De nos jours, de nouvelles technologies sont développées pour produire efficacement des produits dérivés de matières premières autresque le pétrole, comme par exemple la biomasse. En effet, la biomasse et plus spécifiquement la biomasse non alimentaire possède un fort potentielcomme substitut aux ressources fossiles pour des raisons environnementales, économiques et politiques. Dans ce contexte, l’étude des bioraffineries offre de nouvelles opportunités pour le Process System Engineering et plus particulièrement pour des activités de recherche quivisent la conception de systèmes constitués d’entités interconnectés. En effet, le verrou principal se concentre sur la modélisation et l’optimisation multi-échelle de la bioraffinerie qui permet l’intégration de plusieurs échelles spatiales allant de l’échelle moléculaire à celle de l’unité de production. Ces différentes échelles sont essentielles pour décrire correctement le système puisqu’elles interagissent en permanence. La forte dilution des courants est le meilleur exemple pour illustrer ces interactions. En effet, la présence d’eau induit de nombreux problèmes thermodynamiques (azéotropes, etc.) à l’échelle moléculaire, ce qui impacte fortement la topologie du procédé notamment sur les étapes de séparation, de purification et detraitement des purges (pour limiter les pertes en produits). Ainsi, la performance de la séquence d’opérations unitaires de l’étape de purification dépend entièrement de la concentration en eau. De plus dans la conception de bioraffinerie, il est fréquent de coupler fermentation et séparation afin d’améliorer les performances de la fermentation et de limiter la présence d’eau dans l’étapede purification. Par ailleurs, la grande quantité d’eau à chauffer ou refroidir entraine la nécessité de réaliser l’intégration énergétique du réseaud’échangeurs du procédé afin de minimiser le coût les dépenses énergétiques. L’objectif de ce travail est alors de proposer une méthodologie générique et les outils associés afin de lever certains verrous de la modélisation et l’optimisation multi-échelle de la bioraffinerie. Basée sur une approche par superstructure, la finalité de la méthodologie est d’évaluer les performances des alternatives étudiées en termes technico-économiques, environnementaux et d’efficacité énergétique en vue de son optimisation multi-objectifs pour trouver la voie de traitement optimale pour le(s) bioproduit(s) d’intérêt. Le cas d’application retenu se focalise sur la production de biobutanol à partir du système Acétone-Butanol-Ethanolet d’une biomasse d’origine forestière. La première étape de la méthodologie proposée concerne la création de la superstructure de la bioraffineriebasée sur une décomposition de cette dernière en 5 étapes principales : le prétraitement, la fermentation, la séparation, la purification et letraitement des purges. Ensuite, la seconde étape consiste à modéliser chaque alternative de procédé. Cette modélisation utilise un modèlethermodynamique à coefficients d’activité afin de décrire le comportement fortement non-idéal des molécules du milieu. De plus, l’intégration du traitement des purges et de l’intégration énergétique durant cette étape permet d’améliorer le procédé. Enfin, la dernière étape s’intéresse à l’optimisation multiobjectif qui se focalise sur différents aspects : maximisation de la production, minimisation des coûts, du prix minimal de vente des bioproduits, des pertes en produits et de l’impact environnemental. Cette dernière étape inclut également des études de sensibilité sur les différents paramètres de la méthodologie : opératoires, économiques, environnementaux... A l’issu de l’optimisation, un compromis seratrouvé afin d’obtenir une bioraffinerie durable.

Cette thèse porte sur l'étude des performances du moteur linéaire de référence par la méthode d'analyse éléments finis, et la conception optimale sur un modèle lourd en temps de calcul. La méthode éléments finis est utilisée pour étudier les performances du moteur linéaire de référence, car le modèle analytique d'un moteur linéaire est difficile à construire dû aux effets d'extrémités. Le modèle éléments finis (MEF) 2D permet de prendre en compte l'effet d'extrémité de longueur finie. L'effet d'extrémité de largeur finie est intégré au modèle 2D en faisant varier la conductivité du secondaire et en ajoutant une inductance de tête de bobines. Ensuite, le couplage entre le MEF 3D magnétique et thermique permet de prendre en compte tous les effets d'extrémité et de l'influence de la température. Un banc d'essais est construit pour valider les modélisations éléments finis. La comparaison entre les différents modèles montre l'importance du modèle couplé. L'optimisation directe sur un MEF est très couteuse en temps de calcul. Les stratégies d'intégrer un modèle de substitution au lieu d'un MEF sont étudiées. L'optimisation directe sur un modèle de substitution et l'algorithme Efficient Global Optimisation (EGO) sont comparés. Un algorithme Space Mapping (SM) 3 niveaux est proposé. Les résultats des cas tests montrent que le SM 3 niveaux est plus efficace par rapport à l'algorithme SM 2 niveaux. Une nouvelle stratégie d'optimisation avec un faible budget d'évaluation du MEF est proposée et testée dans le contexte d'une modélisation difficile. La stratégie proposée permet d'évaluer les MEF en parallèle, ainsi permet un gain considérable de réduction du temps d'optimisation.

De nos jours, de nouvelles technologies sont développées pour produire efficacement des produits dérivés de matières premières autresque le pétrole, comme par exemple la biomasse. En effet, la biomasse et plus spécifiquement la biomasse non alimentaire possède un fort potentielcomme substitut aux ressources fossiles pour des raisons environnementales, économiques et politiques. Dans ce contexte, l’étude des bioraffineries offre de nouvelles opportunités pour le Process System Engineering et plus particulièrement pour des activités de recherche quivisent la conception de systèmes constitués d’entités interconnectés. En effet, le verrou principal se concentre sur la modélisation et l’optimisation multi-échelle de la bioraffinerie qui permet l’intégration de plusieurs échelles spatiales allant de l’échelle moléculaire à celle de l’unité de production. Ces différentes échelles sont essentielles pour décrire correctement le système puisqu’elles interagissent en permanence. La forte dilution des courants est le meilleur exemple pour illustrer ces interactions. En effet, la présence d’eau induit de nombreux problèmes thermodynamiques (azéotropes, etc.) à l’échelle moléculaire, ce qui impacte fortement la topologie du procédé notamment sur les étapes de séparation, de purification et detraitement des purges (pour limiter les pertes en produits). Ainsi, la performance de la séquence d’opérations unitaires de l’étape de purification dépend entièrement de la concentration en eau. De plus dans la conception de bioraffinerie, il est fréquent de coupler fermentation et séparation afin d’améliorer les performances de la fermentation et de limiter la présence d’eau dans l’étapede purification. Par ailleurs, la grande quantité d’eau à chauffer ou refroidir entraine la nécessité de réaliser l’intégration énergétique du réseaud’échangeurs du procédé afin de minimiser le coût les dépenses énergétiques. L’objectif de ce travail est alors de proposer une méthodologie générique et les outils associés afin de lever certains verrous de la modélisation et l’optimisation multi-échelle de la bioraffinerie. Basée sur une approche par superstructure, la finalité de la méthodologie est d’évaluer les performances des alternatives étudiées en termes technico-économiques, environnementaux et d’efficacité énergétique en vue de son optimisation multi-objectifs pour trouver la voie de traitement optimale pour le(s) bioproduit(s) d’intérêt. Le cas d’application retenu se focalise sur la production de biobutanol à partir du système Acétone-Butanol-Ethanolet d’une biomasse d’origine forestière. La première étape de la méthodologie proposée concerne la création de la superstructure de la bioraffineriebasée sur une décomposition de cette dernière en 5 étapes principales : le prétraitement, la fermentation, la séparation, la purification et letraitement des purges. Ensuite, la seconde étape consiste à modéliser chaque alternative de procédé. Cette modélisation utilise un modèlethermodynamique à coefficients d’activité afin de décrire le comportement fortement non-idéal des molécules du milieu. De plus, l’intégration du traitement des purges et de l’intégration énergétique durant cette étape permet d’améliorer le procédé. Enfin, la dernière étape s’intéresse à l’optimisation multiobjectif qui se focalise sur différents aspects : maximisation de la production, minimisation des coûts, du prix minimal de vente des bioproduits, des pertes en produits et de l’impact environnemental. Cette dernière étape inclut également des études de sensibilité sur les différents paramètres de la méthodologie : opératoires, économiques, environnementaux... A l’issu de l’optimisation, un compromis seratrouvé afin d’obtenir une bioraffinerie durable. / Nowadays, to replace chemical products derived from petrol, new technologies are developed to produce products derived from others feedstock than crude oil like biomass. Indeed, biomass and especially nonfood biomass has a high potential as substitute due to its environmental, economic and political interests. Inthis context, the study of biorefineries offers new opportunities in the Process System Engineering and especially in research activities which aim to design systems with interlinked compounds. Indeed, the main hurdle focuses on the modeling and the multiscale optimization of thebiorefinery that allows integratingseveral spatial scales from the molecular scale to the plant scale. These scales are essential to describe accurately the system because they interact. The large dilution of flows is the best example to show these interactions. Indeed, water induces many thermodynamic problems (azeotropes, etc.) at the moleculescale, that impact on the process design and mainly on the separation, the purification and the treatment of purges (to limit losses of products). In consequence, the sequence of unit operations of the purification step depends of the water concentration. Furthermore, in the design of the biorefinery, the fermentation and theseparation are usually combined in order to improve performances of the fermentation and limit the water concentration in the purification step. Moreover, the large amount of water that needs to be heated or cooled induces the need of the energy integration of the heat exchangers network to minimize energy consumption. The aim of this work is to propose a generic methodology with connected tools in order to overcome some hurdles caused by the modeling and the multiscaleoptimization of the biorefinery. Based on the superstructure approach, the purpose of the methodology is to estimate performances of considered alternatives in the technical, economic, environmental and energy efficient aspects in preparation for the multiobjective optimization which finds the optimal process for the productionof the interesting bioproduct. This work focuses especially on the production of biobutanol through the Acetone-Butanol-Ethanol system from forest biomass. The methodology begins with the creation of the superstructure of the biorefinery composed by 5 major steps: the pretreatment, the fermentation, the separation, the purification and the treatment of purges. Next, the methodology consists in modeling each alternative of process. It integrates a thermodynamic model with activity coefficients in order to describe accurately the greatly nonideal behavior of molecules. Moreover, the treatment of purges and the energy integration are integratedat this step in order to improve the process. Finally, the last step interests to the multiobjective optimization which focuses on different aspects: the maximization of production and the minimization of the costs, the minimal selling price of bioproducts, the losses of bioproducts and the environmental impact. This step includes also sensitivity analysis on different parameters of the methodology: operating, economic, environmental… After the optimization, a compromise is made in order to obtain sustainable biorefinery.

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.

Cette thèse concerne la conception optimale de systèmes robotisés à haute mobilité pour la chirurgie mini-invasive. Elle este basée sur un processus d'optimisation par algorithmes évolutionnaires mult-objectifs, couplés à une simulation réaliste de la tache chirurgicale qui prend en compte tous les paramètres nécessaires à l'évaluation fidèle des robots. Cette méthodologie de conception a été appliquée au geste de suture lors d'une procédure de pontage coronarien. Elle aboutit à l'obtention d'un instrument chirurgical robotisé adapté, doté de 9 degrés de liberté: DRIMIS. Un prototype en a été réalisé et ses performances cinématiques évaluées.

Cette thèse porte sur l’étude des performances du moteur linéaire de référence par la méthode d’analyse éléments finis, et la conception optimale sur un modèle lourd en temps de calcul. La méthode éléments finis est utilisée pour étudier les performances du moteur linéaire de référence, car le modèle analytique d’un moteur linéaire est difficile à construire dû aux effets d’extrémités. Le modèle éléments finis (MEF) 2D permet de prendre en compte l’effet d’extrémité de longueur finie. L’effet d’extrémité de largeur finie est intégré au modèle 2D en faisant varier la conductivité du secondaire et en ajoutant une inductance de tête de bobines. Ensuite, le couplage entre le MEF 3D magnétique et thermique permet de prendre en compte tous les effets d’extrémité et de l’influence de la température. Un banc d’essais est construit pour valider les modélisations éléments finis. La comparaison entre les différents modèles montre l’importance du modèle couplé. L’optimisation directe sur un MEF est très couteuse en temps de calcul. Les stratégies d’intégrer un modèle de substitution au lieu d’un MEF sont étudiées. L’optimisation directe sur un modèle de substitution et l’algorithme Efficient Global Optimisation (EGO) sont comparés. Un algorithme Space Mapping (SM) 3 niveaux est proposé. Les résultats des cas tests montrent que le SM 3 niveaux est plus efficace par rapport à l’algorithme SM 2 niveaux. Une nouvelle stratégie d’optimisation avec un faible budget d’évaluation du MEF est proposée et testée dans le contexte d’une modélisation difficile. La stratégie proposée permet d’évaluer les MEF en parallèle, ainsi permet un gain considérable de réduction du temps d’optimisation. / This thesis focuses on studying the performance of the linear induction motor using the method of finite element analysis, and the optimal design on a time-costly model. The finite element method is used to study the performance of the linear induction motor. Firstly, the 2D finite element model (FEM) is constructed, which allows taking into account the longitudinal end effects. The transverse edge effects are taken into account within 2D model by varying the conductivity of the secondary and by adding the inductance of the winding overhang. Secondly, a coupled model between the magnetic and thermal 3D FEM is built which allows taking into account both the end effects and the temperature influence. Finally, a test bench is realized to validate the models. The comparison between the different models shows the importance of the coupled model. Optimal design using finite element modeling tools is a complex task and also time-costly. The surrogate model-assisted optimization strategies are studied. The direct surrogate model-assisted optimization and the Efficient Global Optimization are compared. A three-level output space-mapping technique is proposed to reduce the computation time. The optimization results show that the proposed algorithm allows saving a substantial computation time compared to the classical two level output space-mapping. Using the 3D FEM, a multi-objective optimization with a progressive improvement of a surrogate model is proposed. The proposed strategy evaluates the FEM in parallel. A 3D Pareto front composed of the finite element model evaluation results is obtained, which allows taking the decision for the engineering 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

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

En France, il existe deux modes de traction pour les trains : la traction diesel ou la traction électrique. Chaque mode fait face à des problématiques qui lui sont propres. Dans le cas du diesel, les émissions de gaz à effet de serre étant de plus en plus contrôlées, il devient nécessaire de faire évoluer ce type de train vers une solution moins polluante. Dans le cas de la traction électrique, la consommation d’énergie entraine une chute de tension qui peut imposer un ralentissement des trains, empêchant ainsi le développement du trafic. La solution étudiée par la SNCF est l’hybridation des trains (ajout de systèmes de stockage en embarqué).Ces travaux de thèse ont pour objectif de mettre en place une méthode permettant de faire le pré-dimensionnement des systèmes de stockage embarqués dans le train. De plus, afin de tenir compte de l’influence réciproque de la gestion sur le dimensionnement, celle-ci est incluse dans le modèle de dimensionnement. La résolution du modèle global se fait à l’aide d’un algorithme d’optimisation.La méthode a été mise en place sur les deux modes de traction ferroviaire (diesel et électrique) et l’optimisation a été faite avec l’algorithme SQP (Sequential Quadratic Programming). / In France, there are two traction modes for railway: the diesel and electric traction. Each mode has its own issues. For diesel, the increasing control of the greenhouse gas emissions imposes to evolve this type of train to a less polluting solution. For electric traction, the energy consumption creates a voltage drop which can cause a traffic slowdown, which will limit the traffic development. The studied solution by SNCF is the hybridization of the train (adding storage system).Thus, these works have the objective to build a method to do the pre-sizing of storage systems embedded in trains. Moreover, to take into account the mutual influence of the sizing and the energy management, this last one is included in the sizing model. An optimization algorithm solves the global model.The method has been developed for the two traction modes (diesel and electric) and the optimization has been made with SQP algorithm (Sequential Quadratic Programming).

Cette thèse aborde la conception optimale des chaînes de traction par l'exemple d'une chaîne de traction pour métro. Les données d'entrée de la conception d'une chaîne de traction sont la performance attendue et l'encombrement des équipements nécessaires. Pour aider le concepteur, l'outil informatique donne aujourd'hui la possibilité de construire une grande variété de modèles. D'autre part, les algorithmes d'optimisation permettent de trouver les configurations optimales. Ces possibilités ont été exploitées au cours de ce travail. Les modèles développés permettent d'estimer un large nombre de critères. A travers l'exemple de ces modèles, la méthode de conception suivie est détaillée dans le rapport. D'un point de vue technique, la chaîne de traction proposée est détaillée dans le dernier chapitre