Programme des cours 2015-2016
MECA0027-1  
Structural and multidisciplinary optimization
Durée :
30h Th, 12h Pr, 18h Proj.
Nombre de crédits :
Master en ingénieur civil en aérospatiale, à finalité5
Master en ingénieur civil en aérospatiale, à finalité5
Master en ingénieur civil électromécanicien, à finalité5
Master en ingénieur civil électromécanicien, à finalité5
Master en ingénieur civil mécanicien, à finalité5
Master en ingénieur civil physicien, à finalité5
Master en ingénieur civil physicien, à finalité5
Nom du professeur :
Pierre Duysinx, Patricia Tossings
Langue(s) du cours :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus du cours :
Le premier objectif du cours est de présenter une revue critique des différentes méthodes numériques de résolution de problèmes d'optimisation de structure ou de problèmes muldisciplinaires.
Un second objectif important est de familiariser les participants à l'introduction de concepts d'optimisation dans les processus de conception en ingénierie. Les concepts de base sont illustrés dans le cours par la résolution de problèmes simples. Des exemples d'applications industrielles sont proposés pour démontrer le haut niveau d'efficacité atteint par les méthodes numériques modernes. La plupart des exemples appartiennent au domaine de l'optimisation des structures et utilisent la méthode des éléments finis. Toutefois les mêmes principes peuvent être appliqués à d'autres domaines de l'ingénierie de structures ou de problèmes multidisciplinaires.

Table des matières


  • Introduction to Mathematical Programming Theory
  • Algorithms for Unconstrained Optimization: Gradient Methods
  • Line Search Techniques
  • Algorithms for Unconstrained Optimization: Newton and Quasi-Newton Methods
  • Quasi-Unconstrained Optimization
  • Linearly Constrained Minimization
  • General Constrained Optimization: Dual Methods
  • General Constrained Optimization: Transformation Methods
  • Reconciliation of OC and MP
  • Structural approximations
  • CONLIN and MMA
  • Sensitivity Analysis for Finite Element Model
  • Meta heuristic optimization algorithms
  • Introduction to shape optimization
  • Introduction to topology optimization
  • Solving identification problems using numerical optimization methods
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) du cours :
A l'issue du cours, les étudiants seront familiarisés avec les concepts fondamentaux de l'optimisation appliqués à la résolution de problèmes d'ingénierie.
Ils seront capables de :
  • développer des solutions  à des problèmes simples de conception optimale ou d'identification (y compris un programme informatique dans un langage tel que MATLAB),
  • choisir des formulations adéquates et des algorithmes de résolution efficaces pour résoudre leurs propres problèmes en utilisant des produits commerciaux,
  • lire, comprendre et exploiter des articles scientifiques du domaine.
 
Savoirs et compétences prérequis :
  • Analyse mathématique de fonctions réelles
  • Algèbre matricielle
  • Programmation sous MATLAB (niveau de base)
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
  • Séances d'exercices
  • Travaux dirigés sur ordinateur
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
Présentiel.
Une présence de 60% aux travaux dirigés est obligatoire.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Les copies des transparents sont disponibles en ligne sur le site du service d'ingénierie des véhicules terrestres www.ingveh.ulg.ac.be.
Notes d'exercices éditées par la Centrale des Cours
Les notes de cours sont en anglais.
Ouvrages de référence (non obligatoires)


  • Programmation mathémtique: théorie et algorithmes (Tome 1). M.Minoux. Dunod, Paris, 1983.
  • Foundations of Structural Optimization: A Unified Approach. A.J. Morris. John Wiley & Sons Ltd, 1982
  • Haftka, R.T. and Gürdal, Z., Elements of Structural Optimization, 3rd edition, Springer, 1992
  • J. Nocedal and S. Wright. Numerical Optimization. Springer 2006.
Modalités d'évaluation et critères :
Examen en janvier:
  • Examen oral de théorie
  • Rapport des travaux dirigés sur ordinateur
  • Travaux: évaluation des rapports et défense orale.
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Le cours est organisé les jeudis (9h -12h30) au premier quadrimestre (15 septembre - 18 décembre).
Examen lors de la session janvier.
Travaux sur ordinateur: remise des rapports début novembre et avant Noël.
Contacts :
Pierre Duysinx
  • LTAS-Automotive Engineering
  • Institute de Mécanique B52 0/514
  • Tel 04 366 9194
  • Email: P.Duysinx@ulg.ac.be
Patricia Tossings
  • Mathématiques Générales
  • Institut de Mathématique B37 0/57
  • Tél: 04 366 9373
  • Email. Patricia.Tossings@ulg.ac.be
Notes en ligne :
Site web du cours
Site web du cours