Lors du processus de conception et de dimensionnement d’une pièce industrielle, plusieurs phases sont réalisées. L’une de ces phases entrant dans le domaine du dimensionnement de la pièce concerne l’optimisation numérique. Cela consiste, pour une concept donné de solution, à faire varier un certain nombre de paramètres dans le but d’améliorer les performances de la pièce au regard de certains objectifs. Cette phase d’optimisation numérique de pièces mécaniques, peut également prendre en considération plusieurs contraintes inhérents à différents domaines tels que la thermique, la mécanique des fluides, etc. Plusieurs méthodes d’optimisation numérique existent, elles présentent plusieurs caractères en commun. Elles font toutes appel à des variables d’entrée, et observent l’évolution de paramètres de sortie. L’algorithme d’optimisation agit de manière itérative sur les variables d’entrée pour améliorer les valeurs des paramètres de sortie en rapport avec des objectifs fixés. Bien souvent, en plus de cela, on cherche à limiter les solutions en ajoutant des contraintes, telles qu’une masse maximum à ne pas dépasser, des dimensions limites, etc. Plusieurs méthodes d’optimisation existent : optimisation paramétrique, optimisation de forme et optimisation topologique continue. Elles trouvent toute leur place pour exploiter les possibilités offertes par la fabrication additive.
