université de montréal algorithme intelligent d`optimisation d`un

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL
ALGORITHME INTELLIGENT D’OPTIMISATION D’UN DESIGN
STRUCTUREL DE GRANDE ENVERGURE
STÉPHANE DOMINIQUE
DÉPARTEMENT DE GÉNIE MÉCANIQUE
ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL
THÈSE PRÉSENTÉE EN VUE DE L'OBTENTION
DU DIPLÔME DE PHILOSOPHIAE DOCTOR (Ph.D.)
(GÉNIE MÉCANIQUE)
OCTOBRE 2009
© Stéphane Dominique, 2009.

UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL
ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL
Cette thèse intitulée :
ALGORITHME INTELLIGENT D’OPTIMISATION D’UN DESIGN
STRUCTUREL DE GRANDE ENVERGURE
présentée par: DOMINIQUE Stéphane
en vue de l'obtention du diplôme de : Philosophiae Doctor
a été dûment acceptée par le jury d'examen constitué de :
VO Huu Duc, Ph.D., président
TRÉPANIER Jean-Yves, Ph. D., membre et directeur de recherche
VADEAN Aurelian, Doct., membre
FRANÇOIS Vincent, Doct., membre

iii
DÉDICACE
À ma conjointe Anne-Marie, pour son soutient dévoué tout au long de mes études
graduées, ainsi qu’à mes parents Claudette et Marc-André, pour m’avoir inculqué les
qualités nécessaires à la réalisation de ce travail.

iv
REMERCIEMENTS
L’auteur souhaite remercier Pratt & Whitney Canada pour son soutien financier, et plus
particulièrement ses superviseurs François Roy et Ghislain Plante pour leur soutien
technique et administratif continu au cours de ces cinq dernières années.
L’auteur souhaite aussi remercier son directeur de travaux, Jean-Yves Trépanier, pour
son appui respectueux et son apport considérable au contenu de la présente thèse.
Aussi, il serait injuste de passer sous silence l’appui financier du gouvernement
canadien, par le biais du CRSNG, sans qui ce travail n’aurait pas pu voir le jour.
Ensuite, l’auteur aimerait remercier tous ses collègues, à la fois ceux de chez Pratt &
Whitney Canada et ceux de l’École Polytechnique de Montréal, d’avoir collaboré à
l’agréable atmosphère de travail nécessaire à la complétion de ce travail.
Pour terminer, l’auteur aimerait aussi souligner l’apport de tous les membres
extraordinaires de son cercle social (famille et amis) qui ont contribué à lui procurer la
motivation nécessaire pour progresser lorsque l’exécution de la tâche devenait plus aride
que prévu.

v
RÉSUMÉ
L’implémentation d’un système automatisé d’aide à la décision en design et
d’optimisation structurelle peut donner un avantage significatif à toute industrie œuvrant
dans le domaine du design de pièces mécaniques. En effet, en fournissant des idées de
solutions au designer ou en améliorant les solutions existantes pendant qu’il n’est pas au
travail, ce système lui permet de réduire le temps de conception, ou encore d’explorer
davantage de possibilités de design dans un même délai de réalisation.
Cette thèse présente une approche originale permettant l’automatisation d’un processus
de design basée sur le raisonnement par cas (RPC), mieux connu sous l’appellation
« Case-Based Reasoning » ou CBR.
Cette approche a été développée avec l’optique de nécessiter le moins de ressources
possible pour l’entretien et le fonctionnement du système. Elle nécessite toutefois une
quantité appréciable de ressources lors de l’implémentation, et convient par conséquent
davantage aux problèmes de design de grande envergure pour lesquels on envisage à
moyen terme de répondre à plusieurs ensembles de spécifications différentes.
Dans un premier temps, le processus de RPC utilise une banque de données contenant
toutes les solutions antérieures connues aux problèmes de design similaires. Ensuite, une
sélection de solutions de la banque de données est choisie en comparant les
spécifications actuelles du problème avec celles des solutions antérieures. Un réseau de
neurones substitut est alors utilisé pour produire une solution en adaptant les solutions
antérieures aux spécifications actuelles.
Les solutions émergeant du RPC servent ensuite à générer chacune un îlot de solutions
initiales pour un algorithme génétique œuvrant lors de la phase de raffinement du
processus.