_Le_Riche_final.pdfInternational audienceComposites show two distinctive features that affect the way in which they are optimized. Firstly, manufacturing strongly interacts with structural performance. Secondly, composites can be described at different scales. This article summarizes contributions that address both features. It is shown how design guidelines can be accounted for in laminate blended design through stacking sequence tables and specialized evolutionary algorithms. It is also explained how the optimization can be made more efficient by simultaneously working at the ply and laminate levels

Optimizing with realistic simulators and kriging

http://www.emse.fr/~leriche/kriging_labex_utc_2014_LeRiche.pdfInternational audienc

Introduction to kriging

DoctoralThis is a two hours class on conditional Gaussian processes, i.e., kriging. We attempt to strike a compromise between a good theoretical foundation on Gaussian processes and practical issues (e.g., how to sample a Gaussian process). Note also that the case of Gaussian Processes with trends is discussed. Finally, we try to link kriging to Bayesian regression and Support Vector Machines. Illustrations are based on the R package DiceKriging