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Commandes non linéaires robustes mono et multidimensionnelles de dispositifs électropneumatiques synthèses et applications /

Smaoui, Mohamed Thomasset, Daniel Brun, Xavier. January 2005 (has links)
Thèse doctorat : Automatique Industrielle : Villeurbanne, INSA : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 171-185.
2

Commande robuste de bioprocédés opérés en mode fed-batch. Application industrielle à des cultures de Saccharomyces cerevisiae

Renard, Frédéric 22 May 2006 (has links)
Voir fichier joint
3

Robustesse de la simulation numérique du soudage TIG de structures 3D en acier 316L

El-Ahmar, Walid Jullien, Jean-François. January 2008 (has links)
Thèse doctorat : Génie Mécanique. Génie Civil : Villeurbanne, INSA : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 184-192.
4

Contribution à la commande robuste des systèmes électromécaniques par la méthode du modèle de comportement application à la commande des systèmes multimachines /

Vulturescu, Bogdan. Hautier, Jean-Paul. Ionescu Florin January 2002 (has links) (PDF)
Thèse de doctorat : Génie électrique : Lille 1 : 2002. Thèse de doctorat : Génie électrique : Université Politehnica de Bucarest : 2002. / Thèse soutenue en cotutelle. N° d'ordre (Lille) : 3107. Résumé en français, roumain et anglais. Bibliogr. p. 89-93.
5

Les bond graphs pour la modélisation des systèmes linéaires incertains

Kam, Casimir Sié. Dauphin-Tanguy, Geneviève. January 2001 (has links) (PDF)
Thèse de doctorat : Productique automatique et informatique industrielle : Lille 1 : 2001. Thèse de doctorat : Productique automatique et informatique industrielle : Ecole centrale de Lille : 2001. / N° d'ordre (Lille) : 3065. Résumé en français et en anglais. Bibliogr. p. 169-174.
6

Contribution au test de logiciels orientés-objet

Le Traon, Yves January 2004 (has links)
Habilitation à diriger des recherches : Informatique : Rennes 1 : 2004. / Bibliogr. p. 177-187.
7

Modélisation, identification et commande du satellite de laboratoire LABSAT

Trégouet, Jean-François January 2009 (has links)
Que ce soit pour des satellites en orbite autour de la terre ou des sondes spatiales explorant le système solaire, l'évolution des technologies de propulsion et de communication amène à une catégorie de véhicules spatiaux dont les appendices (panneaux solaires, antennes...) sont de plus en plus grands et flexibles. Responsable de vibrations structurales, cette flexibilité requiert des lois de commande d'attitude particulières. De plus, elle accroît considérablement la difficulté de modélisation et d'évaluation des paramètres physiques. Ce sujet de recherche s'inscrit dans le projet LABSAT, un satellite de laboratoire conçu à l'Université de Sherbrooke, dont les panneaux solaires sont flexibles et orientables. Par conséquent, ils sont responsables de variations significatives de la dynamique de rotation du satellite. L'analyse de la problématique a mis en évidence trois objectifs principaux: (1) réalisation d'un simulateur haute-fidélité non linéaire de la dynamique d'attitude sur lequel s'appuie (2) le développement d'un modèle linéaire variant en fonction de l'angle [delta] des panneaux solaires servant de support à (3) la conception d'une loi de commande robuste atténuant les vibrations structurales et s'adaptant à l'angle [delta]. Parallèlement à l'accomplissement de ces étapes, ce projet a donné lieu à plusieurs contributions dont les plus importantes sont: (1) la généralisation de l'approche pseudoflexible en considérant n éléments rigides pour la modélisation de panneaux flexibles, (2) la conception d'une démarche d'identification originale, applicable pour des modèles à paramètres variables marginalement stable et (3) une première application de la ([mu]-Mu)-itération auto-séquencée pour la commande d'attitude de satellite flexible. L'enchaînement séquentiel des différentes étapes rend la démarche globale particulièrement difficile et explique l'attention particulière dont elle fait l'objet. Après une étude critique de l'état de l'art, la première partie de ce mémoire analyse en profondeur la théorie des méthodes retenues et documente le développement d'outils théoriques et/ou pratiques comblant les lacunes subsistantes. Dans une seconde partie, l'application de la solution technique au cas simple d'un satellite rigide à paramètre variable permet de valider la démarche avant de la mettre en oeuvre pour LABSAT.
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Robustness of multimodal 3D object detection using deep learning approach for autonomous vehicles / Robustness of multimodal 3D object detection using deep learning approach fo autonomous vehicles

Ramezani, Pooya January 2021 (has links)
Dans cette thèse, nous étudions la robustesse d’un modèle multimodal de détection d’objets en 3D dans le contexte de véhicules autonomes. Les véhicules autonomes doivent détecter et localiser avec précision les piétons et les autres véhicules dans leur environnement 3D afin de conduire sur les routes en toute sécurité. La robustesse est l’un des aspects les plus importants d’un algorithme dans le problème de la perception 3D pour véhicules autonomes. C’est pourquoi, dans cette thèse, nous avons proposé une méthode pour évaluer la robustesse d’un modèle de détecteur d’objets en 3D. À cette fin, nous avons formé un détecteur d’objets 3D multimodal représentatif sur trois ensembles de données différents et nous avons effectué des tests sur des ensembles de données qui ont été construits avec précision pour démontrer la robustesse du modèle formé dans diverses conditions météorologiques et de luminosité. Notre méthode utilise deux approches différentes pour construire les ensembles de données proposés afin d’évaluer la robustesse. Dans une approche, nous avons utilisé des images artificiellement corrompues et dans l’autre, nous avons utilisé les images réelles dans des conditions météorologiques et de luminosité extrêmes. Afin de détecter des objets tels que des voitures et des piétons dans les scènes de circulation, le modèle multimodal s’appuie sur des images et des nuages de points 3D. Les approches multimodales pour la détection d’objets en 3D exploitent différents capteurs tels que des caméras et des détecteurs de distance pour détecter les objets d’intérêt dans l’environnement. Nous avons exploité trois ensembles de données bien connus dans le domaine de la conduite autonome, à savoir KITTI, nuScenes et Waymo. Nous avons mené des expériences approfondies pour étudier la méthode proposée afin d’évaluer la robustesse du modèle et nous avons fourni des résultats quantitatifs et qualitatifs. Nous avons observé que la méthode que nous proposons peut mesurer efficacement la robustesse du modèle. / In this thesis, we study the robustness of a multimodal 3D object detection model in the context of autonomous vehicles. Self-driving cars need to accurately detect and localize pedestrians and other vehicles in their 3D surrounding environment to drive on the roads safely. Robustness is one of the most critical aspects of an algorithm in the self-driving car 3D perception problem. Therefore, in this work, we proposed a method to evaluate a 3D object detector’s robustness. To this end, we have trained a representative multimodal 3D object detector on three different datasets. Afterward, we evaluated the trained model on datasets that we have proposed and made to assess the robustness of the trained models in diverse weather and lighting conditions. Our method uses two different approaches for building the proposed datasets for evaluating the robustness. In one approach, we used artificially corrupted images, and in the other one, we used the real images captured in diverse weather and lighting conditions. To detect objects such as cars and pedestrians in the traffic scenes, the multimodal model relies on images and 3D point clouds. Multimodal approaches for 3D object detection exploit different sensors such as camera and range detectors for detecting the objects of interest in the surrounding environment. We leveraged three well-known datasets in the domain of autonomous driving consist of KITTI, nuScenes, and Waymo. We conducted extensive experiments to investigate the proposed method for evaluating the model’s robustness and provided quantitative and qualitative results. We observed that our proposed method can measure the robustness of the model effectively.
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Sur la stabilité robuste de systèmes linéaires: une approche par des fonctions dépendantes de paramètres

Leite, Valter Jùnior De Souza 23 August 2005 (has links) (PDF)
Ce travail concerne l'application des fonctions de Lyapunov et Lyapunov-Krasovskii dépendantes de paramètres à quelques problèmes sélectionnés dans le contexte de la commande robuste, à savoir : la D-stabilité robuste de polytopes de matrices, la D-stabilité robuste de polytopes de polynômes de matrices, la stabilité robuste de systèmes neutres avec des retards variables dans le temps et la commande robuste H de systèmes à temps discret et à états retardés. On utilise la représentation pour les incertitudes des systèmes étudiés. On obtient des formulations convexes, sous la forme d'inégalités matricielles linéaires, suffisantes pour la solution des problèmes sélectionnés. Ces conditions peuvent être résolues numériquement de manière efficace grâce à l'utilisation d'algorithmes spécialisés basés sur la méthode des points intérieurs. Les résultats obtenus sont moins conservatifs que ceux trouvés dans la littérature, basés, en général, sur la stabilité quadratique, c'est-à-dire, considérant des matrices des fonctionnelles fixes et indépendantes de l'incertitude.
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Théorie de Lyapunov, commande robuste et optimisation

Arzelier, Denis 30 June 2004 (has links) (PDF)
Les récents développements en programmation semi-définie positive et en optimisation globale ont montré que les échanges entre les communautés de la théorie de la commande et de l'optimisation sont souvent à l'origine d'avancées significatives dans l'une ou l'autre des communautés. Originellement défini en théorie de la commande robuste, le formalisme lié aux inégalités matricielles linéaires a rapidement permis de développer le champ original de recherche en théorie de l'optimisation connu sous le terme de programmation semi-définie positive. En retour, les nombreux progrès théoriques (théorie de la dualité, méthodes de barrière...) et numériques (méthodes de points intérieurs, optimisation non différentiable...) ont fourni un support rigoureux à la majeure partie des développements algorithmiques produit en théorie de la commande robuste. Pour tous les formalismes actuellement utilisés en analyse et synthèse robustes allant de la théorie du mu (analyse et synthèse) au cadre de travail défini par les contraintes intégrales quadratiques, en passant par la théorie de la séparation des graphes, il est nécessaire de disposer d'une théorie de l'optimisation adéquate ainsi que des outils numériques efficaces associés. Au delà des liens habituels unissant les deux communautés, il nous a semblé qu'une relation plus subtile les liait. Outre le fait que les notions de performance et de robustesse conduisent naturellement à celle d'optimisation, les recherches entreprises et les résultats obtenus en théorie de la commande montrent souvent une parenté étroite avec le corpus issu de la théorie de l'optimisation. Une formalisation possible de ce lien organique entre les deux champs scientifiques est constituée par la théorie de Lyapunov. Nous nous attachons donc à illustrer les différents aspects que peut recouvrir la relation entre optimisation et théorie de la commande robuste. L'accent est particulièrement placé sur la théorie de Lyapunov, même si celle-ci n'en épuise pas t outes les facettes. Ainsi, après avoir présenté le contexte général de l'analyse et de la synthèse robustes et les problèmes d'optimisation particuliers qui leur sont liés, nous montrons comment de nombreux résultats obtenus dans le cadre de la théorie de Lyapunov peuvent être interprétés en terme de relaxations.

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