21549 research outputs found
Sort by
Constraint-based Verification of Formation Control
Get PDFCollision-free motion planning of formation of robots is an essential property to assess for safety purpose. We propose in this paper a new formal verification method based on abstract interpretation and constraint satisfaction problems to reach this goal. We consider state of the art control algorithms for formation maneuver to generate trajectories for a group of robots. Additionally, bounded uncertainties are considered to represent potential localization and measure errors. The collision-free property is formalized using the constraint satisfaction problem framework
Méthodes numériques et conditions limites pour la simulation aux grandes échelles du couplage entre plusieurs composants d'une turbomachine
Get PDFLa simulation aux grandes échelles (LES) de plusieurs composants d'une turbomachine est un outil présentant un grand potentiel pour étudier leur couplage et leurs performances dans une configuration réelle. Malheureusement, le coût de ce type de simulations est encore largement prohibitif pour être utilisées systématiquement dans la majorité des applications industrielles. Cette thèse présente donc plusieurs méthodes numériques pour réduire leur coût tout en conservant des résultats en adéquation avec les exigences de la LES. Le calcul des termes convectifs est un point crucial pour assurer la précision et la robustesse d'une LES. Après avoir décrit les schémas numériques de convection déjà disponibles dans le code AVBP, des améliorations et des optimisations sont proposées, en particulier pour améliorer leur comportement sur maillages non réguliers, utilisés pour la plupart des simulations industrielles. Le code AVBP est déjà utilisé en bureaux d'études chez Safran pour le dimensionnement de chambres de combustion modernes et son utilisation s'étend progressivement aux étages de turbomachines. Une amélioration de l'efficacité et de la robustesse du code permet donc d'avoir un impact direct sur son application en milieu industriel. Pour se faire, une nouvelle famille de schémas utilisant le formalisme de Petrov-Galerkin est introduite pour pallier aux problèmes de sensibilité des schémas existants, tout en permettant une montée en ordre. L'utilisation des méthodes de pas de temps local est aussi une option à considérer pour réduire le coût d'une simulation couplée. Une approche utilisant ce principe est validée sur des configurations académiques avant d'être appliquée à des configurations plus complexes pour démontrer ses gains potentiels. Enfin, pour reproduire le couplage entre plusieurs composants d'une turbomachine, l'utilisation de conditions limites plus réalistes peut également être envisagée. Ces nouvelles conditions limites issues de la décomposition modale d'une base de données enregistrée à l'interface chambre/turbine sont comparées à des conditions limites classiques dans le cas d'une simulation turbine isolée
Global carbon sequestration through continental chemical weathering in a climatic change context
Get PDFThis study simulates carbon dioxide (CO2) sequestration in 300 major world river basins (about 70% of global surface area) through carbonates dissolution and silicate hydrolysis. For each river basin, the daily timescale impacts under the RCP 2.6 and RCP 8.5 climate scenarios were assessed relative to a historical baseline (1969–1999) using a cascade of models accounting for the hydrological evolution under climate change scenarios. Here we show that the global temporal evolution of the CO2 uptake presents a general increase in the annual amount of CO2 consumed from 0.247 ± 0.045 Pg C year−1 to 0.261 and 0.273 ± 0.054 Pg C year−1, respectively for RCP 2.6 and RCP 8.5. Despite showing a general increase in the global daily carbon sequestration, both climate scenarios show a decrease between June and August. Such projected changes have been mapped and evaluated against changes in hydrology, identifying hot spots and moments for the annual and seasonal periods
Improvement of the cross-entropy method in high dimension for failure probability estimation through a one-dimensional projection without gradient estimation
Get PDFRare event probability estimation is an important topic in reliability analysis. Stochastic methods, such as importance sampling, have been developed to estimate such probabilities but they often fail in high dimension. In this paper, we propose a new cross-entropy-based importance sampling algorithm to improve rare event probability estimation in high dimension. We focus on the cross-entropy method with Gaussian auxiliary distributions and we suggest to update the Gaussian covariance matrix only in a one-dimensional subspace. For that purpose, the main idea is to consider the projection in the one-dimensional subspace spanned by the sample mean vector, which gives an influential direction for the variance estimation. This approach does not require any additional simulation budget compared to the basic cross-entropy algorithm and we show on different numerical test cases that it greatly improves its performance in high dimension
Analyse intelligente des images pour la surveillance dans une agriculture de précision
Get PDFLes avancées technologiques de la vision par ordinateur et l'utilisation des systèmes d'intelligence artificielle (comme l'apprentissage automatique ou profond) ont eu un fort impact dans l'agriculture en la faisant passer à une nouvelle ère digitalisée. Il s'agit d'une agriculture numérique ou de précision dans laquelle on assiste à une forte utilisation des données, de l'informatique intelligente, des drones, et des capteurs pour produire davantage. A cet effet, cette thèse propose de nouvelles réponses aux enjeux de la surveillance des cultures menacées par des attaques fongiques. Ce qui nous a amené à donner de nouvelles contributions visant à relever les défis d’une agriculture de précision. Partant de là, nous avons effectué une étude bibliométrique sur les apports de l’apprentissage profond en agriculture. Nous avons discuté les contributions des chercheurs principalement impliqués, en vue d'apporter de nouvelles réponses aux défis de l’agriculture de précision. Cette étude a été clôturée par des recommandations essentielles dans la réalisation d’un système agricole intelligent. Il s’agit de (i) considérer la perception des acteurs humains du système; (ii) exiger la prise en compte des tests statistiques et des validations croisées des données d’entraînement lors de la comparaison des performances de plusieurs classificateurs ; (iii) analyser la performance d’un classificateur sur les données d’entraînement en faible quantité. Dans un premier temps, pour consolider cette étude, nous avons étudié la classification de la maladie mildiou au niveau de la culture du mil, une des cultures vivrières des régions d’Afrique et d’Asie. Dans ce travail, un accent a été mis sur la faible quantité de données d'entraînements supervisées, nécessaires pour former de tels classificateurs. Dans un second temps, nous avons proposé une nouvelle tâche de classification des réseaux de neurones convolutifs en augmentant les espaces de caractéristiques des données d’entraînement. Cette approche se base sur les principes de l’apprentissage multitâches dans l’élaboration d’un modèle de classification multi-labels avec la comparaison de plusieurs classificateurs. Durant des années, les recherches en apprentissage automatique étaient beaucoup plus concentrées sur la performance des modèles de prédiction plutôt que sur leur compréhension, leur interprétation et leur pouvoir de décision. Si nous comprenions ce que le modèle a appris, il est possible de garantir la qualité des résultats obtenus. Dans un troisième temps, nous avons observé les propriétés de visualisation d’un modèle profond afin d’obtenir des résultats significatifs, explicables par un utilisateur quelconque. Nous avons qualitativement analysé des cartes de visualisation des méthodes d'explicabilité lors de la localisation des insectes ravageurs des cultures. Au-delà d’une prédiction à base du calcul de probabilité, nous avons guidé le processus de la localisation d’insectes en employant la théorie de l’information mutuelle. L'apprentissage profond requiert assez souvent une grande quantité de données et une puissance de calcul pour entraîner un réseau de neurones profonds. Les résultats obtenus par nos travaux ont prouvé que, l'apprentissage par transfert, l'augmentation des données et le partage des tâches constituent des moyens efficients pour améliorer la capacité des réseaux de neurones profonds. Notons que les systèmes ont pour vocation d'interagir avec des utilisateurs humains. Ils doivent donc être en mesure d'expliquer, de justifier leur comportement et les décisions qu'ils prennent afin que ces utilisateurs puissent comprendre les actions réalisées. Les contributions de cette thèse ont dévoilé que, l'exploration des méthodes de l'explicabilité est un moyen pertinent et utile pour le déploiement des outils d'intelligence artificielle au service de l’agriculture de précision
Enhanced Dielectric Relaxation in Self-Organized Layers of Polypeptides Coupled to Platinum Nanoparticles: Temperature Dependence and Effect of Bias Voltage
Get PDFUsing alternative current impedance spectroscopy, we investigate the dynamical conductivity of hybrid nanomaterials composed of helical polypeptide layers containing platinum nanoparticles (PtNP). The electrical characteristics of the self-organized poly(γ-benzyl-l-glutamate) (PBGL) in bidimensional lamellar assembly in the presence of Pt nanoparticles are well modeled and described by a single equivalent circuit of parallel resistance and capacitance. The latter are determined using a comparison between the measured and calculated Nyquist plots, which allows extracting the characteristic relaxation time and frequency of the dipolar relaxation process. We found that the relaxation frequency in the PBLG–PtNP hybrid materials is enhanced by 4 orders of magnitudes compared to pure PBLG, which indicates a much faster dielectric relaxation in PBLG–PtNP due to dipole orientation and dipole–dipole interactions. The temperature dependence of the relaxation time is analyzed using Arrhenius plots, from which the activation energy of the relaxation process is found to be around 0.1 eV. Such a value close to the peptide vibration energy of the PBLG indicates a vibration-assisted relaxation process and a polaronic charge transport mechanism. An advantage of the PBLG–PtNP nanocomposite material is that the activation energy can be finely tuned by the PBLG degree of polymerization. Finally, an important outcome of this work is the investigation of the dielectric relaxation process in PBLG–PtNP under applied DC bias. We found that the activation energy decreases with increasing bias voltage for all degrees of polymerization of the PBLG molecule. This effect is interpreted in terms of electric field-induced alignment of the dipoles and of increased mobility of the polaronic charge carriers. The presence of piezoelectricity in the hybrid material gives the possibility to use the DC bias as a simple mean of monitoring the dynamical conductivity involving polaronic states
Transdermal Delivery of Macromolecules Using Two-in-One Nanocomposite Device for Skin Electroporation
Get PDFDelivery of hydrophilic molecules through the skin using electroporation is a promising alternative approach to intradermal injection. Recently, we developed a two-in-one electrode/reservoir material composed of carbon nanotubes and agarose hydrogel. In this work, we evaluated the potential of the device to achieve non-invasive transdermal drug delivery using skin electroporation. As it involved an electrode configuration different from the literature, critical questions were raised. First, we demonstrated the efficiency of the device to permeabilize the skin of hairless mice, as observed by propidium iodide (PI) uptake in the nuclei of the epidermis cells through macro fluorescence imaging and histology. Application of Lucifer yellow (LY) at different times after unipolar electroporation treatment demonstrated the partial reversibility of the skin permeabilization after 30 min, and as such, that barrier function properties tended to be restored. We uncovered, for the first time to our knowledge, an intrinsic asymmetry of permeation pathways generated in the stratum corneum during treatment. Electrophoresis was here the main driving force for macromolecule delivery, but it competed with passive diffusion through the generated aqueous pathways for smaller molecules. Finally, we validated 4 kDa dextran labelled with fluorescein isothiocyanate (FD4) as a model molecule to optimize the electrical parameters, needed to improve macromolecule deliver
Image Processing Systems and Algorithms for estimating Deformations of Aircraft Structures in Flight
Get PDFIf you have ever been on an aircraft and looked at the window, you may have noticed the remarkable deformations of its wings. This observation actually conveys a lot of information about the aerodynamic efforts that are applied to the aircraft. Long before the first flight of an aircraft, manufacturers are able to predict its mechanical behavior in various scenarii depending for instance on the aircraft weight, speed or angle of attack, based on accurate theoretical models. As part of the aircraft certification procedure, these models have to be validated and refined through in-flight estimation of wing deformations. However, as the quality and accuracy of the wing models increase, the methods used to obtain the actual measurements should also evolve. In this work, a new system is developed and evaluated to estimate the 3D shape of a wing in flight. To answer the new needs of dense mapping, precision, or frequency, while introducing no disturbance on the wing aerodynamic behavior, this study is focusing on the methods of non-contact 3D reconstruction. After performing a detailed study about state-ofthe-art systems in this field, a photogrammetry approach using multiple cameras installed at the aircraft windows was retained, and a full algorithmic and hardware system was developed. Similarly to most standard photogrammetry methods, the proposed approach is based on Bundle Adjustment (BA), a classical method that simultaneously estimates camera positions and surrounding 3D scene. BA is an iterative optimization algorithm that aims at minimizing a non-convex and non-linear cost function. Therefore, one cannot guarantee its convergence to a global minimum, and the choice of the initial conditions is crucial in practical applications. Consequently, the application of photogrammetry to 3D wing reconstruction in flight is a very challenging problem, due to strong installation constraints, and highly varying environment with vibrations, luminosity changes, potential reflections and shadows. To face these challenges, this work presents a new constrained BA, which uses prior knowledge resulting from wing mechanical limits beyond which the wing would break, and improves reconstruction results as demonstrated through realistic tests. In a second step, an in-depth study of error sources and reconstruction uncertainty is provided in order to guarantee the quality of the 3D estimation, as well as the possibility of having a better interpretation of reconstruction errors. To this aim, all potential sources of uncertainty are evaluated, and propagated through the proposed framework using three approaches: analytical calculation, Monte-Carlo simulation, and experimental validation on synthetic images. The different implementations and results allowed one to conclude on the advantages and disadvantages of each method. They also prove that the developed system meets the expectations of Airbus. Finally, the designed system is validated on real tests with an A350-1000 of the flight test center in Airbus. These experimentations conducted in real conditions show the pertinence of the proposed solution with respect to the observed sources of uncertainty, and provide promising results
Fabrication additive par Arc-Fil et Laser-Fil de l'alliage Ti-6AL-4V : relations procédés - microstructures - propriétés
Get PDFDepuis son émergence, l’utilisation de la fabrication additive métallique dans des domaines industriels de pointe, comme l’aéronautique ou le spatial ne cesse de croître. Les développements se sont d’abord focalisés sur les technologies à base de lit de poudre, entrainant rapidement leur adoption dans de nombreux secteurs. La maîtrise de celles à base de fil reste cependant moins avancée de nos jours. Ces travaux de thèse sont motivés par la quête d’une maîtrise de ces technologies afin de construire des pièces métalliques de grandes dimensions en alliage Ti-6Al- 4V. Il s’agit d’explorer les possibilités des procédés WAAM CMT et LMD-w. Pour cela, une approche basée sur le triptyque « procédé – métallurgie – mécanique » est suivie. Dans la première partie de l’étude, une définition du plan de fonctionnement des procédés « Cold Metal Transfer » et « Laser Metal Deposition » est effectuée. Des analyses morphologiques, métallurgiques et mécaniques poussées ont permis de connaitre les principales caractéristiques des monocordons obtenus et de les relier aux paramètres procédés d’ordre 1. La deuxième partie de l’étude s’intéresse à la juxtaposition et l’empilement de ces monocordons pour l’obtention de blocs en trois dimensions. L’impact de la stratégie de construction des massifs 3D est étudié et les caractérisations de la santé matière effectuées ont permis de valider la méthodologie développée dans le cadre de cette thèse. Les caractéristiques macro et microstructurales, et les propriétés mécaniques de ces massifs font l’objet d’une étude poussée. Ces résultats sont mis en perspectives et les deux procédés sont confrontés. Les domaines de fonctionnement de ceux-ci sont déterminés et leurs particularités énergétiques sont étudiées à l’aide d’outils de simulation
Ultrasonication-induced extraction of inner shells from double-wall carbon nanotubes characterized via in situ spectroscopy after density gradient ultracentrifugation
Get PDFEven though ultrasonication is considered to be an effective method to disperse carbon nanotubes (CNTs), its devastating effects on the nanotubes are often neglected. Here, even mild ultrasonication is found to rapidly extract the inner single-wall CNTs (SWCNTs) from the outer shells of the double-wall CNTs (DWCNTs). As-synthesized DWCNTs are gently solubilized in a surfactant solution, strictly avoiding any ultrasonication, followed by two consecutive density gradient ultracentrifugation (DGU) steps to obtain a purified colloidal solution of isolated DWCNTs. The latter is carefully selected based on in situ resonant Raman (RRS) and fluorescence (PL) spectroscopy, measured as a function of depth directly in the ultracentrifuge tube after DGU. These purified DWCNTs are ultrasonicated in successive time steps while intermittently probing the sample via RRS and PL spectroscopy. These results unravel the very fast increasing, yet saturating extraction mechanism that leads to the formation of fluorescing SWCNTs. A statistical high-resolution transmission electron microscopy study confirms the drastic increase in SWCNTs after ultrasonication, and evidences that ultrasonication forms SWCNTs from both the inner and outer shells of the DWCNTs. This study demonstrates how easily ultrasonication extracts SWCNTs from individually solubilized DWCNTs, unavoidably complicating any further spectroscopic studies on DWCNTs severely