Afin d’améliorer la qualité des solutions proposées par l’optimisation dans les processus de conception, il est important de se donner des outils permettant à l’optimiseur de parcourir l’espace de conception le plus largement possible. L’objet de cette thèse est d’analyser différentes méthodes de paramétrage de formes surfaciques d’une automobile en vue de proposer à Renault un processus d’optimisation efficace. Trois méthodes sont analysées dans cette thèse. Les deux premières sont issues de l’existant, et proposent de mélanger des formes, afin de créer de la diversité. Ainsi, on maximise l’exploration de l’espace de conception, tout en limitant l’effort de paramétrage des CAO. On montre qu’elles ont un fort potentiel, mais impliquent l’utilisation de méthodes d’optimisation difficiles à mettre en œuvre aujourd’hui. La troisième méthode étudiée consiste à exploiter la formulation de Koiter des équations de coques, qui intègre paramètres de forme et mécanique, et de l’utiliser pour faire de l’optimisation de forme sur critères mécaniques. Cette méthode a par ailleurs pour avantage de permettre le calcul des gradients. D’autre part, nous montrons qu’il est possible d’utiliser les points de contrôles de carreaux de Bézier comme paramètres d’optimisation, et ainsi, de limiter au strict nécessaire le nombre de variables du problème d’optimisation, tout en permettant une large exploration de l’espace de conception. Cependant, cette méthode est non-standard dans l’industrie et implique des développements spécifiques, qui ont été réalisés dans le cadre de cette thèse. Enfin, nous mettons en place dans cette thèse les éléments d’un processus d’optimisation de forme surfacique.

Conception optimale des structures est une introduction à la conception optimale de structures, appelée aussi optimisation de formes. Il est principalement destiné à un public mixte de mathématiciens appliqués et de mécaniciens que relient un même intérêt pour les applications numériques.

Ce livre est une initiation aux approches modernes de l’optimisation mathématique de formes. Il s’appuie sur les seules connaissances de première année de Master de mathématiques, mais permet déjà d’aborder les questions ouvertes dans ce domaine en pleine effervescence. On y développe la méthodologie ainsi que les outils d’analyse mathématique et de géométrie nécessaires à l’étude des variations de domaines. On y trouve une étude systématique des questions géométriques associées à l’opérateur de Laplace, de la capacité classique, de la dérivation par rapport à une forme, ainsi qu’un FAQ sur les topologies usuelles sur les domaines et sur les propriétés géométriques des formes optimales avec ce qui se passe quand elles n’existent pas, le tout avec une importante bibliographie.

La fiabilité des systèmes complexes est un défi majeur pour les entreprises industrielles. Ces dernières doivent répondre aux exigences des donneurs d’ordre dont le non-respect entraînerait des pénalités compromettant les marchés futurs. L’un des enjeux majeurs de l’optimisation fiabiliste est d’établir une surveillance rigoureuse, capable de prédire et de détecter les modes de défaillances des systèmes étudiés. Cet ouvrage présente les avancées de la recherche et de l’industrie appliquées aux domaines de l’optimisation, de la fiabilité et de la prise en compte des incertitudes en mécanique. Ce couplage est à la base de la compétitivité des entreprises dans les secteurs de l’automobile, de l’aéronautique, du génie civil ou encore de la défense. Accompagné d’exemples détaillés, Incertitudes, optimisation et fiabilité des structures présente les nouveaux outils de conception les plus performants. Il s’adresse aux ingénieurs et aux enseignants-chercheurs.

Cet ouvrage permet l'apprentissage des m thodes num riques innovantes pour la conception optimale de forme en a rodynamique et plus g n ralement pour les probl mes d'optimisation multicrit re ou multidisciplinaire dans un contexte a ronautique. La premi re partie est consacr e l'am lioration de l'efficacit des algorithmes d'optimisation de forme en mati re de convergence. Au premier volet, on a d velopp des algorithmes d'optimisation multiniveaux et auto-adaptatives. Par des simulations d' coulements tridimensionnels autour de g om tries de voilures d'avions, on a r solu des probl mes de r duction de tra n e en transsonique et de r duction de crit re de bruit en supersonique et montr la sup riorit de ces algorithmes. La deuxi me partie est consacr e au traitement d'un probl me d'optimisation concourante o le concepteur a rodynamique interagit avec le concepteur structural, parall lement dans un jeu sym trique de Nash, ou hi rarchiquement dans un jeu de Stackelberg. On a propos et exp riment avec succ s des algorithmes de calcul d' quilibre pour cette optimisation coupl e a ro-structurale dans une situation o le crit re a rodynamique est pr pond rant.

The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.