Abstract FR:

La conception mecanique est un processus complexe et interactif. La recherche d'une solution optimale de probleme multiobjectif et multivariable est souvent difficile et des fois impossible a trouver. De plus, les problemes de conception sont multidisciplinaire et requiere un grand nombre de variables. Trouver un compromis est generalement une tache difficile. Dans un contexte d'ingenierie integree et d'environnement imprecis, nous proposons une methode d'aide a la decision qui permet aux ingenieurs d'estimer la pertinence des solutions envisagees au regard de chaque point de vue metier. Notre methode s'avere parallele, flexible et modulaire. Nous employons la logique floue pour prendre en compte les imprecisions issues du cahier des charges. Ainsi chaque systeme mecanique est associe a un point de vue metier. Nous pouvons trouver un ensemble de candidats satisfaisant l'ensemble des points de vue en agregeant les fonctions de satisfaction. Nous appliquons cette methode au cas du dimensionnement d'une trappe d'avion. Les resultats s'averent appreciables. Ensuite, des reseaux de neurones sont employes pour apprendre et representer les fonctions de satisfaction de chaque point de vue metier. Il s'agit d'une encapsulation et d'une capitalisation de macro-points de vue. Un dimensionnement d'un reducteur est propose comme application industrielle de synthese.