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Optimisation de la conception : principes et applications

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Dans cours

ME-403: Applied mechanical design

Students will be exposed to hands-on design problems throughout the term. They will acquire methodologies to (1) address open ended engineering problems, (2) cultivate creativity, (3) support decision making and (4) develop problem solving abilities. ...

Description

Cette séance de cours présente les principes fondamentaux de l'optimisation de la conception, en discutant de la sélection du meilleur design dans des contraintes et des objectifs donnés. Il couvre les prototypes virtuels, Pareto-optimalité, l'optimisation multi-objectifs et les défis rencontrés sur le terrain. L'instructeur présente des exemples du monde réel et des outils comme MATLAB et pymoo pour l'optimisation.

Enseignant·e

Jürg Alexander Schiffmann

After obtaining his diploma in mechanical engineering from EPFL in 1999 he co-founded a start-up company dedicated to the design of gas bearing supported rotors. In 2005 he joined Fischer Engineering Solutions where he led the development of small-scale, gas bearing supported high-speed turbomachinery for fuel cell air supplies and for domestic scale heat pumps. In parallel he worked on his PhD, which he obtained from EPFL in 2008 and for which he was awarded the SwissElectric Research Award. He then joined the Gas Turbine Lab at MIT as a postdoctoral associate where he worked on foil bearings and on the experimental investigation of radial diffusers. In 2013 he was nominated assistant professor at the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne where he founds the Laboratory for Applied Mechanical Design. His current research interest are in gas lubricated bearings, in aerodynamics of small-scale compressors and turbines and in automated design and optimization methodologies.

Source officielle

Concepts associés (31)

Optimisation multidisciplinaire

L'Optimisation de Conception Multidisciplinaire (OMD ou MDO, Multidisciplinary Design Optimisation, en anglais) est un domaine d'ingénierie qui utilise des méthodes d'optimisation afin de résoudre des problèmes de conception mettant en œuvre plusieurs disciplines. La MDO permet aux concepteurs d'incorporer les effets de chacune des disciplines en même temps. L'optimum global ainsi trouvé est meilleur que la configuration trouvée en optimisant chaque discipline indépendamment des autres, car l'on prend en compte les interactions entre les disciplines.

Métaheuristique

Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.

Algorithme mémétique

Les algorithmes mémétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation.

Recuit simulé

En algorithmique, le recuit simulé est une méthode empirique (métaheuristique) d'optimisation, inspirée d'un processus, le recuit, utilisé en métallurgie. On alterne dans cette dernière des cycles de refroidissement lent et de réchauffage (recuit) qui ont pour effet de minimiser l'énergie du matériau. Cette méthode est transposée en optimisation pour trouver les extrema d'une fonction. Elle a été mise au point par trois chercheurs de la société IBM, S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt et M.P. Vecchi en 1983, et indépendamment par V.

Global optimization

Global optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .

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Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Chaînes et algorithmes de Markov

Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.

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Aspects informatiques de l'optimisation MOOC: Simulation de la neuroscience

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