avis de soutenance

UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE BELFORT-MONTBELIARD
Ecole Doctorale Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques
IRTES EA7274
AVIS DE SOUTENANCE
Madame Noelie DI CESARE
Candidate au DOCTORAT Mécanique
à l'UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE BELFORT-MONTBELIARD
Soutiendra sa thèse
Le lundi 28 novembre 2016 à 9h00
Amphithéâtre P228 - SEVENANS
Sur le sujet suivant :
« Développement d'une nouvelle méthode metaheuristique pour
l'optimisation topologique des structures et des metamatériaux »
Le jury est composé de :
Monsieur Zhi Qiang FENG, Professeur Des Universites
Universite Evry Val D Essonne, Rapporteur
Monsieur Pierre DUYSINX, Professeur Des Universites
Universite De Liege - Belgique, Rapporteur
Monsieur Matthieu DOMASZEWSKI, Professeur Des Universites
Univ Techn Belfort Montbeliard
Madame Nicole COUTRIS, SENIOR LECTURER
Clemson University
Madame Catherine VAYSSADE, DOCTEUR - Ingénieur de Recherche CNRS
Univ Technologie Compiegne
Monsieur Georges FADEL, FULL PROFESSOR
Clemson University
Madame Sylvie RONEL, Professeur Des Universites
Iut Lyon 1 Universite Lyon 1
Résumé
L'optimisation offre la possibilité, dans de nombreux domaines, d'améliorer les performances d'un système donné,
qu'il soit physique ou mathématique. Depuis quelques décennies, les méthodes d'optimisation metaheuristiques ont
fait leurs preuves, notamment dans le domaine de la mécanique. Du grec meta signifiant "un niveau au dessus", les
metaheuristiques permettent de s'affranchir du calcul des sensibilités souvent problématique quant à la résolution
de problèmes d'optimisation complexes et/ou NP difficiles. En outre, elles ont la capacité à analyser simultanément
l'ensemble du domaine des solutions, ce qui leur permet converger efficacement vers l'optimum global de la fonction
objectif considérée.
Notre travail propose le développement d'une nouvelle méthode metaheuristique intelligente, basée conjointement
sur l'algorithme d'optimisation par essaim particulaire PSO, et l'algorithme PageRank développé par MM. Brin et
Page, et utilisé par le moteur de recherche Google. Cet algorithme, appelé InversePageRank-PSO (I-PR-PSO), a
été validé sur un benchmark de fonctions mathématiques, puis en optimisation avec contraintes sur des treillis
mécaniques. Interfacée avec l'algorithme Evolutionary Structural Optimization (ESO), elle a été adaptée à
l'optimisation topologique et a permis de trouver des résultats dont les topologies sont régulières et les temps de
calcul minimisés.
Dans le domaine des metamatériaux, nous avons développé une cape d'invisibilité électromagnétique fréquentielle,
c'est à dire un metamatériau dont les parties réelle et imaginaire de la perméabilité effective sont négatives. En
appliquant notre algorithme I-PR-PSO aux metamatériaux mécaniques, nous avons montré qu'il est possible de
développer un metamatériau constitué d'acier qui présente des grandes déformations à l'échelle macroscopique,
dûes notamment aux grands déplacements présents dans le Volume Elémentaire Représentatif à l'échelle
microscopique.
Mots-clés : Optimisation, Metaheuristiques, Mécanique, Metamatériaux