Mécatronique

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20195

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Subject: search.filters.subject.Algorithmes bio-inspirés

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    Optimisation mono et multi-objectif des procédés de prototypage rapide
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2019) Laifaoui, Chahinaze; Ghezal, Fahima; Mellal, M. A.(Promoteur); Alem, S.(Co-Promoteur)
    La Conception des systèmes mécatroniques envisage l'établissement d'un prototype du système en entier ou de ses parties, avant la phase de fabrication. De nos jours, le prototypage rapide est très utilisé par les concepteurs. L'objectif de ce présent travail est d'optimiser (mono et multi objectif) des procédés de prototypage rapide en implémentant deux algorithmes bio-inspire de l'intelligence artificiel : Particle Swarm Optimization (PSO) et Differential Evolution (DE). Les résultats obtenus comparent les performances de deux algorithmes
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    Optimisation des processus d'usinage des pièces par les algorithmes bio-inspirés
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2019) Tiar, Maissa; Tamazirt, Imene; Mellal, M. A.(Promoteur); Alem, S.(Co-Promoteur)
    La Fabrication des pièces pour les systèmes mécatroniques nécessite divers processus d'usinage. De nos jours, l'usinage implique des technologies de pointe afin d'aboutir à de meilleurs critères de performance des procédés. L'objectif de ce présent travail est d'optimiser quatre processus d'usinage : perçage, rectification, électroérosion par fil, et jet d'eau à haute pression. Deux algorithmes bio-inspirés de l'intelligence artificielle sont implémentés afin de résoudre ces problèmes : Particle Swarm Optimization (PSO) et Flower Pollination Algorithm (FPA). Une fonction de pénalité est introduite pour la maîtrise des contraintes. Les résultats obtenus comparent les performances des deux algorithmes
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    Optimisation de la fiabilité des systèmes en phase de conception
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2019) Frik, Abir; Boutiche, Roumaissa; Mellal, M. A.(Promoteur)
    La Concurrence féroce dans l'industrie force les industriels à s'acquitter des systèmes conçus à être le plus fiable possible. L'objectif de ce travail est d'optimiser la conception d'un système réseau en pont complexe et un système de protection de survitesse (turbine à gaz) via l'allocation de fiabilité et l'allocation de fiabilité-redondance, sous les contraintes de conception. Les problèmes sont résolus à l'aide de deux algorithmes bio-inspirés de l'intelligence artificielle : Gray Wolf Optimizer (GWO) et Shuffled Frog-Leaping Algorithm (SFLA). Une fonction de pénalité est implémentée afin de maîtriser les contraintes et les résultats obtenus comparent les performances des deux algorithmes
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    Conception optimale des pièces et systèmes automobiles à l'aide des algorithmes bio-inspirés
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2019) Hamadache, Ikram; Mellal, M. A.(Promoteur); Alem, S.(Co-Promoteur)
    La Concurrence dans l'industrie automobile force les constructeurs à optimiser toutes les parties des véhicules, que ce soit pour la sécurité ou l'amélioration du confort. L'objectif de ce travail est d'optimiser la sécurité latérale (portière automobile) et les paramètres d'un système de freinage. Deux algorithmes bio-inspirés (Particle Swarm Optimization et Grey Wolf Optimizer), appelés aussi méthodes de l'intelligence artificielle, sont implémentés afin de résoudre ces problèmes. Les résultats obtenus comparent les performances des deux algorithmes
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    Optimisation du refroidissement d'un moteur électrique de direction assistée d'un tombereau articulé
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2019) Alouani, Makhlouf; Kettal, Abderrahmane; Mellal, M. A.(Promoteur); Alem, S.(Co-Promoteur)
    L'Optimisation est devenue un outil très important pour résoudre les problèmes complexes rencontrés dans le domaine technique et de l'ingénierie, surtout après l'apparition des méthodes méta-heuristiques qui sont basées sur l'intelligence artificielle et les algorithmes bio-inspirés, tels que l'optimisation de l'essaim de particules PSO et évolution différentielle DE. Ce travail vise à optimiser un problème multi objectif qui est le système de refroidissement d'un moteur électrique en utilisant la méthode des sommes pondérées et deux algorithmes bio-inspirés PSO et DE