GBNM : un algorithme d'optimisation par recherche directe. Application à la conception de monopalmes de nage

Abstract

Dans ce travail, une méthode d'optimisation à coût fini, essentiellement locale,mais qui devient globale lorsque le nombre d'analyses croît est développée. La +- globalisation a vient de ré-initialisations probabilisées de recherches locales prenant en compte les points de départ et de convergence passés. L'optimiseur local est une version améliorée de la méthode de Nelder-Mead, où les variables sont bornées, où les contraintes d'inégalité sont prises en compte par pénalisation adaptative, et où les dégénérescences du simplexe sont traitées par ré-initialisation. Cette méthode, appelée +- Globalized and Bounded Nelder-Mead a (GBNM), est testée sur des fonctions multimodales et des problèmes de conception de stratifiés composites. Puis, des applications plus complexes sont traitées avec GBNM : l'optimisation de la raideur de flexion et l'identification des positions des sauts de plis de monopalmes de nage.ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF