Recuit Simulé

(M=100 000) *J’ai effectué aussi une deuxième manipulation avec le PEO, en lavant le produit avec l’éthanol avant de passer au DSC. Cette étape permet d’enlever les molécules PEO qui restent en surface du MMT. - En pratique, après avoir recuit le mélange dans le four, le produit est lavé 3 fois dans l’éthanol (à l’aide d’un agitateur magnétique), puis séché dans l’étuve à 60-70° pendant 7 heures (pour faire s’évaporer l’éthanol). b. Résultat - Avec la première manipulation,

grossier (affiner les grains, homogénéiser la structure) cas des matériaux ayant subit le forgeage. f. De supprimer les tensions internes (écrouissage) des matériaux avant subit une déformation plastique à froid (emboutissage, fluotournage). En dehors du recuit de recristallisation qui permet de supprimer l'écrouissage, les traitements thermiques ne s'appliquent pas aux métaux purs, mais seulement à quelques alliages pour lesquels on recherche principalement une augmentation de la limite élastique et une

constituerait une fatigue exagérée du métal et aurait un amincissement trop important qui pourrait amener une cassure. Ce rayon dépend: 1) de la nature du métal (acier, aluminium, cuivre...). 2) de l’épaisseur à plier. 3) de l‘état de malléabilité (recuit, trempé, écroui). 4) de l'orientation des fibres linéaires (sens de laminage) pour les alliages d'aluminium. Procédés de fabrication ENSAM Casablanca Généralités Rayon minimum de pliage On adopte généralement, sur l'acier doux et l'aluminium, un

m´thodes de e e Monte-Carlo qui ont pour essence l’utilisation d’exp´riences r´p´t´es pour ´valuer e e ee e une quantit´, r´soudre un syst`me d´terministe[ELI01]. e e e e Ainsi nous repr´sentons ici la m´thode de l’optimisation dite ”algorithme de e e recuit simul´ ” qui base sur l’algorithme de Metropolis, cet algorithme est une e application directe de la m´thode de Monte Carlo dans le domaine de l’optimie sation multi-objectif. 1.1 Historique de la m´thode de monte Carlo : e On fait remonter

Conclusion - 28 - Chapitre III : Optimisation d’une solution de couverture Indoor Introduction - 30 - III.1. Modélisation du problème - 30 - III.1.1. Objectif du modèle - 30 - III.1.1. Contraintes du modèle - 32 - III.2. Algorithme d'optimisation : le recuit simulé - 34 - III.2.1. Définition - 34 - III.2.1. Description de la solution - 38 - A - Détermination de la température initiale T0 - 39 - B- Tirage d’un voisinage - 39 - C- Règle d’acceptation de Metropolis - 40 - D- Changement de palier de température

Méthode exacte et méthode approchée 7 1.5 Heuristique et métaheuristique 8 1.6 Classification des métaheuristiques 9 2. Analyse des principales métaheuristiques 11 2.1 La méthode de descente 11 Avantages et inconvénients 11 2.2 La méthode du recuit simulé 12 Paramétrage 13 Variante 14 Avantages et inconvénients 14 Applications 14 2.3 La méthode Tabou 15 Mémoire à court terme 15 Application au problème d’ordonnancement de tâches 17 Mémoire à long terme 18 Avantages et inconvénients 18 2

récemment : le Recuit Simulé (Simulated Annealing) et la recherche Tabou (Taboo Search). - Le Recuit Simulé : Cet algorithme a été développé en 1982 par deux équipes indépendantes : au Etats-Unis [Kirkpatrick 83] et en Slovaquie (V. Cernie). Il repose sur une analogie avec la métallurgie et le recuit des métaux : un métal refroidi trop vite présente de 243 Partie 7 : Optimisation de la production nombreux défauts qui correspondent à des excédents d'énergie interne. L'objectif du recuit est de minimiser

ont l'avantage, décisif dans le cas continu, d'être directes, c'est à dire qu'elles ne recourent pas au calcul souvent problématique, des gradients de la fonction objectif  • Elles sont inspirées par des analogies : avec la physique (recuit simulé, diffusion simulée...), avec la biologie (algorithmes évolutionnaires, recherche tabou...) ou avec l’éthologie (colonies de fourmis...) • Elles partagent aussi les mêmes inconvénients : les difficultés de réglage des paramètres de la méthode

minimum GLOBAL de la fonction : Il faut alors utiliser d’autres méthodes !!! Méthode pour trouver un minimum global : « Simulated Annealing » en anglais « Recuit simulé » en français …. Appelé aussi « relaxation lente » Que faire pour trouver un minimum global ? La méthode la plus utilisée aujourd’hui est celle du « Recuit Simulé » Cette méthode, très populaire ces dernières années a permis de résoudre des problèmes très complexes du type « voyageur de commerce » où les méthodes déterministes

très diverses, parmi les algorithmes de recherche locale on trouve l’algorithme de plus forte pente, la recherche tabou (Glover [68]), le recuit simulé, ... Chen et al. [38] et Wan et Yen [152] présentent des exemples d’application de la recherche tabou sur des problèmes d’ordonnancement avec des fenêtres de temps. Heragu et al. [83] utilisent le recuit simulé pour un problème d’affectation de dimensionnement des zones de stockage et affectation de produits à ces zones. Méthodes à base de populations