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Low-complexity convolutional neural networks for automatic target recognition
No full textOver the decades, several algorithms have been proposed for designing automatic target recognition systems based on synthetic aperture radar imagery. Recently, with the rise of Deep Learning, there has been growing interest in developing neural network based automatic target recognition systems for synthetic aperture radar applications. However, these networks are typically complex in terms of storage and computation which inhibits their deployment in the field, where such resources are heavily constrained.
In order to reduce the cost of implementing these networks, in this thesis we develop a set of compact network architectures and train them in fixed-point. Our proposed method achieves an overall 984× reduction in terms of storage requirements and 71× reduction in terms of computational complexity compared to state-of-the-art convolutional neural networks for automatic target recognition, while maintaining a classification accuracy of >99% on the MSTAR dataset.Submission published under a 24 month embargo labeled 'U of I Access', the embargo will last until 2022-05-01The student, Hassan Dbouk, accepted the attached license on 2020-03-10 at 11:07.The student, Hassan Dbouk, submitted this Thesis for approval on 2020-03-10 at 11:18.This Thesis was approved for publication on 2020-03-11 at 11:49.DSpace SAF Submission Ingestion Package generated from Vireo submission #14893 on 2020-08-25 at 17:26:59Made available in DSpace on 2020-08-26T23:51:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Rhéologie des suspensions concentrée et migration des particules induite par un écoulement
No full textThis thesis deals with an experimental and numerical investigation of the phenomenon of shear-induced particle migration in inhomogeneous shear flows of mono-dispersed non-colloidal suspensions at neglected inertia. Variety of diffusion flux models that predict the shear-induced migration were presented. However, in this work, the Suspension Balance Model (SBM) is adopted. The latter describes the migration flux of particles as the divergence of the particle Stress tensor. According to the need for the different measurable parameters in this Model, a new experiment was developed for measuring the viscosity, the two Normal Stress Differences and the particle stress tensor of mono-dispersed non-Brownian suspensions of hard spheres flowing between rotating parallel disks over a wide range of concentrations (0.20 - 0.46). The original SBM is modified based on the new measurements. The Finite Volume Method via the OpenFOAM package is used as the technique to solve the problem numerically. Solutions are generated and results are compared to similar ones generated with the original model. Finally,the SBM model is extended into two-dimensional situations within a general Frame-Invariant structure that takes into account the local kinematics of the suspension.Lorsqu'une suspension concentrée est en écoulement, il est fréquent d'observer que la concentration en particules ne reste pas homogène mais que les particules migrent vers des régions préférentielles de l'écoulement. Globalement, il existe deux types de modèles pour décrire cette interaction entre l'écoulement et la structure qui apparaît dans la suspension. Les premiers sont assez phénoménologiques et reposent sur l'étude des collisions qui surviennent entre les particules en écoulement. Ils donnent lieu à une description de la migration en terme de diffusion des particules. Le second modèle, appelé "Suspension Balance Model" (SBM), fait appel à l'action des contraintes normales d'origine particulaire engendrées par l'écoulement. Ce modèle semble très pertinent mais son utilisation souffre du manque de données sur les contraintes normales dans les suspensions. Ce manuscrit rapporte une étude expérimentale et numérique de la rhéologie et de la migration induite par un écoulement dans des suspensions non-browniennes concentres. La partie expérimentale consiste à mesurer, en géométrie torsionnelle plan-plan, la viscosité, les deux différences de contraintes normales et le tenseur des contraintes particulaires. Les contraintes particulaires déterminées expérimentalement sont alors injectées dans le "Suspension Balance Model" qui relie le flux de particules à la divergence du tenseur des contraintes particulaires, dans le cas d'un écoulement de cisaillement simple. Les équations couplées de la conservation de la masse, des particules et du moment d'inertie sont implémentées dans OpenFOAM et résolues par la méthode des volumes finis. Les résultats numériques sont comparés à des résultats numériques et expérimentaux de la littérature. Enfin, le SBM est généralisé pour être utilisé dans tout type d'écoulement à 2 dimensions ; les cas du cisaillement d'un nuage de particules et de l'effet de la gravité dans un écoulement de Couette horizontal sont traités
Optimisation topologique des systèmes complexes thermofludiiques: Modélisation et design multi-physiques multi-échelles
No full textComplex thermofluid flows like concentrated non-colloidal suspensions and fluid flows in porous media are present in many mechanical, chemical, geological, civil, biological, industrial and process engineering applications (e.g. blood, concrete, oil and fuels, cosmetics, detergents, drilling muds, rivers, food processing, cpu coolers, heat exchangers, etc). Developing advanced numerical methods and robust, reliable and sustainable Computational Fluid Dynamics (CFD) tools is very important. These numerical tools, thanks to the High Performance Computing (HPC) resources today (I.e. affordable clusters, cloud and parallel computing) permit scientists to deeply analyze different complex multiscale multiphysics phenomena. They allow deep analysis, understanding and knowledge of the different phenomena (multiphase fluid flow dynamics, heat and mass transfer) while reducing both time and money costs compared to mounting of expensive experimental setups. Topology Optimization of complex thermofluid flows and systems allow designing unpredictable artificially intelligent optimal components at different scales such as optimal heat exchangers, static and dynamic mixers, coolers, separators, heaters, air pollution filters, biogaz separators, etc. Topology optimization is known to produce optimal designs of complex geometries where the fabrication is not a big issue today ! This is thanks to the technology of additive manufacturing or 3D printing. The optimal component design produced by topology optimization can ensure different important features based on the user’s desired options such as: a maximum energy efficiency, a minimum weight, a maximum rigidity and a minimum pressure drop, all for predefined objective functions and at different industrial constraints. My research, development and innovation activities and scientific contributions during the last decade have been developing in this context. They are grouped into three major research axes or themes: Axis no.1 - Complex-fluid flows of non-colloidal suspensions, Axis no.2 - Topology optimization and design of complex thermofluid flow systems, and Axis no.3 - Multi-component fluid flows in adsorbent porous media. These three research axes have been contributing importantly to the scientific reputation of all my host research units during the last decade. They constitute a solid academic database and a huge potential for future scientific reputation. This is due to multiple undergoing scientific collaborations with different national and international universities, institutions and industrial partners. My research activities have been always developed trying to propose future solutions strategies in attempts to overcome some of the coming socioeconomic and industrial challenges (i.e. optimization and design of innovative components and materials, pollution reduction, energy savings and energy efficient new technologies).Les écoulements thermofluidiques complexes, tels que les suspensions concentrées des particules non-colloïdales, et les fluides dans des milieux poreux, sont présents dans de nombreuses applications en génie mécanique, chimique, géologique, civile, biologique, industrielle et de procédés (e.g. sang, béton, huiles et combustibles, cosmétiques, détergents, boues, rivières, aliments, refroidisseurs de processeurs, échangeurs de chaleur, etc). Développer des methodes numériques avancées et des outils de CFD (Computational Fluid Dynamics) robustes, fiables et durables est très important. Aujourd’hui, grâce aux ressources HPC (High Performance Computing) et les grands centres de calculs abordables, les clouds et calculs parallèles, ces outils numériques permettent aux scientifiques d’analyser en profondeur différents phénomènes complexes multi-échelles multi-physiques. Ils permettent une analyse approfondie, la compréhension et la connaissance des différents phénomènes (dynamique des fluides multiphasiques, transfert de chaleur et de masse) tout en réduisant les coûts en temps et en argent par rapport à des montages expérimentaux coûteux. L’optimisation Topologique des systèmes thermofluidiques complexes permet de concevoir des composants optimaux imprévisibles intelligents artificiellement à différentes échelles, tels que des échangeurs de chaleur optimaux, des mélangeurs statiques et dynamiques, des refroidisseurs, des séparateurs, des réservoirs de stockage de la chaleur, des ballons d’eau chaude sanitaires, des filtres de pollution atmosphérique, des séparateurs de biogaz, etc. L’optimisation topologique est bien connue pour produire des conceptions ou designs optimales de géométries complexes où la fabrication n’est plus un gros problème aujourd’hui grâce à la technologie de fabrication additive ou l’impression 3D. La conception optimale des composants produite par l’optimisation topologique peut assurer différentes caractéristiques importantes en fonction des options souhaitées par l’utilisateur, telles que: une efficacité énergétique maximale, un poids minimal, une rigidité maximale et une perte de charge minimale, tout pour des fonctions objectives prédéfinies et pour des différentes contraintes industrielles. Mes activités de recherche, de développement et d’innovation et mes contributions scientifiques au cours de la dernière décennie se sont développées dans ce contexte. Ils sont regroupés en trois grands axes ou thèmes de recherche: Axe n.1 – Écoulement complexe de suspensions non-colloïdales, Axe n.2 – Optimisation topologique et conception optimale de systèmes complexes thermofluidiques et Axe n.3 – Écoulement aux composants multiples dans des milieux poreux adsorbants. Ces trois axes de recherche ont largement contribué à la réputation scientifique de toutes mes unités de recherche hôtes au cours de la dernière décennie. Ils constituent une base de données universitaire solide et un énorme potentiel pour une réputation scientifique au future. Cela est dû à de multiples collaborations scientifiques en cours avec différentes universités, institutions et partenaires industriels, nationaux et internationaux. Mes activités de recherche ont toujours été développées en essayant de proposer des stratégies de solutions futures pour tenter de surmonter certains défis socio-économiques et industriels (optimisation et conception de composants et matériaux innovants, réduction de la pollution, nouvelles technologies avec une basse consommation ou maximum efficacité énergétique)
Optimisation topologique des systèmes complexes thermofludiiques: Modélisation et design multi-physiques multi-échelles
No full textComplex thermofluid flows like concentrated non-colloidal suspensions and fluid flows in porous media are present in many mechanical, chemical, geological, civil, biological, industrial and process engineering applications (e.g. blood, concrete, oil and fuels, cosmetics, detergents, drilling muds, rivers, food processing, cpu coolers, heat exchangers, etc). Developing advanced numerical methods and robust, reliable and sustainable Computational Fluid Dynamics (CFD) tools is very important. These numerical tools, thanks to the High Performance Computing (HPC) resources today (I.e. affordable clusters, cloud and parallel computing) permit scientists to deeply analyze different complex multiscale multiphysics phenomena. They allow deep analysis, understanding and knowledge of the different phenomena (multiphase fluid flow dynamics, heat and mass transfer) while reducing both time and money costs compared to mounting of expensive experimental setups. Topology Optimization of complex thermofluid flows and systems allow designing unpredictable artificially intelligent optimal components at different scales such as optimal heat exchangers, static and dynamic mixers, coolers, separators, heaters, air pollution filters, biogaz separators, etc. Topology optimization is known to produce optimal designs of complex geometries where the fabrication is not a big issue today ! This is thanks to the technology of additive manufacturing or 3D printing. The optimal component design produced by topology optimization can ensure different important features based on the user’s desired options such as: a maximum energy efficiency, a minimum weight, a maximum rigidity and a minimum pressure drop, all for predefined objective functions and at different industrial constraints. My research, development and innovation activities and scientific contributions during the last decade have been developing in this context. They are grouped into three major research axes or themes: Axis no.1 - Complex-fluid flows of non-colloidal suspensions, Axis no.2 - Topology optimization and design of complex thermofluid flow systems, and Axis no.3 - Multi-component fluid flows in adsorbent porous media. These three research axes have been contributing importantly to the scientific reputation of all my host research units during the last decade. They constitute a solid academic database and a huge potential for future scientific reputation. This is due to multiple undergoing scientific collaborations with different national and international universities, institutions and industrial partners. My research activities have been always developed trying to propose future solutions strategies in attempts to overcome some of the coming socioeconomic and industrial challenges (i.e. optimization and design of innovative components and materials, pollution reduction, energy savings and energy efficient new technologies).Les écoulements thermofluidiques complexes, tels que les suspensions concentrées des particules non-colloïdales, et les fluides dans des milieux poreux, sont présents dans de nombreuses applications en génie mécanique, chimique, géologique, civile, biologique, industrielle et de procédés (e.g. sang, béton, huiles et combustibles, cosmétiques, détergents, boues, rivières, aliments, refroidisseurs de processeurs, échangeurs de chaleur, etc). Développer des methodes numériques avancées et des outils de CFD (Computational Fluid Dynamics) robustes, fiables et durables est très important. Aujourd’hui, grâce aux ressources HPC (High Performance Computing) et les grands centres de calculs abordables, les clouds et calculs parallèles, ces outils numériques permettent aux scientifiques d’analyser en profondeur différents phénomènes complexes multi-échelles multi-physiques. Ils permettent une analyse approfondie, la compréhension et la connaissance des différents phénomènes (dynamique des fluides multiphasiques, transfert de chaleur et de masse) tout en réduisant les coûts en temps et en argent par rapport à des montages expérimentaux coûteux. L’optimisation Topologique des systèmes thermofluidiques complexes permet de concevoir des composants optimaux imprévisibles intelligents artificiellement à différentes échelles, tels que des échangeurs de chaleur optimaux, des mélangeurs statiques et dynamiques, des refroidisseurs, des séparateurs, des réservoirs de stockage de la chaleur, des ballons d’eau chaude sanitaires, des filtres de pollution atmosphérique, des séparateurs de biogaz, etc. L’optimisation topologique est bien connue pour produire des conceptions ou designs optimales de géométries complexes où la fabrication n’est plus un gros problème aujourd’hui grâce à la technologie de fabrication additive ou l’impression 3D. La conception optimale des composants produite par l’optimisation topologique peut assurer différentes caractéristiques importantes en fonction des options souhaitées par l’utilisateur, telles que: une efficacité énergétique maximale, un poids minimal, une rigidité maximale et une perte de charge minimale, tout pour des fonctions objectives prédéfinies et pour des différentes contraintes industrielles. Mes activités de recherche, de développement et d’innovation et mes contributions scientifiques au cours de la dernière décennie se sont développées dans ce contexte. Ils sont regroupés en trois grands axes ou thèmes de recherche: Axe n.1 – Écoulement complexe de suspensions non-colloïdales, Axe n.2 – Optimisation topologique et conception optimale de systèmes complexes thermofluidiques et Axe n.3 – Écoulement aux composants multiples dans des milieux poreux adsorbants. Ces trois axes de recherche ont largement contribué à la réputation scientifique de toutes mes unités de recherche hôtes au cours de la dernière décennie. Ils constituent une base de données universitaire solide et un énorme potentiel pour une réputation scientifique au future. Cela est dû à de multiples collaborations scientifiques en cours avec différentes universités, institutions et partenaires industriels, nationaux et internationaux. Mes activités de recherche ont toujours été développées en essayant de proposer des stratégies de solutions futures pour tenter de surmonter certains défis socio-économiques et industriels (optimisation et conception de composants et matériaux innovants, réduction de la pollution, nouvelles technologies avec une basse consommation ou maximum efficacité énergétique)
Shear-induced Particle Migration: Predictions from Experimental Evaluation of the Particle Stress Tensor
No full textInternational audienceThis paper addresses the modeling of the phenomenon of particle migration in the flow of monodispersed non-colloidal suspensions at neglected inertia using the Suspension Balance Model (SBM). The SBM describes the migration flux of particles as the divergence of the particle stress tensor. It is selected in this work because of its parameters that can be measured experimentally and its capability to quantify well the shear-induced migration phenomenon. A recent experiment [Dbouk et al. 2012] reported measurements of the different parameters in the SBM, which are used in this work to study their effects on the prediction of the particle migration phenomenon. For that purpose, a two-dimensional solver capable of solving the set of conservation equations of the SBM using the finite volume method is developed within the "OpenFOAM®" CFD toolbox. The code is validated by simulating the suspension flows in a channel of rectangular cross-section, and in a wide gap Couette cell. Solutions are generated using the newly measured SBM parameters, and results are compared to similar ones obtained using the old SBM parameters. It is found that the new measured parameters have no significant influence on prediction of particle migration as compared to those proposed in the literature. Finally, the SBM is extended to general two-dimensional flows through a frame-invariant formulation that takes into account the local kinematics of the suspension including buoyancy effects. The frame-invariant model is applied to the resuspension and mixing of a monodispersed suspension in a horizontal Couette cell. The predicted results are found to be in good agreement with experimental measurements
The Role of Computational Science in Wind and Solar Energy: A Critical Review
No full textThis paper concerns technology challenges for the wind and solar sectors and the role of computational science in addressing the above. Wind energy challenges include understanding the atmospheric flow physics, complex wakes and their interaction with wind turbines, aeroelastic effects and the associated impact on materials, and optimisation of wind farms. Concentrated solar power technologies require an optimal configuration of solar dish technology and porous absorber in the volumetric solar receiver for efficiency and durability and to minimise the convective heat losses in the receiver. Computational fluid dynamics and heat transfer have advanced in terms of numerical methods and physics-based models and their implementation in high-performance computing facilities. Despite this progress, computational science requires further advancement to address the technological challenges of designing complex systems accurately and efficiently, as well as forecasting the system’s performance. Machine Learning models and optimisation techniques can maximise the performance of simulations and quantify uncertainties in the wind and solar energy technologies. However, in a similar vein, these methods require further development to reduce their computational uncertainties. The need to address the global energy challenges requires further investment in developing and validating computational science methods and physics-based models for accurate and numerically efficient predictions at different scales
Natural Ventilation and Aerosol Particles Dispersion Indoors
No full textInternational audienceAerosol pollutant particles indoors significantly affect public health. The conventional wisdom is that natural ventilation will alleviate the dispersion of airborne or aerosol particles. However, we show that the problem is far more complex and that natural ventilation should be applied under specific conditions to be effective. We performed several simulations of a simplified (and easily reproducible) room with a window opening and aerosol particles stratified layers. Opening a window can scatter particles present in stratified layers indoors and potentially contribute to the degradation of indoor air quality for a significant period of time. Moreover, we show that thermal instabilities arising from the temperature gradients due to temperature differences between the indoor and outdoor environment spread the particles randomly indoors, adversely affecting air quality and architectural design. Recommendations for more efficient natural ventilation minimizing aerosol pollutant particles dispersed indoors are provided
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