Optimisation Swarm Particle (PSO) est basé sur une métaphore de l'interaction sociale […] en ajustant les trajectoires des vecteurs individuels, appelés «particules» conceptualisées comme des points se déplaçant dans un espace multidimensionnel. Le poids aléatoire des paramètres de contrôle est utilisé pour provoquer les particules à aller stochastiquement vers une région ayant plus de succès dans un espace tridimensionnel. Les particules itératives ajustent leur vitesse et leur direction en fonction de leurs personnels et des meilleures positions dans l'essaim. PSO a été appliquée avec succès pour optimiser une large gamme de problèmes. Cependant, les algorithmes standard PSO sont facilement piégés dans les points locaux suboptimaux lorsqu'il est appliqué à des problèmes avec de nombreux extrema locaux ou avec des contraintes. Cette thèse présente plusieurs algorithmes / techniques pour améliorer la capacité de l'OPS recherche mondiale: 1) Deux nouveaux algorithmes chaotiques de particules essaim d'optimisation, d'avoir une chaotiques Hopfield Neural Network (HNN) la structure, sont proposées. L'utilisation d'un système chaotique pour déterminer les poids des particules aide des algorithmes OSP pour échapper à des extrema locaux et de trouver l'optimum global. 2) Pour les algorithmes existants OSP, la relation et l'influence compter que sur les composants correspondants dimensions de l'essaim de particules. Pour montrer la relation intérieure entre les différentes composantes d'une particule, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour modéliser les projections d'ordre du problème d'optimisation, et une optimisation des intérieurs entièrement connecté essaim de particules est proposé à cet effet. 3) En raison de la complexité des contraintes, une solution déterministe générale est souvent difficile à trouver. Par conséquent, une particule détendue contrainte optimisation par essaim algorithme est proposé. Cette méthode améliore la capacité de recherche de l'OSP. 4) Pour améliorer les performances de l'optimisation par essaim de particules, une méthode adaptative de particules essaim d'optimisation basée sur les tests d'hypothèses sont proposées. Cette méthode applique un test d'hypothèse pour déterminer si le piège des particules dans un minimum local ou non. 5) Afin de renforcer la capacité du MPSO de recherche globale, une approche adaptative multi-objectif l'optimisation par essaim de particules (MOPSO) est proposé. Les résultats de simulation et d'analyse confirment l'efficacité des algorithmes proposés / techniques par rapport à l'autre état d'algorithmes / Particle Swarm Optimisation (PSO) is based on a metaphor of social interaction such as birds flocking or fish schooling to search a space by adjusting the trajectories of individual vectors, called “particles” conceptualized as moving points in a multidimensional space. The random weights of the control parameters are used to cause the particles to stochastically move towards a successful region in a higher dimensional space. Particles iteratively adjust their speed and direction based on their personal best positions and the best position in the swarm. PSO has been successfully applied to optimise a wide range of problems. However, the standard PSO algorithms are easily trapped in local suboptimal points when applied to problems with many local extrema or with constraints. This thesis presents several algorithms/techniques to improve the PSO's global search ability: 1) Two new chaotic particle swarm optimisation algorithms, having a chaotic Hopfield Neural Network (HNN) structure, are proposed. Using a chaotic system to determine particle weights helps the PSO algoritms to escape from local extrema and to find the global optimum. 2) For the existing PSO algorithms, the relationship and influence only rely on the corresponding dimensional components of the particle swarm. To show the inner relationship among the different components of one particle, neural networks can be used to model the characteristcs of the optimisation problem, and an inner fully connected particle swarm optimisation is proposed for this purpose. 3) Due to the complexity of constraints, a general deterministic solution is often hard to find. Therefore, a relaxed constraint particle swarm optimisation algorithm is proposed. This method improves the PSO's search ability. 4) To improve the performance of particle swarm optimisation, an adaptive particle swarm optimisation method based on hypothesis testing is proposed. This method applies a hypothesis test to determine whether the particles trap into a local minimum or not. 5) To enhance the MPSO's global search ability, an adaptive multi-objective particle swarm optimisation (MOPSO) is proposed. Simulation and analytical results confirm the efficiency of the proposed algorithms/techniques when compared to the other state of the art algorithms

Nous étudions des solutions semi-diluées de micelles géantes en géométrie Couette présentant une transition vers un état en bandes de cisaillement au-delà d'une sollicitation seuil. La signature mécanique de cette transition se traduit par la présence d'un plateau en contrainte dans la courbe d'écoulement de ces solutions, associé à la formation de bandes supportant différents cisaillements. Nous nous sommes intéressés au comportement de l'interface entre ces bandes de cisaillement. L'étude aux temps courts est motivée par la proposition de modélisation de la courbe d'écoulement de ces solutions par le modèle diffusif Johnson-Segalman. Dans ce modèle, le terme de diffusion de la contrainte viscoélastique est relié à la migration de l'interface, que nous estimons expérimentalement. Aux temps longs, nous avons observé la déstabilisation de l'interface entre ces bandes de cisaillement, dans le plan d'observation vorticité–gradient de vitesse, pour plusieurs solutions. La réponse mécanico-optique est similaire pour des solutions composées de différents tensioactifs. D'autre part, nous avons montré que la déstabilisation de l'interface est associée à la formation d'un écoulement secondaire sous la forme de cellules de convection empilées suivant la vorticité. Le scénario de base, supposant un écoulement unidirectionnel, est remis en cause par l'observation directe d'un écoulement tri-dimensionnel. L'ensemble de ces résultats suggèrent le développement de la même instabilité dans différentes solutions et nous ont amenés à envisager deux mécanismes de type « élastique » pouvant être à l'origine de l'instabilité : un mécanisme interfacial et un mécanisme en volume.

Cette thèse est une étude numérique d'un écoulement d'air dans une cavité différentiellement chauffée bidimensionnelle en présence de gravité. Pour un rapport hauteur/largeur de deux et des parois horizontales supposées adiabatiques, l'écoulement de base correspond à une recirculation autour de la cavité avec un coeur stratifié et des couches limites verticales. Les équations de Navier-Stokes sont résolues par un code de simulation numérique directe spectrale instationnaire basé sur l’hypothèse de Boussinesq couplé à un algorithme de suivi de particules avec interpolation. Le nombre de Rayleigh basé sur la différence de température est choisi comme paramètre de contrôle de l’écoulement. La transition vers le chaos au sein de cet écoulement est explorée à la fois du point de vue eulérien (développement de l’instationnarité) et lagrangien (mélange chaotique).L'approche lagrangienne considère le mélange de traceurs passifs infinitésimaux non diffusifs. L'étude se base sur l'identification d'objets invariants de la dynamiques : points fixes, orbites périodiques et leurs variétés stable/instable, connections homoclines et hétéroclines, trajectoires toroïdales. Le mélange des traceurs est partiel lorsque l'écoulement subit une première bifurcation de Hopf. La dispersion globale des traceurs résulte d'un compromis entre la présence de tores Kolmogorov-Arnold-Moser qui jouent le rôle de barrières au mélange, et d'enchevêtrements homoclines/hétéroclines responsables du chaos lagrangien. L'étude statistique des temps de retour et du taux d'homogénéisation révèle la présence de zones où la dynamique est non hyperbolique. En augmentant le nombre de Rayleigh, le mélange devient progressivement complet avant que l'écoulement ne devienne quasi-périodique en temps. L'approche eulérienne considère les divers scénarios de transition vers le chaos par l'identification numérique d'attracteurs et des bifurcations associées lorsque le nombre de Rayleigh varie. Deux routes principales se distinguent en fonction des symétries associées aux deux premières bifurcations de Hopf du système, contenant chacune plusieurs branches hystérétiques. Trente trois régimes différents sont identifiés et analysés depuis l'écoulement stationnaire jusqu'à un écoulement chaotique voire hyperchaotique. Parmi ceux-ci, des branches de tores à deux et trois fréquences incommensurables, ainsi que des régimes intermittents sont examinés. Des diagrammes de bifurcations qualitatifs et quantitatifs sont proposés pour résumer l'ensemble des dynamiques observées. / This thesis is about the numerical study of an air flow inside a two dimensionally heated cavity. The aspect ratio height/width is set to two. Boundary conditions on horizontal walls are taken as adiabatic. In this case, the base flow consists of a recirculation around the stratified core of the cavity and of boundary layers along the vertical walls. The Navier-Stokes equations are solved using a spectral direct numerical simulation code under the Boussinesq assumption coupled with a particle tracking scheme based on interpolation. The Rayleigh number, based on the temperature difference is chosen as the control parameter of the system. The transition to chaos in this flow is considered both from the Eulerian and Lagrangian point of view.The Lagrangian point of view considers the mixing of point-wise non-diffusive passive tracers. The study is based on the identification of invariant objects: fixed points, periodic orbits and their stable/unstable manifolds,homoclinic and heteroclinic connections, toroidal trajectories.The mixing of tracers is partial when the flow undergoes the first Hopf bifurcation. The complete mixing of tracers results from a compromise between Kolmogorov-Arnold-Moser's tori, which act as barriers to mixing, and homoclinic/heteroclinic tangles which are responsible for the mixing.The statistical study of return times and the homogenisation rate shows regionswhere the dynamics is non-hyperbolic. When the Rayleigh number is increased, mixing is increasingly complete before the flow becomes quasi-periodic in time.The Eulerian description considers the transition to chaos via the numerical identification of attractors and their associated bifurcations when the Rayleigh number is varied. Two main routes are found depending on the symmetries associated with the first two Hopf bifurcations of the system. A total of thirty three different regimes are identified from steady to hyperchaotic, among which two- and three-frequency tori as well as intermittent dynamics. Both quantitative and qualitative bifurcation diagrams are suggested for the system.