Revue de littérature

Les ponts roulants tels qu'on les connait sont apparus vers la fin des années 1870 et le début de 1880 avec un système de fonctionnement manuel. Les premiers ponts roulants motorisés ont été construits par des fabricants Americain et Anglais avec un seul moteur pour la translation du pont, et un système complexe des chaines, des arbres et des embrayages pour le mouvement du chariot et le mécanisme de manutention. En 1890, J. H. Whiting, le fondateur de Whiting Corporation, a mis en opération le premier pont roulant à trois moteurs [168]. Depuis ce temps jusqu'à maintenant, les ponts roulants ont subi beaucoup de progrès dû au développement technologique et la recherche scientifique.

A cause de leur importance industrielle, les ponts roulants, et spécialement la poutre principale, ont été l'objet principal de plusieurs travaux de recherche. Un des principaux sujets de recherche traité dans la littérature est l'optimisation du poids du pont roulant. Rao [169] a formulé le problème d'optimisation du pont roulant avec des restrictions sur la flèche maximale, la contrainte statique, la stabilité et la rigidité globale ainsi que la capacité d'absorption des chocs en cas de collision accidentelle. Deux standards ont été adoptés pour la spécification des critères d'optimisation, à savoir le standard d'association des ingénieurs de fer et d'acier américaine [161] ( AISE, Association of Iron and Steel Engineers) et l'institution indienne des normes [162] (ISI, Indian Standard Institution). L'auteur a utilisé la méthode de pénalité intérieure pour la résolution du problème d'optimisation et les résultats montrent qu'il ya une différence de 7.42% de la masse optimale du pont entre les deux standards pour un pont roulant de 105 tonnes et une portée de 14.5 mètres. Cho et Kwak [166] ont conduit une étude comparative de la conception optimale selon 4 standards, à savoir le standard de l'association américaine des fabricants des ponts roulants CMAA N°70 [163], le standard allemand DIN 15018 [164], le standard britannique BS 3579 [170] et le standard industriel japonais JIS B-8821 [165]. Les résultats d'optimisation montrent que les directives du standard CMAA N°70 produisent des ponts roulants plus légers que les autres normes.

Farkas [171] a analysé l'efficacité d'utiliser des aciers à haute résistance dans la fabrication de la poutre principale d'un pont roulant. Les résultats d'optimisation montrent que l'utilisation de ces derniers engendre une réduction du poids de la poutre entre 19 et 28%. Jármai [172] a développé un logiciel d'aide à la décision qui permet de conduire une optimisation multi-objectifs de la poutre principale. Le programme, écrit en FORTRAN, a pour objectif de réduire le poids de la poutre et les

coûts de la fabrication, de la soudure ainsi que de la peinture. Abid et al. [173] ont conduit une optimisation paramétrique par éléments finis de la position ainsi que de la géométrie des raidisseurs horizontaux d'un pont roulant d'une capacité de 150 tonnes et de 32 mètres de longueur. Les résultats montrent que l'utilisation des raidisseurs réduit la flèche et la contrainte maximales. Pinca et al. [174] ont considéré l'optimisation par éléments finis de la poutre principale avec une hauteur fixe, tandis que les autres paramètres ont subi des changements. Les auteurs ont conclu que le choix du type d'éléments finis influence la certitude des résultats. Zuberi et al. [175] ont proposé d'utiliser le code d'optimisation non-linéaire basé sur le gradient réduit généralisé (GRG2) pour l'optimisation de la poutre du pont roulant où les contraintes sont évaluées analytiquement ou par un code d'éléments finis. L'avantage de ce dernier est qu'il nous permet de prendre en considération des paramètres d'optimisation supplémentaires.

Dans [176], les auteurs ont utilisé la méthode de pénalité intérieure pour minimiser le poids de la poutre principale ainsi que l'énergie de fonctionnement du pont roulant, tout en imposant des critères sur la contrainte normale, la contrainte de cisaillement, la flèche verticale et horizontale et aussi la rigidité dynamique (vibration). Pavlovic et al. [177] ont résolu analytiquement, en utilisant la méthode des multiplicateurs de Lagrange, le problème d'optimisation de la poutre principale où le rail est placé sur l'âme principale, avec la considération des critères de la stabilité locale et latérale des plaques composantes de la poutre en caissons soudée. Par la suite, en utilisant la même méthode, Savkovic et al. [178] ont généralisé le problème en incluant d'autres critères d'optimisation tels que la flèche maximale et le critère de rigidité dynamique. Wang et al. [179] ont étudié l'utilisation des poutres à section trapézoïdale dans la conception des ponts roulants. Les résultats d'optimisation ont montré que la poutre à section rectangulaire est plus efficace. Yifie et al. [180] ont proposé une méthodologie pour évaluer les économies sur l'énergie de fonctionnement, et l'inclure dans l'optimisation de la structure métallique du pont roulant (la poutre principale) ainsi que le mécanisme de transmission et le système de contrôle électrique.

Lagaros et Papadrakakis [181] ont proposé une methode d'optimisation des structures basée sur les algorithmes métaheuristiques, les éléments finis et les réseaux de neurones artificielles. Le cas considéré dans cette étude est un pont roulant mono-poutre. Les auteurs ont entrainé un réseau de neurones artificiels via un code d'éléments finis pour prédire la satisfaction ou la violation des

essaim de particules (PSO), l’algorithme d'évolution différentielle (DE) et l'algorithme de recherche d'harmonie (HS), ont été considérés pour optimiser la structure métallique du pont roulant. Dans [182], les auteurs ont introduit l'équation de recherche locale basée sur la mutation à l'algorithme de la colonie de fourmis (ACAM) pour améliorer l'efficacité et prendre en considération les variables discrètes. Ce dernier est appliqué à la résolution du problème d'optimisation de la poutre principale d'un pont roulant suivant la norme chinoise [183]. Les résultats montrent que ACAM est plus efficace que l'algorithme génétique (GA), l'algorithme de la colonie de fourmis standard (ACA) et l'algorithme d'optimisation par essaim de particules (PSO).

Fan et Bi [184] ont étudié l'optimisation basée sur la fiabilité de la poutre principale. Les auteurs ont utilisé l'approche de double boucle, où la boucle extérieure (optimisation) est réalisée par l'algorithme de la colonie des fourmis (ACO), tandis que dans la boucle intérieure (estimation de la fiabilité) la méthode avancée du premier ordre et de second moment (Advanced First-Order Second- Moment, AFOSM [185]) est utilisée pour estimer la probabilité de défaillance de la poutre. Les critères d'optimisation sont imposés selon le standard chinois [183]. Les auteurs n’ont considéré l'incertitude que dans les dimensions de la section de la poutre ainsi que le chargement et le module de Young, or qu'en réalité, d'autres paramètres sont soumis à l'incertitude, tels que la limite d'élasticité par exemple. De plus, les auteurs ont considéré le facteur de sécurité dans la formulation de leurs modèles mécaniques, chose qui a conduit à une poutre plus lourde que celle dimensionnée par l'optimisation déterministe.

Dans d'autres études, Niezgodzinski et Kubiak [186] ont proposé une méthode de régénération de la poutre principale d'un pont roulant. Due aux erreurs de soudage et l'intensité d'usage, la poutre en caisson soudée accumule des déformations plastiques au fil du temps, ce qui engendre une flèche permanente de la poutre. Les auteurs ont proposé, après le redressement de la poutre, de souder des armatures en acier sur la partie inferieure des âmes ainsi que l'aile inferieur. La même conclusion est obtenue par Blum et Haremski [187] qui ont aussi proposé de souder des raidisseurs sur l'aile inferieure et des tôles sur les âmes dans la partie centrale de la poutre pour réduire la flèche. Chakri et al. [188] ont analysé la fiabilité de la poutre principale d'un pont roulant industriel, tandis que Mei et al. [189] ont formulé un modèle bi-probabiliste pour la prédiction d'apparition des fissures due à la fatigue.

Due à l'importance que représente la poutre principale, plusieurs auteurs se sont intéressés à l'optimisation des dimensions géométriques de cette dernière. Certains ont proposé d'utiliser de nouvelle méthode d'optimisation (algorithmes métaheuristiques, code éléments finis), tandis que d’autres ont imposé des critères d'optimisation additionnels tels que le critère de stabilité des âmes. En revanche, l'analyse de fiabilité et l'optimisation basée sur la fiabilité de la poutre en caisson soudée n'ont pas eu suffisamment de considérations nécessaires, ce qui fait d'eux un domaine frais pour la recherche.