contributions à l'optimisation de la conception multidisciplinaire sousincertitude, avec des applications à la conception des avions

contributions to multidisciplinary design optimization underuncertainty, with applications to aircraft design

• Auteur / Autrice : Amine Aziz alaoui
• Direction : Olivier Roustant, Matthias De lozzo
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques et Applications
• Date : Inscription en doctorat le 01/02/2021
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IMT : Institut de Mathématiques de Toulouse
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : IMT- Equipe Statistique et Optimisation
• Partenaire(s) de recherche : établissement délivrant conjointement le doctorat : Toulouse, INSA

Mots clés

Mots clés libres

Quantification d'incertitudes

Optimisation multidisciplinaire

Analyse de sensibilité

Uncertainty quantification

Multidisciplinary optimization

Sensitivity analysis

Résumé

Cette thèse s'intéresse à la quantification et à la gestion des incertitudes intervenant dans l'optimisation de la conception multidisciplinaire (MDO) d'un avion dans l'optique d'apporter une solution robuste et fiable à ce problème. L'objectif est de fournir une formulation MDO bi-niveau sous incertitudes qui se veut efficace à l'égard des coûts de calcul des différents simulateurs disciplinaires limitant ainsi leur nombre d'exécution. La thèse vise les objectifs suivants : - Mener un état de l'art croisé, mêlant optimisation (MDO, optimisation robuste, MDO robuste, MDO bi-level) et quantification et gestion des incertitudes. - Proposer des contributions en MDO robuste. En particulier, définir une formulation bi-niveau MDO sous incertitudes faisant face à la multiplicité des problèmes de MDO robustes, les incertitudes pouvant intervenir autant au niveau des paramètres de conception que des variables de couplage ou des paramètres exogènes, et impacter tant la fonction objectif que les contraintes. - Éprouver l'ensemble de la méthodologie sur des cas d'utilisation, dimensionnant et suffisamment représentatif, favorable à l'étude théorique de convergence des algorithmes.

This thesis focuses on the quantification and management of uncertainties involved in the optimization of the multidisciplinary design (MDO) of an aircraft with a view to providing a robust and reliable solution to this problem. The objective is to provide a bi-level MDO formulation under uncertainties that is intended to be efficient with regard to the computational costs of the different disciplinary simulators, thus limiting their number of executions. The thesis aims at the following objectives: - Conduct a cross-state of the art, combining optimization (MDO, robust optimization, robust MDO, bi-level MDO) and quantification and management of uncertainties. - Propose contributions in robust MDO. In particular, define a bi-level MDO formulation under uncertainties facing the multiplicity of robust MDO problems, the uncertainties being able to intervene as much at the level of the design parameters as of the coupling variables or the exogenous parameters, and impact both the objective function and the constraints. - Test the entire methodology on use cases, sizing and sufficiently representative, favorable to the theoretical study of convergence of algorithms.