Dans cette thèse, nous considérons le problème du séquencement sur une ligne de montage multi-modèles de véhicules industriels. Pour équilibrer au mieux la charge dynamique des opérateurs, la minimisation de la somme des retards à l’issue de chaque véhicule est proposée.Deux approches peuvent être utilisées pour optimiser le lissage de charge dans un problème de séquencement : l’utilisation directe des temps opératoires ou le respect de règles. La plupart des travaux appliqués à l’industrie automobile utilisent l’approche de respect de règles. Une originalité de ce travail est d’utiliser l’approche de la prise en compte directe des temps opératoires.L’étude de la littérature de ce problème a dévoilé deux lacunes dans les travaux précédents : l’essentiel des travaux modélisent un seul type d’opérateurs d’une part, et proposent des heuristiques ou des métaheuristiques pour résoudre ces problèmes, d’autre part. L’originalité de ce travail est de tester des méthodes exactes pour des instances industrielles et de modéliser le fonctionnement de trois différents types d’opérateurs spécifiques au cas industriel.Deux méthodes exactes sont développées : la programmation linéaire mixte et la programmation dynamique. Une étude expérimentale des facteurs de complexité sur des instances académiques des deux modèles est développée. Les modèles sont aussi testés sur des instances du cas d’étude.Par ailleurs, le problème est traité par deux méthodes approchées : une heuristique basée sur la programmation dynamique d’une part, et des métaheuristiques (algorithme génétique, recuit simulé et un couplage des deux) d’autre part. Les deux approches sont testées sur des instances académiques et des instances du cas d’étude.Ce travail a permis d’apporter une solution intéressante d’un point de vue industriel puisqu’il prend en compte les caractéristiques de la ligne de montage (opérateurs spécifiques) et améliore significativement la qualité du séquencement en un temps de calcul raisonnable. / In this thesis, the problem of sequencing mixed model assembly lines (MMAL) is considered. Our goal is to determine the sequence of products to minimize the work overload. This problem is known as the mixed model assembly line sequencing problem with work overload minimization (MMSP-W). This work is based on an industrial case study of a truck assembly line.Two approaches can be used to minimize the work overload: the use of task operation times or the respect of sequencing rules. Most of the earlier works applied in car industry use the latter approach. The originality of this work is to employ the task operation times for the generation of the product sequence in a MMAL.The literature review has highlighted two main gaps in previous works: most of the papers consider a single type of operators, and propose heuristics or metaheuristics to solve the problem. The originality of this work is to test exact methods for industrial case instances and to model three different types of operators.Two exact methods are developed: the mixed integer linear programming and dynamic programming. The models are tested on industrial case study instances. An experimental study is developed for both approaches in order to understand the complexity factors.Moreover, the problem is treated by two approximate methods: a heuristic based on dynamic programming and metaheuristics (genetic algorithm, simulated annealing and a hybrid method based on both genetic algorithm and simulated annealing). All approaches are tested on academic instances and on real data from the industrial case study.

Durant ces dernières années, les émissions de CO2 liées à l’utilisation des voitures ont atteint des niveaux critiques contribuant au réchauffement climatique et causant des problèmes de santé. Afin de réduire ces émissions, l’industrie automobile française a décidé de réduire la masse des véhicules via l’utilisation de matériaux plus légers tels que les matériaux composites. Cependant, les techniques d'assemblage classiquement utilisées ne sont pas compatibles pour assembler ces nouveaux matériaux à la structure du véhicule (acier et aluminium). Le principal objectif de cette étude a donc été la caractérisation et la modélisation de nouvelles techniques d'assemblages multimatériaux permettant une bonne résistance mécanique.Quatre techniques d’assemblages multi-matériaux (métal/composite) ont été étudiées : (i) le collage par goujon, (ii) la soudure laser, (iii) le rivetage auto-perçant et (iv) le collage. Des essais traditionnels de simple recouvrement et de traction transverse ont été utilisés pour caractériser les deux premières techniques. Ensuite, un nouveau test de caractérisation basé sur un dispositif Arcan modifié a été proposé pour analyser le comportement des assemblages rivetés et le collage. Parmi les quatre techniques testées, le collage a été retenu comme la technique la plus adaptée aux exigences de l'industrie. Par conséquent, des essais Arcan ont été réalisés afin de déterminer le comportement quasi-statique des adhésifs de l’étude (Betamate1822 et Sikapower498). Ces essais ont ensuite été utilisés pour proposer et identifier une nouvelle loi de comportement 3D viscoélastique spectrale non-linéaire. La procédure d'identification des paramètres des adhésifs n'est basée que sur trois essais de fluage multiniveaux, permettant un dimensionnement rapide des structures collées. Enfin, la loi de comportement proposée a été validée grâce à la bonne corrélation entre les prédictions numériques et les courbes expérimentales des essais monotones à différents vitesses de sollicitation et des essais de traction incrémentale.La présente étude a été développée dans le cadre d’un projet automobile. Néanmoins, les conclusions et les perspectives de l'étude peuvent être extrapolées à d'autres domaines tout aussi intéressants. / Nowadays, the emissions of CO2 due to the use of automobiles have reached critical levels causing global warming and health problems. In order to reduce these emissions, the French automotive industry has decided to reduce the car weight by means of the use of lighter materials such as composite materials. However, the classical joining techniques are not adapted to assembly these new materials to the structure of the car (aluminum and steel alloys). Therefore, the characterization and modeling of new joining techniques of dissimilar materials is a problem that has been treated in the current study.Four different joining techniques of dissimilar materials (metal/composite) have been studied: (i) stud bonding, (ii) laser welding, (iii) self-pierce riveting and (iv) adhesive bonding systems. Traditional lap-shear and cross-tension tests were used to characterize the first two joining techniques. Then, a new characterization test based on a modified Arcan device has been proposed to analyze the behavior of self-piercing rivet and adhesive bonding systems. Among all the four tested techniques, adhesive joints have been selected as the most adapted technique according to the requirements of the industry. Therefore, modified Arcan tests have been performed in order to determine the behavior of the adhesives of the study (Betamate1822 and Sikapower498). These tests were then used to propose and identify a new 3D non-linear viscoelastic spectral model. The identification procedure of the material parameters is only based on three multilevel creep tests, which permits the rapid dimensioning of adhesively bonded structures. Finally, the proposed behavior law was validated by the good concordance between the numerical predictions and the experimental curves of monotonic tests at different loading rates and increasing cyclic tests.The current study was developed in the framework of an automotive project. Nevertheless, the conclusions and prospects of the study can be extrapolated to other interesting fields.