Approche multi-agents pour la conception optimale des systèmes mécatroniques

Multi-agent-approach for the optimal design of mechatronic systems

• Auteur / Autrice : Amir Guizani
• Direction : Thierry Soriano
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur
• Date : Soutenance le 11/01/2016
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE) en cotutelle avec Laboratoire de recherche de Mécanique, Modélisation et Production (Sfax, Tunisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques et énergétiques, matériaux et géosciences (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Quartz (Saint-Ouen, Seine-Saint-Denis)
• Jury : Président / Présidente : Christine Prelle
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Soriano, Nadine Piat, Anis Chelbi, Mohamed Slim Abbes, Mohamed Haddar, Jean-Yves Choley, Moncef Hammadi
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Nadine Piat, Anis Chelbi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Véhicules électriques

Simulation, Méthodes de

Mécatronique

Mots clés libres

Approche multi-agents

Systèmes mécatroniques

Conception collaborative distribuée

Véhicule électrique

Multi-agent-approach

Mechatronic systems

Distributed collaborative design

Electric vehicle

Résumé

La conception d’un système mécatronique est un problème d’optimisation multidisciplinaire et multi-objectif. Les approches d’optimisation actuellement utilisées, pour l’optimisation des systèmes multidisciplinaires, sont coûteuses en temps de calcul, difficiles à mettre en œuvre et non flexibles avec la phase de conception préliminaire, où les objectifs et les contraintes de conception changent fréquemment. D’où la nécessité de chercher une nouvelle technique plus simples à mettre en œuvre, moins coûteuse et qui permet d’adapter dynamiquement une solution suite à un changement des spécifications. C’est dans ce contexte que cette thèse se focalise sur le développement d’une approche multi-agents de conception qui, se basant sur les connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif, permet de trouver collectivement une solution optimale qui satisfait les contraintes et les performances demandées.L'approche proposée est basée sur un processus de conception pour faciliter la conception collaborative distribué des systèmes mécatroniques. Cette approche est appliquée à la conception préliminaire d'un véhicule électrique pour illustrer comment l'utilisation du paradigme multi-agent aide les concepteurs à prendre des décisions efficaces et de parvenir à une décision optimale de l'ensemble du problème. Une étude comparative avec les méthodes classiques d'optimisation est faite afin de démontrer la validité et l'efficacité de l’approche proposée.

The design of a mechatronic system is a multidisciplinary and multi-objective optimization problem. Optimization approaches currently used for the optimization of multidisciplinary systems are expensive in computation time, difficult to implement, and inflexible with the preliminary design phase, in which the objectives and design constraints change frequently. It is therefore necessary to look for new techniques easier to implement and less expensive, that enable to adapt dynamically a solution due to a change in specifications. In this context that this thesis focuses on the development of a multi-agent design approach, based on disciplinary knowledge and cooperative behavior; make possible to collectively find an optimal solution that satisfies the required constraints and performance.The proposed approach is based on a design process to facilitate collaborative distributed design of mechatronic systems. This approach is applied to the preliminary design of an electric vehicle to illustrate how the use of the multi-agent paradigm helps designers in making effective decisions and to achieve an optimal decision of the overall problem. A comparative study with traditional optimization methods is made to demonstrate the validity and effectiveness of the proposed approach.