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Dans ce projet de recherche, deux types de modèles physiques paramétriques construits par une combinaison de ressorts, de masses et de liaisons sont présentés pour étudier l’impact frontal d’un véhicule de type Dodge 2001. Également, deux modèles linéaires paramétriques (LMS) à 5 degrés de liberté sont introduits et vérifiés, en référence aux travaux de recherche de Mr Javad Marzbanrad et de Mr Mostafa Pahlavani. Les ressorts et les amortisseurs utilisés sont déterminés via une optimisation des décélérations, tenant compte des résultats numériques par éléments finis et ceux provenant de l’expérience. Plus précisément, ces paramètres sont identifiés par une minimisation de l’erreur moyenne quadratique entre les résultats des simulations et les tests expérimentaux lors de l’impact frontal. / In this study, two types of physical parametric models built using a combination of springs, masses and links are introduced for a vehicle frontal crash study. In addition, two 5DOF linear parametric models (LMS) are proposed and checked, based on the previous investigation made by Mr Javad Marzbanrad and Mostafa Pahlavani. The values of spring and dampers have been determined using an optimisation of deceleration, considering the numerical results from finite element and experimental results. These determined values have been calculated on the basis of minimisation of the root mean square of the difference between simulated and experimental results as occurred for occupants in the frontal crash.

La planification des opérations forestières est une tâche complexe. Elle nécessite la prise en compte de plusieurs facteurs et la collaboration des différents intervenants. Plusieurs modèles d’optimisation mathématiques ont été développés pour soutenir les entreprises forestières dans leur processus de prise de décisions. Bien que bénéfiques et utiles, ces modèles demeurent peu implantés dans la pratique. La planification est, généralement, faite d'une manière intuitive basée sur les connaissances et l'expérience des intervenants. Cela amène à supposer que ces modèles ne prennent pas pleinement en considération certains facteurs importants comme la qualité des données et des informations ainsi que leurs disponibilités. Par ailleurs, la gestion des connaissances a été proposée comme assise pour améliorer la performance du processus de planification. En effet, elle permet à l'entreprise de mieux tirer profit des données disponibles pour la planification. L'objectif de ce projet est d'aider les entreprises forestières à intégrer les modèles mathématiques dans leur processus de prise de décisions pour améliorer la qualité des décisions prises. Il s'agit, en effet, de développer un modèle mathématique qui reflète le processus de planification des approvisionnements et qui couvre les besoins d'une entreprise forestière québécoise. Un second objectif consiste à mesurer l'impact d'une meilleure connaissance (précision) des inventaires forestiers sur la qualité des décisions. Une comparaison entre deux modèles d’optimisation existants et une cartographie du processus de planification d’une entreprise forestière Québécoise a été réalisée. Sur la base de cette comparaison, un modèle d'optimisation adapté a été développé. Par la suite, le modèle a été utilisé pour simuler l'impact d'une meilleure précision des inventaires forestiers sur le profit de l’entreprise partenaire. Des taux d’imprécision de 5%, 10%, 20% et 30% ont été évalués et comparés au cas où les données précises étaient connues dès le départ plutôt qu’en cours d’opérations. Les résultats de la comparaison des modèles mathématique avec les cartographies de gestion des connaissances ont démontré plusieurs écarts. Ceci a permis d'obtenir les composantes du modèle mathématique développé qui reflète le processus industriel de planification des approvisionnements. Finalement, les résultats de l’expérimentation indiquent qu’une amélioration de la précision des inventaires de 30% résulterait en une augmentation du profit de 7%. / Wood procurement planning is a complex activity that requires collaboration between various actors. There have been several mathematical models formulated to help practitioners in the decision making process. But, only a few of these models are actually applied in practice. Planning is still done manually, based on experience and the sum of several individuals’ knowledge within the procurement department. One possible reason is that most models do not account for important factors related to data quality, information availability, and knowledge sharing within forest companies. Knowledge management has been proposed as a way to improve the performance of the planning process. Indeed, it enables companies to understand the information and knowledge required for planning. The objective of this project is to help forestry companies integrate optimization models to improve the planning process and the decisions quality. In fact, we aim to develop a mathematical model that depicts the industrial planning process. Finally, we want to determine the impact of better knowledge on planning decisions quality. First, a comparison between two existing mathematical models and the industrial process of a specific forestry company represented by Knowledge management mapping was done. Then, through this comparison, we developed a new mathematical model for procurement planning. Finally, this model has been used to evaluate the profit of improving the accuracy of the forestry inventory data. In order to do so, we compared the plan developed using accurate inventory data (obtained from the beginning of the planning horizon) with the plan adjusted monthly based on the accurate data. The comparison of the models with the industrials process showed that the gap between them is important. The differences measured were used in the development of the new mathematical model. This model reflects the industrial process. It has been used to determine the profit of a better accuracy inventory data. We found an important profit increase equal to 7% through improving the accuracy inventory data of 30%.

Ce mémoire traite de la modélisation et la simulation dynamique d’un système d’arrimage utilisé dans le transport d’équipements hors normes. L’arrimage des charges dans ce type de transport s’effectue à l’aide de chaînes que l’opérateur du véhicule appose de manière à ancrer la charge directement sur la semi-remorque. Ce projet nécessite la modélisation d’un véhicule dans le but d’effectuer des manœuvres prédéterminées. Le véhicule doit effectuer ces manœuvres dans le but d’induire des accélérations critiques au chargement. Ce projet de recherche vise à étudier la performance du système d’arrimage en terme de tension induite dans les chaînes lors de manœuvres. En effet, il est important d’assurer la sécurité de l’arrimage de telle sorte que la force engendrée dans les chaînes ne dépasse pas la limite de charge nominale prescrite par les fabricants de composantes d’arrimage. De plus, la recherche permet d’étudier différentes configurations d’arrimage dans le but d’étudier l’impact de la disposition des chaînes sur la qualité de l’arrimage.