La conception d'un système électrique de transport ferroviaire est une tâche complexe qui fait appel simultanément à des experts de domaines de compétence différents. Les constructeurs ferroviaires gèrent cette complexité ce qui leurs permet de fabriquer des équipements performants. Néanmoins, dans un marché global, tout gain méthodologique peut se traduire en avantage concurrentiel.<br /><br />La conception systémique optimale de composant électrotechnique est abordée dans cette thèse. Une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple représentatif d'un système complexe. La démarche et les outils sont mis en œuvre sur deux applications: la conception d'un moteur de traction et la conception simultanée de plusieurs composants clés.<br /><br />Pour concevoir un moteur de traction, le cycle de fonctionnement et le comportement thermique transitoire sont primordiaux. La bonne adaptation du moteur à sa mission permet de réduire considérablement sa masse. L'approche multidisciplinaire est utilisée pour gérer les interactions entre modèles de disciplines différentes au sein d'un même processus d'optimisation. Suivant la méthode employée, le temps d'optimisation peut être réduit grâce à la répartition des taches par domaine physique et d'en paralléliser l'exécution. Des optimisations multiobjectif ont également été appliquées. Des fronts de Pareto sont obtenus malgré l'utilisation d'un modèle précis mais coûteux, le modèle éléments finis.<br /><br />L'approche décomposition hiérarchique de la méthode "Target Cascading" est appliquée au problème de conception de la chaîne de traction. Le système et ses composants sont conjointement conçus. Cette méthode est bien adaptée à la démarche de conception optimale des systèmes complexes, tout en respectant l'organisation par produit de l'entreprise.

La conception d'un système électrique est une tâche très complexe qui relève d'expertises dans différents domaines de compétence. Dans un contexte compétitif où l'avance technologique est un facteur déterminant, l'industrie cherche à réduire les temps d'étude et à fiabiliser les solutions trouvées par une approche méthodologique rigoureuse fournissant une solution optimale systémique.Il est alors nécessaire de construire des modèles et de mettre au point des méthodes d'optimisation compatibles avec ces préoccupations. En effet, l'optimisation unitaire de sous-systèmes sans prendre en compte les interactions ne permet pas d'obtenir un système optimal. Plus le système est complexe plus le travail est difficile et le temps de développement est important car il est difficile pour le concepteur d'appréhender le système dans toute sa globalité. Il est donc nécessaire d'intégrer la conception des composants dans une démarche systémique et globale qui prenne en compte à la fois les spécificités d'un composant et ses relations avec le système qui l'emploie.Analytical Target Cascading est une méthode d'optimisation multi niveaux de systèmes complexes. Cette approche hiérarchique consiste à décomposer un système complexe en sous-systèmes, jusqu'au niveau composant dont la conception relève d'algorithmes d'optimisation classiques. La solution optimale est alors trouvée par une technique de coordination qui assure la cohérence de tous les sous-systèmes. Une première partie est consacrée à l'optimisation de composants électriques. L'optimisation multi niveaux de systèmes complexes est étudiée dans la deuxième partie où une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple

Avec l'apparition des différentes normes et règlementations telles que les normes ISO 14001, les préoccupations industrielles y compris ferroviaires sont de plus en plus orientés vers l'éco-conception. La problématique la plus importante dans l'éco-conception des produits ferroviaires est de réduire leurs impacts environnementaux tout en maintenant leurs performances fonctionnelles et en maitrisant le coût. La solution pour surmonter ce problème est de trouver un ensemble de compromis entre les deux objectifs (impacts et coût).L'éco-conception des produits ferroviaires présentent plusieurs difficultés parce que, d'une part, leur analyse de cycle de vie est très lourde. D'autre part, l'intégration de leurs impacts dans la phase de conception est délicate vu leur nombre. Enfin, ces composants ont parfois différents types de modèles à exploiter car ils présentent des compromis entre la précision et le temps de calcul. Pour surmonter ces problèmes nous avons présenté dans cette thèse une méthode qui consiste premièrement, à alléger l'ACV à l'aide d'un logiciel de gestion environnementale et d'en profiter pour construire un modèle malléable pour calculer les différents impacts. Deuxièmement, à agréger ces impacts pour obtenir un seul indice qui sera considéré comme notre critère environnemental. Pour exploiter les outils d'optimisation, le problème d'éco-conception est traduit par un problème d'optimisation. Les algorithmes d'optimisation sont capables de trouver l'ensemble de compromis optimaux entre le critère environnemental et la masse (coût) sous forme d'un graphe appelé front de Pareto. Certains algorithmes ont été adaptés pour mieux servir dans l'éco-conception

Avec l’apparition des différentes normes et règlementations telles que les normes ISO 14001, les préoccupations industrielles y compris ferroviaires sont de plus en plus orientés vers l’éco-conception. La problématique la plus importante dans l’éco-conception des produits ferroviaires est de réduire leurs impacts environnementaux tout en maintenant leurs performances fonctionnelles et en maitrisant le coût. La solution pour surmonter ce problème est de trouver un ensemble de compromis entre les deux objectifs (impacts et coût).L’éco-conception des produits ferroviaires présentent plusieurs difficultés parce que, d’une part, leur analyse de cycle de vie est très lourde. D’autre part, l’intégration de leurs impacts dans la phase de conception est délicate vu leur nombre. Enfin, ces composants ont parfois différents types de modèles à exploiter car ils présentent des compromis entre la précision et le temps de calcul. Pour surmonter ces problèmes nous avons présenté dans cette thèse une méthode qui consiste premièrement, à alléger l’ACV à l’aide d’un logiciel de gestion environnementale et d’en profiter pour construire un modèle malléable pour calculer les différents impacts. Deuxièmement, à agréger ces impacts pour obtenir un seul indice qui sera considéré comme notre critère environnemental. Pour exploiter les outils d’optimisation, le problème d’éco-conception est traduit par un problème d’optimisation. Les algorithmes d’optimisation sont capables de trouver l’ensemble de compromis optimaux entre le critère environnemental et la masse (coût) sous forme d’un graphe appelé front de Pareto. Certains algorithmes ont été adaptés pour mieux servir dans l’éco-conception / With the introduction of different environmental standards like ISO 14001, concerns of manufacturers in railway industry are more and more oriented to the design of green products. One important issue when designing such products is the control of the cost impact and the evaluation of the price which consumers agree to pay for a reduced environmental footprint.Eco-design of railway train presents several challenges for the designer. The first one is the complexity of the life cycle analysis of such components. The second challenge is the necessity of consideration of several environmental impacts in design stage given the number of impacts. Finally, railway components have different models with different granularity which can be used in the process of eco-design. To overcome these problems we propose in this work a method which involves two steps. The first one is to simplify the LCA of the railway train using environmental management software and take the opportunity to build a malleable model to calculate eleven impacts. The second step, is to aggregate these impacts for a single indicator which is considered later as environmental criterion in the eco-design process. In order to investigate optimization tools, the eco-design problem is expressed into an optimization problem. Optimization algorithms are able to solve this problem and to find the optimal set of compromises between environmental criterion and the cost of the railway product. The set of compromises is given as a graph called the Pareto front. In our work the cost is expressed by the mass of the component and some optimization algorithms have been adapted in this work to serve in the process of eco-design

Dans le contexte actuel de globalisation des marchés, le processus classique de conception par essais et erreurs n'est plus capable de répondre aux exigences de plus en plus accrues en termes de délais très courts, réduction des coûts de production, etc. L'outil d'optimisation propose une réponse à ces questions, en accompagnant les ingénieurs dans la tâche de conception optimale.L'objectif de cette thèse est centré sur la conception optimale des systèmes complexes. Deux approches sont abordées dans ce travail: l'optimisation par modèles de substitution et la conception optimale basée sur la décomposition des systèmes complexes.L'utilisation de la conception assistée par ordinateur (CAO) est devenue une pratique régulière dans l'industrie. La démarche d'optimisation basée sur modèles de substitution est destinée à répondre à l'optimisation des dispositifs bénéficiant d'une telle modélisation précise, mais couteuse en temps de calcul.Les chaînes de traction ferroviaire sont trop complexes pour être traités comme un tout. La décomposition de ces systèmes s'impose en vue de simplifier le problème et de repartir la charge de calcul. Des stratégies appropries à la résolution de telles structures ont été analysées dans ce travail. Ces approches permettent à chaque équipe de spécialistes de travailler de façon autonome à l'objet de leur expertise.Les approches d'optimisation développées au sein de ce travail ont été appliquées pour résoudre plusieurs problèmes d'optimisation électromagnétiques, ainsi que la conception optimale d'un système de traction ferroviaire de la Société Alstom

La conception d'un système électrique est une tâche très complexe qui relève d’expertises dans différents domaines de compétence. Dans un contexte compétitif où l’avance technologique est un facteur déterminant, l’industrie cherche à réduire les temps d'étude et à fiabiliser les solutions trouvées par une approche méthodologique rigoureuse fournissant une solution optimale systémique.Il est alors nécessaire de construire des modèles et de mettre au point des méthodes d'optimisation compatibles avec ces préoccupations. En effet, l’optimisation unitaire de sous-systèmes sans prendre en compte les interactions ne permet pas d'obtenir un système optimal. Plus le système est complexe plus le travail est difficile et le temps de développement est important car il est difficile pour le concepteur d'appréhender le système dans toute sa globalité. Il est donc nécessaire d'intégrer la conception des composants dans une démarche systémique et globale qui prenne en compte à la fois les spécificités d’un composant et ses relations avec le système qui l’emploie.Analytical Target Cascading est une méthode d'optimisation multi niveaux de systèmes complexes. Cette approche hiérarchique consiste à décomposer un système complexe en sous-systèmes, jusqu’au niveau composant dont la conception relève d’algorithmes d'optimisation classiques. La solution optimale est alors trouvée par une technique de coordination qui assure la cohérence de tous les sous-systèmes. Une première partie est consacrée à l'optimisation de composants électriques. L'optimisation multi niveaux de systèmes complexes est étudiée dans la deuxième partie où une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple / The design of an electrical system is a very complex task which needs experts from various fields of competence. In a competitive environment, where technological advance is a key factor, industry seeks to reduce study time and to make solutions reliable by way of a rigorous methodology providing a systemic solution.Then, it is necessary to build models and to develop optimization methods which are suitable with these concerns. Indeed, the optimization of sub-systems without taking into account the interaction does not allow to achieve an optimal system. More complex the system is more the work is difficult and the development time is important because it is difficult for the designer to understand and deal with the system in its complexity. Therefore, it is necessary to integrate the design components in a systemic and holistic approach to take into account, in the same time, the characteristics of a component and its relationship with the system it belongs to.Analytical Target Cascading is a multi-level optimization method for handling complex systems. This hierarchical approach consists on the breaking-down of a complex system into sub-systems, and component where their optimal design is ensured by way of classical optimization algorithms. The optimal solution of the system must be composed of the component's solutions. Then a coordination strategy is needed to ensure consistency of all sub-systems. First, the studied and proposed optimization algorithms are tested and compared on the optimization of electrical components. The second part focuses on the multi-level optimization of complex systems. The optimization of railway traction system is taken as a test case

Dans le contexte actuel de globalisation des marchés, le processus classique de conception par essais et erreurs n'est plus capable de répondre aux exigences de plus en plus accrues en termes de délais très courts, réduction des coûts de production, etc. L'outil d'optimisation propose une réponse à ces questions, en accompagnant les ingénieurs dans la tâche de conception optimale.L'objectif de cette thèse est centré sur la conception optimale des systèmes complexes. Deux approches sont abordées dans ce travail: l'optimisation par modèles de substitution et la conception optimale basée sur la décomposition des systèmes complexes.L'utilisation de la conception assistée par ordinateur (CAO) est devenue une pratique régulière dans l’industrie. La démarche d'optimisation basée sur modèles de substitution est destinée à répondre à l'optimisation des dispositifs bénéficiant d’une telle modélisation précise, mais couteuse en temps de calcul.Les chaînes de traction ferroviaire sont trop complexes pour être traités comme un tout. La décomposition de ces systèmes s’impose en vue de simplifier le problème et de repartir la charge de calcul. Des stratégies appropries à la résolution de telles structures ont été analysées dans ce travail. Ces approches permettent à chaque équipe de spécialistes de travailler de façon autonome à l'objet de leur expertise.Les approches d'optimisation développées au sein de ce travail ont été appliquées pour résoudre plusieurs problèmes d'optimisation électromagnétiques, ainsi que la conception optimale d’un système de traction ferroviaire de la Société Alstom / Within a globalized market context, the classical trial-and-error design process is no longer capable of answering to the ever-growing demands in terms of short deadlines, reduced production costs, etc. The optimization tool presents itself as an answer to these issues, accompanying the engineers in the optimal design task.The focus of this thesis is centered on the optimal design of complex systems. Two main optimization approaches are addressed within this work: the metamodel-based design optimization and the decomposition-based complex systems optimal design.The use of computer-aided design/engineering (CAD/CAE) software has become a regular practice in the engineering design process. The metamodel-based optimization approach is intended to address the optimization of devices represented by such accurate but computationally expensive simulation models, as the finite element analysis (FEA) in electromagnetics.Engineering systems such as railway traction systems are too complex to be addressed as a whole. The decomposition-based optimization strategies are intended to address the optimal design of such systems. The decomposition of such systems is required in order to simplify the problem and to distribute the computational burden across the decomposed structure. Appropriate multi-level strategies have been identified and analyzed within this work. Such approaches allow each team of specialists to work independently at the object of their expertise.The optimization approaches developed within this work are applied for solving several electromagnetic optimization problems and a railway traction system optimal design problem of the Alstom Company