El treball presentat s'emmarca dins del camp d'actuació propi del Grup de Recerca en Sistemes Intel·ligents: l'aprenentatge artificial. Les grans àrees són la computació evolutiva i el raonament basat en casos, tot dirigint la recerca a problemes de classificació, diagnosi i predicció. En tots aquests camps són objecte d'estudi grans conjunts de dades, pels quals es treballen diferents tècniques que en permeten l'extracció de coneixement i l'aplicació als problemes citats. Els grans avenços en aquestes àrees (sovint en forma de nous algorismes) conviuen amb treballs molt parcials sobre les metodologies adequades per a l'avaluació d'aquestes noves propostes. En front d'aquesta situació, la tesi que aquí es presenta proposa un nou marc general per a l'avaluació del comportament d'un conjunt d'M algorismes que, per tal de ser analitzats, són assajats sobre N problemes de prova. La tesi sosté que l'anàlisi habitual que es fa d'aquests resultats és clarament insuficient, i que degut a això les conclusions que s'exposen en els treballs publicats són sovint parcials, i en alguns casos fins i tot errònies.El treball s'inicia amb un estudi introductori sobre les mesures que permeten expressar la bondat d'un algorisme, a través de l'assaig sobre una col·lecció de problemes de prova. En aquest punt, es demostra la necessitat d'un estudi previ de les propietats inherents d'aquests problemes (a partir, per exemple, de les mètriques de complexitat) si es vol assegurar la fiabilitat de les conclusions que s'obtindran.A continuació, es defineix el marc d'aplicació de tot un conjunt de tècniques d'inferència estadística per les quals, essent aquestes prou ben conegudes, s'analitzen els factors a tenir en compte en la determinació del seu domini d'ús. La tesi proposa un protocol general per a l'estudi, des d'un punt de vista estadístic, del comportament d'un conjunt d'algorismes, incloent uns nous models gràfics que en faciliten l'anàlisi, i l'estudi detallat de les propietats inherents als problemes de prova utilitzats. Aquest protocol determina el domini d'ús de les metodologies per a la comparació dels resultats obtinguts en cada problema. La tesi demostra, a més, com aquest domini està directament relacionat amb la capacitat d'aquesta metodologia per a determinar diferències significatives, i també amb la seva replicabilitat.Finalment, es proposen un conjunt de casos sobre resultats ja publicats amb anterioritat, fruit de nous algorismes desenvolupats pel nostre Grup de Recerca, molt en especial en l'aplicació del raonament basat en casos. En tots ells es mostra la correcta aplicació de les metodologies desenvolupades en els capítols anteriors, i es destaquen els errors comesos habitualment, que duen a conclusions no fiables. / El trabajo presentado se enmarca dentro del campo de actuación propio del Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes: el aprendizaje artificial. Las grandes áreas son la computación evolutiva y el razonamiento basado en casos, dirigiendo la investigación a problemas de clasificación, diagnóstico y predicción. En todos estos campos son objeto de estudio grandes conjuntos de datos, para los cuales se trabajan diferentes técnicas que permiten la extracción de conocimiento y la aplicación a los citados problemas. Los grandes avances en estas áreas (muchas veces en forma de nuevos algoritmos) conviven con trabajos muy parciales sobre las metodologías adecuadas para la evaluación de estas nuevas propuestas.Frente a esta situación, la tesis que aquí se presenta propone un nuevo marco general para la evaluación del comportamiento de un conjunto de M algoritmos que, para poder ser analizados, son ensayados sobre N problemas de prueba. La tesis sostiene que el análisis habitual que se hace de estos resultados es claramente insuficiente, i que debido a esto las conclusiones que se exponen en los trabajos publicados son muchas veces parciales, y en algunos casos hasta erróneas.El trabajo se inicia con un estudio introductoria sobre las medidas que permiten expresar la bondad de un algoritmo, a través del ensayo sobre una colección de problemas de prueba. En este punto, se demuestra la necesidad de un estudio previo de las propiedades inherentes de estos problemas (a partir, por ejemplo, de las métricas de complejidad) si se quiere asegurar la fiabilidad de las conclusiones que se obtendrán.A continuación, se define el marco de aplicación de todo un conjunto de técnicas de inferencia estadística para las cuales, siendo éstas bien conocidas, se analizan los factores a tener en cuenta en la determinación de su dominio de uso. La tesis propone un protocolo general para el estudio, desde un punto de vista estadístico, del comportamiento de un conjunto de algoritmos, incluyendo unos nuevos modelos gráficos que facilitan su análisis, y el estudio detallado de las propiedades inherentes a los problemas de prueba utilizados.Este protocolo determina el dominio de uso de las metodologías para la comparación de resultados obtenidos en cada problema. La tesis demuestra, además, como este dominio está directamente relacionado con la capacidad de esta metodología para determinar diferencias significativas, y también con su replicabilidad.Finalmente, se proponen un conjunto de casos sobre resultados ya publicados con anterioridad, fruto de nuevos algoritmos desarrollados por nuestro Grupo de Investigación, muy en especial en la aplicación del razonamiento basado en casos. En todos ellos se muestra la correcta aplicación de las metodologías desarrolladas en los capítulos anteriores, y se destacan los errores cometidos habitualmente, que llevan a conclusiones no fiables. / The present work is all part of the work field of the Research Group in Intelligent Systems: the machine learning. The main areas are the evolutive computation and the case based reasoning, the investigation being focused on the classification, diagnosis and prediction issues. In all of these fields, great groups of data are studied, for which different techniques are applied, enabling the knowledge extraction and the application of the aforementioned problems. The big breakthroughs in these areas (many times in ways of algorithms) coexist with very partial works on suitable methodologies for the evaluation of these new proposals. Before this situation, the thesis herein presented proposes a new general approach for the assessment of a set of M algorithms behaviour which, in order to be analysed, are tested over N datasets. The thesis maintains that the analysis made for these results is clearly insufficient and consequently the conclusions put forward in the works published are very often partial and in some cases even erroneous.This work begins with an introductory study on the measures allowing to express the performance of an algorithm, through the test over a collection of datasets. At this point it is evidenced that a prior study of the inherent properties of these problems (for instance, based on complexity metrics) is needed, in order to assure the reliability of the conclusions that will be drawn. Next, the scope of application of a whole set of well known techniques of statistical inference is defined, for which the factors to be taken into account in the determination of their application analysed. The thesis proposes a general protocol for the study, from a statistical point of view, of the behaviour of a set of algorithms, including new graphic patterns which facilitate its analysis, as well as the detailed study of the inherent properties of the test problems used.This protocol determines the application domains of the methodologies for the comparison of the results obtained in each problem. The thesis demonstrates furthermore how this domain is directly related to the capability of this methodology to determine significant differences, as well as to its replicability.Finally, a set of cases on results already published are proposed, resulting from new algorithms developed by our Research Group, very specially in the application of the case-based reasoning. In all these cases the application of the methodologies developed in the previous chapters is proved to be correct, and the errors incurred in repeatedly, leading to unreliable conclusions, are highlighted.

Dans le cadre du projet collaboratif FUI "HyPlate", cette étude apporte une contribution originale dans la compréhension des mécanismes impliqués lors de l'assemblage d'une pile à combustible de type PEMFC, à l'aide de la mesure ou de la prédiction des déformations et des contraintes mécaniques dans le cœur de pile ou MEA. Basée sur une analyse multi-échelle, une approche duale expérimentale et prédictive a été menée, comprenant le développement non seulement de nouvelles méthodes de mesures expérimentales mais également un modèle numérique 3D, basé sur la méthode des éléments finis. Le couplage des différents résultats expérimentaux et simulés a permis de déterminer, dans un premier temps, le niveau de contraintes (ou de déformations) dans les différents composants du stack en fonction des conditions d'assemblage, et d'analyser, dans un second temps, l'influence de différents paramètres, tels que les propriétés des matériaux des plaques bipolaires, le nombre de cellules et leur position. Il a notamment été montré que la distribution des déformations dans le cœur de pile diminuait avec le nombre de cellules et au centre du stack. Des modifications sur le système de serrage de la pile ont alors été proposées afin d'améliorer l'homogénéité de l'état mécanique global. Des mesures de force in-situ ont alors permis de valider certaines propositions et d'analyser l'influence de deux modes de serrage, en contrainte ou déformation imposée, sur la performance électrochimique de la pile. / Within the context of the FUI project "HyPlate", this thesis bring an original contribution in the understanding of the mechanisms implied during the assembly of a Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC), through the measurements and the predictions of the mechanical stresses and strains in the fuel cell core, also known as the MEA. Based on a multi-scale analysis, a double approach experimental and predictive was followed, including not only the development of new experimental measurement methods but also a 3D numerical model, based on the finite element method. The results gathered from these two studies allowed us to determine, in a first step, the stress (or strain) level within the different stack components according to the assembly conditions, and to analyze, in a second step, the influence of different parameters such as the bipolar plate mechanical properties, the number of cells and their position. It was notably shown that the MEA strain distribution decreased with the number of cells and at the center of the stack. Some modifications of the clamping system were proposed in order to enhance the global mechanical state homogeneity. In situ measurements of the clamping force allowed us to validate some propositions made and to analyze the influence of two clamping modes, implying a constant stress or strain, on the electrochemical performance of the fuel cell.