Thesis (MScEng)--Stellenbosch University, 2011. / ENGLISH ABSTRACT: Reconfigurable Manufacturing Systems (RMSs) have the ability to reconfigure hardware and control resources at all of the functional and organizational levels. This allows for quick adjustment of production capacity and functionality in response to sudden changes in market or in regulatory requirements. This study evaluates the characteristics and operation of automated reconfigurable assembly lines using discrete event simulation. The assembly line uses a conveyor system which transports pallets to various machines to perform the assembly process. Different conveyor configurations are developed for the same assembly process using Simio simulation software. A part family consisting of five variants are assembled on the same assembly line with a large variation in the production quantities for each product. This requires the assembly system to be able to quickly adjust its functionality and capacity. Multi-objective optimization is performed on the models through the use of a Pareto exhaustive search experiment. The two contradicting objectives used are the throughput rate of the system and the average work in progress, with the aim of maximizing the former and minimizing the latter. From the Pareto exhaustive search experiment, a Pareto front is constructed showing which configuration is preferred under certain operation conditions. However it is concluded that the Pareto front can be tailored to fit the specific needs of the decision maker, depending on what the decision maker is willing to pay. An experiment that evaluates the effect of changing the conveyor speed is performed. It is established that under certain operating conditions, increasing the conveyor speed higher than the ceiling value will not improve the performance of the system. A production scenario was also developed which include different order sizes for each of the five parts of the part family. The configurations have to alter their capacities based on the order sizes to test which system performs the best under these operating conditions. For this experiment, the ramp-up time was of interest but the best system was chosen based on the combination of throughput rate and the average work in progress. From the results of the different experiments, it is recommended to first determine the maximum capacity and the operating logic before choosing one of the configurations. Once this is decided, the information gathered from the experiments can then be tailored for the decision maker to establish the best operating conditions for the chosen con guration. The developed simulation models are used as a Decision Support System for future research on the topic. It is recommended for future research to focus on using Automated Guided Vehicles (AGVs) instead of a conveyor system as transportation method. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Herkonfigureerbare Vervaardigingstelsels (HVSs) het die vermoee om alle hardeware en beheer hulpbronne, op alle funksionele en organisatoriese vlakke te herkonfigureer. Dit maak dit moontlik vir vinnige verstellings aan produksie kapasiteit en funksionaliteit, indien daar 'n skielike verandering in die mark of wetgewing is. Hierdie studie evalueer die karakteristieke en werking van outomatiese herkon gureerbare monteerlyne met behulp van diskrete gebeurtenis simulasie. Die monteerlyne gebruik vervoerbande om pallette na verskeie masjiene te vervoer, sodat die parte aanmekaar gesit kan word. Simio simulasie sagteware is gebruik om verskillende vervoerband kon gurasies vir dieselfde monteringsproses te ontwikkel. 'n Part familie van vyf variante word op dieselfde monteerlyn aanmekaargesit. Daar is 'n groot variasie in die produksie hoeveelhede van elk van die vyf variante, dus moet die monteerlyne vinnig die kapasiteit en funksionaliteit kan aanpas. Multi-doelwitoptimering is toegepas op die modelle deur 'n Pareto alomvattende soek eksperiment uit te voer. Die twee teenstrydige doelwitte wat gebruik is, is die deurset tempo van die stelsel asook die gemiddelde werk-in-proses. Die doel is om die deurset tempo te maksimeer en terselfde tyd die gemiddelde werk-in-proses te minimeer. Die Pareto alomvattende soek eksperiment word verder gebruik om 'n Pareto front te skep wat uitwys watter vervoerband kon gurasies verkies word onder sekere bedryfstoestande. Die Pareto front kan egter aangepas word om die spesi eke behoeftes van die besluitnemer te pas. 'n Eksperiment is uitgevoer om die uitwerking van die vervoerbandspoed op die stelsel te toets. Resultate het getoon dat onder sekere bedryfstoestande die werkverrigting van die stelsel nie verbeter indien die spoed 'n maksimum grenswaarde oorskry nie. 'n Eksperiment wat 'n produksie scenario voorstel is ontwikkel waarin die vraag na die vyf part variante gevarieer word. Die vervoerband konfigurasies moet dan die kapasiteit aanpas gebaseer op die vraag na die parte. Die doel van die eksperiment is om te toets watter kon gurasie die beste vaar onder hierdie bedryfstoestande. Die tyd wat dit neem vir die stelsel om weer op dreef te kom na 'n verandering in kapasiteit is ondersoek in hierdie eksperiment, maar die beste stelsel is nog steeds gekies gebaseer op die kombinasie van deurset tempo en die gemiddelde werk-in-proses. Gegewe die resultate van die verskillende eksperimente, word dit voorgestel dat die besluitnemer eers die maksimum kapasiteit en die bedryfstoestande vasstel, voordat 'n vervoerband kon gurasie gekies word. Sodra dit besluit is, kan die inligting wat tydens die eksperimente ingesamel is, aangepas word om die beste bedryfstoestande vir die kon gurasie wat gekies is, vas te stel. Die simulasie modelle wat ontwikkel is word gebruik as 'n besluitnemingsondersteuningstelsel vir toekomstige navorsing oor die onderwerp. Dit word voorgestel dat toekomstige navorsing die moontlikheid van geoutomatiseerde begeleide voertuie (GBV), in plaas van vervoerbande as vervoermiddel, ondersoek.

Thesis (MScEng)--Stellenbosch University, 2012. / ENGLISH ABSTRACT: In a minerals processing environment, stable production processes, cost minimisation and energy efficiency are key to operational excellence, safety and profitability. At an ilmenite smelter, typically found in the heavy minerals industry, it is no different. Management of an ilmenite smelting process is a complex, multi-variable challenge with high costs and safety risks at stake. A by-product of ilmenite smelting is superheated carbon monoxide (CO) gas, or furnace off-gas. This gas is inflammable and extremely poisonous to humans. At the same time the gas is a potential energy source for various on-site heating applications. Re-using furnace off-gas can increase the energy efficiency of the energy intensive smelting process and can save on the cost of procuring other gas for heating purposes. In this research project, the management of CO gas from the Tronox KZN Sands ilmenite smelter in South Africa was studied with the aim of optimising the current utilisation of the gas. In the absence of any buffer capacity in the form of a pressure vessel, the stability of the available CO gas is directly dependent on the stability of the furnaces. The CO gas has been identified as a partial replacement for methane gas which is currently purchased for drying and heating of feed material and pre-heating of certain smelter equipment. With no buffer capacity between the furnaces and the gas consuming plants, a dynamic prioritisation approach had to be found if the CO was to replace the methane. The dynamics of this supply-demand problem, which has been termed the “CO gas problem”, needed to be studied. A discrete-event simulation model was developed to match the variable supply of CO gas to the variable demand for gas over time – the demand being a function of the availability of the plants requesting the gas, and the feed rates and types of feed material processed at those plants. The problem was formulated as a multi-objective optimisation problem with the two main, conflicting objectives, identified as: 1) the average production time lost per plant per day due to CO-methane switchovers; and 2) the average monthly saving on methane gas costs due to lower consumption thereof. A metaheuristic, namely multi-objective optimisation using the cross-entropy method, or MOO CEM, was applied as optimisation algorithm to solve the CO gas problem. The performance of the MOO CEM algorithm was compared with that of a recognised benchmark algorithm for multi-objective optimisation, the NSGA II, when both were applied to the CO gas problem. The background of multi-objective optimisation, metaheuristics and the usage of furnace off-gas, particularly CO gas, were investigated in the literature review. The simulation model was then developed and the optimisation algorithm applied. The research aimed to comment on the merit of the MOO CEM algorithm for solving the dynamic, stochastic CO gas problem and on the algorithm’s performance compared to the benchmark algorithm. The results served as a basis for recommendations to Tronox KZN Sands in order to implement a project to optimise usage and management of the CO gas. / AFRIKAANSE OPSOMMING: In mineraalprosessering is stabiele produksieprosesse, kostebeperking en energie-effektiwiteit sleuteldrywers tot bedryfsprestasie, veiligheid en wins. ‘n Ilmenietsmelter, tipies aangetref in swaarmineraleprosessering, is geen uitsondering nie. Die bestuur van ‘n ilmenietsmelter is ‘n komplekse, multi-doelwit uitdaging waar hoë kostes en veiligheidsrisiko’s ter sprake is. ‘n Neweproduk van die ilmenietsmeltproses is superverhitte koolstofmonoksiedgas (CO gas). Hierdie gas is ontvlambaar en uiters giftig vir die mens. Terselfdertyd kan hierdie gas benut word as energiebron vir allerlei verhittingstoepassings. Die herbenutting van CO gas vanaf die smelter kan die energie-effektiwiteit van die energie-intensiewe smeltproses verhoog en kan verder kostes bespaar op die aankoop van ‘n ander gas vir verhittingsdoeleindes. In hierdie navorsingsprojek is die bestuur van die CO gasstroom wat deur die ilmenietsmelter van Tronox KZN Sands in Suid-Afrika geproduseer word, ondersoek met die doel om die huidige benuttingsvlak daarvan te verbeter. Weens die afwesigheid van enige bufferkapasiteit in die vorm van ‘n drukbestande tenk, is die stabiliteit van CO gas beskikbaar vir hergebruik direk afhanklik van die stabiliteit van die twee hoogoonde wat die gas produseer. Die CO gas kan gedeeltelik metaangas, wat tans aangekoop word vir die droog en verhitting van voermateriaal en vir die voorverhitting van sekere smeltertoerusting, vervang. Met geen bufferkapasiteit tussen die hoogoonde en die aanlegte waar die gas verbruik word nie, was die ondersoek van ‘n dinamiese prioritiseringsbenadering nodig om te kon vasstel of die CO die metaangas kon vervang. Die dinamika van hierdie vraag-aanbod probleem, getiteld die “CO gasprobleem”, moes bestudeer word. ‘n Diskrete-element simulasiemodel is ontwikkel as probleemoplossingshulpmiddel om die vraag-aanbodproses te modelleer en die prioritiseringsbenadering te ondersoek. Die doel van die model was om oor tyd die veranderlike hoeveelhede van geproduseerde CO teenoor die veranderlike gasaanvraag te vergelyk. Die vlak van gasaanvraag is afhanklik van die beskikbaarheidsvlak van die aanlegte waar die gas verbruik word, sowel as die voertempo’s en tipes voermateriaal in laasgenoemde aanlegte. Die probleem is geformuleer as ‘n multi-doelwit optimeringsprobleem met twee hoof, teenstrydige doelwitte: 1) die gemiddelde verlies aan produksietyd per aanleg per dag weens oorgeskakelings tussen CO en metaangas; 2) die gemiddelde maandelikse besparing op metaangaskoste weens laer verbruik van dié gas. ‘n Metaheuristiek, genaamd MOO CEM (multi-objective optimisation using the cross-entropy method), is ingespan as optimeringsalgoritme om die CO gasprobleem op te los. Die prestasie van die MOO CEM algoritme is vergelyk met dié van ‘n algemeen aanvaarde riglynalgoritme, die NSGA II, met beide toepas op die CO gasprobleem. The agtergrond van multi-doelwit optimering, metaheuristieke en die benutting van hoogoond af-gas, spesifiek CO gas, is ondersoek in die literatuurstudie. Die simulasiemodel is daarna ontwikkel en die optimeringsalgoritme is toegepas.

Thesis (MScEng)--Stellenbosch University, 2012. / ENGLISH ABSTRACT: Society is continually in search of ways to optimise various objectives. When faced with multiple and con icting objectives, humans are in need of solution techniques to enable optimisation. This research is based on a recent venture in the eld of multi-objective optimisation, the use of the cross-entropy method to solve multi-objective problems. The document provides a brief overview of the two elds, multi-objective optimisation and the cross-entropy method, touching on literature, basic concepts and applications or techniques. The application of the method to two problems is then investigated. The rst application is to the multi-objective vehicle routing problem with soft time windows, a widely studied problem with many real-world applications. The problem is modelled mathematically with a transition probability matrix that is updated according to cross-entropy principles before converging to an approximation solution set. The highly constrained problem is successfully modelled and the optimisation algorithm is applied to a set of benchmark problems. It was found that the cross-entropy method for multi-objective optimisation is a valid technique in providing feasible and non-dominated solutions. The second application is to a real world case study in blood management done at the Western Province Blood Transfusion Service. The conceptual model is derived from interviews with relevant stakeholders before discrete event simulation is used to model the system. The cross-entropy method is used to optimise the inventory policy of the system by simultaneously maximising the combined service level of the system and minimising the total distance travelled. By integrating the optimisation and simulation model, the study shows that the inventory policy of the service can improve signi cantly, and the use of the cross-entropy algorithm adequately progresses to a front of solutions. The research proves the remarkable width and simplicity of possible applications of the cross-entropy algorithm for multi-objective optimisation, whilst contributing to literature on the vehicle routing problem and blood management. Results on benchmark problems for the vehicle routing problem with soft time windows are provided and an improved inventory policy is suggested to the Western Province Blood Transfusion Service. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die mensdom is voortdurend op soek na maniere om verskeie doelwitte te optimeer. Wanneer die mens konfrontreer word met meervoudige en botsende doelwitte, is oplossingsmetodes nodig om optimering te bewerkstellig. Hierdie navorsing is baseer op 'n nuwe wending in die veld van multi-doelwit optimering, naamlik die gebruik van die kruisentropie metode om multi-doelwit probleme op te los. Die dokument verskaf 'n bre e oorsig oor die twee velde { multi-doelwit optimering en die kruis-entropie-metode { deur kortliks te kyk na die beskikbare literatuur, basiese beginsels, toepassingsareas en metodes. Die toepassing van die metode op twee onafhanklike probleme word dan ondersoek. Die eerste toepassing is di e van die multi-doelwit voertuigroeteringsprobleem met plooibare tydvensters. Die probleem word eers wiskundig modelleer met 'n oorgangswaarskynlikheidsmatriks. Die matriks word dan deur kruis-entropie beginsels opdateer voor dit konvergeer na 'n benaderingsfront van oplossings. Die oplossingsruimte is onderwerp aan heelwat beperkings, maar die probleem is suksesvol modelleer en die optimeringsalgoritme is gevolglik toegepas op 'n stel verwysingsprobleme. Die navorsing het gevind dat die kruis-entropie metode vir multi-doelwit optimering 'n geldige metode is om 'n uitvoerbare front van oplossings te beraam. Die tweede toepassing is op 'n gevallestudie van die bestuur van bloed binne die konteks van die Westelike Provinsie Bloedoortappingsdiens. Na aanleiding van onderhoude met die relevante belanghebbers is 'n konsepmodel geskep voor 'n simulasiemodel van die stelsel gebou is. Die kruis-entropie metode is gebruik om die voorraadbeleid van die stelsel te optimeer deur 'n gesamentlike diensvlak van die stelsel te maksimeer en terselfdetyd die totale reis-afstand te minimeer. Deur die optimerings- en simulasiemodel te integreer, wys die studie dat die voorraadbeleid van die diens aansienlik kan verbeter, en dat die kruis-entropie algoritme in staat is om na 'n front van oplossings te beweeg. Die navorsing bewys die merkwaardige wydte en eenvoud van moontlike toepassings van die kruis-entropie algoritme vir multidoelwit optimering, terwyl dit 'n bydrae lewer tot die afsonderlike velde van voertuigroetering en die bestuur van bloed. Uitslae vir die verwysingsprobleme van die voertuigroeteringsprobleem met plooibare tydvensters word verskaf en 'n verbeterde voorraadbeleid word aan die Westelike Provinsie Bloedoortappingsdiens voorgestel.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiogoFO.pdf: 866073 bytes, checksum: bf59c2597aef9b7382b7e14bd4914265 (MD5) Previous issue date: 2008-09-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Multi-classifier systems, also known as ensembles, have been widely used to solve several problems, because they, often, present better performance than the individual classifiers that form these systems. But, in order to do so, it s necessary that the base classifiers to be as accurate as diverse among themselves this is also known as diversity/accuracy dilemma. Given its importance, some works have investigate the ensembles behavior in context of this dilemma. However, the majority of them address homogenous ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. Thus, motivated by this limitation, this thesis, using genetic algorithms, performs a detailed study on the dilemma diversity/accuracy for heterogeneous ensembles / Sistemas Multiclassificadores, tamb?m conhecidos como comit?s de classificadores, t?m sido amplamente utilizados para resolver os mais variados problemas, pois em geral t?m melhores desempenhos que os classificadores base que formam esses sistemas. Para que isso ocorra, por?m, ? necess?rio que os classificadores base sejam t?o acurados quanto diversos entre si isso ? conhecido como dilema da diversidade-acur?cia. Dado a sua import?ncia, alguns trabalhos sobre o estudo do omportamento dos comit?s no contexto desse dilema foram propostos. Entretanto, a maioria dos trabalhos estudou tal problema para comit?s homog?neos, ou seja, comit?s formados apenas por classificadores do mesmo tipo. Sendo assim, motivado por esta limita??o, esta disserta??o, usando algoritmos gen?ticos, efetua um estudo mais detalhado sobre o dilema da diversidade-acur?cia em comit?s heterog?neos

Dans ce travail, un moteur Stirling de type Gamma alimenté par énergie solaire avec une faible différence de température a été étudié numériquement et expérimentalement. Un nouveau modèle appelé Polytropic Stirling Model with Losses (PSML) a été proposé et appliqué au moteur GPU-3 Stirling. Un cryoréfrigérateur basé sur un moteur Stirling intégral de type Alpha a été étudié numériquement, après avoir mesuré ses dimensions géométriques au laboratoire. Pour le moteur Stirling de type gamma du laboratoire, le modèle ait thermodynamique à vitesse finie et le modèle isotherme a été développé, incluant les bilans de masse et d’énergie à travers les différents volumes (compression, régénération et expansion) dans le moteur. Différents types de pertes thermiques et mécaniques ont été considérés dans le modèle afin d'analyser les processus thermodynamiques et les pertes dans le moteur Stirling. En outre, des études paramétriques sur les performances du moteur Stirling alimenté à l’énergie solaire ont également été étudiées expérimentalement et numériquement. La comparaison entre les résultats expérimentaux et les résultats de simulation à différents déphasages entre le déplaceur et le piston, et à différentes course de piston montre que le modèle est convaincant dans la prédiction des performances du moteur Stirling. Basé sur la méthode thermodynamique en dimension physique finie, une méthode d’algorithme génétique multi-objectives, objectifs étant la puissance fournie, le rendement énergétique et le taux de génération d'entropie a été utilisé pour optimiser la fonction et la géométrie du moteur du type Gamma. En comparant avec la méthode d'optimisation écologique, la méthode multi-objectif permet de mieux équilibrer les trois objectifs. Le nouveau modèle (PSML) proposé pour prédire les performances du moteur de type Bêta ou Gamma du moteur Stirling, il divise l'espace de travail en 5 parties (volume de compression, refroidisseur, régénérateur, chauffage et volume d'extension). Une liaison entre volume de compression et volume d'extension a été ajoutée dans le modèle adiabatique classique du moteur Stirling. Ainsi, des processus polytropiques ont été considérés dans les volumes de compression et d'expansion du moteur Stirling. Le moteur Stirling GPU-3 a été utilisé pour valider le nouveau modèle. Il a été démontré que le nouveau modèle (PSML) prédit correctement la puissance de sortie et le rendement du moteur. Dans la dernière partie de la thèse, un Cryorefroidisseur Stirling de type Alpha, a été étudié en utilisant un modèle isotherme prenant en considération différentes pertes. Les volumes de compression et d'expansion sont considérés isothermes, et la variation de la température du régénérateur est considéré linéaire. Les bilans d'énergie et d'exergie du Cryorefroidisseur ont été réalisés, et l'effet de divers paramètres sur la performance (puissance de refroidissement et puissance mécanique consommée) est étudié. Les résultats de la simulation pour PPG-102 Stirling cryocooler ont été comparés avec deux autres résultats de simulation de la littérature et des résultats expérimentaux indiquant que ce modèle est convaincant pour prédire la performance du Cryorefroidisseur. / In this work a solar powered low temperature difference Gamma type Stirling engine has been studied experimentally and numerically using an isothermal model coupled with various losses and using an objective optimization. A new model named Polytropic Stirling Model with Losses (PSML) has been proposed which was applied to the Beta type GPU-3 Stirling engine. An Alpha type integral Stirling cryocooler has been studied numerically using an isothermal model with losses. To study a Gamma type Stirling engine of our laboratory, an isothermal model coupled with finite speed method has been developed, including mass and energy balances through different spaces of the engine. The engine is divided into 3 volumes: compression volume, regeneration volume, and expansion volume. Different kind of thermal and mechanical losses have been considered in the model, in order to analyze thermodynamic processes and losses in the Stirling Engine. In addition, parameter effects on the performance of the solar powered gamma type Stirling engine have also been studied experimentally and numerically. The comparison between the experimental results and the simulation results at different phase shift between the displacer and the piston, and at different piston stroke shows that the model is convincing to predict the Stirling engine performance. Based on the Finite Physical Dimensional Thermodynamic method, a multi-objective genetic method considering output power, thermal efficiency and entropy generating rate as objective functions simultaneously, has been used to multi-objective optimize the Gamma type Stirling engine. Comparing with the ecological optimization method, the multi-objective method can better balance the three objective goals. The new model (PSML) proposed in the thesis for predicting performance of Beta or Gamma type of Stirling engine divides the working space into 5 parts (compression volume, cooler, regenerator, heater, and expansion volume). A bypass linking compression volume and expansion volume has been added in the classic adiabatic model of Stirling engine. Thus, polytropic processes have been considered in the compression and expansion volumes of the Stirling engine. The GPU-3 Stirling engine has been used to validate the new model. It was shown that the new model (PSML) predict well the output power and the thermal efficiency of the engine well. An isothermal model considering various losses was developed and presented in the last part of this thesis to study an Alpha type Stirling cryocooler, whose geometrical dimensions were measured in our laboratory. The compression and expansion volumes are supposed to be isothermal, the variation of the regenerator temperature is supposed to be linear. Energy and exergy balances of the cryocooler were developed. The effect of various parameters on the cryocooler performance (cooling power and input power) are investigated. The simulation results for PPG-102 Stirling cryocooler were compared with two other simulation results of the literature and with experimental results which indicated that this model is convincing to predict the performance of the Stirling cyocooler

Les travaux présentés dans cette thèse visent à proposer des méthodes permettant de résoudre un problème de Transport à la Demande multicritère. Le premier travail réalisé dans cette thèse est l'étude d'un problème de Dial-a-Ride (DARP) statique multicritère. Trois critères qui peuvent être conflictuels ont été définis : le premier consiste à minimiser le coût de transport, le deuxième critère consiste à minimiser l'insatisfaction des passagers et enfin le troisième critère consiste à minimiser la quantité de CO2 émise par l'ensemble des véhicules. Nous avons développé une méthode évolutionnaire NSGA-II pour chercher un ensemble approximatif d'optimas de Pareto. Le second travail réalisé est l'étude d'un problème d'Optimal Timing dans une tournée. Ce problème consiste à calculer les dates de début de service optimales des points d'arrêts d'une tournée afin de minimiser l'insatisfaction des passagers. Le dernier travail de cette thèse a porté sur l'étude d'un problème de Transport à la Demande dynamique dans lequel de nouvelles requêtes à traiter arrivent en cours de journée. Deux méthodes ont été proposées pour résoudre ce problème : la première est une heuristique d'insertion rapide et la seconde est une méthode arborescente tronquée connue sous le nom de Recovering Beam Search. / The work presented in this thesis aims to propose methods to solve a multicriteria dial-a-ride problem (DARP). Three objective functions that have to be optimized in order to measure the potential efficiency of the DARP solution on different aspects : the cost for the transportation operator, the quality of service for users and the impact on the environment. The first work in this thesis is the study of static DARP for which a NSGA-II algorithm is developped to identify a good approximation of the Pareto optimal set. The second work deals with an optimal timing algorithm which computes pickup and delivery dates when the requests are sequenced on the vehicles, the objective is to minimize the total customer' dissatisfaction. The last problem studied in this thesis aims to solve the dynamic version of DARP for which two methods are proposed. The first one is a fast insertion heuristic based on an attractive index. However, the second methode uses a recovering beam search heuristic which unlike the insertion heuristic allows to modify the structure of the routes previously scheduled in order to schedule the new requests.

Because of the increasing demand for the provision of energy worldwide and the numerous damages caused by a major use of fossil sources, the contribution of renewable energies has been increasing significantly in the global energy mix with the aim at moving towards a more sustainable development. In this context, this work aims at the development of a general methodology for designing PV systems based on ecodesign principles and taking into account simultaneously both techno-economic and environmental considerations. In order to evaluate the environmental performance of PV systems, an environmental assessment technique was used based on Life Cycle Assessment (LCA). The environmental model was successfully coupled with the design stage model of a PV grid-connected system (PVGCS). The PVGCS design model was then developed involving the estimation of solar radiation received in a specific geographic location, the calculation of the annual energy generated from the solar radiation received, the characteristics of the different components and the evaluation of the techno-economic criteria through Energy PayBack Time (EPBT) and PayBack Time (PBT). The performance model was then embedded in an outer multi-objective genetic algorithm optimization loop based on a variant of NSGA-II. A set of Pareto solutions was generated representing the optimal trade-off between the objectives considered in the analysis. A multi-variable statistical method (i.e., Principal Componet Analysis, PCA) was then applied to detect and omit redundant objectives that could be left out of the analysis without disturbing the main features of the solution space. Finally, a decision-making tool based on M-TOPSIS was used to select the alternative that provided a better compromise among all the objective functions that have been investigated. The results showed that while the PV modules based on c-Si have a better performance in energy generation, the environmental aspect is what makes them fall to the last positions. TF PV modules present the best trade-off in all scenarios under consideration. A special attention was paid to recycling process of PV module even if there is not yet enough information currently available for all the technologies evaluated. The main cause of this lack of information is the lifetime of PV modules. The data relative to the recycling processes for m-Si and CdTe PV technologies were introduced in the optimization procedure for ecodesign. By considering energy production and EPBT as optimization criteria into a bi-objective optimization cases, the importance of the benefits of PV modules end-of-life management was confirmed. An economic study of the recycling strategy must be investigated in order to have a more comprehensive view for decision making.

Many concrete problems may be cast in a multi-objective optimisation framework. The redundancy of existing methods for solving multi-objective programming problems susceptible to inconsistencies, coupled with the necessity for making in- herent assumptions before using a given method, make it hard for a nonspecialist to choose a method that ¯ts the situation at hand well. Moreover, using a method blindly, as suggested by the hammer principle (when you only have a hammer, you want everything in your hand to be a nail) is an awkward approach at best and a caricatural one at worst. This brings challenges to the design, development, implementation and deployment of a Decision Support System able to choose a method that is appropriate for a given problem and to apply the chosen method to solve the problem under consideration. The choice of method should be made according to the structure of the problem and the decision maker's opinion. The aim here is to embed a sample of methods representing the main multi-objective programming techniques and to help the decision maker find the most appropriate method for his problem. / Decisions Sciences / M. Sc. (Operations Research )

L'hydrogène produit à partir de sources renouvelables et utilisé dans les piles à combustible pour diverses applications, tant mobiles que stationnaires, constitue un vecteur énergétique très prometteur, dans un contexte de développement durable. Les « feuilles de route » stratégiques, élaborées au niveau européen, national ou régional, consacrées aux potentialités énergétiques de l’hydrogène, ainsi que l’analyse des publications scientifiques ont cependant identifié le manque d'infrastructures, comme l'un des principaux obstacles au développement de l'économie « hydrogène ». Cette étude s’inscrit dans le cadre du développement d’une méthodologie de conception d'une chaîne logistique « hydrogène » (production, stockage et transport). La formulation, basée sur une procédure de programmation mathématique linéaire en variables mixtes, implique une approche multicritère concernant la minimisation du prix de revient de l’hydrogène, l’impact sur le réchauffement climatique et un indice de risque, en prenant en compte une échelle tant régionale que nationale. L’optimisation multi-objectif repose sur une stratégie Ɛ-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique menant à la construction de fronts de Pareto offrant un grand nombre de solutions. La procédure d’aide à la décision M-TOPSIS est ensuite utilisée pour choisir le meilleur compromis. Le modèle est appliqué à une étude de cas en Grande-Bretagne, issue de la littérature spécialisée, qui sert de référence pour comparer les approches mono- et multi-objectif. Ensuite, la modélisation et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement d'hydrogène pour la région Midi-Pyrénées ont été étudiées dans le cadre du projet «H2 vert carburant». Un problème mono/multi-période est traité selon des scénarios d'optimisation basés sur la stratégie Ɛ-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique. Le système d’information ArcGIS® est ensuite utilisé pour valider les solutions obtenues par optimisation multi-objectif. Cette technologie permet d'associer une période de temps aux configurations de la chaîne logistique hydrogène et d’analyser plus finement les résultats de la conception du réseau H2. L’extension au cas de la France répond à un double objectif : d'une part, tester la robustesse de la méthode à une échelle géographique différente et, d’autre part, examiner si les résultats obtenus au niveau régional sont cohérents avec ceux de l'échelle nationale. Dans cette étude de cas, l'outil spatial ArcGIS® est utilisé avant optimisation pour identifier les contraintes géographiques. Un scénario prenant en compte un cycle économique est également traité. Les optimisations mono et multi-objectif présentent des différences relatives au mode de déploiement de filière, centralisé ou décentralisé, et au type de technologie des unités production, ainsi qu’à leur taille. Les résultats confirment l'importance d'étudier différentes échelles spatiales. / Hydrogen produced from renewable sources and used in fuel cells both for mobile and stationary applications constitutes a very promising energy carrier in a context of sustainable development. Yet the strategic roadmaps that were currently published about the energy potentialities of hydrogen at European, national and regional level as well as the analysis of the scientific publications in this field have identified the lack of infrastructures as a major barrier to the development of a « hydrogen » economy. This study focuses on the development of a methodological framework for the design of a hydrogen supply chain (HSC) (production, storage and transportation). The formulation based on mixed integer linear programming involves a multi-criteria approach where three objectives have to be optimised simultaneously, i.e., cost, global warming potential and safety risk, either at national or regional scale. This problem is solved by implementing lexicographic and Ɛ-constraint methods. The solution consists of a Pareto front, corresponding to different design strategies in the associated variable space. Multiple choice decision making based on M-TOPSIS (Modified Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) analysis is then selected to find the best compromise. The mathematical model is applied to a case study reported in the literature survey and dedicated to Great Britain for validation purpose, comparing the results between mono- and multi-objective approaches. In the regional case, the modelling and optimisation of the HSC in the Midi-Pyrénées region was carried out in the framework of the project “H2 as a green fuel”. A mono/multi period problem is treated with different optimisation scenarios using Ɛ-constraint and lexicographic methods for the optimisation stage. The geographic information system (GIS) is introduced and allows organising, analysing and mapping spatial data. The optimisation of the HSC is then applied to the national case of France. The objective is twofold: on the one hand, to examine if the methodology is robust enough to tackle a different geographic scale and second to see if the regional approach is consistent with the national scale. In this case study, the ArcGIS® spatial tool is used before optimisation to identify the geographic items that are further used in the optimisation step. A scenario with an economic cycle is also considered. Mono- and multi-objective optimisations exhibit some differences concerning the degree of centralisation of the network and the selection of the production technology type and size. The obtained results confirm that different spatial and temporal scales are required to encompass the complexity of the problem.

Depuis une dizaine d’années, les matériaux composites sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications, et en particulier dans l'aéronautique grâce à leurs excellentes propriétés mécaniques et leur faible densité. Ainsi les derniers modèles d'Airbus (A350) et de Boeing (B787) utilisent plus de 50% en masse de composites, principalement des polymères renforcés de fibres de carbone (CFRP). Toutefois, l'augmentation de l'utilisation des CFRP soulève des préoccupations environnementales quant à leur fin de vie à travers l'élimination des déchets, la consommation de ressources non renouvelables ainsi que la nécessité de recycler les déchets CFRP. Dans ces travaux de thèse, un modèle générique est développé afin de proposer une gestion optimale des déchets de CFRP aéronautiques en prenant en compte simultanément des objectifs économiques et environnementaux. Ainsi, dans un premier temps une approche systémique suivant les lignes directrices d’une approche par Analyse de Cycle de Vie est effectuée afin de modéliser les impacts environnementaux des procédés de recyclage des CFRP, avec une attention toute particulière sur l’impact de réchauffement climatique. Ensuite, toute la chaîne logistique du recyclage des déchets CFRP est modélisée en partant des sites de démantèlement des avions jusqu’à la réutilisation des fibres recyclées vers d’autres applications possibles. Une stratégie d’optimisation multi-objectif de programmation mathématique, d’-contrainte et de technique lexicographique est développé mettent également en jeu des techniques d’aide à la décision appropriées (M-TOPSIS, PROMETHEE-GAIA). Différentes configurations de chaînes logistiques de déchet CFRP sont ainsi proposées et plusieurs scénarios sont étudiés et optimisés de façon à prendre en compte les sites de recyclage déjà existants dans une vision mono-période ainsi que déploiement de nouveaux sites selon une approche multipériode. Le cas de la France sert d’illustration à la démarche et les configurations proposées pour implanter de nouveaux sites de façon optimale traitant une fibre recyclée facilement valorisable pour des applications ciblées sont analysées et discutées minimisant le coût ou maximisant le profit pour un critère économique et minimisant un critère environnemental basé sur le potentiel de réchauffement climatique. / Composites have been increasingly used in different applications in the last decade, especially in aerospace due to their high strength and lightweight characteristics. Indeed, the latest models of Airbus (A350) and Boeing (B787) have employed more than 50 wt% of composites, mainly Carbon Fibre Reinforced Polymers (CFRP). Yet, the increased use of CFRP has raised the environmental concerns about their end-of-life related to waste disposal, consumption of non-renewable resources for manufacturing and the need to recycle CFRP wastes. In this study, a generic model is developed in order to propose an optimal management of aerospace CFRP wastes taking into account economic and environmental objectives. Firstly, a life-cycle systemic approach is used to model the environmental impacts of CFRP recycling processes focusing on Global Warming Potential (GWP) following the guidelines of Life Cycle Assessment (LCA). The whole supply chain for recycling CFRP pathways is then modelled from aircraft dismantling sites to the reuse of recycled fibres in various applications. A multi-objective optimisation strategy based on mathematical programming, -constraint and lexicographic methods with appropriate decisionmaking techniques (M-TOPSIS, PROMETHEE-GAIA) has been developed to determine CFRP waste supply chain configurations. Various scenarios have been studied in order to take account the potential of existing recycling sites in a mono-period visions as well as the deployment of new sites in a multi-period approach considering the case study of France for illustration purpose. The solutions obtained from optimisation process allow developing optimal strategies for the implementation of CFRP recovery with recycled fibres (of acceptable quality) for the targeted substitution use while minimising cost /maximising profit for an economic criterion and minimising an environmental impact based on GWP.