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Optimisation collaborative multi-sites : application à la conception de navires

Published online by Cambridge University Press:  24 February 2004

Fouad Bennis
Affiliation:
IRCCYN, École centrale de Nantes, 1 rue de la Noë, BP 92101, 44321 Nantes Cedex 03, France
Alessandro Giassi
Affiliation:
IRCCYN, École centrale de Nantes, 1 rue de la Noë, BP 92101, 44321 Nantes Cedex 03, France SIREHNA, 1 rue de la Noë, BP 42105, 44321 Nantes Cedex 3, France
Jean-Jacques Maisonneuve
Affiliation:
SIREHNA, 1 rue de la Noë, BP 42105, 44321 Nantes Cedex 3, France
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Abstract

Le travail présenté dans cet article a pour objectif la création d'une procédure d'optimisation à distance appliquée à la conception de navires. La démarche doit prendre en compte les contraintes industrielles actuelles liées au déploiement de l'ingénierie concourante. Cette optimisation doit être réalisée dans le cadre d'une conception collaborative et multi-sites, en plus elle doit être opérationnelle sans demander des changements importants dans l'organisation de l'entreprise. Elle doit prendre en compte les coûts importants de calcul et les expertises nécessaires à l'évaluation des critères et des contraintes. La solution proposée dans cet article couple un algorithme génétique d'optimisation multi-objectif avec un outil de communication asynchrone. Les avantages des approches abordées et des solutions apportées sont présentés dans le cadre d'une application industrielle. Il s'agit de l'optimisation multi-objectif de la carène d'un navire rapide. L'expérience a été réalisée en grandeur nature entre trois entreprises européennes spécialisées dans l'étude et la conception de navires. L'approche a mis en évidence la possibilité d'améliorer de façon importante les méthodes de travail industrielles existantes.

Type
Research Article
Copyright
© AFM, EDP Sciences, 2004

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References

R.I. Winner, J.P. Pennel, H.E. Bertrand, M.M.G. Slusarezuk, The Role of Concurrent Engineering in Weapons System Acquisition, IDA Report R-388, Institute for Defence Analyses, Alexandria VA, 1988
G. Pahl, W. Beitz, Engineering Design. A Systematic Approach, Springer Editor, 1996
M. Wooldridge, Agent-Based software Engineering, IEEE Proceeding in Software Engineering 144 (1997), 26–37
L. Chen, S. S. Rao, A fuzzy kinetostatic analysis of imprecisely-defined mechanism, Journal of Mechanical Design 120 (1998), 377–380
M. Sakawa, Fuzzy sets and interactive multi-objective optimization, Plenum Press, New York, 1993
F. Bennis, P. Chedmail, Toward the use of the fuzzy approach in mechanical design, IEEE International Conference of Intelligent Engineering Systems, StaraLesna, Slovakia, 1999, 363–368
D. Paulet, D. Presles, Architecture Navale, Les Éditions de la Villette, Paris, 1998
V. Jagannathan, K.J. Cleetus, R. Kannan, A.S. Matsumoto, J.W. Lewis, Computer Support for Concurrent Engineering: Four Strategic Initiatives, Concurrent Engineering, September–October, 1991, pp. 14–30
A.V., Travail Collaboratif, Industries et Techniques 828 (2001), 111–118
S. Meinecke, F. Féru, Advanced Product Data Management Concept, Enhance Forum 3, Toulouse, 2002
L. Van Rijn, G. Hameetman, Secure Distributed Collaboration with Heterogeneous Product Data Management, Enhance Forum 3, Toulouse, 2002
S. Harries, Parametric Design and Hydrodynamic Optimisation of Ship Hull Forms, Mensch & Buch Verlag, Berlin, 1998
S. Harries, F. Valdenazzi, C. Abt, U. Viviani, Investigation on Optimisation Strategies for the Hydrodynamic Design of Fast Ferries, 6th International Conference on Fast Sea Transportation, Southampton, 2001
C. Poloni, A. Giurgevich, L. Onesti, V. Pediroda, Hybrization of a Multi-Objective Genetic Algorithm, a Neural Network and a Classical Optimizer for Complex Design Problem in Fluid Dynamics, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Elsevier Science Ltd., North-Holland, 1999
Manuel de l'utilisateur modeFRONTIER : http://www.esteco.it
D. Quagliarella, J. Periaux, C. Poloni, G. Winter, Genetic Algorithms and Evolution Strategies in Engineering and Computer Science, John Wiley & Sons, England, 1997
G. Mosetti, C. Poloni, Aerodynamic Shape Optimization by Means of a Genetic Algorithm, 5th International Symposium on Computational Fluid Dynamics, Sendai, Japan, 1993
D.E. Goldberg, M. Kelsey, C. Tidd, Genetic Algorithm: A Bibliography, (IlliGAL Report No. 92208), University of Illinois at Urbana-Champaign, Illinois Genetic Algorithm Laboratory, Urbana, USA, 1992
H. Eschenauer, J. Koski, A. Osyczka, Multicriteria Design Optimisation Procedures and Applications, Springer-Verlag, Berlin, 1990
D.J.C. MacKay, Introduction to Gaussian Process, Neural Networks and Machine Learning, NATO Asi Series, Series F, Computer and Systems Sciences 168 (1998)
Mistree, F., Muster, D., Smith, W. F., Bras, B., Allen, J.K., Decision-Based Design: A Contemporary Paradigm for Ship Design, The Society of Naval Architects and Marine Engineers, Jersey City, New Jersey 18 (1990) 128