Optimisation de stratifiés en utilisant un algorithme génétique

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 apparteni...

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Bibliographic Details
Main Author: Girard, Frédéric
Other Authors: Gendron, Guy
Format: Dissertation
Language:French
Published: Université Laval 2006
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/20.500.11794/18692
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spelling ndltd-LAVAL-oai-corpus.ulaval.ca-20.500.11794-186922020-07-31T17:09:50Z Optimisation de stratifiés en utilisant un algorithme génétique Girard, Frédéric Gendron, Guy Gosselin, Louis TJ 7.5 UL 2006 Logiciels -- Développement Stratifiés -- Conception Algorithmes génétiques 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 (0ʻ, ł45ʻ, 90ʻ) puis des valeurs continues (de 0ʻ à 90ʻ). 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. 2006 info:eu-repo/semantics/openAccess https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/20.500.11794/18692 fre 182 p. application/pdf Université Laval
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Logiciels -- Développement
Stratifiés -- Conception
Algorithmes génétiques
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Logiciels -- Développement
Stratifiés -- Conception
Algorithmes génétiques
Girard, Frédéric
Optimisation de stratifiés en utilisant un algorithme génétique
description 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 (0ʻ, ł45ʻ, 90ʻ) puis des valeurs continues (de 0ʻ à 90ʻ). 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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