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Méthode générique pour l'optimisation d'agencement géométrique et fonctionnel

Jacquenot, Guillaume 18 January 2010 (has links) (PDF)
Dans de nombreux problèmes industriels, l'agencement des différents composants joue un rôle déterminant sur les performances du système à concevoir. Ces problèmes de placement ont fait l'objet de nombreux travaux dans la littérature ; toutefois les méthodes de résolution généralement proposées sont spécifiques et ne peuvent être appliquées à différents problèmes. Ce travail propose une méthode générique pour la résolution des problèmes de placement. La méthode présentée est une hybridation d'un algorithme évolutionnaire avec une méthode de séparation. L'algorithme évolutionnaire est un algorithme génétique multi-objectif chargé d'explorer efficacement l'espace de recherche et l'algorithme de séparation a pour objectif de faire respecter les contraintes de placement du problème. Si les contraintes de placement d'une solution proposée ne sont pas respectées, l'algorithme de séparation modifie la solution de manière à la rendre réalisable. La méthode de séparation a été développée pour des cas simples comme pour des cas compliqués en 2D et 3D et permet la gestion de contraintes particulières. Différents exemples 2D sont présentés avec plusieurs analyses permettant de comprendre les mécanismes mis en jeu lors de la résolution des problèmes de placement. Les éléments de résolution des problèmes 3D de géométries complexes sont aussi présentés. Par rapport aux algorithmes ad-hoc de la littérature, notre méthode générique permet de résoudre une grande variété de problèmes avec des temps de calculs du même ordre de grandeur. Enfin, les différents avantages et possibilités de la méthode permettent de nombreux développements futurs.
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Vers un outil d’aide à la planification et à l’ordonnancement des blocs opératoires

FEI, Hongying 17 March 2006 (has links)
Résumé Dans cette thèse, nous étudions la gestion des blocs opératoires, et plus particulièrement la planification et l’ordonnancement de ces blocs. Le choix d’études de ce secteur hospitalier est lié au fait qu’il est réputé comme un lieu hautement stratégique dans un établissement hospitalier, surtout en terme de coûts. Il est dès lors utile de s’intéresser à l’optimisation de l’utilisation des ressources hospitalières. Etant donné que l’optimisation du fonctionnement des blocs opératoires est un problème vaste et complexe, nous nous focalisons sur deux sous-problèmes déjà réputés difficiles : la planification et l’ordonnancement des interventions chirurgicales. Ce sont des problèmes centrés sur la programmation opératoire et dont l’objectif est d’obtenir un programme opératoire réalisable et efficace du bloc. Les problèmes de planification sont premièrement formalisés comme des modèles mathématiques en nombres entiers et puis résolus par des procédures heuristiques et par un « Branch-and-Price » basés sur la génération de colonnes qui est utilisée pour résoudre les relaxations linéaires des modèles concernés afin de trouver les bornes inférieures. Les modèles d’ordonnancement sont traités comme des variantes de modèles de « flow shop » hybride à deux étages et résolus par des algorithmes génétiques hybrides. Finalement, nos modèles ont été testés et validés sur un cas réel. ABSTRACT This thesis presents our studies on the operating theatre management, especially on the operating theatre planning and scheduling problem in case that this surgical sector is always regarded as the kernel in a hospital in terms of the expenditure. Therefore, it’s necessary to optimize the assignment of hospital resources in the operating theatre. Since this type of problem is extremely complex, we concentrate on just two sub-problems that are also considered difficult ones by researchers: the surgical cases planning and scheduling problem, which aim to make a surgical cases programming with an objective of obtaining a realizable and efficient surgical cases operating schedule. At first the weekly planning problems of surgical cases are formulated as a mathematical integer programming, and then they are solved by heuristic procedures and Branch-and-Price one. All these procedures are based on the column generation procedure, which is used to solve the linear relaxation of each model for a lower bound. The scheduling models are treated as variants of hybrid two-stage flow shop problem and are solved by proposed hybrid genetic algorithms. Finally, our models are tested and validated in a real case.
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Gestion des stocks dans des chaînes logistiques face aux aléas des délais d'approvisionnements

Hnaien, Faicel 08 December 2008 (has links) (PDF)
La gestion des stocks est un élément très important pour les entreprises. Il faut pouvoir satisfaire les clients à moindre coût. Pour cela, il est nécessaire d'être en possession de tous es composants, pour fabriquer les produits demandés et les livrer à la date voulue. En effet, une mauvaise politique d'approvisionnement en composants conduit soit à des retards de livraison, qui engendrent des frais, soit à des stocks inutiles. Dans cette thèse, nous étudions la planification des réapprovisionnements en composants pour les systèmes de production de différentes structures. Nous travaillons avec les nomenclatures à plusieurs niveaux et nous tenons compte des aléas des délais d'approvisionnement. Nous avons choisi comme variables de décision celles qui correspondaient aux paramètres de la méthode MRP, comme le temps de cycle planifié. L'objectif pratique de notre étude étant également de fournir des techniques pour le paramétrage des logiciels MRP en présence de ce type d'aléas. Nous avons proposé des modèles et avons démontré leurs propriétés théoriques intéressantes ainsi que des approches d'optimisation nouvelles pour ce type de problème.
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Capacité d'une mémoire associative à fonction de sortie chaotique

Cherif, Mounia 12 1900 (has links) (PDF)
Un des thèmes de recherche privilégié pour les sciences cognitives et l'intelligence artificielle est l'étude des capacités d'association du cerveau humain. L'objectif est de développer des modèles de mémoires dotés de caractéristiques similaires, que ce soit en termes d'adaptabilité, d'efficacité, ou de robustesse. Plusieurs modèles de mémoires associatives ont été développés et présentés dans la littérature, parmi eux le modèle de mémoire associative bidirectionnelle BAM de Kosko (Kosko, 1988). Ce modèle utilise une règle d'apprentissage hebbienne qui le rend plausible biologiquement, mais il possède plusieurs limitations cependant. En effet, sa règle d'apprentissage impose des contraintes d'orthogonalité entre les différents motifs appris qui entraine une faible capacité de mémorisation et une faible résilience face au bruit. De plus, le modèle peut apprendre uniquement des patrons encodés en binaire et linéairement séparables. De nombreux efforts ont été, et continuent aujourd'hui à être déployés pour tenter d'améliorer le modèle de Kosko. La plupart visent l'augmentation de la capacité de stockage et l'amélioration de la performance de rappel. Quelques-uns des modèles proposés réussissent à classifier des problèmes non séparables linéairement, mais s'éloignent de l'architecture originale de Kosko ou parfois, utilisent des méthodes d'apprentissage qui s'écartent du principe de Hebb, ce qui les rend moins plausibles biologiquement. Dans le présent mémoire, nous approfondissons l'étude d'un modèle récent de BAM, proposé par Chartier et Boukadoum (2006a) et caractérisé par une fonction de sortie chaotique, une architecture asymétrique, et une règle d'apprentissage hebbienne modifiée. Plus spécifiquement, nous étudions l'impact de modifier la fonction de sortie, en lui ajoutant un paramètre d'asymétrie, sur la capacité du réseau à traiter des tâches de classification non linéairement séparables. Nous nous inspirons de la théorie des catastrophes pour le cadre théorique de notre étude. Nous expérimentons sur le modèle en vue d'améliorer sa performance de classification sans complexifier son architecture ou nous écarter de la plausibilité biologique de la règle d'apprentissage. Pour ce faire, nous utilisons et comparons plusieurs algorithmes de recherche heuristiques, dont certains inspirés de l'évolution naturelle, afin de concevoir des modèles de classification puissants, potentiellement capables de reproduire l'efficacité des processus cognitifs naturels. Les principes exposés dans ce mémoire, se sont montrés efficaces pour le modèle BAM et peuvent faire l'objet de recherches intéressantes, notamment pour l'amélioration du potentiel des modèles connexionnistes récurrents. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : mémoire associative bidirectionnelle, réseaux de neurones artificiels, classification, dynamique chaotique, catastrophe fronce.
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Algorithmes approchés pour des problèmes d'ordonnancement multicritères de type job shop flexible et job shop multiressource

Vilcot, Geoffrey 19 November 2007 (has links) (PDF)
Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration industrielle avec la société Volume Software pour le développement du module d'ordonnancement du logiciel "DirectPlanning". Dans ce travail, nous étudions le problème de job shop flexible multicritère et le problème de job shop multiressource multicritère. Notre objectif est de déterminer une approximation du front de Pareto. Nous avons proposé des algorithmes de résolution approchés et plus particulièrement des algorithmes de recherche Tabou et des algorithmes génétiques. Nous avons proposé différentes versions de nos méthodes pour les deux problèmes considérés. Des expérimentations ont été réalisées et montrent les bonnes performances de nos algorithmes, à la fois d'un point de vue qualité des résultats et d'un point de vue de la rapidité des méthodes.
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Etude du comportement mécanique de patchs composites utilisés pour le renforcement de structures métalliques aéronautiques

Mathias, Jean-Denis 30 September 2005 (has links) (PDF)
Des patchs en matériaux composites sont classiquement utilisés dans l'aéronautique pour la réparation des structures métalliques présentant des dommages de<br />type fissures, criques ou impacts. Une alternative à la réparation de ces structures consiste à les renforcer préventivement, avant que les défauts n'apparaissent. Le<br />contexte de ce travail est celui de la maintenance préventive de structures métalliques aéronautiques par renforts composites, dans le but de retarder l'apparition ou la propagation de fissures.<br />La conception des renforts nécessite l'utilisation d'outils spécialisés pour définir les caractéristiques optimales du patch : géométrie, nombre de plis unidirectionnels,<br />orientation des plis les uns par rapport aux autres, positionnement autour de la zone à soulager... Pour cela, un programme d'optimisation de patchs par algorithme<br />génétique a été écrit. Il est couplé à un logiciel de calcul par éléments finis : Ansys.<br />L'algorithme génétique mis en oeuvre a permis de déterminer des caractéristiques de patchs dont la géométrie extérieure est définie par une courbe spline fermée, ceci afin de réduire de manière optimale les contraintes mécaniques dans une zone donnée, et<br />ce pour différents types de sollicitations.<br />De nombreuses d´efaillances des assemblages collés patch/substrat sont liées à des concentrations de contraintes dans la colle dues à l'existence d'une zone de<br />transfert progressif d'effort du substrat vers le patch. Des approches unidirectionnelles du transfert d'effort sont classiquement utilisées dans la littérature. Elles ne<br />tiennent cependant pas compte d'effets bidimensionnels comme la différence des coefficients de Poisson qui peut exister entre le substrat et le composite. A partir des<br />équations d'équilibre, des modèles analytique et numérique bidimensionnels ont donc été développés. Des phénomènes de couplages bidimensionnels ont ainsi bien été mis en évidence.<br />Parallèlement, des essais de traction uniaxiale ont été réalisés sur des éprouvettes en aluminium renforcées par des patchs en carbone/époxyde. La méthode de la grille a été utilisée pour mesurer des champs cinématiques en surface du patch composite.<br />Cette méthode a permis d'étudier expérimentalement le transfert des efforts entre le substrat et le renfort suivant les deux dimensions du problème et de comparer les résultats obtenus avec les différents modèles développés au préalable.
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Planification inverse de la dose en hadronthérapie : prise en compte de la qualité du rayonnement pour une optimisation de la dose biologique

Smekens, François 02 December 2011 (has links) (PDF)
L'hadronthérapie est une modalité d'irradiation récente particulièrement attractive. Les ions, par leur profil caractéristique de dépôt de dose dans la matière et leur efficacité biologique accrue, sont des particules parfaitement adaptées pour le traitement du cancer. C'est une modalité émergente et les travaux de recherche et de développement qui en font l'objet se poursuivent de manière soutenue. Cependant, il n'existe à ce jour aucun outil permettant de quantifier pour le patient le gain clinique associé aux améliorations proposées, comme l'apport d'une gantry par exemple. Nous proposons dans ce travail de concevoir un module de planification inverse du traitement pour un but prospectif. Détachée des contraintes usuelles de précision et de temps de calcul, notre méthode d'optimisation se base sur un algorithme génétique afin d'approcher d'une solution globale vis-à-vis d'un grand nombre de paramètres balistiques (champs d'irradiation libres) et en associant les diverses régions d'intérêt dosimétrique. La stratégie d'optimisation retenue est progressivement complexifiée afin de prendre en compte de manière efficace les différents enjeux de la planification. La robustesse du plan vis-à-vis des incertitudes inhérentes au traitement, primordiale en hadronthérapie, est évaluée. Dans toutes les situations testées, il apparaît que l'inclusion dans l'optimisation de paramètres habituellement fixés manuellement permet une amélioration de la qualité de traitement. Nous proposons au terme de cette étude un outil prospectif d'optimisation au réglage simple et capable de mener des études comparées sur la pertinence de nouvelles modalités d'irradiation.
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Assistance à l'utilisateur novice dans le cadre du dessin de graphe à l'aide de méthodes d'apprentissage

Nadal, Maurin 16 December 2013 (has links) (PDF)
Cette thèse se concentre sur la problématique suivante : comment assister un utilisateur novice pour l'aider à obtenir un dessin de son graphe qui soit adapté à ses besoins ? En effet, les méthodes de dessins actuelles, très nombreuses, nécessitent une grande expertise pour obtenir un dessin de bonne qualité. Or, par manque d'expertise, les utilisateurs novices ne peuvent pour l'instant pas produire des dessins d'une telle qualité à partir de leurs données. La solution proposée consiste à mettre en place un système interactif proposant à l'utilisateur différents dessins pour un même graphe afin qu'il obtienne un résultat qui réponde correctement à ses besoins. Ce système se base sur un algorithme de force modifié utilisé par un système d'algorithme génétique hautement modulable. L'objectif de la modification apportée à l'algorithme de dessin étant de pouvoir générer plusieurs dessins intéressants pour un même graphe.
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Multifunction array for radar applications / Réseaux d'antenne multifonction par applications radar

Euzière, Jérôme 16 June 2015 (has links)
Cette thèse est consacrée à la conception et à la mise en œuvre d’un réseau d’antenne multifonction.  Basé sur le concept du Time Modulated Array (TMA), réseau modulé dans le temps et grâce à des switches cette étude montre la possibilité de réaliser un réseau multifonctions. Deux fonctions ont été étudiés, une fonction radar (fonction principale) et une fonction communication (fonction secondaire). Une des innovations apportées par ce principe est la bidirectionnalité (chaque fonction est réalisée dans une direction différente) et l’aspect simultané des fonctions exécutées. . La technique conventionnelle du TMA présente aussi des inconvénients pour être utiliser dans des applications radar.  En effet, les variations de directivité, l'angle d'ouverture ainsi qu’une grande sensibilité aux interférences font que le TMA n’est pas compatible avec des applications radar. En effet, une variation de directivité provoque une variation de puissances à l'émission donc les signaux réfléchis souffriront également de cette variation qui peut ainsi créer des erreurs de détections. Des variations de l'angle d'ouverture crée une variation de la résolution angulaire du radar dans le temps ce qui perturbe la capacité de discrimination du radar. De plus, le rejet des interférences est aussi nécessaire afin d'éviter d'être aveuglé par un brouilleur ou par les échos parasites pendant notre détection. Pour résoudre ces inconvénients une méthode spécifique appelée Adapted Radar TMA a ainsi été développée. Grâce à une méthode d'optimisation (algorithme génétique) avec des contraintes définis, avec comme variables principale la loi d’excitation des antennes, plusieurs compromis ont été proposés afin de mutualiser et maximiser les performances de chaque partie (radar et communication). Ainsi 3 méthodes de loi d'excitation des antennes (ou pondération) ont été pensés. Par le biais de ces méthodes, la directivité et l'angle d'ouverture ont été contrôlés. Le rejet des interférences est désormais possible dans une direction donné. De plus, le réseau multifonction est aussi capable de fournir une partie communication ajouté à la partie radar déjà existante. L'optimisation exploite le comportement instantané d'ARTMA. Ainsi, en utilisant la variation des lobes secondaires dus aux changements des poids dans le temps, plusieurs modulations peuvent être adressées, à savoir une modulation ASK ou QAM. Un prototype de ce réseau multifonction comportant 16 antennes a été conçu. Les résultats des mesures ont fourni de bons résultats et ont validé le concept d'une communication en utilisant une modulation d'amplitude et de phase en faisant varier les lobes secondaires dans le temps grâce à des switchs en amont des antennes. / This thesis is devoted to the design and implementation of a multifunctional antenna array. Based on the concept of Time Modulated Array (TMA), array modulated in time with switches this study shows the possibility of a multifunction array. Two functions were studied, a radar function (main function) and a communication function (secondary function). One of the innovations of this principle is the bidirectional (each function is performed in a different direction) and the simultaneous appearance of the functions performed. The conventional technique of TMA also has drawbacks to be used in radar applications. Indeed, variations of directivity, beamwidth and a sensitivity to interference make the TMA no compatible with radar applications. Indeed, a directivity variation causes variations in the power transmission therefore the reflected signals also suffer from these variations, which can thus create errors detections. Variations in the beamwidth creates a change in the angular resolution of the radar in time thereby interfering with the discrimination ability of the radar. In addition, the interference rejection is also needed to avoid being blinded by a jammer or clutter during our detection. To overcome these drawbacks a specific method called Adapted Radar TMA has been developed. Through an optimization method (genetic algorithm) with defined constraints using as main variable the excitation law of the antennas, several compromises were proposed in order to make matched and maximize the performance of each part (radar and communication). Thus methods 3 excitation law of the antennas (weighting coefficients) were thought. Through these methods, the directivity and the beamwidth have been controlled. The interference rejection is now possible in a given direction. In addition, the multifunction array is also capable of providing a communication part added to the existing part radar. Optimization operates with ARTMA instant behavior. Thus, using the variation of the sidelobes due to changes in weighting coefficients over the time, several modulations may be addressed, namely ASK or QAM. A prototype of this multifunction network with 16 antennas was designed. Measurement results have provided good results and have validated the concept of communication using an amplitude and phase modulation by varying the side lobes in time through the switches before of the antennas.
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Conception et réalisation d’un système de gestion intelligente de la consommation électrique domestique / Design and soc implementation of a low cost smart home energy management system

Nguyen, Trung Kien 11 December 2015 (has links)
NIALM (Non-Intrusive Load Monitoring) est une technologie innovante qui permet de suivre la consommation individuelle en énergie des différents appareils électriques dans un réseau électrique grâce à un seul point de mesure. Ainsi, l’installation et la maintenance du système est très simple. Cependant, le logiciel NIALM nécessite le développement d’algorithmes sophistiqués pour identifier la consommation de chaque appareil avec une bonne précision. Par conséquent, ces algorithmes complexes nécessitent une plate-forme d’exécution puissante et coûteuse. En réponse à ce problème, cette thèse propose un système NIALM innovant fonctionnant en temps réel et à faible coût. Ce système permet de dépasser certaines limites actuelles du NIALM grâce à une extraction d’informations supplémentaires sur les signatures électriques, une détection des transitions lentes et des appareils à multi-états grâce à deux nouvelles fonctions : un algorithme de détection d'événements CUSUM et une ventilation des sommes cumulées en se basant sur un algorithme génétique. La deuxième contribution importante est de proposer une méthodologie utilisant le modèle RPN (Reactive Process Network) pour développer le système NIALM dans un SoC (System on Chip) avec une accélération matérielle de type FPGA. Ce SoC permet ainsi l'exécution en parallèle dans le FPGA de processus de traitement de données avec des algorithmes complexes tout en satisfaisant les contraintes de temps. Les avantages de notre méthode sont : la capacité de développer une spécification exécutable, d’effectuer une exploration d'architecture, et d’obtenir rapidement un prototype du système NIALM à partir d’un même modèle applicatif. / In comparison to conventional smart meters, NIALM (Non-Intrusive Load Monitoring) is an innovative technology because it can monitor power usage on individual appliances in an electrical network using only one sensing node. Thus, setting up and maintaining the system is very simple because of the few of hardware elements. In contrast, the software of NIALM is often very complex and there is still the need in developing more complex algorithms to classify appliances more accurately. These complex algorithms of NIALM require to run on a powerful and expensive hardware platform. In order to overcome this problem, the first contribution of this thesis is to propose a low cost real-time innovative NIALM system to solve some limits of NIALM design by extracting more electrical signatures, detecting slow transition and multi-state appliances, and energy disaggregation in real-time. This is possible by using two new algorithms: CUSUM event detection algorithm and disaggregation based on Genetic Algorithm. Similar to complex DSP systems, a NIALM system contains both event control processes and data streaming processes. The second important contribution of this research is to propose a methodology based on RPN model (Reactive Process Network) to develop a complex NIALM system in SoC with FPGA acceleration. Such SoC allows running data streaming processes with complex algorithms and hard timing constraints in parallel in FPGA while other processes can run in processors. The advantages of our methodology are the ability to develop an executable specification to proceed to architecture exploration, and prototype the NIALM system quickly using the same application model.

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