No description available.

Dans plusieurs secteurs d'activités industrielles comme la sidérurgie, la métallurgie, la pétrochimie, la papeterie, l'aéronautique, l'industrie de la céramique ou celle de l'automobile, le système de production contient toujours une machine dite goulot d'étranglement {bottleneck) et c'est par cette machine que passe la majorité, voire la totalité, des travaux dans plusieurs des cas. La gestion de cette machine est cruciale pour l'entreprise, car elle est responsable des retards dans la livraison des commandes aux clients. L'ordonnancement des travaux sur cette machine représente une manière d'aborder le problème et de traiter l'ensemble du système de production. De même, c'est à partir du traitement de cette machine qu'il est possible de s'étendre vers des configurations de systèmes de production plus complexes qui sont rencontrées de plus en plus de nos jours. D'un autre côté, plusieurs études ont démontré que plusieurs des travaux en usine, voire la totalité, possèdent des temps de réglages dépendants de la séquence. Les décideurs doivent donc organiser et planifier l'ordonnancement des travaux sur ladite machine en cherchant à minimiser les temps improductifs tout en respectant les différents délais. De plus, ces problèmes étant NP-difficiles, plusieurs travaux dans la littérature les abordent à l'aide de méthodes approchées, telles les métaheuristiques ou à l'aide de méthodes hybrides intégrant des méthodes exactes. Cette thèse s'inscrit dans cette direction de recherche. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches de résolution efficaces pour le problème d'une machine unique (machine-goulot) avec temps de réglages dépendants de la séquence dans le but de minimiser le retard total. Dans un premier temps, nous présentons un algorithme génétique doté d'un nouvel opérateur de croisement qui se veut plus performant que les opérateurs de croisement classique de la littérature. Cela met ainsi en évidence l'importance d'adapter les divers opérateurs génétiques au problème traité. Toutefois, les résultats obtenus démontrent que l'algorithme génétique n'atteint pas encore la performance de certaines approches de résolution contenues dans la littérature. Effectivement, nous avons pu remarquer qu'il manquait un processus d'intensification performant au sein de l'algorithme proposé. Pour remédier à cette lacune, nous explorons une classe de méthodes de résolution qui a montré des avenues très prometteuses au cours de la dernière décennie. En effet, les algorithmes hybrides ont permis d'obtenir des résultats très intéressants dans une grande variété de problèmes. Plusieurs recherches ont introduit l'hybridation de métaheuristiques avec des méthodes exactes. En effet, ce genre d'hybridation peut devenir une alternative très intéressante car, les deux méthodes ont des particularités bien différentes qui peuvent être associées pour produire de meilleurs résultats. C'est ainsi que nous explorons la conception d'algorithmes génétiques hybrides améliorant le processus d'intensification de l'algorithme proposé en intégrant une méthode exacte et des mécanismes appartenant à d'autres méthodes de résolution afin d'en améliorer la performance. Parmi toutes les approches répertoriées dans la littérature pour résoudre des problèmes d'ordonnancement, peu d'approches hybridant des métaheuristiques et la programmation par contraintes sont retrouvées. Dans une deuxième étape, nous proposons une modélisation et une résolution du problème traité avec l'ordonnancement basé sur les contraintes, qui est une branche de la programmation par contraintes dédiée aux problèmes d'ordonnancement. Nous utilisons pour cela la plateforme commerciale ILOG CP par l'intermédiaire d'API C++ dédiées. Nous démontrons que le choix de l'algorithme de résolution, de la procédure de parcours de l'arbre de recherche et de l'heuristique de choix du travail à ordonnancer ont tous un impact majeur sur la performance de cette approche de résolution. Les résultats obtenus, avec des temps de calculs prohibitifs, sont généralement très loin des meilleures solutions connues. Cependant, nous avons constaté des performances intéressantes pour cette méthode sur de petites instances, ce qui permet d'envisager son hybridation avec d'autres méthodes de résolution. Ainsi, dans une troisième étape, nous introduisons un schéma d'hybridation collaboratif intégrant la méthode d'ordonnancement basé sur les contraintes dans un algorithme génétique, et ce au niveau d'un croisement et d'une procédure d'intensification en utilisant les caractéristiques du problème traité. Finalement, nous proposons un algorithme hybride intégratif qui utilise des concepts de la programmation par contraintes, de la résolution multi-objectifs et de l'optimisation par colonies de fourmis au niveau d'un opérateur de croisement dans un algorithme génétique. Les algorithmes hybrides proposés démontrent une excellente performance sur des problèmes tests de la littérature en améliorant plusieurs des meilleurs résultats connus pour certains d'entre eux.

Une étude expérimentale du mouvement granulaire au sein d'un cylindre rotatif horizontal a été réalisée. Un montage expérimental constitué principalement d'un cylindre rotatif en plexiglass a été construit. Des techniques de mesures ont été mises au point pour estimer l'épaisseur de la couche active en surface du lit, sa pente ainsi que les distributions des vitesses. Les résultats obtenus montrent que le mouvement transversal du lit granulaire dans un cylindre rotatif se caractérise par deux zones au sein desquelles les régimes d'écoulement sont très différents: la zone d'écoulement en bloc et la zone de la couche active. La première zone est caractérisée par un écoulement presque uniforme des granules (v ~ rw), ce comportement étant similaire à celui d'un fluide à très grande viscosité. La zone de la couche active est caractérisée par un écoulement en cascade très rapide, soit un comportement similaire à celui d'un fluide à très faible viscosité. Une relation semi-empirique est proposée pour estimer la vitesse moyenne du mouvement dans la couche active en fonction des paramètres de fonctionnement.

Une méthodologie numérique pour analyser le transfert de chaleur par conduction et par convection naturelle lors de la fusion d'une substance pure est présentée. Cette méthode est utilisée pour étudier l'influence du sous-refroidissement sur le développement des régimes d'écoulement et le taux de fusion. Afin de suivre avec précision le déplacement et la déformation de l'interface solide/liquide en fonction du temps, les équations de conservation sont transformées dans un repère curviligne et une nouvelle méthode est proposée pour traiter le déplacement de l'interface solide/liquide. Les équations de conservation sont intégrées dans un volume de contrôle et les systèmes d'équations linéaires résultants sont résolus itérativement avec une méthode de relaxation par ligne. Les résultats obtenus montrent l'existence de cinq régimes d'écoulement dans la phase liquide lors de la fusion: ce sont les régimes de conduction, de développement de la convection vers la partie supérieure de la cavité, la convection dans la partie supérieure de la cavité, le développement de la convection dans toute la cavité et enfin le régime permanent. L'effet simultané du sous-refroidissement dans la phase solide et de l'intensité des mouvements convectifs dans la phase liquide est analysé en profondeur. Enfin, une corrélation est proposée pour le nombre de Nusselt moyen à la paroi chauffée en régime permanent en fonction du nombre de Rayleigh et du coefficient de sous-refroidissement.

Une méthodologie numérique pour analyser le transfert de chaleur par conduction et par convection naturelle lors de la fusion d'une substance pure est présentée. Les équations de conservation sont formulées en terme de courant-vorticité et d'énergie dans un espace à deux dimensions. Les équations sont discrétisées dans un maillage fixe. Les résultats numériques sont présentés, analysés et confrontés à d'autres résultats numériques et à des résultats expérimentaux.

Les gouttes contenues dans les pluies verglaçantes, provoquant le verglas, diffèrent de celles obtenues dans les nuages givrants; leur diamètre est environ 20 fois plus grand. On doit donc tenir compte de la gravité, ce qui n'avait jamais été fait auparavant. Un terme relié à la forme gravitationnelle est ajouté à la force d'inertie et de traînée dans les équations décrivant le mouvement de gouttelettes d'eau dans un courant d'air autour d'un cylindre. La technique des éléments finis est utilisée pour obtenir la solution des équations. A partir des équations différentielles non-linéaires, et en utilisant la méthode de Newton-Raphson pour la solution de ces équations, les résultats donnent les vitesses pour un champ de gouttelettes. La direction à la surface du cylindre de la vitesse de ces gouttelettes, donne le coefficient de captation locale, à partir duquel, le coefficient de captation totale est trouvé en intégrant numériquement. Les résultats du coefficient de captation total pour une vitesse d'eau adimensionnelle influencée par la gravité, semble donner les mêmes résultats que ceux obtenus par McComber et Touzot 1981, sans gravité. Les résultats montrent que, pour les conditions de pluies verglaçantes, le coefficient de captation total varie de 0,97 à 0,99. Les ouvrages montrant la grosseur des gouttes provoquant le verglas sont très rares. Par conséquent, les résultats du diamètre des gouttes originent de la région de Montréal et des environs. Quant à la vitesse du vent, elle est calculée en fonction de la température. Le maillage utilisé ne permet que le calcul du coefficient de captation en amont du cylindre seulement.

La méthode des éléments finis et la technique de Newton-Raphson, sont d'abord utilisées pour résoudre les équations de Navier-Stokes et obtenir le profil de vitesse d'un écoulement d'air autour d'un cylindre. La méthode des éléments finis et la technique de Newton-Raphson sont ensuite utilisées pour résoudre les équations d'un bilan de forces sur une particule dans un écoulement d'air autour d'un cylindre. Les vitesses de l'air sont utilisées comme conditions initiales. La captation des particules par un cylindre est ensuite calculée à partir de leur vitesse, en utilisant la méthode des fibres isolées développée par Langmuir. Les résultats obtenus sont comparés avec ceux retrouvés dans la littérature.

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Dans plusieurs secteurs d'activités industrielles comme la sidérurgie, la métallurgie, la pétrochimie, la papeterie, l'aéronautique, l'industrie de la céramique ou celle de l'automobile, le système de production contient toujours une machine dite goulot d'étranglement {bottleneck) et c'est par cette machine que passe la majorité, voire la totalité, des travaux dans plusieurs des cas. La gestion de cette machine est cruciale pour l'entreprise, car elle est responsable des retards dans la livraison des commandes aux clients. L'ordonnancement des travaux sur cette machine représente une manière d'aborder le problème et de traiter l'ensemble du système de production. De même, c'est à partir du traitement de cette machine qu'il est possible de s'étendre vers des configurations de systèmes de production plus complexes qui sont rencontrées de plus en plus de nos jours. D'un autre côté, plusieurs études ont démontré que plusieurs des travaux en usine, voire la totalité, possèdent des temps de réglages dépendants de la séquence. Les décideurs doivent donc organiser et planifier l'ordonnancement des travaux sur ladite machine en cherchant à minimiser les temps improductifs tout en respectant les différents délais. De plus, ces problèmes étant NP-difficiles, plusieurs travaux dans la littérature les abordent à l'aide de méthodes approchées, telles les métaheuristiques ou à l'aide de méthodes hybrides intégrant des méthodes exactes. Cette thèse s'inscrit dans cette direction de recherche. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches de résolution efficaces pour le problème d'une machine unique (machine-goulot) avec temps de réglages dépendants de la séquence dans le but de minimiser le retard total. Dans un premier temps, nous présentons un algorithme génétique doté d'un nouvel opérateur de croisement qui se veut plus performant que les opérateurs de croisement classique de la littérature. Cela met ainsi en évidence l'importance d'adapter les divers opérateurs génétiques au problème traité. Toutefois, les résultats obtenus démontrent que l'algorithme génétique n'atteint pas encore la performance de certaines approches de résolution contenues dans la littérature. Effectivement, nous avons pu remarquer qu'il manquait un processus d'intensification performant au sein de l'algorithme proposé. Pour remédier à cette lacune, nous explorons une classe de méthodes de résolution qui a montré des avenues très prometteuses au cours de la dernière décennie. En effet, les algorithmes hybrides ont permis d'obtenir des résultats très intéressants dans une grande variété de problèmes. Plusieurs recherches ont introduit l'hybridation de métaheuristiques avec des méthodes exactes. En effet, ce genre d'hybridation peut devenir une alternative très intéressante car, les deux méthodes ont des particularités bien différentes qui peuvent être associées pour produire de meilleurs résultats. C'est ainsi que nous explorons la conception d'algorithmes génétiques hybrides améliorant le processus d'intensification de l'algorithme proposé en intégrant une méthode exacte et des mécanismes appartenant à d'autres méthodes de résolution afin d'en améliorer la performance. Parmi toutes les approches répertoriées dans la littérature pour résoudre des problèmes d'ordonnancement, peu d'approches hybridant des métaheuristiques et la programmation par contraintes sont retrouvées. Dans une deuxième étape, nous proposons une modélisation et une résolution du problème traité avec l'ordonnancement basé sur les contraintes, qui est une branche de la programmation par contraintes dédiée aux problèmes d'ordonnancement. Nous utilisons pour cela la plateforme commerciale ILOG CP par l'intermédiaire d'API C++ dédiées. Nous démontrons que le choix de l'algorithme de résolution, de la procédure de parcours de l'arbre de recherche et de l'heuristique de choix du travail à ordonnancer ont tous un impact majeur sur la performance de cette approche de résolution. Les résultats obtenus, avec des temps de calculs prohibitifs, sont généralement très loin des meilleures solutions connues. Cependant, nous avons constaté des performances intéressantes pour cette méthode sur de petites instances, ce qui permet d'envisager son hybridation avec d'autres méthodes de résolution. Ainsi, dans une troisième étape, nous introduisons un schéma d'hybridation collaboratif intégrant la méthode d'ordonnancement basé sur les contraintes dans un algorithme génétique, et ce au niveau d'un croisement et d'une procédure d'intensification en utilisant les caractéristiques du problème traité. Finalement, nous proposons un algorithme hybride intégratif qui utilise des concepts de la programmation par contraintes, de la résolution multi-objectifs et de l'optimisation par colonies de fourmis au niveau d'un opérateur de croisement dans un algorithme génétique. Les algorithmes hybrides proposés démontrent une excellente performance sur des problèmes tests de la littérature en améliorant plusieurs des meilleurs résultats connus pour certains d'entre eux.

Scheduling problems may be encountered in many situations in everyday life. Organizing daily activities and planning a travel itinerary are both examples of small optimization problems that we try to solve every day without realizing it. However, when these problems take on larger instances, their resolution becomes a difficult task to handle due to prohibitive computations that generated. This dissertation deals with the Two-Stage Flow-shop problem that consists of three machines and in which we have two sets of jobs. The first set has to be processed, in this order, by machine M± and then by machine M2. Whereas, the second set of jobs has to be processed, in this order, by machine M± and then by machine M3. As we can see, machine M1 is a shared machine, and the other two machines are dedicated to each of the two subsets of jobs. This problem is known to be strongly NP-Hard. This means there is a little hope that it can be solved by an exact method in polynomial time. So, special cases, heuristic, and meta-heuristic methods are well justified for its resolution. We thus started in this thesis to present special cases of the considered problem and showed their resolution in polynomial time. In the approximation front, we solved the considered problem with heuristic and meta-heuristic algorithms. In the former approach, we designed two heuristic algorithms. The first one is based on Johnson's rule, whereas the second one is based on Nawez, Enscore, and Ham algorithm. The experimental study we have undertaken shows that the efficiency and the quality of the solutions produced by these two heuristic algorithms are high. In the latter approach, we designed a Particle Swarm Optimization algorithm. This method is known to be popular because of its easy implementation. However, this algorithm has many natural shortcomings. We thus combined it with the tabu search algorithm to compensate the negative effects. The experimental study shows that the new hybrid algorithm outperforms by far not only the standard Particle Swarm Optimization, but also the tabu search method we also designed for this problem.