Cette thèse traite de l'optimisation sous incertitude de fonctions coûteuses dans le cadre de la conception de systèmes aéronautiques.Nous développons dans un premier temps une stratégie d'optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution. Au-delà de fournir une représentation plus rapide des fonctions initiales, ces modèles facilitent le calcul de la robustesse des solutions par rapport aux incertitudes du problème. L'erreur de modélisation est maîtrisée grâce à une approche originale d'enrichissement de plan d'expériences qui permet d'améliorer conjointement plusieurs modèles au niveau des régions de l'espace possiblement optimales.Elle est appliquée à la minimisation des émissions polluantes d'une chambre de combustion de turbomachine dont les injecteurs peuvent s'obstruer de façon imprévisible.Nous présentons ensuite une méthode heuristique dédiée à l'optimisation robuste multidisciplinaire. Elle repose sur une gestion locale de la robustesse au sein des disciplines exposées à des paramètres incertains, afin d'éviter la mise en place d'une propagation d'incertitudes complète à travers le système. Un critère d'applicabilité est proposé pour vérifier a posteriori le bien-fondé de cette approche à partir de données récoltées lors de l'optimisation. La méthode est mise en œuvre sur un cas de conception avion où la surface de l'empennage vertical n'est pas connue avec précision. / This PhD thesis deals with the optimization under uncertainty of expensive functions in the context of aeronautical systems design.First, we develop a multiobjective robust optimization strategy based on surrogate models.Beyond providing a faster representation of the initial functions, these models facilitate the computation of the solutions' robustness with respect to the problem uncertainties. The modeling error is controlled through a new design of experiments enrichment approach that allows improving several models concurrently in the possibly optimal regions of the search space. This strategy is applied to the pollutant emission minimization of a turbomachine combustion chamber whose injectors can clog unpredictably. We subsequently present a heuristic method dedicated to multidisciplinary robust optimization. It relies on local robustness management within disciplines exposed to uncertain parameters, in order to avoid the implementation of a full uncertainty propagation through the system. An applicability criterion is proposed to check the validity of this approach a posteriori using data collected during the optimization. This methodology is applied to an aircraft design case where the surface of the vertical tail is not known accurately.

Depuis la fermeture de Phénix en 2010 le CEA ne possède plus de réacteur au sodium. Vus les enjeux énergétiques et le potentiel de la filière, le CEA a lancé un programme de démonstrateur industriel appelé ASTRID (Advanced Sodium Technological Reactor for Industrial Demonstration), réacteur d’une puissance de 600MW électriques (1500 MW thermiques). L’objectif du prototype est double, être une réponse aux contraintes environnementales et démontrer la viabilité industrielle :• De la filière RNR-Na, avec un niveau de sureté au moins équivalent aux réacteurs de 3ème génération, du type de l’EPR. ASTRID intégrera dès la conception le retour d’expérience de Fukushima ;• Du retraitement des déchets (transmutation d’actinide mineur) et de la filière qui lui serait liée.La sûreté de l’installation est prioritaire, aucun radioélément ne doit être rejeté dans l’environnement, et ce dans toutes les situations. Pour atteindre cet objectif, il est impératif d’anticiper l’impact des nombreuses sources d’incertitudes sur le comportement du réacteur et ce dès la phase de conception. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse dont l’ambition est le développement de nouvelles méthodes d’optimisation des cœurs des RNR-Na. L’objectif est d’améliorer la robustesse et la fiabilité des réacteurs en réponse à des incertitudes existantes. Une illustration sera proposée à partir des incertitudes associées à certains régimes transitoires dimensionnant. Nous utiliserons le modèle ASTRID comme référence pour évaluer l’intérêt des nouvelles méthodes et outils développés.L’impact des incertitudes multi-Physiques sur le calcul des performances d’un cœur de RNR-Na et l’utilisation de méthodes d’optimisation introduisent de nouvelles problématiques :• Comment optimiser des cœurs « complexes » (i.e associés à des espaces de conception de dimensions élevée avec plus de 20 paramètres variables) en prenant en compte les incertitudes ?• Comment se comportent les incertitudes sur les cœurs optimisés par rapport au cœur de référence ?• En prenant en compte les incertitudes, les réacteurs sont-Ils toujours considérés comme performants ?• Les gains des optimisations obtenus à l’issue d’optimisations complexes sont-Ils supérieurs aux marges d’incertitudes (qui elles-Mêmes dépendent de l’espace paramétrique) ?La thèse contribue au développement et à la mise en place des méthodes nécessaires à la prise en compte des incertitudes dans les outils de simulation de nouvelle génération. Des méthodes statistiques pour garantir la cohérence des schémas de calculs multi-Physiques complexes sont également détaillées.En proposant de premières images de cœur de RNR-Na innovants, cette thèse présente des méthodes et des outils permettant de réduire les incertitudes sur certaines performances des réacteurs tout en les optimisant. Ces gains sont obtenus grâce à l’utilisation d’algorithmes d’optimisation multi-Objectifs. Ces méthodes permettent d’obtenir tous les compromis possibles entre les différents critères d’optimisations comme, par exemple, les compromis entre performance économique et sûreté. / Since Phenix shutting down in 2010, CEA does not have Sodium Fast Reactor (SFR) in operating condition. According to global energetic challenge and fast reactor abilities, CEA launched a program of industrial demonstrator called ASTRID (Advanced Sodium Technological Reactor for Industrial Demonstration), a reactor with electric power capacity equal to 600MW. Objective of the prototype is, in first to be a response to environmental constraints, in second demonstrates the industrial viability of:• SFR reactor. The goal is to have a safety level at least equal to 3rd generation reactors. ASTRID design integrates Fukushima feedback;• Waste reprocessing (with minor actinide transmutation) and it linked industry.Installation safety is the priority. In all cases, no radionuclide should be released into environment. To achieve this objective, it is imperative to predict the impact of uncertainty sources on reactor behaviour. In this context, this thesis aims to develop new optimization methods for SFR cores. The goal is to improve the robustness and reliability of reactors in response to existing uncertainties. We will use ASTRID core as reference to estimate interest of new methods and tools developed.The impact of multi-Physics uncertainties in the calculation of the core performance and the use of optimization methods introduce new problems:• How to optimize “complex” cores (i.e. associated with design spaces of high dimensions with more than 20 variable parameters), taking into account the uncertainties?• What is uncertainties behaviour for optimization core compare to reference core?• Taking into account uncertainties, optimization core are they still competitive? Optimizations improvements are higher than uncertainty margins?The thesis helps to develop and implement methods necessary to take into account uncertainties in the new generation of simulation tools. Statistical methods to ensure consistency of complex multi-Physics simulation results are also detailed.By providing first images of innovative SFR core, this thesis presents methods and tools to reduce the uncertainties on some performance while optimizing them. These gains are achieved through the use of multi-Objective optimization algorithms. These methods provide all possible compromise between the different optimization criteria, such as the balance between economic performance and safety.

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.