François SCHOTT "Contribution à l’optimisation robuste et fiabiliste Application à la conception de filtres à ondes élastiques radio-fréquence"

Travaux de thèse de François Schott : "Contribution à l’optimisation robuste et fiabiliste Application à la conception de filtres à ondes élastiques radio-fréquence"

Résumé : Cette thèse vise à développer des moyens d'optimisation robuste et fiabiliste dans le but de faire face aux besoins du marché des filtres radio-fréquence (RF). Les objectifs de cette thèse sont: réduire la durée du processus d'optimisation, être capable de trouver une solution qui satisfasse complètement un cahier des charges difficile et réduire le pourcentage de rebut dû aux incertitudes de fabrication. Plusieurs travaux de recherche ont été menés pour atteindre ces objectifs.
Durant la phase de formulation d'un processus d'optimisation en conception (EDO), des ambiguïtés, conduisant à des solutions insatisfaisantes, peuvent survenir. Dans ce cas, certaines phases du processus d'EDO doivent être itérées augmentant sa durée. Par conséquent, un cadre pour formuler correctement les problèmes d'optimisation a été développé. Durant un run d'optimisation, pour que l'algorithme résolve le problème conformément aux attentes du concepteur et ainsi éviter les solutions insatisfaisantes, deux défis, parmi d'autres, doivent être surmontés. Le défi des variables consiste à gérer des variables mixtes ayant des ordres de grandeur différents tandis que le défi de la satisfaction consiste à correctement calculer celle-ci. L'approche par évaluations normalisées a étée développée pour faire face à ces défis. L'efficacité de la méthode de résolution dépend fortement du choix de son élément central: l'algorithme. De ce fait, le grand nombre d'algorithmes d'optimisation est un défi pour un souhaitant choisir un algorithme adapté. Pour faire face à ce défi, un benchmark, qui est un outil pour évaluer la performance d'un algorithme et être capable de choisir l'algorithme adapté à un problème, a été développé. L'efficacité d'un algorithme dépend des valeurs données à ses paramètres, son paramétrage. Une pratique commune est de régler les paramètres manuellement, ce qui ne garantit pas les meilleures performances. Une solution à ce problème est de réaliser une méta-optimisation (MO) qui consiste à optimiser l'efficacité d'un algorithme en réglant son paramétrage. Une approche de MO utilisant un benchmark pour évaluer des paramétrages a été testée. Une méthode d'optimisation fiabiliste, prenant en compte les incertitudes, doit être développée. Cependant, cette méthode ne doit pas dégrader le temps de résolution, ce qui est généralement le cas des méthodes fiabilistes. Ainsi, a méthode d'optimisation fiabiliste économe prenant en compte les incertitudes sans trop augmenter le temps de calcul ont été développée.
Ces méthodes ont été appliquées pour optimiser un filtre RF, avec un cahier des charges difficile, pour lequel aucune solution totalement satisfaisante n'avait été trouvé avant la thèse. En utilisant les méthodes développées durant cette thèse, une solution déterministe, ne prenant pas en compte des incertitudes, respectant totalement le cahier des charges, a été trouvée. De plus, une solution fiabiliste ayant un pourcentage de succès de 71% a été trouvée. En conclusion, il apparaît que les méthodes développées durant cette thèse sont suffisantes pour faire face aux besoins futurs du marché des filtres radiofréquences.

Composition du jury :

Thomas BARON, Ingénieur de Recherche, Université Bourgogne - Franche-Comté, Directeur de thèse

Yann MEYER, Maître de Conférences, Sorbonne Universités, Université de Technologie de Compiègne, CNRS, UMR 7337 Roberval, centre de recherche Royallieu, CS 60 319, CoDirecteur de thèse

Dominique CHAMORET, Maître de Conférences, ICB UMR 6303, CNRS Univ. Bourgogne Franche-Comté, UTBM, CoDirecteur de thèse

Omar ELMAZRIA, Professeur des Universités, Université de Lorraine - Institut Jean Lamour - CNRS Examinateur

Jean BIGEON, Directeur de Recherche,  CNRS, G-SCOP - Equipe SIREP  Rapporteur

Lhassane IDOUMGHAR, Professeur des Universités, Université de Haute-Alsace - Institut IRIMAS, Laboratoire LMIA, Equipe MAGE, Rapporteur

Localisation : Amphithéâtre Gagnepain, 15B, Rue des Montboucons, 25000 Besançon