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Système d’Information, conception RobustE des Produits
Laboratoire des Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble
Système d’Information, conception RobustE des Produits

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Conception - prédimensionnement robuste

Les exigences des marchés conduisent les industriels à recourir de plus en plus fréquemment à l’optimisation dans les processus de développement de leurs produits. Ce faisant, ils recherchent tout à la fois l’efficience des processus de conception, mais aussi l’optimisation des performances des produits mis sur le marché, procurant ainsi un double avantage concurrentiel sur la qualité des produits et sur la réactivité du Time To Market. Classiquement, le recours à l’optimisation discrète concerne plutôt les architectures, les configurations et les gammes de produits, tandis que l’optimisation continue s’intéresse au dimensionnement des paramètres globaux ou de détail, à l’aspect gamme vu par le partage de composants.

Les problématiques du développement durable et de l’éco-conception, ainsi que la concurrence internationale accrue, conduisent à des problèmes d’optimisation multi-physiques (structures mécaniques, thermique, électrique…) sous fortes incertitudes dues à l’examen d’horizons lointains (variations des paramètres de coût des approvisionnements matières et énergétiques, durée de vie escomptée des produits, variabilité des paramètres physiques…), en vue de la prise en compte des diverses phases du cycle de vie (approvisionnement, production, transport, usage, désassemblage, recyclage).

Dans ce contexte, nous mettons au point des méthodes de conception et dimensionnement robuste, basées sur des algorithmes classiques (gradient, recuit simulé, CSP, génétique, colonies de foumis, essaims pariculaires), combinées, adaptées et testées sur des situations industrielles diverses. Une approche pour réaliser de l'optimisation robuste est proposée pour réduire la dispersion de la fonction objectif du cahier des charges du produit lorsque les paramètres de conception sont sujets aux incertitudes, conserver une bonne performance de produit et assurer une faisabilité des contraintes. Les variations des paramètres sont alors modélisées par des dispersions probabilistes. L'analyse théorique du fonctionnement de chaque méthode est complétée par des tests permettant d'étudier la précision des résultats obtenus et de sélectionner la méthode utilisée par la suite. A ce stade, et sous réserve d'une intégration réussie dans les modèles de données, la minimisation de la consommation d'énergie, outre le respect des normes environnementales, est un problème fondamental. L'efficacité énergitique est la première contribution au développement durable et environnemental.

Les applications actuellement en cours d’étude concernent la conception dimensionnement optimale et robuste de produits électromécaniques de régulation, de sécurité et d’acheminement énergétique, l’optimisation robuste des appareillages de fourniture d’énergie pour des réseaux de transport ferroviaire, l’évaluation de la qualité de pièces mécaniques flexibles.

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Thèses soutenues

Laura PICHERAL "Contribution à la conception préliminaire robuste en ingénierie de produit", Université de Grenoble (2013-09-27), Jean BIGEON; Khaled HADJ-HAMOU (Dir.)

Thèses en cours


  • MAZHOUD Issam soutenance prévue en 2014
  • DESJOUIS Boris soutenance prévue en 2016

Articles de revues internationales indexées (avec Impact Factor)

Particle Swarm Optimization for solving engineering problems: a new constraint-handling mechanism
Mazhoud I., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Joyeux P.
Engineering Applications of Artificial Intelligence 26, 4 (2013) 1263-1273 [hal-00786457 - version 1]

The electromagnetic actuator design problem: an adapted interval global optimization algorithm
Mazhoud I., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Remy G.
IEEE TRansactions on Magnetics 48, 2 (2012) 387-390 [hal-00638165 - version 1]

Interval-based global optimization in engineering using model reformulation and constraint propagation
Mazhoud I., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Remy G.
Engineering Applications of Artificial Intelligence 25, 2 (2012) 404-417 [hal-00638161 - version 1]

Conférences internationales

An automated robust optimization approach based on robust constraints and objective function
Picheral L., Mazhoud I., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Joyeux P., Joyeux P.
IEEE International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG2013), Hongrie (2013) [hal-00903999 - version 1]

Particle Swarm Optimization for dynamic analytical models involving Ordinary Differential Equations
Mazhoud I., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Joyeux P.
Vision for a Greener Future - IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering CCECE, Canada (2012) [hal-00770897 - version 1]

Optimization based on parameter moments estimation for robust design
Picheral L., Hadj-Hamou K., Remy G., Bigeon J.
Vision for a Greener Future - IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering CCECE, Canada (2012) [hal-00770937 - version 1]

Robust analysis towards robust optimizationin
Picheral L., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Remy G.
Proceedings of the IEEE International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG2011) -  12 - 15 July 2011, Sydney, Australia, Australie (2011) [hal-00636327 - version 1]

The electromagnetic actuator design problem : an adapted interval global optimization algorithm using model reformulation and constraint propagation
Mazhoud I., Hadj-Hamou K., Bigeon J., Remy G.

Rédigé par Jean Bigeon

mise à jour le 4 mars 2014

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  • Tutelle Grenoble INP
  • Université Joseph Fourier
  • Tutelle UMR
Univ. Grenoble Alpes