Les projets d'Ingénierie Structurale doivent s’adapter aux critères de performance, de sécurité, de fonctionnalité, de durabilité et autres, établis dans la phase d’avant-projet. Traditionnellement, les projets utilisent des informations de nature déterministe comme les dimensions, les propriétés des matériaux et les charges externes. Toutefois, la modélisation des systèmes structuraux complexes implique le traitement des différents types et niveaux d'incertitudes. Dans ce sens, la prévision du comportement doit être préférablement faite en termes de probabilités puisque l'estimation de la probabilité de succès d'un certain critère est une nécessité primaire dans l’Ingénierie Structurale. Ainsi, la fiabilité est la probabilité rapportée à la parfaite opération d'un système structural donné durant un certain temps en des conditions normales d'opération pour trouver le meilleur compromis entre coût et sécurité pour l’élaboration des projets. Visant à pallier les désavantagés des méthodes traditionnelles FORM et SORM (First and Second Order Reliability Method), cette thèse propose une méthode d’analyse de fiabilité basée sur des techniques d’optimisation heuristiques (HBRM, Heuristic-based Reliability Method). Les méthodes heuristiques d’optimisation utilisées par cette méthode sont : Algorithmes Génétiques (Genetic Algorithms), Optimisation par Essaims Particulaires (Particle Swarm Optimisation) et Optimisation par Colonie de Fourmis (Ant Colony Optimization). La méthode HBRM ne requiert aucune estimation initiale de la solution et opère selon le principe de la recherche multi-directionnelle, sans besoin de calculer les dérivées partielles de la fonction d’état limite par rapport aux variables aléatoires. L’évaluation des fonctions d’état limite est réalisée en utilisant modèles analytiques, semi analytiques et numériques. Dans ce but, la mise en oeuvre de la méthode de Ritz (via MATLAB®), la méthode des éléments finis (via MATLAB® et ANSYS®) et la méthode sans maillage de Galerkin (Element-free Galerkin sous MATLAB®) a été nécessaire. La combinaison d’analyse de fiabilité, des méthodes d’optimisation et méthodes de modélisation, ci-dessus mentionnées, configure la méthodologie de conception fiabiliste proposée dans ce mémoire. L’utilisation de différentes méthodes de modélisation et d’optimisation a eu pour objectif de mettre en évidence leurs avantages et désavantages pour des applications spécifiques, ainsi pour démontrer l’applicabilité et la robustesse de la méthodologie de conception fiabiliste en utilisant ces techniques numériques. Ce qui a été possible grâce aux bons résultats trouvés dans la plupart des applications. Dans ce sens, des applications uni, bi et tridimensionnelles en statique, stabilité et dynamique des structures explorent l’évaluation explicite et implicite des fonctions d’état limite de plusieurs variables aléatoires. Procédures de validation déterministe et analyses stochastiques, et la méthode de perturbation de Muscolino, donnent les bases de l’analyse de fiabilité des applications en problèmes d’interaction fluide-structure bi et tridimensionnelles. La méthodologie est particulièrement appliquée à une structure industrielle. Résultats de applications uni et bidimensionnelles aux matériaux composites stratifiés, modélisés par la méthode EFG sont comparés avec les obtenus par éléments finis. A la fin de la thèse, une extension de la méthodologie à l’optimisation fiabiliste est proposée à travers la méthode des facteurs optimaux de sûreté. Pour cela, sont présentes des applications pour la minimisation du poids, en exigent un indice de fiabilité cible, aux systèmes modélisés par la méthode de EF et par la méthode EFG. / Structural Engineering designs must be adapted to satisfy performance criteria such as safety, functionality, durability and so on, generally established in pre-design phase. Traditionally, engineering designs use deterministic information about dimensions, material properties and external loads. However, the structural behaviour of the complex models needs to take into account different kinds and levels of uncertainties. In this sense, this analysis has to be made preferably in terms of probabilities since the estimate the probability of failure is crucial in Structural Engineering. Hence, reliability is the probability related to the perfect operation of a structural system throughout its functional lifetime; considering normal operation conditions. A major interest of reliability analysis is to find the best compromise between cost and safety. Aiming to eliminate main difficulties of traditional reliability methods such as First and Second Order Reliability Method (FORM and SORM, respectively) this work proposes the so-called Heuristic-based Reliability Method (HBRM). The heuristic optimization techniques used in this method are: Genetic Algorithms, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization. The HBRM does not require initial guess of design solution because it’s based on multidirectional research. Moreover, HBRM doesn’t need to compute the partial derivatives of the limit state function with respect to the random variables. The evaluation of these functions is carried out using analytical, semi analytical and numerical models. To this purpose were carried out the following approaches: Ritz method (using MATLAB®), finite element method (through MATLAB® and ANSYS®) and Element-free Galerkin method (via MATLAB®). The combination of these reliability analyses, optimization procedures and modelling methods configures the design based reliability methodology proposed in this work. The previously cited numerical tools were used to evaluate its advantages and disadvantages for specific applications and to demonstrate the applicability and robustness of this alternative approach. Good agreement was observed between the results of bi and three-dimensional applications in statics, stability and dynamics. These numerical examples explore explicit and implicit multi limit state functions for several random variables. Deterministic validation and stochastic analyses lied to Muscolino perturbation method give the bases for reliability analysis in 2-D and 3-D fluidstructure interaction problems. This methodology is applied to an industrial structure lied to a modal synthesis. The results of laminated composite plates modelled by the EFG method are compared with their counterparts obtained by finite elements. Finally, an extension in reliability based design optimization is proposed using the optimal safety factors method. Therefore, numerical applications that perform weight minimization while taking into account a target reliability index using mesh-based and meshless models are proposed. / Os projectos de Engenharia Estrutural devem se adaptar a critérios de desempenho, segurança, funcionalidade, durabilidade e outros, estabelecidos na fase de anteprojeto. Tradicionalmente, os projectos utilizam informações de natureza deterministica nas dimensões, propriedades dos materiais e carregamentos externos. No entanto, a modelagem de sistemas complexos implica o tratamento de diferentes tipos e níveis de incertezas. Neste sentido, a previsão do comportamento deve preferivelmente ser realizada em termos de probabilidades dado que a estimativa da probabilidade de sucesso de um critério é uma necessidade primária na Engenharia Estrutural. Assim, a confiabilidade é a probabilidade relacionada à perfeita operação de um sistema estrutural durante um determinado tempo em condições normais de operação. O principal objetivo desta análise é encontrar o melhor compromisso entre custo e segurança. Visando a paliar as principais desvantagens dos métodos tradicionais FORM e SORM (First and Second Order Reliability Method), esta tese propõe um método de análise de confiabilidade baseado em técnicas de optimização heurísticas denominado HBRM (Heuristic-based Reliability Method). Os métodos heurísticos de otimização utilizados por este método são: Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms), Optimização por Bandos Particulares (Particle Swarm Optimisation) e Optimização por Colónia de Formigas (Ant Colony Optimization). O método HBRM não requer de uma estimativa inicial da solução e opera de acordo com o princípio de busca multidirecional, sem efetuar o cálculo de derivadas parciais da função de estado limite em relação às variáveis aleatórias. A avaliação das funções de estado limite é realizada utilizando modelos analíticos, semi analíticos e numéricos. Com este fim, a implementação do método de Ritz (via MATLAB®), o método dos elementos terminados (via MATLAB® e ANSYS®) e o método sem malha de Galerkin (Element-free Galerkin via MATLAB®) foi necessária. A combinação da análise de confiabilidade, os métodos de optimização e métodos de modelagem, acima mencionados, configura a metodologia de projeto proposta nesta tese. A utilização de diferentes métodos de modelagem e de otimização teve por objetivo destacar as suas vantagens e desvantagens em aplicações específicas, assim como demonstrar a aplicabilidade e a robustez da metodologia de análise de confiabilidade utilizando estas técnicas numéricas. Isto foi possível graças aos bons resultados encontrados na maior parte das aplicações. As aplicações foram uni, bi e tridimensionais em estática, estabilidade e dinâmica de estruturas, as quais exploram a avaliação explícita e implícita de funções de estado limite de várias variáveis aleatórias. Procedimentos de validação déterministica e de análises estocásticas, aplicando o método de perturbação de Muscolino, fornecem as bases da análise de confiabilidade nas aplicações de problemas de iteração fluído-estrutura bi e tridimensionais. A metodologia é testada com uma estrutura industrial. Resultados de aplicações bidimensionais em estratificados compostos, modelados pelo método EFG são comparados com os obtidos por elementos finitos. No fim da tese, uma extensão da metodologia à optimização baseada em confiabilidade é proposta aplicando o método dos factores óptimos de segurança. Finalmente são apresentadas as aplicações para a minimização do peso em sistemas modelados pelo método de EF e o método EFG que exigem um índice de confiabilidade alvo.

Face aux exigences concurrentielles et économiques actuelles dans le secteur automobile, l'emboutissage a l'avantage, comme étant un procédé de mise en forme par grande déformation, de produire, en grandes cadences, des pièces de meilleure qualité géométrique par rapport aux autres procédés de fabrication mécanique. Cependant, il présente des difficultés de mise en œuvre, cette dernière s'effectue généralement dans les entreprises par la méthode classique d'essai-erreur, une méthode longue et très coûteuse. Dans la recherche, le recours à la simulation du procédé par la méthode des éléments finis est une alternative. Elle est actuellement une des innovations technologiques qui cherche à réduire le coût de production et de réalisation des outillages et facilite l'analyse et la résolution des problèmes liés au procédé. Dans le cadre de cette thèse, l'objectif est de prédire et de prévenir, particulièrement, le retour élastique et la rupture. Ces deux problèmes sont les plus répandus en emboutissage et présentent une difficulté en optimisation puisqu'ils sont antagonistes. Une pièce mise en forme par emboutissage à l'aide d'un poinçon sous forme de croix a fait l'objet de l'étude. Nous avons envisagé, d'abord, d'analyser la sensibilité des deux phénomènes concernés par rapport à deux paramètres caractéristiques du procédé d'emboutissage (l'épaisseur du flan initial et de la vitesse du poinçon), puis par rapport à quatre (l'épaisseur du flan initial, de la vitesse du poinçon, l'effort du serre flan et le coefficient du frottement) et finalement par rapport à la forme du contour du flan. Le recours à des méta-modèles pour optimiser les deux critères était nécessaire.

Le présent travail s’intéresse à la prise en compte de l’incertitude et du risque pour l’optimisation de la planification de production au niveau tactique d’une entreprise multi-sites d’une chaîne logistique. La méthode proposée permet d’assurer une planification des opérations de production et d’approvisionnement tout en intégrant au sein de son processus décisionnel un mécanisme de gestion de risque, en présence de diverses sources d’incertitude et d’ambigüité. Pour cela, une «bibliothèque» de critères structurés en deux classes indépendantes : critères de performance et critères de risque a été proposée, dans laquelle le décideur peut sélectionner ceux qui sont en cohérence avec ses préférences et sa stratégie de planification. La méthode doit chercher le bon compromis entre les performances et les risques prédéfinis par le décideur. Pour cela, nous nous somme dirigés dans un premier temps sur le développement d’une approche d’aide à la décision multicritères floue couplant un modèle analytique et la méthode TOPSIS floue. Cette approche consiste à générer un éventail de plans réalisables, caractérisés par leur performance et leur résistance aux risques. Le décideur peut alors choisir le plan qui reflète le compromis le plus adapté à sa stratégie de décision. Une deuxième approche d’optimisation multi-objectifs floue a été proposée dans un deuxième temps pour faire face à des problèmes de planification de grande taille au sein des chaînes logistiques opérant dans un environnement dynamique et incertain. Cette approche combine la méthode TOPSIS Floue, la programmation multi-objectifs possibiliste et la méthode du Goal Programming. L’objectif est de déterminer un plan jugé de bon compromis vis-à- vis des préférences du décideur par rapport aux objectifs de performance et de résistance aux risques. L’instanciation des deux approches proposées sur un exemple numérique a montré leur applicabilité et leur efficacité pour faire face à des problèmes de planification des chaînes logistiques utilisant des données incertaines et des préférences subjectives. Les expérimentations des deux approches permettant de tirer un ensemble d’enseignements utiles. / The work reported in this dissertation deals with risk-oriented integrated procurement–production approaches for tactical planning in a multi-echelon supply chain network presenting various sources of uncertainty and ambiguity. The proposed method allows planning of production and supply operations while integrating a risk management mechanism into its decision-making process, in the presence of various sources of uncertainty and ambiguity. So, a library" of criteria structured into two independent classes: Performance-based and risk-based decision criteria were proposed, in which the decision-maker can select those that are consistent with his preferences and his planning strategy. The method must seek the right compromise between performance and risk predefined by the decision-maker. To reach this goal, we initially focused on the development of a fuzzy multi-criteria decision making approach coupling an analytical model and the fuzzy TOPSIS method. This approach generates a range of feasible plans, characterized by their performance and their resistance to risks. The decision-maker can then choose the plan that reflects the compromise that best suits its decision strategy. Afterwards, a fuzzy multi-objective optimization approach was proposed to deal with large-scale planning problems within supply chains operating in a dynamic and uncertain environment. This approach second combines the Fuzzy TOPSIS method, the possibilistic multi-objective programming and the Goal Programming method. The objective is to determine a plan that is judged to be a good compromise compared to the decision maker's preferences regarding the performance and risk objectives. The instantiation of the two proposed approaches on a numerical example has shown their applicability and tractability to deal with supply chain planning problems in the presence of uncertain data and subjective preferences. The experiments of the two approaches make it possible to draw a useful set of lessons. The experiments of the two approaches show a set of useful issues.

Cette thèse développe une méthode de faisceau non convexe pour la minimisation de fonctions localement lipschitziennes lower C1 puis l’applique à des problèmes de synthèse de lois de commande structurées issus de l’industrie aéronautique. Ici loi de commande structurée fait référence à une architecture de contrôle, qui se compose d’éléments comme les PIDs, combinés avec des filtres variés, et comprenant beaucoup moins de paramètres de réglage qu’un contrôleur d’ordre plein. Ce type de problème peut se formuler dans le cadre théorique et général de la programmation non convexe et non lisse. Parmi les techniques numériques efficaces pour résoudre ces problèmes non lisses, nous avons dans ce travail, opté pour les méthodes de faisceau, convenablement étendues au cas non convexe. Celles-ci utilisent un oracle qui, en chaque itéré x, retourne la valeur de la fonction et un sous-gradient de Clarke arbitraire. Afin de générer un pas de descente satisfaisant à partir de l’itéré sérieux courant, ces techniques stockent et accumulent de l’information, dans ce que l’on appelle le faisceau, obtenu à partir d’évaluations successives de l’oracle à chaque pas d’essai insatisfaisant. Dans cette thèse, on propose de construire le faisceau en décalant vers le bas une tangente de l’objectif en un pas d’essai ne constituant pas un pas de descente satisfaisant. Le décalage est indispensable dans le cas non convexe pour préserver la consistance, on dit encore l’exactitude, du modèle vis à vis de l’objectif. L’algorithme développé est validé sur un problème de synthèse conjointe du pilote automatique et de la loi des commandes de vol d’un avion civil en un point de vol donné et sur un problème de synthèse de loi de commande par séquencement de gain pour le contrôle longitudinal dans une enveloppe de vol. / This thesis develops a non convex bundle method for the minimization of lower C1 locally Lipschitz functions which it then applies to the synthesis of structured control laws for problems arising in aerospace control. Here a structured control law refers to a control architecture preferred by practitioners, which consist of elements like PIDs, combined with various filters, featuring significantly less tunable parameters than a full-order controller. This type of problem can be formulated under the theoretical and general framework of non convex and non smooth programming. Among the efficient numerical techniques to solve such non smooth problems, we have in this work opted for bundle methods, suitably extended to address non-convex optimization programs. Bundle methods use oracles which at every iterate x return the function value and one unspecified Clarke subgradient. In order to generate descent steps away from a current serious iterate, these techniques hinge on storing and accumulating information, called the bundle, obtained from successive evaluations of the oracle along the unsuccessful trial steps. In this thesis, we propose to build the bundle by shifting down a tangent of the objective at a trial step which is not a satisfactory descent step. The shift is essential in the non convex case in order to preserve the consistency, named also the exactitude, of the model with regard to the objective. The developed algorithm is validated on a synthesis problem combining the automatic pilot and the flight control law of a civil aircraft at a given flying point ; and a gain scheduled control law synthesis for the longitudinal control in a flight envelope.

On s'attache dans cette thèse à plusieurs aspects liés à la résolution de problèmes multi-objectifs, sans se limiter au cas biobjectif. Nous considérons la résolution exacte, dans le sens de la détermination de l'ensemble des points non dominés, ainsi que la résolution approchée dans laquelle on cherche une approximation de cet ensemble dont la qualité est garantie a priori.Nous nous intéressons d'abord au problème de la détermination d'une représentation explicite de la région de recherche. La région de recherche, étant donné un ensemble de points réalisables connus, exclut la partie de l'espace des objectifs que dominent ces points et constitue donc la partie de l'espace des objectifs où les efforts futurs doivent être concentrés dans la perspective de déterminer tous les points non dominés.Puis nous considérons le recours aux algorithmes de séparation et évaluation ainsi qu'aux algorithmes de ranking afin de proposer une nouvelle méthode hybride de détermination de l'ensemble des points non dominés. Nous montrons que celle-ci peut également servir à obtenir une approximation de l'ensemble des points non dominés. Cette méthode est implantée pour le problème de l'arbre couvrant de poids minimal. Les quelques propriétés de ce problème que nous passons en revue nous permettent de spécialiser certaines procédures et d'intégrer des prétraitements spécifiques. L'intérêt de cette approche est alors soutenu à l'aide de résultats expérimentaux. / This thesis deals with several aspects related to solving multi-objective problems, without restriction to the bi-objective case. We consider exact solving, which generates the nondominated set, and approximate solving, which computes an approximation of the nondominated set with a priori guarantee on the quality.We first consider the determination of an explicit representation of the search region. The search region, defined with respect to a set of known feasible points, excludes from the objective space the part which is dominated by these points. Future efforts to find all nondominated points should therefore be concentrated on the search region.Then we review branch and bound and ranking algorithms and we propose a new hybrid approach for the determination of the nondominated set. We show how the proposed method can be adapted to generate an approximation of the nondominated set. This approach is instantiated on the minimum spanning tree problem. We review several properties of this problem which enable us to specialize some procedures of the proposed approach and integrate specific preprocessing rules. This approach is finally supported through experimental results.

Face aux exigences concurrentielles et économiques actuelles dans le secteur automobile, l'emboutissage a l'avantage, comme étant un procédé de mise en forme par grande déformation, de produire, en grandes cadences, des pièces de meilleure qualité géométrique par rapport aux autres procédés de fabrication mécanique. Cependant, il présente des difficultés de mise en œuvre, cette dernière s'effectue généralement dans les entreprises par la méthode classique d'essai-erreur, une méthode longue et très coûteuse. Dans la recherche, le recours à la simulation du procédé par la méthode des éléments finis est une alternative. Elle est actuellement une des innovations technologiques qui cherche à réduire le coût de production et de réalisation des outillages et facilite l'analyse et la résolution des problèmes liés au procédé. Dans le cadre de cette thèse, l'objectif est de prédire et de prévenir, particulièrement, le retour élastique et la rupture. Ces deux problèmes sont les plus répandus en emboutissage et présentent une difficulté en optimisation puisqu'ils sont antagonistes. Une pièce mise en forme par emboutissage à l'aide d'un poinçon sous forme de croix a fait l'objet de l'étude. Nous avons envisagé, d'abord, d'analyser la sensibilité des deux phénomènes concernés par rapport à deux paramètres caractéristiques du procédé d'emboutissage (l'épaisseur du flan initial et de la vitesse du poinçon), puis par rapport à quatre (l'épaisseur du flan initial, de la vitesse du poinçon, l'effort du serre flan et le coefficient du frottement) et finalement par rapport à la forme du contour du flan. Le recours à des méta-modèles pour optimiser les deux critères était nécessaire. / The processing of sheet metal forming is of vital importance to a large range of industries as production of car bodies, cans, appliances, etc. It generates complex and precise parts. Although, it is an involved technology combining elastic-plastic bending and stretch deformation of the workpiece. These deformations can lead to undesirable problems in the desired shape and performance of the stamped. To perform a successful stamping process and avoid shape deviations such as springback and failure defects, process variables should be optimized.In the present work, the objective is the prediction and the prevention of, especially, springback and failure. These two phenomena are the most common problems in stamping process that present much difficulties in optimization since they are two conflicting objectives. The forming test studied in this thesis concern the stamping of an industrial workpiece stamped with a cross punch. To solve this optimization problem, the approach chosen was based on the hybridization of an heuristic and a direct descent method. This hybridization is designed to take advantage from both disciplines, stochastic and deterministic, in order to improve the robustness and the efficiency of the hybrid algorithm. For the multi-objective problem, we adopt methods based on the identification of Pareto front. To have a compromise between the convergence towards the front and the manner in which the solutions are distributed, we choose two appropriate methods. This methods have the capability to capture the Pareto front and have the advantage of generating a set of Pareto-optimal solutions uniformly spaced. The last property can be of important and practical.

Notre objectif dans cette thèse est de proposer des algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire difficiles. Dans un premier temps, nous établissons le principe de l’énumération ordonnée qui consiste à générer dans un ordre adéquat les solutions d’un problème relâché associé au problème principal jusqu’à l’obtention de la preuve d’optimalité d’une solution. Nous construisons une procédure générique dans le cadre général des problème d’optimisation combinatoire. Dans un second temps nous abordons les applications de notre algorithme sur des problèmes qui admettent le problème d’affectation comme relaxation. Le premier cas particulier que nous étudions est la recherche d’une solution de bon compromis pour le problème d’affectation multiobjectif. La seconde application se rapporte au problème du voyageur de commerce asymétrique qui présente la difficulté de comporter des contraintes qui interdisent les sous-tournées, en plus des contraintes du problème d’affectation. / Our aim in this thesis is to propose efficient algorithms for solving difficult combinatorial optimization problems. Our algorithms are based on a generic method of ordered enumeration. Initially, we describe the principle of ordered enumeration which consists in generating in a specific order solutions of a relaxed problem associated to the difficult main problem, until meeting a proof of the optimality of a feasible solution. We construct a generic procedure in the general context of combinatorial optimization problems. In a second step we discuss applications of our algorithm on some difficult problems which admit the assignment problem as relaxation. The first special case we study is the search for a compromise solution to the multiobjective assignment problem. The second application is the asymmetric travelling salesman problem, which contains sub-tour constraints in addition to the constraints of the assignment problem.

La variété des concepts d’aéronef à voilure tournante n’a d’égal que l’étendue de leur champ applicatif. Une question essentielle se pose alors : quel concept est le plus adapté face à un certain nombre de missions et de spécifications ? Pour y répondre il faut pouvoir évaluer les performances de vol et les impacts environnementaux de ces appareils. Le projet de recherche fédérateur C.R.E.A.T.I.O.N. pour « Concepts of Rotorcraft Enhanced Assessment Through Integrated Optimization Network » a pour but de mettre en place une plateforme numérique de calculs multidisciplinaires et multiniveaux de modélisation capable d’évaluer de tels critères. La multidisciplinarité fait écho aux différentes disciplines associées à l’évaluation des giravions tandis que l’aspect multi-niveaux de modélisation reflète la possibilité d’étudier un concept quelque soit l’état des connaissances sur ce dernier. La thèse s’inscrit dans ce projet. Une première implication est le développement de modèles de performances de vol et leur intégration dans des boucles de calculs multidisciplinaires. Au-delà de cet aspect de modélisation physique, la multidisciplinarité touche aussi le champ des mathématiques appliquées. Les méthodes d’optimisation multi objectifs multi paramètres, l’aide à la décision pour la sélection d’un optimum de meilleur compromis, l’exploration de bases de données, la création de modèles réduits sont autant de thématiques explorées dans cette thèse. / On the one hand the diversity of rotorcraft concepts is very rich, on the other hand the extent of their applications is very wide. Then a key question is raising: What is the most suitable concept facing a number of missions and specifications ? For answering, models and methods are required for predicting and evaluating the flight performances and environmental impact of rotorcraft. The project «Concepts of Rotorcraft Enhanced Assessment Through Integrated Optimization Network» (C.R.E.A.T.I.O.N.) aims at developing a multi-disciplinary and multi-level modelling calculation chain. The multi-disciplinary feature comes from the involvement of different disciplines in rotorcraft design. The multi modelling levels are defined to allow the evaluation of any rotorcraft concept whatever the level of details available in the description data. The present thesis is part of this project. First steps are the implementation of statistical models able to initialize the rotorcraft presizing from some specifications, the development of an analytical code that evaluates flight performances and its integration into the multidisciplinary calculation chain. A preliminary design conception chain using multidisciplinary optimization is setup and applied to a practical case showing its efficiency as presizing methodology. For this purpose multi-objectives exploration algorithms and decision aid methods to select a best compromise solution are also studied. The exploration of databases and creating response surface models are other themes explored in this thesis.

Dans le contexte du réchauffement climatique global, les institutions académiques et internationales comme GIEC et de nombreux pays ont proposé des objectifs de réduction des émissions de CO2. L'objectif de cette thèse est d'évaluer ces objectifs gouvernementaux en les comparants avec les objectifs globaux à l'aide de différentes méthodes d'allocations lesquelles correspondent à différents principes d'équité en matière d'émissions carbones.Afin d'évaluer les feuilles de route technologique permettant d'obtenir les réductions d'émission de CO2 nécessaires, un modèle qualifié de flexible est proposé à destination des décideurs. Notre modèle permet d'éviter les opérations informatiques complexes et peut être personnalisé en fonction de différents besoins. Les simulations sont réalisées jusqu'à l'horizon 2050 lequel est souvent considéré comme un pivot dans les habitudes de consommation d'énergies notamment. Dans cette thèse, des feuilles de route technologique pour les différents objectifs gouvernementaux en matières d'émissions de CO2 sont étudiées pour trois pays : la Chine, la France et les États-Unis. Le modèle couvre les principaux secteurs responsables des émissions de CO2 et étudie l'influence de différentes technologies sur le mix énergétique. Diverses méthodes et approches sont utilisées dans notre modélisation. L'identité IPAT est utilisée pour la décomposition des émissions dans les secteurs de l'énergie. Le modèle STIRPAT permet quant à lui d'évaluer l'évolution des émissions de CO2 dans les scénarios Business-as-Usual. Le modèle SVR est utilisé dans le cadre des projections de production d'électricité. Enfin, l'indice de Theil est employé pour mesurer les inégalités d'émissions de CO2 par tête. A la différence des modèles plus classiques en économie de l'énergie, notre modèle propose des feuilles de route technologiques selon différents critères, comme par exemple avec le développement « équilibré » de la technologie entre les secteurs, ou le critère de disponibilité des ressources énergétiques. Par ailleurs, l'équité carbone, avec la convergence des technologies dans les secteurs à long terme, peut être mise en œuvre dans notre modèle et joue, dans ce cas, comme une contrainte supplémentaire dans l'optimisation multi-objectifs.Nos résultats montrent que les objectifs gouvernementaux en France et aux États-Unis sont « très stricts » car, pour les atteindre, tous les secteurs doivent réaliser des efforts importants de réduction de CO2. En revanche, l'objectif gouvernemental de la Chine s'avère « plus facile » à réaliser car les progrès dans les technologies qui sont nécessaires sont moins exigeants.Plus précisément, si on prévoit que le mix énergétique reste inchangé en Chine et aux États-Unis, le CSC deviendra indispensable dans le secteur de l'énergie. Pour la France, 80% des voitures devront être remplacées par des véhicules électriques afin d'atteindre son objectif en matière de CO2.Toutefois, en considérant l'équité carbone entre secteurs, la combustion du charbon est censée être réduite de deux tiers en Chine et devra être pratiquement éliminée aux États-Unis. Par contre, le gaz peut être encouragé dans son utilisation dans le secteur de l'énergie en particulier aux États-Unis. Concernant le secteur du transport, plus de 60 % des véhicules doivent être remplacés par des véhicules électriques en Chine. Cette part serait d'environ 90 % en France et aux États-Unis.Enfin, la sensibilité des paramètres du modèle a été testée pour simulations, à chaque étape du travail, et pour toutes les roadmaps technologiques. Les résultats des tests de sensibilité montrent que la production d'électricité et l'intensité d'émissions sont les deux paramètres dont l'influence est la plus importante sur les émissions futures de CO2. Ainsi l'amélioration de l'efficacité de la combustion du charbon et de l'efficacité énergétique de l'électricité joueront un rôle central dans la réductions des émissions de CO2. / In the context of global warming, academic institutes, international institutions such as the IPCC, and governments of numerous countries have proposed global objectives of reducing CO2 emissions and announced national targets. The purpose of this thesis is to assess the governmental targets in comparing with the global objectives of various allocation methods, which correspond to different carbon equity principles.In order to evaluate the technology roadmaps which are necessary to achieve these reductions of CO2 emissions, a flexible modeling framework is proposed for policy makers. Our sectoral model avoids the complex computing operations. It can be customized according to different requirements and situations. We simulate the model up to the horizon 2050, which is often seen as a turning point in energy use patterns worldwide – forced by the probable decline in hydrocarbons extraction.In the thesis, the technology roadmaps for the governmental targets on CO2 emissions are studied for three typical countries: China, France, and the United States. The model covers the sectors responsible for the greatest part of CO2 emissions: power, transport, residence and industry sector, in studying the impacts of the principle energy technologies, such as energy mix, Carbon Capture and Storage (CCS), electric vehicles and energy efficiency.Various methods and approaches are used in our modeling. IPAT identity - which assumes the environment Impact is the results of Population, Affluence and Technology - is employed in the power sector emission decomposition. Besides STIRPAT - for Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology - model is used for the projection of CO2 emissions in the Business-as-Usual scenario. Then SVR - for Support Vector Regression - is used to forecast electricity production. Finally, the Theil index is employed as the measurement of per capita CO2 emission inequality. Different from classic cost-effective energy system models, our model provides the technology pathways for different criteria, such as balanced development of energy technology across sectors, availability of energy resources, etc. Besides, the carbon equity is employed as one of the constraints in the multi-objective optimization, under the consideration of the convergence of technologies in sectors in the long-term.Our results show that the governmental targets in France and the United States prove very strict, as they require all sectors to make large efforts in reducing CO2 emissions. In contrast, the governmental target in China seems more easily achievable, as the necessary advances of technologies are less demanding. More precisely: if the energy mix is expected to be kept unchanged in China and in the United States of America, the CCS prove indispensable in the power sector. In France, 80% of automobiles are required to be changed into electric vehicles, in order to get the target of CO2 emissions.However, under the sectoral carbon equity consideration, coal combustion is projected to be reduced by two thirds in China, and it will have to be almost eliminated in the United States to achieve their CO2 reduction target. But gas is encouraged to be used in the power sector, especially in the United States. Regarding the transport sector, more than 60% of vehicles should be replaced to electric vehicles in China, and this share will be about up to 90% in France and the United States.Finally the sensitivity of parameters in the model is tested for a robust simulation, at each step of the work, and for all technology roadmaps. The results of the sensitivity tests show that electricity production and the emission intensity of production are the two parameters with the most important influence on CO2 emissions. Thus improving the efficiency of coal combustion and the energy efficiency of electricity will play an important role in the CO2 emission reductions.

Cette thèse présente le dimensionnement d’une machine électrique à rotor disque pour la traction de véhicules hybrides. Un état de l’art complet sur les machines électriques à rotor disque permet de montrer que la machine à flux axial à rotor central est la plus adaptée. Différentes géométries du circuit magnétique sont successivement étudiées et comparées par simulations par éléments finis. Pour maximiser le rendement de la machine, les pertes d’origine électromagnétique sont étudiées. Un modèle analytique des pertes par effet de peau dans les conducteurs de cuivre est proposé et validé par éléments finis. Un second modèle analytique estime les pertes par courant induits dans les aimants permanents pour tous les points de travail de la machine se basant sur uniquement trois simulations par éléments finis permettant ainsi un gain de temps important lors du dimensionnement. Deux méthodes de dimensionnement sont comparées : le dimensionnement manuel par essais/erreurs et l’optimisation multi-objectifs. Cette dernière méthode automatise le dimensionnement et permet une optimisation plus pointue et une forte amélioration des performances. Dans ce cas, la densité de couple a par exemple été augmentée de 29%. La machine à flux axial dimensionnée est comparée avec une machine à flux radial pour véhicules hybrides. Cette comparaison révèle le potentiel de la machine à flux axial avec notamment une densité de couple augmentée de plus de 20%. Enfin, deux prototypes ont été construits et mesurés pour valider les simulations. / This PhD presents the design of a disc rotor electric machine for the traction of hybrid vehicles. A complete state of the art enables the selection of the internal rotor axial flux machine which is the most suited to this application. Different geometries of the magnetic circuit are successively studied and compared with finite elements simulations. To maximize the efficiency of the machine losses generated in the magnetic circuit are studied. An analytic model on the skin effect in the copper conductors is proposed and validated with finite elements simulations. A second analytic model estimates the eddy current losses in the permanent magnets for every operating point of the machine based on only three finite element simulations enabling an important time-saving. Two dimensioning methods are compared: the manual dimensioning based on a tries/errors method and the multi-objectives optimization. This last method automates the dimensioning and enables a more refined optimization and a strong improvement of the performances. For example, the torque density has been improved by 29% in that case. The designed axial flux machine is compared to a state of the art radial flux machine for hybrid vehicle. This comparison shows the potential of the axial flux machine with an improvement of the torque density by more than 20%. Finally two prototypes have been built and measured to validate the simulations.