@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2020.0568, 

TITLE={Optimisation Multiobjectif du profil NACA0012 basée sur l’algorithme génétique de Tri Non-dominé}, 
  
AUTHOR={Bouchaïb Radi, Rabii El Maani, Soufiane Elouardi, }, 
	
JOURNAL={Incertitudes et fiabilité des systèmes multiphysiques}, 
	
VOLUME={4}, 

NUMBER={Numéro 1}, 
	
YEAR={2020}, 

URL={http://www.openscience.fr/Optimisation-Multiobjectif-du-profil-NACA0012-basee-sur-l-algorithme-genetique}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2020.0568}, 
	
ISSN={2514-569X}, 
	
ABSTRACT={Les techniques d’optimisation multidisciplinaires sont de plus en plus appliquées dans le domaine de l’aérodynamique en raison du développement rapide des ordinateurs à haute performance, des méthodes numériques et des algorithmes d’optimisation. Ces techniques, associées à la dynamique numérique des fluides (CFD), qui vise à intégrer des relations et des algorithmes mathématiques pour analyser et résoudre les problèmes d’écoulement des fluides, impliquent l’utilisation de ces méthodes et algorithmes numériques pour améliorer les solutions d’écoulement des fluides. L’analyse CFD d’un profil aérodynamique détermine sa capacité en produisant des résultats tels que les forces de portance et de traînée, et l’application d’un algorithme d’optimisation implique la manipulation de ces performances aérodynamiques en fonction des exigences. Dans ce travail, une étude numérique, en utilisant le logiciel ANSYS/FLUENT, de l’écoulement transsonique bidimensionnel sur un profil d’aile NACA0012 a été menée et comparée aux données expérimentales fournies. Ensuite, un algorithme d’optimisation multiobjectif, basé sur l’algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm), a été couplé à ANSYS/FLUENT afin d’obtenir un meilleur contrôle des performances des coefficients aérodynamiques du profil.}}