Robust Derivative Free Optimization for applications in mechanical engineering

Réf. 001

Stage - Mathématiques Appliquées

Localisation : Hauts-de-Seine

Début : entre février et avril 2017
Durée : 5 mois
Indem. : Oui

IFP Energies nouvelles - Technologie, Informatique et Mathématiques appliquées

IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d’innovation industrielle et de formation intervenant dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. Sa mission est d'apporter aux acteurs publics et à l'industrie des technologies performantes, économiques, propres et durables pour relever les trois grands défis sociétaux du 21e siècle : changement climatique et impacts environnementaux, diversification énergétique et gestion des ressources en eau. Son expertise est internationalement reconnue.

IFP Energies nouvelles poursuit 5 priorités stratégiques, indissociables et complémentaires dans l'accomplissement de sa mission d’intérêt général :

  • Produire à partir de sources renouvelables des carburants, des intermédiaires chimiques et de l'énergie
  • Produire de l’énergie en réduisant l’impact sur l’environnement
  • Développer des transports économes et à faible impact environnemental
  • Produire à partir de ressources fossiles des carburants et intermédiaires chimiques à faible impact environnemental
  • Proposer des technologies respectueuses de l'environnement et repousser les limites actuelles des réserves d'hydrocarbures

Son école d'ingénieurs, partie intégrante d'IFP Energies nouvelles, prépare les générations futures à relever ces défis.

Robust Derivative Free Optimization for applications in mechanical engineering

Contexte : 

The study will take place in an internal research project dedicated to the development of optimization and uncertainty quantification methods for various applications at IFPEN: e.g. optimal design for offshore wind turbines, parameter estimation for complex numerical simulators from experimental data (geosciences, mechanical behaviour of materials …).

Generally solving these optimization applications relies on complex and computationally expensive simulators and thus require adapted optimization methods. During the last decade, derivative free optimization based on surrogate models and/or direct search becomes a very active research field pushed by industrial application needs (Conn, Scheinberg, Vicente, 2011).

Another key issue that should be addressed in optimization processes deals with uncertainties. A typical illustration of this need is the optimal design problem based on numerical models. These models are generally calibrated thanks to experimental data and expert knowledge. This calibration allows to reduce the modelling errors but some sizeable uncertainties on the calibrated model very often remain. Relying on the calibrated model without taking into account these uncertainties could produce some non-robust solutions of the optimal design problem.

To summarize, two major issues arise for IFPEN applications: the increasing complexity of simulators leading to huge computational costs and the integration of multiple optimization criteria and uncertain parameters in the decision making process. The aim of the proposed internship is to improve the optimization algorithms regarding these two issues.

This internship could be followed by a phD proposal (autumn 2017).

The internship is composed of the following tasks :

  1. Improvement of the initialization of local derivative free optimization method based on quadratic interpolation models.
  2. Evaluate different approaches to take account of uncertainties in optimization task : a surrogate based method and a direct search method will be compared on different IFPEN applications for mechanical engineering.

Communicate the study results to the other actors of the project (reports, talks)

Candidat :

Student in applied mathematics or computer sciences (Master), knowledge in optimization, interest for real applications (mechanical domain), first experience in programming (C or C++, R, Matlab).

Contact

IFP Energies nouvelles - Technologie, Informatique et Mathématiques appliquées
Dephine Sinoquet & Frédéric Delbos
1&4, avenue de Bois-Preau
92852 Rueil-Malmaison cedex
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