Contribution de la planification expérimentale à la modélisation de phénomènes complexes en formulation

• Main Author: Gomes, Charles
• Other Authors: Aix-Marseille
• Language: fr
• Published: 2018
• Subjects: Plans d’expériences; Space Filling Design; Formulation; Plans de mélange; Surfaces de réponse; Design of experiments; Space Filling design; Mixture design; Response surfaces methodology
• Online Access: http://www.theses.fr/2018AIXM0735

Dans certains domaines de la formulation, comme la cosmétique, les phénomènes étudiés peuvent être très chaotiques avec des zones de rupture ou de non linéarité. Dans ce cas, le formulateur doit se poser de nombreuses questions avant de proposer la stratégie expérimentale optimale qui doit être adaptée au mieux à son problème. Pour de tels phénomènes, des plans d'expériences classiques, tels que les réseaux de Scheffé ou les plans D-optimaux, se révèlent insuffisants car les points expérimentaux ne couvrent pas uniformément l'espace expérimental. En effet, il est intéressant dans ces cas d'étude d'explorer l'ensemble du domaine expérimental et de répartir uniformément les points dans l'espace. Pour cela, les plans uniformes ou Space-Filling Designs (SFD), fréquemment utilisés dans le cas de variables orthogonales, mais très peu dans le cas des variables de mélange, sont particulièrement intéressants. L'objectif de cette thèse est d’adapter des algorithmes de construction de plans uniformes dans le cas de plans de mélanges, de proposer des règles simples pour aider au choix de la nature et du nombre de points du plan d'expériences de mélange === In some domains of formulation, as cosmetics, the phenomena can be very chaotic with discontinuities or not linear zones. In the cosmetic field, the formulator has to propose the optimal experimental strategy which must be well adapted to the constraints imposed by the experimenters. For such phenomena, classical designs of experiments, such as Scheffé simplexes lattices or the D-optimal designs, are proving insufficient because the experimental points do not uniformly cover the experimental space. Indeed, it is essential in these studies to explore the whole experimental domain and to uniformly distribute points in the space. For that purpose, the Space-Filling Designs (SFD), frequently used in the case of orthogonal variables, but less in the case of the mixture variables, are particularly interesting. The objective of this thesis is to adapt the algorithms for construction of uniform designs in the case of mixture designs and to propose guidelines for the choice of the nature and the number of points of the experimental design