Conception de systèmes hétérogènes en génie électrique par optimisation évolutionnaire multicritère

Le dimensionnement et l’optimisation d’un systeme heterogene en Genie Electrique necessite d’adopter une demarche globale de la conception aussi appelee « approche systeme ». En effet, meme s’il possible, localement, de garantir le dimensionnement optimal des composantes d’un systeme, rien ne garantit que le systeme considere dans sa globalite possede des performances optimales : la somme des optima locaux n’est pas forcement l’optimum global. La presence d’interactions entre les differents sous-systemes couple fortement les elements entre eux et seule l’optimisation globale des performances vis-a-vis de multiples criteres permet d’assurer le comportement optimal de l’ensemble. Les travaux realises dans cette these concernent l’etude de methodes evolutionnaires de type algorithmes genetiques multicriteres appliquees a la conception optimale. Les specificites et les performances des methodes multicriteres, ainsi que leur association aux algorithmes genetiques, sont presentees dans le but de justifier leur emploi pour notre problematique. Afin d’ameliorer la robustesse de ces methodes, nous proposons une procedure d’auto-adaptation destinee a favoriser les operateurs de recombinaisons les plus efficaces sur un probleme donne. Nous proposons egalement de resoudre plusieurs problemes de conception. Nous etudierons notamment une chaine de traction de type vehicule electrique. Ce systeme possede des proprietes interessantes relatives a son caractere pluridisciplinaire et a la complexite des interactions engendrees par l’association des differents sous-systemes qui le composent. A travers l’analyse et l’exploitation des resultats d’optimisation, nous montrons, de par la richesse des resultats qu’elles fournissent et leur capacite a traiter des problemes mixtes (variables continues et/ou discretes), contraints et a grand nombre de parametres, l’efficacite de ces methodes dans le contexte d’une approche de conception et d’analyse systemique. ABSTRACT : In electrical engineering, designing a heterogeneous system must be processed by means of a global approach, also called “systemic approach”. Indeed, the existence of interactions between the different sub-systems and the multi-field nature the device strongly influence the system performances. The optimisation of the whole system with regard to several objectives has to be achieved by including all these couplings. The work done in this thesis deals with multiobjective evolutionary optimisation applied to the optimal design. Optimisation issues resulting of this process are complex. For that purpose, multiobjective Pareto evolutionary algorithms have been chosen. To select genetic operators, we have developed a self-adaptation which increases the exploration robustness. Through the design of several electrical engineering systems (example of an electrical vehicle,…), global design oriented models have been proposed from which algorithms are used to seek the best trade-offs versus optimisation criteria (losses, mass,…). Exploiting optimisation results shows that this process constitutes a very efficient design tool if performance and coupling analysis issues are concerned.