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Mechanical Homogenization of Transversely Isotropic CNT/GNP Reinforced Biocomposite for Wind Turbine Blades: Numerical and Analytical Study
No full textInternational audienceOne of the biggest problems facing the use of carbon nanotubes in reinforced composites is agglomeration within the matrix phase. This phenomenon—caused by Van der Waals forces—leads to dispersion problems and weakens the properties of the composites. This research presents a multi-stage homogenization approach used to investigate the influence of the aspect ratio, volume fraction, and agglomeration of the nanofillers on the effective mechanical properties of a polymer biocomposite containing randomly dispersed carbon nanotubes and graphene nanoplatelets. The first stage consisted in evaluating the properties of the reinforced polymers by the CNT/GNP. The second step consisted in combining the reinforced polymers with different natural and synthetic unidirectionally oriented fibers. It was found that agglomeration has a huge influence on the mechanical properties of the composite. The novelty of this work consisted of the consideration of the parameters influencing the elastic properties using different micromechanics approaches and numerical techniques
Robust Motion Planning of the Powered Descent of a Space Vehicle
No full textInternational audienceThe motion planning of powered descent problems has often been treated in the deterministic optimal control framework, which provides efficient theoretical and numerical tools. However, future applications require robustness, usually obtained by introducing stochastic components in the dynamics to model uncertainties. After stating the robust motion planning problem, this paper proposes a deterministic approximation which avoids the computational difficulties of stochastic optimal control. The approach consists of guiding the mean while reducing the covariance, the dynamics of these two quantities being approximated thanks to statistical linearization. In addition, since feedback control is necessary to control covariance, two techniques are provided to deal with actuator limits when the control is stochastic
Étude de deux problèmes de propagation d’ondes en milieu électromagnétique dispersif : 1) Stabilité en temps long dans un milieu de Drude-Lorentz; 2) Transmission entre une couche de metamateriau et un diélectrique.
No full textThis PhD thesis addresses two independent problems related to wave propagation phenomena in dispersive media. In the first part, we investigate the long-time behavior of solutions of Maxwell’s equations in dissipative generalized Drude-Lorentz media. More precisely, we wish to quantify the loss in such media in terms of the decay rate of the electromagnetic energy for the corresponding Cauchy problem. This first part is in turn composed by two approaches. The first one, namely, the frequency dependent Lyapunov approach, consists in deriving a differential inequality (in time) for certain functionals of the solution, the Lyapunov functions L(k), where k is the spatial frequency. The stability estimates are then obtained from the time integration of the differential inequality. By developing this method, we obtain a polynomial stability result under strong dissipative assumptions. The second approach, the modal approach, exploits the spectral properties of the Hamiltonian operator appearing in the Cauchy problem. This last approach ameliorates the first one by considering weak dissipation assumptions. In the second part of the work, we are interested in the transmission problem of a slab of non-dissipative Drude metamaterial within a dielectric. In this context, we consider the TM two dimensional time-dependent Maxwell’s equations and we reformulate it into a Schrödinger equation whose Hamiltonian, A, is a unbounded self-adjoint operator. Fourier transform allow us to work with the reduced Hamiltonians A(k), k ∈ R. Finally, we are interested in the point spectrum of the reduced Hamiltonian which is related to the guided modes of the original problem. This study leads to a diseprsion relation whose difficulty lies in its highly non-linear character with respect to the spectral parameter. We prove the existence of a countable infinity of solution branches for the dispersion relation: the so-called dispersion curves. We give a precise analysis of these curves and enlighten the existence of guided waves which correspond to surface plasmons.Cette thèse traite de deux problèmes indépendants liés aux phénomènes de propagation des ondes dans les milieux dispersifs. Dans la première partie, nous étudions le comportement en temps long des solutions des équations de Maxwell dans des milieux dissipatifs généralisés de Drude-Lorentz. Plus précisément, nous souhaitons quantifier les pertes dans de tels milieux à l'aide du taux de décroissance de l'énergie électromagnétique pour le problème de Cauchy correspondant. Cette première partie est elle-même composée de deux approches. La première, l'approche par fonctions de Lyapunov en fréquence, consiste à obtenir une inégalité différentielle (en temps) pour certaines fonctionnelles de la solution, les fonctions de Lyapunov L(k) où k désigne la fréquence spatiale. Les estimations de stabilité sont ensuite obtenues par l'intégration en temps de l'inégalité différentielle. En développant cette méthode, nous obtenons un résultat de stabilité polynomiale sous des hypothèses de dissipation fortes. La deuxième approche, l'approche modale, exploite les propriétés spectrales de l'opérateur hamiltonien apparaissant dans le problème de Cauchy. Cette dernière approche améliore la première en autorisant des hypothèses de dissipation faibles. Dans la deuxième partie du travail, nous nous intéressons au problème de transmission d'une couche de métamatériau de Drude non dissipatif dans un milieu diélectrique. Dans ce contexte, nous considérons les équations de Maxwell temporelles bidimensionnel en polarisation TM et nous les reformulons en une équation de Schrödinger dont le Hamiltonien, A, est un opérateur autoadjoint non borné. La transformation de Fourier nous permet de travailler avec des Hamiltoniens réduits A(k), k ∈ R. Enfin, nous nous intéressons au spectre ponctuel du Hamiltonien réduit qui est lié aux modes guidés du problème original. Cette étude débouche sur une relation de dispersion dont la difficulté réside dans son caractère hautement non linéaire par rapport au paramètre spectral. Nous prouvons l'existence d'une infinité dénombrable de branches de solutions pour la relation de dispersion : les courbes de dispersion. Nous donnons une analyse précise de ces courbes et mettons en lumière, notamment, l'existence d'ondes guidées correspondant à des palsmons surface
Hysteresis effect on austenite-martensite interface in Ni-Mn-Ga single crystal
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Classification of healthy and pathological human corneas by the analysis of clinical SD-OCT images using machine learning
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A ROS-based kinematic calibration tool for serial robots
No full textInternational audienceThe use of serial robots for industrial and research purposes is often limited by a flawed positioning accuracy, caused by the differences between the robot nominal model, and the real one. Such an issue can be solved by means of kinematic calibration, which are usually tedious and intricate tasks. In this paper, we propose a complete kinematic calibration procedure relying on established geometric modeling, measurements design and parameters identification methods, as well as multiple integration tools, to provide a high adaptability as well as a simplified handling. The overall process was bundled up in a ROS-based modular and user-friendly kinematic calibration package for serial robots, whose main objective is to offer a smooth and fully integrated framework. Our solution was successfully tested using a motion tracking device, and allowed to increase the overall positioning accuracy of two different serial robots by 75% in a matter of hours
Haloaminocyclopropanes as precursors of natural product like polycyclic compounds
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Ritchey Marianna, Composing Capital: Classical Music in the Neoliberal Era
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Un réseau hybride CNN-LSTM pour la classification de navires à partir d'une base frugale des images SAR
No full textInternational audienceThis work proposes a classification architecture based on deep learning techniques and in particular convolutional and recurrent neural networks for the ships classification based on SAR images. More specifically, the objective is to classify ships using supervised learning from a database of previously labeled SAR images. It turns out that one of the main obstacles to the use of deep learning is the need to have a very large amount of annotated data which is not always available. Therefore, the objective of this study is to propose a specific hybrid architecture, CNN-LSTM (Convolutional Neural Networks - Long Short- Term Memory), allowing one to exploit frugal (few) and relatively unbalanced data sets. In order to understand the interest of this type of method, we propose to compare it to deep learning algorithms frequently described in the literature.Ce travail propose une architecture de classification issue des techniques de l'apprentissage profond et en particulier des réseaux neuronaux convolutifs et récurrents pour la classification de navires dans des images SAR. Plus particulièrement, il s'agit de classifier des navires par apprentissage supervisé à partir d'une base d'images SAR préalablement étiquetées. Il s'avère que l'un des principaux obstacles à l'utilisation de l'apprentissage profond est la nécessité d'avoir un très grand nombre de données annotées qui ne sont pas toujours disponibles. L'objectif de cette étude est donc de proposer une architecture hybride spécifique : CNN-LSTM (Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory) permettant d'exploiter des ensembles de données frugales (peu nombreuses) et relativement déséquilibrés. Afin de comprendre l'intérêt de ce type de méthode, nous proposons de la comparer à des algorithmes d'apprentissage profond fréquemment décrits dans la littérature
