Algorithmes évolutionnaires et inspirés du quantique pour l'optimisation de systèmes de réfrigération magnétique
| Autor: | Ouskova Leonteva, Anna |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Strasbourg, Pierre Collet, Pierre Parrend |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
Algorithmes évolutionnaires
Magnetic refrigeration Magneto caloric materials [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS] Algorithmes d'optimisation inspirés du quantique Optimization of simulation models Evolutionary algorithms Quantum-inspired optimization algorithms Optimisation de modèles de simulation Matériaux magnétocaloriques Réfrigération magnétique |
| Zdroj: | Data Structures and Algorithms [cs.DS]. Université de Strasbourg, 2022. English. ⟨NNT : 2022STRAD006⟩ |
| Popis: | This thesis is carried out within the frame of the CoolMagEvo ANR project, which aims at developing of magneto cooling systems. In this context, we consider the two following simulation models as time-consuming optimization problems: a model of Magneto Caloric Materials (MCMs) and a model of an Active Magnetic Regenerator (AMR). According to the defined requirements of the problems, we develop three special optimization algorithms. Then, we develop the software tool based on the proposed algorithms for easily solving different problems of these simulation models. Next, using this tool, we present the new method based on optimization, for reproducing physical properties of different MCMs. Finally, we study the impact of the control and design parameters of the AMR model on its performance in two application modes.; Cette thèse est réalisée dans le cadre du projet ANR CoolMagEvo, qui se donne comme objectif le développement de systèmes de réfrigération magnétique. Nous disposons de deux modèles de simulation dont on a assigné une fonction de problèmes d'optimisation: un modèle de Matériaux Magnetocaloriques (MMCs) et un modèle d'un Régénérateur Magnétique Actif (AMR). Selon les exigences des modèles, nous avons développé trois algorithmes d'optimisation. Par la suite, nous avons développé un outil basé sur les algorithmes proposés pour résoudre facilement et efficacement différents problèmes de ces modèles de simulation. Ensuite, à l'aide de cet outil, nous avons eu la possibilité d'ériger la nouvelle méthode basée sur l'optimisation, qui permet de reproduire les propriétés physiques de différents MMCs. Enfin, nous avons étudié l'impact des paramètres de contrôle et de désign du modèle de l'AMR sur ses performances pour deux modes d'application. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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