Les planchers font partie des éléments indispensables dans la construction de bâtiments. L'utilisation de matériaux plus écoresponsables comme le bois ainsi que l'incorporation de mélanges de bétons verts innovants dans la construction de planchers composites permettraient non seulement d'obtenir des structures plus performantes, mais seraient également une façon simple pour le Canada de diminuer ses émissions de gaz à effet de serre. L'union du bois et du béton à l'aide de connecteurs aide à augmenter la résistance des planchers en utilisant le béton en compression et le bois en traction. Ces planchers composites permettent d'atteindre une grande portée tout en conservant une structure élancée. Ce mémoire se concentre sur l'amélioration des connecteurs d'entailles qui sont une solution simple et économique utilisée pour créer ce type de plancher. Ces connecteurs ont démontré qu'ils possèdent une grande rigidité initiale suivie d'une phase plastique très ductile. Plusieurs formes d'entailles ont été testées avec du bois lamellé-croisé (CLT) et différents types de béton. Une méthode d'optimisation de conception tenant compte des émissions de CO₂, de la hauteur totale, du coût ainsi que du poids du plancher composite a été développée. Ces essais en laboratoire ont démontré l'efficacité d'une forme de connecteur fermé éliminant l'utilisation de vis. Quant à la méthode d'optimisation, elle a permis de mettre en lumière les points forts et les points faibles des planchers composites et d'élaborer des pistes de solutions afin de les rendre plus compétitifs. Finalement, une analyse du cycle de vie préliminaire comparant les planchers composites, un plancher en béton armé et en CLT a été réalisée. Cette analyse a démontré l'avantage des planchers composites sur les constructions en béton et en bois uniquement. Cette étude a également permis de donner des pistes de solutions afin de diminuer les impacts environnementaux des différents types de planchers. / Floors are an essential part of building construction. The use of more sustainable materials such as timber and the incorporation of innovative green concrete mixes in composite flooring construction would not only result in better performing structures but would also be a simple way for Canada to reduce its greenhouse gas emissions. The combination of timber and concrete with connectors increase the strength of floors by using concrete in compression and timber in tension. These composite floors allow for longer spans while maintaining a slender structure. This thesis focuses on the improvement of notch connectors which are a simple and economical solution used to create this type of floor. These connectors have been shown to have a high initial stiffness followed by a very ductile phase. Several notch shapes were tested with cross-laminated timber and different types of concrete. A design optimisation method that considers CO₂ emissions, total height, cost, and weight of the composite floor was also developed. These experiments demonstrated the effectiveness of a closed shape connector that eliminates the use of screws. As for the optimisation method, it allowed us to highlight the strengths and weaknesses of composite floors and to develop solutions to make them more competitive. Finally, a preliminary life cycle analysis comparing composite floors, a reinforced concrete floor and a CLT floor was performed. This analysis demonstrated the advantage of composite floors over concrete and timber constructions only. This study also allowed us to identify possible solutions to reduce the environmental impacts of the different types of floors.

Cette thèse porte sur les problèmes d'optimisation robustes et fiables avec l'incertitude d'entrée.Tout d'abord, les différentes catégories de méthodes d'optimisation stochastique pour traiter l'incertitude sont présentées. Ces méthodes visent à trouver une solution plus robuste et fiable en minimisant la variance de l'objectif et/ou en réduisant la probabilité de violer les contraintes en différentes manières. Chaque catégorie a diverses approches et après la comparaison, les plus efficaces sont sélectionnées.Cependant, comme ces méthodes augmentent le nombre d'évaluations par rapport à l'optimisation déterministe et nécessitent l'information de gradient qui peut être bruyante fournie par des modèles lourds comme les modèles d'éléments finis, elles ne conviennent pas aux modèles qui prennent du temps. Des stratégies de méta-modèles basées sur le krigeage sont proposées dans ce manuscrit car elles pourraient utiliser la détermination d'une petite taille d’échantillons pour approcher des fonctions complexes et donner des dérivés précis. La fonction objectif initiale et les contraintes sont progressivement remplacées par des méta-modèles de krigeage utilisant le critère d’enrichissement pour ajouter des échantillons dans le processus d'optimisation. Différentes stratégies compris le choix du critère et le positionnement de l'enrichissement de l'échantillon pour chaque catégorie sont comparées et mettent en évidence les plus efficaces.Ensuite, les approches d'optimisation développées dans ce travail de recherche sont appliquées aux modèles analytiques et aux éléments finis d'un transformateur pour résoudre des problèmes d'optimisation électromagnétique. / This PhD thesis deals with the robust and reliability-based optimization problems under input uncertainty.First, the different categories of stochastic optimization methods to treat the uncertainty are presented. These methods aim to find a more robust and/or reliable solution by minimize the variance of objective and reducing the probability to violate the constraints in different ways. Each categories has various approaches and after comparison, the most effective ones are selected.However, as these methods increase the number of evaluation than deterministic optimization and need the gradient information which may be noisy provided by time-consuming models like finite element models, they are not suitable for the heavy models. So kriging-based meta-model strategies are proposed in this manuscript as it could use the determination of small size sample to approach complex functions and give accurate derivatives. The original objective function and constraints are progressively replaced by kriging meta-models using infill sampling criterion to add samples in the process of optimization. Different strategies including the choice of the criterion and the positioning of sample enrichment for each categories are compared and highlight the most effective ones.Then the optimization approaches developed within this research work are applied to the analytic and finite element models of a transformer for solving an electromagnetic optimization problems.

Lors de l’exploration d’espace de conception, les données résultantes de la simulation d’un grand nombre d’alternatives de conception peuvent conduire à la surcharge d’information quand il s’agit de choisir une bonne solution de conception. Cette exploration d’espace de conception s’apparente à une méthode d’optimisation en conception multicritère mais en mode manuel pour lequel des outils appropriés à la visualisation de données multidimensionnelle sont employés. Pour le concepteur, un processus en trois phases – découverte, optimisation, sélection – est suivi selon un paradigme dit de Design by Shopping. Le fait de « parcourir » l’espace de conception permet de gagner en intuition sur les sous-espaces de solutions faisables et infaisables et sur les solutions offrant de bons compromis. Le concepteur apprend au cours de ces manipulations graphiques de données. La sélection d’une solution optimale se fait donc sur la base d’une décision dite informée. L’objectif de cette recherche est la performance des représentations graphiques pour l’exploration d’espace de conception, pour les trois phases du processus en Design by Shopping. Pour cela, cinq représentations graphiques, identifiées comme potentiellement performantes, sont testées à travers deux expérimentations. Dans la première, trente participants ont testé trois graphiques, pour la phase de sélection dans une situation multi-attribut, à travers trois scénarios de conception où une voiture doit être choisie parmi quarante selon des préférences énoncées. Pour cela, un indice de qualité est proposé pour calculer la qualité de la solution du concepteur pour un des trois scénarios définis, la solution optimale selon cet indice étant comparée à celles obtenues après manipulation des graphiques. Dans la deuxième expérimentation, quarante-deux concepteurs novices ont résolu deux problèmes de conception à l’aide de trois graphiques. Dans ce cas, la performance des graphiques est testée pour la prise de décision informée et pour les trois phases du processus dans une situation multi-objectif. Les résultats révèlent qu’un graphique est adapté à chacune des trois phases du Design by Shopping :: le graphique Scatter Plot Matrix pour la phase de découverte et pour la prise de décision informée, le graphique Simple Scatter pour la phase d’optimisation et le graphique Parallel Coordinate Plot pour la phase de sélection aussi bien dans une situation multi-attribut que multi-objectif. / In Design space exploration, the resulting data, from simulation of large amount of new design alternatives, can lead to information overload when one good design solution must be chosen. The design space exploration relates to a multi-criteria optimization method in design but in manual mode, for which appropriate tools to support multi-dimensional data visualization are employed. For the designer, a three-phase process - discovery, optimization, selection - is followed according to a paradigm called Design by Shopping. Exploring the design space helps to gain insight into both feasible and infeasible solutions subspaces, and into solutions presenting good trade-offs. Designers learn during these graphical data manipulations and the selection of an optimal solution is based on a so-called informed decision. The objective of this research is the performance of graphs for design space exploration according to the three phases of the Design by Shopping process. In consequence, five graphs, identified as potentially efficient, are tested through two experiments. In the first, thirty participants tested three graphs, in three design scenarios where one car must be chosen out of a total of forty, for the selection phase in a multi-attribute situation where preferences are enounced. A response quality index is proposed to compute the choice quality for each of the three given scenarios, the optimal solutions being compared to the ones resulting from the graphical manipulations. In the second experiment, forty-two novice designers solved two design problems with three graphs. In this case, the performance of graphs is tested for informed decision-making and for the three phases of the process in a multi-objective situation. The results reveal three efficient graphs for the design space exploration: the Scatter Plot Matrix for the discovery phase and for informed decision-making, the Simple Scatter Plot for the optimization phase and the Parallel Coordinate Plot for the selection phase in a multi-attribute as well as multi-objective situation.

Le secteur du bâtiment au Canada est responsable de plus de 16% des émissions de gaz à effet de serre (GES) et de 30% de la consommation énergétique. À l’échelle mondiale, cela s’élève à 30% pour les émissions de GES et à 40% en ce qui a trait à la consommation énergétique. Ce secteur a donc un rôle majeur à jouer dans la lutte aux changements climatiques et pour la transition énergétique. L’optimisation multi-objectif fait partie des méthodes de conception reconnues par les scientifiques pour son fort potentiel d’amélioration de la durabilité des bâtiments résidentiels et commerciaux. Depuis le début des années 90, son utilisation dans le domaine n’a cessé de s’accroitre. Des algorithmes d’optimisation sont en continuel développement afin de résoudre efficacement des problèmes de conception dont les exigences sont toujours plus complexes. L’objectif de cette thèse est donc de développer et d’évaluer une méthodologie d’optimisation pour la conception de bâtiments durables tenant compte simultanément d’un ensemble de variables hétérogènes et d’objectifs contradictoires. Les solutions proposées sont complémentaires aux recherches les plus avancées dans le domaine de l’optimisation multi-objectif. Dans un premier temps, une analyse de sensibilité globale est appliquée à 30 variables de conception influençant divers critères de performances relatifs à la consommation énergétique et au confort d’un bâtiment commercial. Trois méthodes d’analyse de sensibilité sont utilisées : Coefficients de régression standard, coefficients de régression partielle par le rang et les indices de Sobol. L’analyse des résultats montre que les 3 techniques mènent à des conclusions similaires. Le rang en ce qui a trait à l’importance des variables est semblable pour chacune des techniques et pour chacune des fonctions évaluées. Les principales interactions entre variables de conception ont été identifiées avec les indices de Sobol de second ordre. Cette première analyse permet d’éliminer certaines variables qui ont peu d’impact sur les critères de performances. De plus, un cadre de conception s’apparentant à une approche de conception traditionnelle a été adopté dans lequel des variables de conception sont définies de façon séquentielle. Une seconde analyse de sensibilité a été appliquée à chacune des phases du processus, en faisant l’hypothèse que les variables définies dans une phase antérieure ont une valeur fixe, soit celle du bâtiment réel. L’analyse des résultats démontre que les méthodes de conception séquentielles tendent à réduire la possibilité d’obtenir des solutions à faible consommation énergétique. Dans un deuxième temps, le problème d’optimisation suivant est formulé : la minimisation simultanée des émissions de gaz à effet de serre résultantes de la consommation énergétique d’un bâtiment résidentiel et de celles résultantes des matériaux de construction. Ce problème implique des variables se situant à différents niveaux hiérarchiques, dont certaines peuvent devenir obsolètes selon la valeur prise par une autre variable. Un algorithme considérant cette particularité est développé et comparé à l’algorithme NSGA-II. Des indicateurs de performances (e.g. convergence et diversité) montrent que les deux algorithmes parviennent à résoudre ce problème. L’analyse du front de Pareto confirme, dans le cas présent, que l’algorithme NSGA-II est finalement plus performant dans l’identification de solutions optimales. L’ensemble des solutions optimales obtenues se définit par des bâtiments utilisant une enveloppe en bois. De plus, le système de chauffage sélectionné pour chacune des solutions repose soit sur l’utilisation d’une pompe à chaleur, soit sur l’utilisation de radiateurs électriques. Finalement, l’étude de cas du bâtiment résidentiel est reprise afin d’évaluer la performance de deux modes de conception : processus de conception séquentiel et processus de conception intégré. Avec l’approche intégrée, 39 variables de conception reliées à l’architecture du bâtiment ainsi qu’aux systèmes CVAC-R sont optimisées simultanément. Dans l’approche séquentielle, les variables architecturales sont d’abord optimisées. Plusieurs solutions optimales sont alors sélectionnées pour la deuxième phase d’optimisation qui se focalisera sur des paramètres relatifs aux systèmes de chauffage. La minimisation de l’empreinte environnementale, du cout sur le cycle de vie et la maximisation du confort thermique sont optimisés simultanément par l’algorithme NSGA-II. Avec seulement 100 heures de temps de calcul, l’approche holistique a mis en lumière 59% des solutions optimales alors qu’il a fallu 765 heures pour trouver 41% des solutions optimales avec l’approche séquentielle. La comparaison démontre les effets négatifs et irréversibles qu’il y a dans la prise de décision dès les phases préliminaires de conception. La méthodologie proposée dans ces travaux de thèse permet donc d’augmenter l’efficacité à trouver des solutions optimales.

Cette thèse est consacré à l’évaluation et l’amélioration de la performance de la machine synchrone à réluctance variable pour des applications à vitesse variable en général et pour les applications automobiles en particulier. Les deux axes de développement sont la conception de la machine et l’injection des harmoniques de courants de phase. Le rotor est un élément important dans la conception de la machine, et un intérêt particulier est dédié à la conception et l’évaluation du rotor pour améliorer la performance de la machine. Une méthode analytique est proposée dans la thèse pour concevoir le rotor. Plusieurs éléments tels que les ponts qui maintiennent le rotor mécaniquement résistant, ainsi que le rapport d’isolation d’axe q (rapport air-acier) sont étudiés. Une étude de conception assistée par ordinateur basé sur un problème d’optimisation paramétrique est présentée aussi. Les trois familles des algorithmes d’optimisation sont évaluées pour la procédure d’optimisation: un algorithme à base de gradient (algorithme de Newton Quasi), un algorithme non-évolutionnaire sur la base de non-gradient (Nelder Mead Simplex) et un algorithme évolutif sur la base non-gradient (algorithme génétique). Les designs de machines basées sur la procédure analytique et la procédure d’optimisation sont testés sur un banc d’essai. Le deuxième axe d’études de la thèse est l’injection d’harmoniques dans les courants de phase de la machine à réluctance variable synchrone. L’interaction des harmoniques de courant avec les harmoniques spatiales des inductances est étudiée et formalisée pour une machine à m-phases. Ensuite, le concept d’injection d’harmoniques est évalué dans le cas particulier d’une machine à deux phases. Cette étude montre l’avantage de l’injection d’harmoniques dans la réduction de l’ondulation de couple de la machine. Un design d’une machine est finalement développé pour une application automobile sur la base de l’optimisation paramétrique du stator et du rotor. Cette conception est évaluée pour les spécifications imposées électromagnétiques par une application de traction à puissance moyenne / This thesis is dedicated to the evaluation and the improvement of the synchronous reluctance machine’s performance for variable speed drive applications in general and for automotive applications in particular. The two axes of development are machine design and phase current harmonics injection. The rotor is an important element in the machine design and particular emphasis is placed to the design and evaluation of the rotor for enhancing the machine performance. An analytical procedure is proposed for the rotor design. The rotor elements like the ribs and the bridges that maintain the rotor mechanically strong as well as the q-axis insulation ratio (air-to-steel ratio) are studied. A computer-aided design study based on a parametric optimization problem is presented as well. The main three families of the optimization algorithms are evaluated for the optimization procedure: a gradient-based algorithm (Quasi Newton Algorithm), a non-gradient based non-evolutionary algorithm (Nelder Mead Simplex) and a non-gradient based evolutionary algorithm (Genetic Algorithm). The machine designs based on the analytical procedure and the optimization procedure are both manufactured and tested on a bench. The second axis of study of the thesis is the injection of harmonics in the phase currents of the synchronous reluctance machine. The interaction of current harmonics with the spatial inductance harmonics is studied and formalized for an m-phase machine. Then, the harmonics injection concept is evaluated in the particular case of a 2-phase machine. This study shows the benefi t of harmonics injection in the reduction of the machine torque ripple. A synchronous reluctance machine design is fi nally developed for an automotive application based on parametric optimization of the stator and rotor. This design is evaluated for the electromagnetic specifi cations imposed by a mid-power electric vehicle traction application