Le train d’atterrissage est une structure assurant le mouvement de l’avion en vol-sol et sol-vol pour laquelle beaucoup de travaux restent encore à compléter afin d’avoir une structure performante, durable et qui demande moins de maintenance. Ce travail de recherche est effectué dans le but de contribuer à la modélisation avancée et au développement d’un outil de simulation dynamique d’un train d’atterrissage à amortissement oléopneumatique. Le développement d’un modèle mathématique est réalisé à cet égard, et ce dernier essaie de reproduire le fonctionnement physique d’un système train d’atterrissage en particulier celui de l’amortisseur. L’amortisseur d’un train d’atterrissage est une structure complexe composée de plusieurs sous-ensembles ayant des rôles complémentaires et qui aide l’avion à amortir les chocs pendant l’atterrissage, le roulage et le décollage de l’avion. La structure d’un amortisseur oléopneumatique est constituée des plusieurs chambres contenant du gaz ou un fluide hydraulique. Cependant la structure interne de l’amortisseur demande beaucoup de connaissances physique et technique afin de bien comprendre sa conception interne et externe. Les pneumatiques sont aussi pris en compte dans le modèle et elles sont caractérisées par deux modèles à savoir un basé sur ADAMS/Aircraft et un autre modèle développé en éléments finis sur ABAQUS. Ces aspects sont réunis dans un code numérique développé dans VBA dans un but de caractériser, modéliser et simuler un train d’atterrissage. / Although an aircraft landing gear has a well-known role of allowing the aircraft to complete its movement during landing, taxiing and takeoff, some works are still required today in order to obtain an efficient, more reliable and environmentally friendly landing gear structure. The scope of this project is to develop a numerical simulator of an aircraft landing taking into account the dynamic of the landing gear and the internal design of the shock strut. Landing gear design can be affected by phenomena such as sudden temperature variations as well as extreme temperatures. This can change the behavior of the hydraulic fluid of the shock strut. This work will be conducted by developing a mathematical model computer code in VBA that describes the landing gear physical function. The role of a landing gear shock strut is to absorb the kinetic energy during the landing, taxiing and takeoff phases of the aircraft. The landing gear shock strut is an assembly of different chambers that have a well-defined role. These chambers contain a gas and a hydraulic fluid and work together to provide the force required to maintain the system. These aspects are combined in a numerical code developed with VBA. In this project the effect of the tires was taken into account and characterized using two different models (finite elements and analytical model) using two different numerical tools (Abaqus and Adams). The scope is to compare and see how the two models are able to describe the energy absorption process.

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Ces travaux portent sur l’optimisation de structures stratifiées en utilisant un algorithme génétique. Un programme d’optimisation est développé et est ensuite appliqué à la résolution d’une série de problèmes d’optimisation pour lesquels les variables de design peuvent appartenir soit à un domaine discret soit à un domaine continu. Tout d’abord, il est question de problèmes où le nombre de plis, le matériau et l’épaisseur des plis sont fixés. Les variables de design sont alors l’orientation de chaque pli qui peut prendre, dans un premier cas, des valeurs discrètes (0°, ±45°, 90°) puis des valeurs continues (de 0° à 90°). Deuxièmement, il est question de problèmes pour lesquels le nombre de plis et le matériau des plis deviennent des variables de design qui s’ajoutent alors à l’orientation des plis. Dans ces cas, la valeur des variables de design (matériaux et orientations) est choisie dans une liste de valeurs. L’objectif de ces problèmes est, en premier lieu, la minimisation du poids ou du coût de la structure sous différentes contraintes et finalement, la minimisation du poids et du coût simultanément avec une formulation multi-objectifs. L’algorithme génétique développé utilise une stratégie multi-élitiste et empêche la présence d’individus identiques dans la population. Finalement, un algorithme génétique hybride, combinant l’algorithme génétique et une recherche locale, est développé et ensuite testé sur ces mêmes problèmes. Cette hybridation de l’algorithme résulte en une diminution du temps de calcul exigé et en une amélioration substantielle des résultats.

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Inscrit au Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures

Cette thèse propose une méthodologie générique de conception de réseaux logistiques intégrant la logistique inversée à une chaîne régulière d’approvisionnement. Le type de réseaux abordé prévoit la récupération des produits inutilisés des utilisateurs finaux, leur traitement et leur redistribution vers de nouveaux utilisateurs. Suivant leur état, les produits récupérés peuvent être réparés, désassemblés pour la récupération de pièces de rechange ou ultimement être disposés. Les produits réutilisables obtenus suite au traitement sont désignés comme des produits valorisés. Ils représentent une source économique d’approvisionnement, mais dont le standard de qualité est inférieur à ceux offerts à l’état neuf. L’objectif de la méthodologie est de supporter les décisions de localisation et de définition de la mission des unités d’affaires au sein d’un réseau logistique. Elles se prennent à l’égard de la portion de logistique inversée du réseau, particulièrement à l’égard des centres de récupération et de traitement ainsi que des entrepôts de produits valorisés, tout en considérant le fonctionnement courant de la chaîne d’approvisionnement. Elles abordent également l’orientation stratégique des produits vers les alternatives de traitement suivant les possibilités de récupération de produits et la condition du réseau, soit en accord avec les volumes de demande et de récupération, les capacités des sites et les coûts d’opération du réseau. Le réseau est abordé sous un environnement stochastique à l’égard des volumes de demande, de récupération et de traitement, suivant l’état des produits récupérés. Des approches de modélisation sont proposées pour définir les paramètres clés du modèle de programmation mathématique devant servir à la conception d’un tel réseau. Une heuristique basée sur la méthode d’approximation de la moyenne d’échantillonnages (« Sample Average Approximation - SAA »), impliquant les techniques d’échantillonnage de Monte Carlo, est proposée pour résoudre le modèle stochastique. La méthodologie est appliquée au contexte d’attribution, de maintenance, de récupération, de traitement et de redistribution des fauteuils roulants dans la province de Québec, au Canada, régi et administré par la Régie de l’assurance maladie du Québec (RAMQ). / This thesis proposes a generic methodology for designing logistics networks integrating reverse logistics into a current supply chain. Such networks involve the recovery of unused products from the end-users, and their processing and redistribution toward new users. According to their state, recovered products may be repaired, disassembled for the recovery of parts and disposed. Reusable products resulting from processing are indicated as valorised products. They represent an economical supply source, which meets a lower quality standard compared to new products. The methodology aims at supporting decisions on location and definition of mission of business units. They relate to the reverse logistics portion of a network, particularly as regards recovery and processing centres as well as warehouses for valorised products, while considering the current operating context of a supply chain. Decisions also tackle the strategic proportion of products to be directed toward processing alternatives according to the product recovery possibilities and network conditions, which relate to the recovery and demand volumes with respect to the capacity constraints and operating costs. The network is evaluated in a stochastic environment with regard to the demand, recovery and processing volumes, according to recovered product states. Modeling approaches are proposed to define key parameters for the related mathematical programming model. A heuristics based on the Sample Average Approximation (SAA) method, involving the Monte Carlo sampling methods, is proposed to solve the stochastic model. The methodology is validated with the wheelchair allocation, maintenance, recovery, processing and redistribution context in the Province of Quebec, Canada, governed and managed by the Quebec Health Insurance Board (Régie de l’assurance maladie du Québec - RAMQ).