Development of a Flexible Multiobjective Layout Design Tool for the Design of Mechatronic Systems with a Space Miniature Greenhouse Case Study

Les systèmes mécatroniques sont fondamentalement complexes à concevoir étant donné le besoin d'intégration de composantes mécaniques, électroniques ainsi que logiciel. Les dépendances entre ces composantes sont à la fois difficiles à modéliser et à prendre en compte tôt dans le processus de conception. L'objectif de cette thèse est de développer un outil d'aide à la conception assistée par ordinateur afin de supporter les concepteurs à positionner et choisir les composantes pour un produit mécatronique. En d'autres mots, le but est de réaliser le schéma de configuration des composantes d'un produit tôt dans le processus de conception. Le schéma de configuration suit des lignes directrices définies par l'étude et l'analyse des dépendances entre composantes. Une dépendance est définie comme l'impact/influence d'une composante sur les autres. Une dépendance positive implique qu'une composante aide une autre composante à accomplir des requis fonctionnels du produit. Tandis qu'une dépendance négative implique qu'une composante empêche une autre composante à accomplir pleinement des requis fonctionnels du produit. En basant l'outil d'aide à la conception sur l'étude et l'analyse des dépendances, il est possible de supporter l'utilisateur à énoncer son problème de positionnement de composantes. De plus, l'outil permet de traduire le problème de positionnement en un problème d'optimisation en termes d'objectifs et de contraintes. Cette optimisation est donc un exercice combinatoire considérant toutes les positions et tous les choix de composantes possibles. Afin de résoudre cette optimisation, les méthodes d'approximation, plus précisément, les algorithmes évolutifs sont utilisés et adaptés. Afin de tester l'outil d'aide à la conception développé dans cette thèse, le schéma de configuration d'une serre autonome a été utilisé comme étude de cas. Dans un premier temps, une nouvelle formulation du problème de configuration d'une serre autonome a été développée et traduite en une optimisation à 15 objectifs. Par la suite, ce problème a été résolu en utilisant un algorithme génétique ayant qu'une seule fonction objective en faisant la somme pondérée des 15 fonctions objectives. Ceci a donc permis de démontrer que l'outil proposé permettait de formuler un problème de configuration d'un produit mécatronique adéquatement.Par la suite, le problème d'optimisation de la configuration de la serre autonome a été adapté afin de permettre l'utilisation d'un algorithme évolutif multiobjectif. En réalisant cette adaptation, nous avons aussi développé une nouvelle méthode de réduction d'objectifs en faisant la somme pondérée d'objectifs par sous-systèmes identifiés à l'aide la méthode de conception axiomatique. Ceci a permis de réduire le nombre d'objectifs de 15 à 5. Ce problème a, par la suite, été résolu grâce à l'algorithme « non-dominated sorting genetic algorithm II » (NSGA-II). Après 15 à 20 minutes de calcul, le processus d'optimisation a proposé 50 configurations possibles d'une serre autonome. Finalement, le processus de modularisation a été intégré dans l'outil d'aide au design. En effet, durant l'optimisation, les composantes peuvent se combiner, permettant ainsi de former des modules et de réduire le volume occupé par les composantes. La formation du module est faite grâce à la gestion des dépendances entre composantes ainsi qu'à la représentation par matrices utilisant des nombres complexes. Ceci combiné au NSGA-III a permis de réduire le nombre de modules d'une serre autonome de 9 à un minimum de 4.