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Thèse préparée par David GAUDRIE

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Titre : Optimisation multi-objectif de fonctions coûteuses : application à l’aérodynamique interne et externe de véhicules

Résumé : Concevoir des véhicules plus propres, émettant moins de CO2 et de polluants, est l’un des défis du groupe PSA. Cela passe par l’optimisation de systèmes complexes, tels que la paramétrisation de la forme extérieure d’une voiture, ou encore le design et les réglages d’une chambre de combustion. Le grand nombre de paramètres de design intervenant dans ce type de problème, ainsi que la complexité des phénomènes physiques mis en jeu rendent l’utilisation de codes de calculs CFD, coûteux en temps de calcul (plusieurs heures voire une journée pour une seule simulation numérique), nécessaires. De plus, non pas un, mais plusieurs objectifs antagonistes sont à optimiser simultanément.
Cette thèse a donc pour objectif de développer une méthode pour trouver des solutions de compromis entre les différents objectifs, afin d’aboutir à une paramétrisation optimale du système considéré. Chaque appel au code de calcul étant très coûteux (en temps d’exécution), la méthode développée devra être capable de retourner des solutions optimales en très peu d’itérations, et cela en dépit de la grande dimension et de la présence de multiples objectifs. Pour cela, l’approche retenue est d’utiliser des méta-modèles (processus gaussiens), afin de prendre en compte chaque simulation numérique, et diriger au mieux l’optimisation vers des designs optimaux. En définitive, les solutions retournées par la méthode sont proposées à un décideur qui décidera de la configuration retenue. Il s’agit donc d’un outil d’aide à la décision multi-critère, permettant à la fois de retenir une solution optimale, pas forcément intuitive au premier abord, et également d’améliorer la connaissance du problème d’optimisation par le décideur.

Financeur : Groupe PSA (Thèse Cifre)

Soutenance prévue : Novembre 2019

Mots clés : Optimisation Multi-Objectif, Méta-modèles, Mécanique des fluides numérique

Directeurs de thèse : Rodolphe le Riche (CNRS, EMSE)

Co-encadrement : Victor Picheny (INRA), Benoit Enaux, Vincent Herbert (Groupe PSA)

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