Optimisation d’un mur cantilever par l’algorithme génétique

Abstract

La conception des ouvrages de soutènement tels que le mur cantilever se base jusqu’à ce jour par nos bureaux d’étude sur le principe de l’essai et erreur, c’est-à-dire, on propose des dimensions pour les parties formant l’ouvrage en fonction de la hauteur du remblai et si cette conception est vérifié vis-à-vis du glissement, renversement et la capacité portante, le dimensionnement sera opté sinon un redimensionnement de l’ouvrage sera nécessaire. Avec ce genre de méthode, on n’est pas sûr d’avoir la conception optimale (coût et sécurité). Pour cette raison, le but de cette étude est d’utiliser une des méthodes d’intelligence artificielle utilisée dans les problèmes d’optimisation avec contraintes, l’algorithme génétique pour déterminer la conception optimale de l’ouvrage. Pour ce faire, un programme en Matlab composé de trois fichiers a été utilisé regroupant la théorie de Rankine avec l’algorithme génétique. Les résultats de l’étude comparative ont montré que l’utilisation de l’algorithme génétique dans l’optimisation assure une conception optimale ce qui réduit le coût de l’ouvrage. De plus, la sensibilité de l’algorithme en fonction de paramètres mécaniques du remblai et pour différentes surcharges a été proposée. Les résultats obtenus montrent que la méthode est très utile et représente une méthode de dimensionnement très efficace.