Les travaux présentés portent sur la conception et la commande d'un ensemble convertisseur-génératrice basse vitesse pour les applications éoliennes. Une génératrice 10kW, 50 tr/min (contrainte typique d'une éolienne autonome) est étudiée. La machine à réluctance variable (MRV) à plots dentés et à grand nombre de dents est retenue car elle est bien adaptée à un fonctionnement à basse vitesse de rotation permettant la simplification ou la suppression du multiplicateur de vitesse utilisé avec les génératrices classiques.<br />La structure électromagnétique est d'abord optimisée par un algorithme génétique couplé à la méthode des éléments finis. <br />La commande de la génératrice est ensuite traitée. La machine est modélisée par la méthode des éléments finis puis le réseau de courbes du flux en fonction de la position et du courant est approximé par Krigeage en vue de la commande. La machine est commandée par un demi pont en H et l'optimisation des paramètres de commande est effectuée.<br />Enfin, un banc d'essais comprenant une MRV 6/4 (3kW) fonctionnant en générateur et couplée à un moteur à courant continu a été mis en œuvre. La commande des deux machines est implantée sur une carte DSPACE 1103. Ce banc d'essais permet de vérifier d'une part la validité de la modélisation par éléments finis, et d'autre part les lois de commandes élaborées.

Cette thèse porte sur des aspects théoriques et numériques de l'optimisation de forme ainsi que sur la stabilisation de fonctions solutions d'équations aux dérivées partielles. Dans la première partie, on s'intéresse à la minimisation des valeurs propres du laplacien avec conditions aux limites de Dirichlet. On étudie plus particulièrement la minimisation de la seconde valeur propre du laplacien sous contraintes de volume et de convexité. Après avoir démontré certaines propriétés qualitatives d'un ouvert optimal (régularité minimale et maximale, description géométrique du bord), nous répondons à une question posée par Troesh en 1973 : le stade (enveloppe convexe de deux disques tangents de memes rayons) n'est pas un ouvert optimal pour ce problème d'optimisation. Dans un deuxième chapitre, nous présentons différents résultats numériques ayant trait à la minimisation d'une valeur propre de rang donné. Dans un second temps, nous exposons certaines propriétés qualitatives d'un ensemble solution d'un problème de transport optimal. Là encore, ce travail est complété par des illustrations numériques obtenues à l'aide d'un algorithme de type stochastique. Le travail de la dernière partie est consacré à la stabilisation rapide de l'équation des ondes par des méthodes d'analyse non harmonique. Nous y présentons aussi un nouveau résultat de monotonie concernant des suites de zéros des dérivées de fonctions de Bessel.

Les travaux présentés dans ce mémoire concernent l'exploration de l'espace de conception des architectures SOC pour des applications orientées télécommunication. L'évolution importante des semi-conducteurs a permis l'implémentation de systèmes complets sur une puce. Cette implémentation a été rendue possible par des méthodologies de conception basées sur la réutilisation des composants existants (IP - Intellectual Property) qui, combinées ensemble, constituent le système. La différentiation des systèmes est obtenue par l'ajout d'IP propriétaires rattachées au système. L'apport des technologies classiques basées sur le modèle en Y (Y-chart) et les techniques de co-design se sont avérées insuffisantes dès lors que ces IPs initialement sous forme dure (hard IP) donc non modifiables ont étés proposées dans leur version paramétrable (Soft IP), pour garantir un meilleur dimensionnement du système. En effet, la modularité des IPs soft par leurs paramétrisations, créent un espace d'exploration qui s'avère extrêmement important et donc inexploitable par des techniques de conception ad hoc ou interactives. Le problème posé est l'optimisation mathématique des paramètres de l'ensemble des IPs soft constituant le SOC. Ce problème multidimensionnel en performance est aggravé, dans le cadre des SOC pour systèmes embarqués, par la prise en compte de la consommation d'énergie et de la surface en silicium. Le problème devient alors une optimisation multiobjectifs. Cette thèse propose une résolution de ce problème en plusieurs étapes : Dans une première étape, des techniques d'exploration pour le dimensionnement d'IP de processeur SuperScalair sont proposées. Ces techniques tiennent compte de trois critères: performance, consommation d'énergie et surface en silicium. Les résultats obtenus par des benchmarks multimédia "MiBench" de taille significative résultent dans un sous ensemble optimal au sens de Pareto, permettant de sélectionner une ou plusieurs solutions efficaces pour les applications cibles. La seconde étape est une extension du cadre précédent par couplage de l'exploration multiobjectifs avec une implémentation matérielle sur circuits FPGA. Elle permet alors une exploration avec matériel dans la boucle. Le principe poursuivi, à l'inverse des explorations effectuées à des niveaux d'abstraction élevés (SystemC), est qu'une exploration est d'autant plus efficace que les valeurs injectées à l'algorithme d'exploration sont proches de la réalité. L'autre aspect est que l'exploration par simulation des SOC reste problématique, ceci étant dû aux temps prohibitifs de la simulation et que l'exécution directe est toujours plus rapide, donc permet des explorations larges et réalistes. Cette approche est appliquée au processeur LEON v2.0 de l' ESA sur des circuits Xilinx Virtex-II qui, de par leur reconfigurabilité, permet le chargement de nouvelles configurations lors de l'exploration. Enfin, l'importance des SOC mixtes analogiques/numériques, nous a poussés à nous intéresser à l'optimisation des circuits analogiques et ce, sur le même principe, mais en utilisant des circuits FPAA (Field Programmable Analog Array) qui permettent la conception et l'implémentation d'applications sur circuits analogiques re-programmables. Cette possibilité permet de répondre à une fonctionnalité donnée en testant et explorant de nombreuses configurations, en les implémentant physiquement dans un circuit programmable et cela à moindre coût. La thèse conclut sur les perspectives pouvant découler des contributions de ce travail sur les méthodologies de conception de SOC dans les environnements SOPC.

Contrôler un système multi-robots hautement dynamique au sein duquel évolue un grand nombre d'entités autonomes réactives est un challenge à la fois scientifique et technologique en plein essor. En effet, ceci exige non seulement d'utiliser des entités robotiques les plus élémentaires possibles mais nécessite également au niveau du contrôle, de s'éloigner davantage des conceptions centralisées et cognitives. La démarche consiste à focaliser la conception du contrôle sur l'individu élémentaire constituant le système multi-robots en prenant en compte les différentes interactions locales de cet individu avec les autres entités robotiques avec lesquels il est censé coopérer. Des effets de masse maîtrisés peuvent être ainsi obtenus et vont permettre d'augmenter à la fois la vitesse, la flexibilité et la robustesse d'exécution des tâches complexes entreprises. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire partent du principe d'une conception ascendante (Bottom-Up) des architectures de contrôle et ce afin de briser la complexité inhérente aux systèmes multi-robots. Plus spécifiquement, nous proposons un Processus de Sélection d'Action Hiérarchique appelé PSAH qui permet à l'échelle du robot de coordonner l'activité d'un ensemble de primitives élémentaires (comportements) d'une manière hiérarchique et flexible, et à l'échelle du groupe de robots d'atteindre une coordination entre robots favorisant des buts globaux. Les performances du PSAH ont été améliorées par la suite via l'adjonction d'un mécanisme de fusion d'actions approprié conduisant à un nouveau processus de sélection appelé PSAHH (PSAH-Hybride). Les formalismes des algorithmes génétiques ont été utilisés par la suite pour proposer une méthodologie permettant l'obtention des paramètres prépondérants pour le fonctionnement du PSAHH. La validation des résultats s'est effectuée au travers d'expérimentations sur des mini-robots ALICE et plus largement sur un ensemble d'études statistiques réalisées sur un grand nombre de données obtenu grâce au simulateur MiRoCo (Mini-Robotique Collective). Ce simulateur a été conçu et développé dans le cadre de nos travaux de thèse dans le but de simuler d'une manière précise et rigoureuse des systèmes multi-robots à forte dynamique d'interaction.

Cette thèse met à profit l'émergence des nouvelles sources de lumière de 4ème génération, les lasers à électrons libres, pour créer et caractériser un état de matière sous conditions extrêmes encore mal connu : la matière dense et tiède (WDM). Une expérience a permis d'étudier les transitions entre les différentes phases solide/WDM/plasma et de caractériser le mécanisme responsable de la thermalisation. L'impulsion laser XUV FLASH, de durée et d'énergie égales à environ 20 femtosecondes et 30 µJ respectivement, est micro-focalisée sur une cible solide et entraîne un chauffage isochore. L'intensité, supérieure à 10^16 W/cm^2, n'a encore jamais été atteinte dans un tel contexte expérimental. Les spectres d'émission d'un plasma d'aluminium sont étudiés pour la première fois à l'aide d'un code couplant un algorithme génétique et un code de physique atomique, afin de remonter à l'évolution temporelle complète de l'interaction entre le laser XUV et la matière solide, et ce malgré l'intégration temporelle des spectres expérimentaux. La première preuve expérimentale de l'importance de l'effet Auger est établie pour le chauffage isochorique d'une cible d'aluminium. La première observation de l'émission X d'une cible de nitrure de bore irradiée sous conditions extrêmes a donné lieu à une étude préliminaire du phénomène. En parallèle, l'effet des électrons supra-thermiques sur la distribution des populations électroniques dans les niveaux d'énergie des ions est analysé et montre une importante similitude avec le processus de photo-ionisation à l'oeuvre dans l'interaction laser XUV-matière.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent la modélisation et l'optimisation d'un ensemble Convertisseur-Machine devant fonctionner à haute vitesse. La première partie établit un état de l'art des méthodologies de conception relatives au dimensionnement optimal de systèmes d'entrainement et analyse les particularités du fonctionnement à haute vitesse. Puis, une modélisation analytique multiphysique des éléments du système est réalisée. Afin de mener une conception globalement optimale, les interactions significatives entre les éléments du système doivent être modélisées. Cela est effectué à l'aide d'une modélisation électrique fine - qui est le cœur de la caractérisation des interactions - mettant en œuvre une approche harmonique originale. Il en découle alors une modélisation des interdépendances entre onduleur et machine au niveau des pertes dans le système et de la qualité du couple. La modélisation est ensuite couplée à un algorithme génétique selon une méthodologie de conception hybride faisant intervenir des modèles analytiques puis par éléments finis. Enfin, cette démarche est appliquée au dimensionnement de deux systèmes d'entrainement dont le moteur est une MSAP à aimantation orthoradiale. Ces deux cas d'application ont été traités avec succès et ont mis en avant l'intérêt d'une approche " Système " dans la conception de systèmes d'entrainement. Par ailleurs nous avons analysé les morphologies des machines en fonction de la vitesse de rotation. Ceci a fait ressortir des capacités intéressantes de ce type de machines - pour la haute vitesse - d'un point de vue magnétique, mécanique, et des pertes au rotor.

Nous nous sommes intéressés à la problématique de la communication au sein des systèmes multi-agents en nous inspirant de la nature et plus particulièrement des fourmis qui sont un parfait exemple de l'intégration de l'apprentissage du vivant (ontogenèse) au capital génétique de celui-ci (phylogénie) : l'effet Baldwin.<br />Nous avons choisi de travailler avec des systèmes de classeurs à algorithme génétique pour représenter les agents. Nous avons introduit un nouveau type de système de classeurs à base de connaissance de taille fixe, les systèmes de classeurs de type Pittsburgh simplifié, dont nous avons étudié les propriétés dans un contexte multi-agents de coordination spontanée.<br />Nous avons ensuite proposé avec succès aux agents "homogènes" de communiquer pour échanger leur "connaissance" à l'aide de l'élitisme distribué.<br />Enfin, les agents "hétérogènes" ont échangé efficacement des informations grâce à un modèle minimal de communication que nous avons ancré dans la réalité puis étendu.

La plupart des essais géotechniques in situ ne permettent pas d'identifier directement les paramètres constitutifs des couches de sol. L'utilisation de calculs par éléments finis pour dimensionner les ouvrages est ainsi limitée par une mauvaise connaissance des propriétés mécaniques des sols. C'est dans ce contexte que se pose la problématique d'analyse inverse en géotechnique : quelles informations concernant les paramètres constitutifs du sol est-il possible d'obtenir à partir de mesures in situ ? <br />L'objectif de ce travail est de développer une méthode d'analyse inverse permettant d'identifier l'ensemble des paramètres constitutifs d'un sol à partir de mesures géotechniques in situ. La procédure est basée sur un processus d'optimisation par algorithme génétique. L'ensemble des solutions identifiées sont ensuite décrites mathématiquement par une étude statistique de type analyse en composantes principales. Cette étude montre que ce type d'optimisation par algorithme génétique permet d'estimer différentes solutions approchées pour les problèmes inverses de géotechnique. Si toutes les solutions d'un problème ne sont pas identifiées directement par l'algorithme génétique, leur exploitation par une analyse en composantes principales permet d'estimer l'ensemble des solutions du problème inverse. Cette méthode est développée sur des exemples d'ouvrages de soutènement et d'essais pressiométriques.

L'objectif de notre travail est la réalisation d'un système interactif d'aide aux déplacements, en mode normal, et en mode dégradé de fonctionnement du réseau de transport en commun. Ce système vise par ailleurs à minimiser le temps d'attente des voyageurs, en mode dégradé, dans les pôles d'échanges et à leur assurer, dans la mesure du possible, la continuité des déplacements dans les réseaux multimodaux. Il s'agit donc d'améliorer la qualité du service rendu aux voyageurs et les maintenir informés. Une grande partie du travail de cette thèse concerne la conception, le développement et la validation des approches qui permettent de donner des solutions optimales ou quasi optimales, pour un réseau de transport normal et perturbé. Ces approches utilisent une méthode multicritère de recherche d'itinéraire qui s'appuie sur une hybridation entre un algorithme de Dijkstra modifié et un algorithme génétique, pour générer une population de chemins minimums . L'algorithme de Dijkstra modifié nous donne un ensemble de solutions servant de population initiale pour l'algorithme génétique.<br />La modélisation du réseau de transport est représentée par une architecture multi-zones . Cette architecture nous montre l'aspect distribué du système, les interactions et les relations qui peuvent avoir lieu entre les différenttes zones. Nous présentons dans ce travail un Système Multi-Agent d'Aide au Déplacement, SMAAD. Les agents de ce système utilisent le module d'optimisation développé dans la première partie. Notre travail est réalisé dans le cadre du projet « VIATIC-MOBILITE », qui est le projet 6 du pôle de compétitivité I-Trans.

L'algorithme génétique (AG), est fondé sur les méanismes de codage, sélection, croisement, mutation et insertion. Chacun présente plusieurs choix ce qui donne résultat à plusieurs variantes de AG.<br /><br /> Nous avons obtenu une variante meilleure d'algorithme génétique pour le problème du voyageur de commerce. Dans laquelle, nous avons introduit notre nouvel opérateur de croisement Cedrx qui est jumelé avec l'opérateur edrx donne de bons résultats. <br /><br /> Cette étude, nous a permis de créer des variantes efficaces d'algorithme génétique pour les probèmes suivants: <br /><br />+ Le problème d'ordonnancement dans les ateliers de type Job Shop;<br />+ Le problème des atterrissages d'avions (PAA);<br />+ Le problème d'ordonnancement des véhicules sur une chaîe de <br /> production dans une usine (POV).