L'objectif de ce travail est de proposer une nouvelle démarche pour améliorer et accélérer les études de dimensionnement des pièces de turboréacteurs en avant-projets. Il s'agit de fournir une méthodologie complète pour la conception robuste sous contraintes. Cette méthodologie consiste en trois étapes : la réduction de la dimension et la méta-modélisation, la conception robuste sous contraintes puis la résolution de problèmes inverses sous contraintes. Ce sont les trois principaux sujets abordés dans cette thèse. La réduction de la dimension est un pré-traitement indispensable à toute étude. Son but est de ne conserver, pour une sortie choisie du système, que les entrées influentes. Ceci permet de réduire la taille du domaine d'étude afin de faciliter la compréhension du système et diminuer les temps de calculs des études. Les méthodes de méta-modélisations contribuent également à ces deux objectifs. L'idée est de remplacer le code de calculs coûteux par un modèle rapide à évaluer et qui représente bien la relation entre la sortie étudiée et les entrées du système. La conception robuste sous contraintes est une optimisation bi-objectifs où les différentes sources d'incertitudes du système sont prises en compte. Il s'agit, dans un premier temps, de recenser et modéliser les incertitudes puis de choisir une méthode de propagation de ces incertitudes dans le code de calculs. Ceci permet d'estimer les moments (moyenne et écart-type) de la loi de la sortie d'intérêt. L'optimisation de ces moments constitue les deux objectifs de la conception robuste. En dernier lieu, il s'agit de choisir la méthode d'optimisation multi-objectifs qui sera utilisée pour obtenir l'optimum robuste sous contraintes. La partie innovante de cette thèse porte sur le développement de méthodes pour la résolution de problèmes inverses mal posés. Ce sont des problèmes pour lesquels il peut y avoir une infinité de solutions constituant des ensembles non convexes et même disjoints. L'inversion a été considérée ici comme un complément à l'optimisation robuste dans laquelle l'optimum obtenu ne satisfaisait pas une des contraintes. Les méthodes d'inversion permettent alors de résoudre ce problème en trouvant plusieurs combinaisons des entrées qui satisfont la contrainte sous la condition de rester proche de l'optimum robuste. Le but est d'atteindre une valeur cible de la contrainte non satisfaite tout en respectant les autres contraintes du système auxquelles on ajoute la condition de proximité à l'optimum. Appliquée au dimensionnement d'un compresseur HP en avants-projets, cette méthodologie s'inscrit dans l'amélioration et l'accélération des études marquées par de nombreux rebouclages chronophages en termes de ressources informatiques et humaines. / The aim of this PhD dissertation is to propose a new approach to improve and accelerate preliminary design studies for turbofan engine components. This approach consists in a comprehensive methodology for robust design under constraints, following three stages : dimension reduction and metamodeling, robust design under constraints and finally inverse problem solving under constraints. These are the three main subjects of this PhD dissertation. Dimension reduction is an essential pre-processing for any study. Its aim is to keep only inputs with large effects on a selected output. This selection reduces the size of the domain on which is performed the study which reduces its computational cost and eases the (qualitative) understanding of the system of interest. Metamodeling also contributes to these two objectives by replacing the time-consuming computer code by a faster metamodel which approximates adequately the relationship between system inputs and the studied output. Robust design under constraints is a bi-objectives optimization where different uncertainty sources are included. First, uncertainties must be collected and modeled. Then a propagation method of uncertainties in the computation code must be chosen in order to estimate moments (mean and standard deviation) of output distribution. Optimization of these moments are the two robust design objectives. Finally, a multi-objectives optimization method has to be chosen to find a robust optimum under constraints. The development of methods to solve ill-posed inverse problems is the innovative part of this PhD dissertation. These problems can have infinitely many solutions constituting non convex or even disjoint sets. Inversion is considered here as a complement to robust design in the case where the obtained optimum doesn't satisfy one of the constraints. Inverse methods then enable to solve this problem by finding several input datasets which satisfy all the constraints and a condition of proximity to the optimum. The aim is to reach a target value of the unsatisfied constraint while respecting other system constraints and the optimum proximity condition. Applied to preliminary design of high pressure compressor, this methodology contributes to the improvement and acceleration of studies currently characterized by a numerous of loopbacks which are expensive in terms of cpu-time and human resources.

La modélisation du trafic routier dans un réseau dense et de grande étendue nécessite un grand nombre de données, si bien qu'une modélisation par arcs est impossible en pratique. Pour simplifier le problème, une idée est d'agréger les tronçons du réseau en un continuum sur lequel le trafic routier s'écoule comme un fluide surfacique. Cette modélisation est qualifiée de bidimensionnelle. Même si la structure géométrique détaillée du réseau est perdue, une telle modélisation évite la description très fine du trafic sur un réseau dans lequel les points de mesure ne sont pas en nombre suffisant pour permettre une évaluation exhaustive de l'état du trafic. Une série de travaux commencée dans les années 1980 a permis de dégager quelques concepts importants. Cependant, ces travaux n'ont pas résolu les problèmes de modélisation fondamentaux : comment déduire et modéliser des comportements globaux à partir de comportements locaux (flux sur un axe, interactions aux intersections) ? Deux modèles bidimensionnels de trafic sont développés. Le premier modèle est statique. Le trafic s'écoule dans des directions de propagation privilégiées (orthogonales). Le modèle prend en compte l'équilibre entre l'offre de déplacement du réseau et une demande élastique de déplacement des usagers. Les principales sorties sont constituées en chaque point et pour chaque destination par les débits directionnels et les coûts de déplacement. Le deuxième modèle est dynamique. L'écoulement du trafic est décrit au niveau de cellules élémentaires du réseau dans lesquelles on définit les notions d'offre et de demande. À partir d'une loi comportementale obtenue sur un réseau discret, on écrit l'équation dynamique de conservation du trafic routier en tout point d'un réseau anisotrope / Traffic road modelling in the dense network of a wide area needs a large amount of data. It renders a keen modelling unmanageable in practice. To simplify the problem, an idea is to aggregate the network links as continuous medium where traffic road flows as a fluid on a surface. This modelling is called two-dimensional. Even if the detailed geometric structure of the network is lost, such a modelling avoids the traffic keen description on a network where measure points are not numerous enough to allow an exhaustive evaluation of traffic state. A series of articles started in the 80's have highlighted relevant concepts. Nevertheless, these previous works have not solved fundamental modelling issues: how to deduce and model global behaviours basing on local behaviours (flow on an axe, interactions at intersections). Two models are developed. The first model is static. Traffic road flows on privileged directions (orthogonal). The model takes into account the balance between the network trip supply and the users' elastic trip demand. The principal outputs are, for each point of the network and each destination, the directional flows and the trip costs. The second model is dynamical. The description of traffic flows stands at the level of elementary traffic cells, where concepts of supply and demand are defined. With a behaviour law deduced from a discrete network, we establish the conservation dynamic equation of road traffic at each point of an anisotropic network