Optimisation multidisciplinaire en mécanique. 1 , Démarche de conception, stratégies collaboratives et concourantes, multiniveaux de modèles et de paramètres

Résumé

Approches actuelles de l'optimisation numérique utilisant des simulateurs complexes.

Contributeur(s)
- Breitkopf, Piotr. Éditeur scientifique
- Filomeno Coelho, Rajan. Éditeur scientifique
Éditeur(s)
- Hermès science publications
- Lavoisier
Date
- 2009
Notes
- Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 231 p. : ill. ; 24 x 16 cm
Collections
- Traité MIM-Mécanique et ingénierie des matériaux
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-7462-2195-6
Indice
- 620 Mécanique appliquée, construction mécanique
Quatrième de couverture
- Traité MIM - Mécanique et Ingénierie des Matériaux
  Méthodes numériques en mécanique
  Le traité Mécanique et Ingénierie des Matériaux répond au besoin de disposer d'un ensemble complet des connaissances et méthodes nécessaires à la maîtrise de ce domaine.
  Conçu volontairement dans un esprit d'échange disciplinaire, le traité MIM est l'état de l'art dans les domaines suivants retenus par le comité scientifique :
  
  Géomécanique
  
  Matériaux
  
  Environnement et risques
  
  Chaque ouvrage présente aussi bien les aspects fondamentaux qu'expérimentaux. Une classification des différents articles contenus dans chacun, une bibliographie et un index détaillé orientent le lecteur vers ses points d'intérêt immédiats : celui-ci dispose ainsi d'un guide pour ses réflexions ou pour ses choix.
  Les savoirs, théories et méthodes rassemblés dans chaque ouvrage ont été choisis pour leur pertinence dans l'avancée des connaissances ou pour la qualité des résultats obtenus.
Tables des matières
- - Optimisation multidisciplinaire en mécanique 1
  - Démarche de conception, stratégies collaboratives et concourantes, multiniveaux de modèles et de paramètres
  - Rajan Filomeno Coelho
  - Piotr Breitkopf
  - Hermes Science
  - Lavoisier
  - Préface15
  - Rodolphe Le Riche
  - Chapitre 1. L'optimisation multidisciplinaire multiniveau en conception d'avion19
  - Michel Ravachol
  - 1.1. Introduction19
  - 1.2. Les grandes lignes du processus classique de conception des avions et les apports attendus de la MDO20
  - 1.3. Première étape vers la MDO : dimensionnement local par optimisation mathématique22
  - 1.4. Deuxième étape de la MDO : dimensionnement multidisciplinaire multiniveau23
  - 1.5. Eléments d'un processus MDO26
  - 1.6. Choix des optimiseurs29
  - 1.6.1. Algorithmes déterministes29
  - 1.6.2. Algorithmes stochastiques30
  - 1.7. Couplage entre les niveaux31
  - 1.7.1. Réduction de modèles mathématiques31
  - 1.7.2. Modèles physiques simplifiés33
  - 1.8. Post-traitement33
  - 1.8.1. Multiplicateurs de Lagrange33
  - 1.8.2. Les fronts de Pareto34
  - 1.8.3. Les cartes auto-organisatrices34
  - 1.9. Conclusion36
  - Chapitre 2. L'optimisation numérique pour l'automobile37
  - Maryan Sidorkiewicz
  - 2.1. Introduction37
  - 2.2. Un exemple d'optimisation industrielle38
  - 2.3. Les barrières techniques41
  - 2.4. Les développements attendus43
  - 2.5. Conclusion44
  - Chapitre 3. L'optimisation multidisciplinaire dans la conception des futurs lanceurs spatiaux45
  - Guillaume Collange, Nathalie Delattre et Isabelle Quinquis
  - 3.1. Problématique du lanceur spatial45
  - 3.2. Conception d'un lanceur47
  - 3.3. Optimisation multidisciplinaire en phase d'avant-projet lanceur48
  - 3.4. Bibliographie51
  - Chapitre 4. Etat de l'art et nouvelles tendances en conception collaborative53
  - Didier Auroux, Joël Clément, Jean Hermetz, Mohamed Masmoudi et Yogesh Parte
  - 4.1. Introduction53
  - 4.2. Définition des paramètres55
  - 4.2.1. Paramètres publics55
  - 4.2.2. Paramètres privés55
  - 4.2.3. Définition des paramètres publics55
  - 4.2.4. Création des paramètres56
  - 4.2.5. Propagation de maillage59
  - 4.2.6. Application à une aile60
  - 4.3. Formulations pour l'optimisation multidisciplinaire61
  - 4.3.1. MDF : Multi-Disciplinary Feasible62
  - 4.3.2. IDF : Individual Discipline Feasible62
  - 4.3.3. AAO : All-At-Once62
  - 4.3.4. BLISS : Bi-Level Integrated System Synthesis64
  - 4.3.5. DAO : Disciplinary Analysis Optimization65
  - 4.3.6. CO : Collaborative Optimization66
  - 4.3.7. CSSO : Collaborative Sub-Space Optimization67
  - 4.3.8. DIVE : Discipline Interaction Variable Elimination69
  - 4.3.9. Modèles réduits et approximations71
  - 4.4. Application à un cas test d'avion supersonique73
  - 4.4.1. Description du problème de conception avant-projet d'avion supersonique73
  - 4.4.2. Résultats obtenus avec différentes formulations76
  - 4.5. Théorie des jeux79
  - 4.5.1. Equilibre de Pareto79
  - 4.5.2. Equilibre de Nash80
  - 4.5.3. Equilibre de Stackelberg81
  - 4.5.4. Application de la théorie des jeux à l'optimisation multidisciplinaire82
  - 4.6. Autres approches pour la conception83
  - 4.7. Conclusion84
  - 4.8. Bibliographie85
  - Chapitre 5. Partage de territoire en ingénierie concourante91
  - Jean-Antoine Désidéri
  - 5.1. Equilibre de Pareto, stratégies de jeux et partage de territoire en optimisation multicritère92
  - 5.2. Optimisation de forme aérostructurale de la voilure d'un avion d'affaires106
  - 5.3. Conclusions117
  - 5.4. Remerciements117
  - 5.5. Bibliographie118
  - Chapitre 6. Multiniveau de modèles121
  - Pierre-Alain Boucard, Sandrine Buytet, Praveen Chandrashekarappa et Régis Duvigneau
  - 6.1. Introduction121
  - 6.2. Notations et vocabulaire123
  - 6.2.1. Notations123
  - 6.2.2. Vocabulaire123
  - 6.3. Optimisation parallèle de modèle127
  - 6.4. Optimisation multiniveau de paramètres129
  - 6.4.1. Optimisation séquentielle129
  - 6.4.2. Optimisation itérative131
  - 6.5. Optimisation multiniveau de modèles133
  - 6.5.1. Optimisation hiérarchique133
  - 6.5.2. Optimisation imbriquée135
  - 6.6. Stratégie générale de résolution139
  - 6.7. L'approche multi-échelle au service de l'optimisation multiniveau142
  - 6.7.1. L'approche micro-macro142
  - 6.7.2. Comportement des interfaces147
  - 6.7.3. Résolution148
  - 6.7.4. Algorithme de résolution150
  - 6.7.5. Intérêt du multi-échelle pour l'optimisation multiniveau150
  - 6.7.6. Stratégie multirésolution152
  - 6.7.7. La méthode X-FEM152
  - 6.8. Méthode multiniveau pour l'aérodynamique par une approche de préévaluation inexacte154
  - 6.8.1. Problématique de l'optimisation aérodynamique154
  - 6.8.2. Technique de préévaluation inexacte155
  - 6.8.3. Une approche multiniveau adaptative pour l'optimisation par essaim de particules155
  - 6.9. Exemples numériques157
  - 6.9.1. Exemple 1 : optimisation de la position d'un trou158
  - 6.9.2. Exemple 2 : optimisation de la position et de la taille d'un trou159
  - 6.9.3. Exemple 3 : optimisation de la géométrie de surfaces de contact162
  - 6.9.4. Exemple 4 : optimisation du serrage de vis167
  - 6.9.5. Exemple 5 : optimisation d'une aile en régime transonique172
  - 6.9.6. Exemple 6 : optimisation de la voilure d'un jet supersonique174
  - 6.10. Conclusion176
  - 6.11. Bibliographie177
  - Chapitre 7. Optimisation de forme paramétrique multiniveau181
  - Jean-Antoine Désidéri, Régis Duvigneau, Badr Abou El Majd et Jichao Zhao
  - 7.1. Introduction : approches hiérarchiques en analyse et conception optimale181
  - 7.2. Paramétrisations de Bézier emboîtées pour une représentation multiniveau de la forme185
  - 7.3. Approche FFD de déformation de forme tridimensionnelle multiniveau187
  - 7.4. Variantes multiniveaux des algorithmes d'optimisation classiques192
  - 7.5. Application à la conception optimale de formes aérodynamiques194
  - 7.5.1. Voilure en régime transsonique194
  - 7.5.2. Avion d'affaires supersonique198
  - 7.6. Variantes de la méthode multiniveau fondamentale217
  - 7.6.1. Avant-propos : analyse modale de la méthode de base217
  - 7.6.2. Algorithmes de correction biniveaux pour les problèmes modèles d'optimisation de forme219
  - 7.6.3. Algorithmes régularisés219
  - 7.7. Conclusions et perspectives219
  - 7.8. Bibliographie221
  - Index général225
  - Sommaire du volume 2229
Origine de la notice:
- Electre