L'alternateur à griffes est utilisé comme générateur d'électricité dans les véhicules. Il<br />a pour rôle d'alimenter en courant continu tous les récepteurs reliés au réseau de bord, et<br />plus particulièrement de charger la batterie. Les travaux de cette thèse ont pour but<br />d'augmenter le courant fourni par l'alternateur, d'augmenter son rendement et de réduire<br />son bruit acoustique d'origine magnétique. L'application de la méthode des pertes<br />séparées a permis d'étudier la répartition des pertes en fonction de la vitesse de rotation et<br />du courant débité. En s'appuyant sur des simulations éléments finis, les principales<br />causes des pertes Joule statoriques et des pertes fer totales sont déterminées, aussi bien<br />les pertes fer statoriques dues à la composante axiale du flux. Des solutions sont<br />proposées dans le but d'augmenter le courant fourni ainsi que le rendement et de réduire<br />le bruit acoustique d'origine magnétique, toutes ces solutions ont fait l'objet d'une<br />validation expérimentale sur prototypes. Pour finir, une méthode fondée sur des<br />optimisations mono objectif est proposée dans le but d'augmenter le débit et de réduire<br />les ondulations de couple sources du bruit acoustique d'origine magnétique.

Ma thèse porte sur la configuration dynamique de réseaux de communication radio vérifiant un certain nombre de contraintes (ou objectifs) et l'utilisation, si possible optimale, de l'ensemble des fréquences disponibles à un instant donné. C'est un problème NP-difficile dont l'enjeu économique est important pour l'entreprise TDF. J'ai construit et mis en œuvre des méta-heuristiques hybrides originales pour résoudre ce type de problème et assurer la meilleure qualité de service (QoS) possible. Les fréquences étant une denrée rare et chère, on peut se demander si, pendant un certain temps, une seule fréquence ne suffirait pas pour couvrir les besoins d'un secteur géographique donné. Ceci permettrait d'utiliser les autres fréquences pour d'autres applications. C'est le principe de base des réseaux SFN (Single Frequency Network) qui nécessitent l'optimisation des délais de transmission, le regroupement de certains émetteurs pour construire un tel réseau et le choix de la fréquence à allouer. Du point de vue informatique, il s'agit de réaliser simultanément plusieurs optimisations. La structure d'un réseau SFN doit être ajustable au cours du temps. J'ai développé un logiciel qui réalise ces opérations, à savoir : - sélection des émetteurs pour construire des réseaux (i.e. plaques) SFN, - optimisation des écarts de transmission dans chaque SFN, - choix de la meilleure fréquence possible pour chaque SFN. Les performances de ces algorithmes sont comparées avec la QoS des plans de fréquences utilisés en France et des pays voisins. Les résultats obtenus sont encourageants. / The purpose of my thesis is the dynamic construction of radio communication networks subject to multiple constraints and the optimal (if possible) use of the set of available frequencies at time t. This is an NP-Hard problem with important economical issues. I have designed and used original hybrid meta-heuristics for solving this kind of problems and providing the best possible QoS. Frequencies are rare and expansive therefore we can ask if a single frequency would not be enough, for a while, in order to cover the needs of a given geographical area. This would allow the use of the remaining frequencies for other applications. This is the principle of Single Frequency Networks (SFN) which necessitate the simultaneous optimization of transmission delays, of the allocated frequency and of their design. I have designed an original and e_cient software which performs these operations. We give experimental results for real benchmarks provided by TDF.

Pour la résolution de problèmes d'ordonnancement d'ateliers de type flow-shop en industries pharmaceutiques et d'ateliers de type job-shop flexible, deux méthodes d'optimisation ont été développées : une méthode utilisant les algorithmes génétiques dotés d'un nouveau codage proposé et une méthode d'optimisation par essaim particulaire modifiée pour être exploitée dans le cas discret. Les critères retenus dans le cas de lignes de conditionnement considérées sont la minimisation des coûts de production ainsi que des coûts de non utilisation des machines pour les problèmes multi-objectifs relatifs aux industries pharmaceutiques et la minimisation du Makespan pour les problèmes mono-objectif des ateliers job-shop flexibles.Ces méthodes ont été appliquées à divers exemples d'ateliers de complexités distinctes pour illustrer leur mise en œuvre. L'étude comparative des résultats ainsi obtenus a montré que la méthode basée sur l'optimisation par essaim particulaire est plus efficace que celle des algorithmes génétiques, en termes de rapidité de la convergence et de l'approche de la solution optimale

Pour la résolution de problèmes d’ordonnancement d’ateliers de type flow-shop en industries pharmaceutiques et d’ateliers de type job-shop flexible, deux méthodes d’optimisation ont été développées : une méthode utilisant les algorithmes génétiques dotés d’un nouveau codage proposé et une méthode d’optimisation par essaim particulaire modifiée pour être exploitée dans le cas discret. Les critères retenus dans le cas de lignes de conditionnement considérées sont la minimisation des coûts de production ainsi que des coûts de non utilisation des machines pour les problèmes multi-objectifs relatifs aux industries pharmaceutiques et la minimisation du Makespan pour les problèmes mono-objectif des ateliers job-shop flexibles.Ces méthodes ont été appliquées à divers exemples d’ateliers de complexités distinctes pour illustrer leur mise en œuvre. L’étude comparative des résultats ainsi obtenus a montré que la méthode basée sur l’optimisation par essaim particulaire est plus efficace que celle des algorithmes génétiques, en termes de rapidité de la convergence et de l’approche de la solution optimale / For flexible job-shop and pharmaceutical flow-shop scheduling problems resolution, two optimization methods are considered: a genetic algorithm one using a new proposed coding and a particle swarm optimization one modified in order to be used in discrete cases.The criteria retained for the considered packaging lines in pharmaceutical industries multi-objective problems are production cost minimization and total stopping cost minimization. For the flexible job-shop scheduling problems treated, the criterion taken into account is Makespan minimization.These two methods have been applied to various work-shops with distinct complexities to show their efficiency.After comparison of these methods, the obtained results allowed us to notice the efficiency of the based particle swarm optimization method in terms of convergence and reaching optimal solution