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Contribution to renewable systems grid connected : control, stability analysis and reliability / Contribution aux systèmes renouvelables connectés en réseau : contrôle, analyse de la stabilité et fiabilitéForrisi, Ivano 02 December 2016 (has links)
Cette thèse a pour but l'analyse d'un système photovoltaïque connecté au réseau électrique en prenant en compte le contrôle, l'étude de la stabilité et la fiabilité. Un onduleur de type 2-Niveau a été comparé avec un onduleur multi-niveaux appelé Neutral Point Clamped. Les avantages et désavantage de chaque topologie ont été analysé en considérant l'efficacité énergétique, l'optimisation de l'injection de l'énergie sur le réseau électrique et la fiabilité du système. Pour le contrôle du courant de sortie de l'onduleur, ont été proposées deux solutions : un contrôle basé sur la théorie de la platitude et un contrôle par passivité. Ces deux différents contrôles sont comparés par rapport à la robustesse, la complexité et le nombre de capteurs utilisés. Il a été montré que les deux contrôles sont capables de gérer la problématique de la résonance du filtre LCL. Pour augmenter l'efficacité de l'algorithme MPPT dans une configuration Distributed-MPPT avec la connexion en série des deux sorties des convertisseurs boost, une nouvelle technique a été proposé pour l'équilibrage des tension d'entrée d'un onduleur NPC. En utilisant un outil appelé TPtool, un étude de la stabilité large signal par "Higher-Order-Singular-Value-Decomposition" a été présenté et comparé avec une méthode basée sur les modèles Takagi-Sugeno pour des systèmes non-linéaires. Finalement, l'onduleur 2-Niveaux est comparé avec deux multi-niveaux différents (NPP et NPC) en termes de disponibilité, en prenant en compte les niveaux de redondance des convertisseurs. Pour analyser la disponibilité, a été considérée la théorie des chaines de Markov et pour l'implémentation, le logiciel GRIF a été utilisé / The aim of this PhD thesis is to analyze a PV-grid connected system in terms of control, stability and reliability. A comparison between a classical 2-Level inverter and a multilevel NPC is presented. The advantages and weakness of both the converters are analyzed with respect to the power efficiency, optimization of the energy injection to the grid and reliability of the system. In order to control the inverter output current, two different solutions are proposed: flatness-based control and passivity-based control. These controls are compared in terms of robustness, complexity and number of sensors used. It is shown that both the controls may manage the resonance problems due to a LCL filter. For increasing the efficiency of the MPPT in a configuration Distributed-MPPT with connections in series of the boost converters outputs, a novel technique for the dc voltages balancing of a NPC inverter is proposed. A large stability analysis using "Higher-Order-Singular-Value-Decomposition" is presented and compared with Takagi-Sugeno approach for nonlinear systems. Finally, 2-Level inverter is compared with two multilevel inverters (NPC and NPP) in terms of availability, considering the redundancy levels of the converters. To analyze the systems availability, the Markov chains theory is considered and it is implemented on GRIF
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Hierarchische TensordarstellungKühn, Stefan 12 November 2012 (has links) (PDF)
In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Tensorformat vorgestellt und eingehend analysiert. Das hierarchische Format verwendet einen binären Baum, um den Tensorraum der Ordnung d mit einer geschachtelten Unterraumstruktur zu versehen. Der Speicheraufwand für diese Darstellung ist von der Größenordnung O(dnr + dr^3), wobei n den Speicheraufwand in den Ansatzräumen kennzeichnet und r ein Rangparameter ist, der durch die Dimensionen der geschachtelten Unterräume bestimmt wird. Das hierarchische Format umfasst verschiedene Standardformate zur Tensordarstellung wie das
kanonische oder r-Term-Format und die Unterraum-/Tucker-Darstellung.
Die in dieser Arbeit entwickelte zugehörige Arithmetik inklusive mehrerer Approximationsmethoden basiert auf stabilen Methoden der Linearen Algebra, insbesondere die Singulärwertzerlegung und die QR-Zerlegung sind von zentraler Bedeutung. Die rechnerische Komplexität ist hierbei O(dnr^2+dr^4). Die lineare Abhängigkeit von der Ordnung d des Tensorraumes ist hervorzuheben. Für die verschiedenen Approximationsmethoden, deren Effizienz und Effektivität für die Anwendbarkeit des neuen Formates entscheidend sind, werden qualitative und quantitative Fehlerabschätzungen gezeigt. Umfassende numerische Experimente mit einem Fokus auf den Approximationsmethoden bestätigen zum einen die theoretischen Resultate und belegen die Stärken der neuen Tensordarstellung, zeigen aber zum anderen auch weitere, eher überraschende positive Eigenschaften der mit FastHOSVD bezeichneten schnellsten Kürzungsmethode. / In this dissertation we present and a new format for the representation of tensors and analyse its properties. The hierarchical format uses a binary tree in order to define a hierarchical structure of nested subspaces in the tensor space of order d. The strorage requirements are O(dnr+dr^3) where n is determined by the storage requirements in the ansatz spaces and r is a rank parameter determined by the dimensions of the nested subspaces. The hierarchichal representation contains the standard representation like canonical or r-term representation and subspace or Tucker representation. The arithmetical operations that have been developed in this work, including several approximation methods, are based on stable Linear Alebra methods, especially the singular value decomposition (SVD) and the QR decomposition are of importance. The computational complexity is O(dnr^2+dr^4). The linear dependence from the order d of the tensor space is important. The approximation methods are one of the key ingredients for the applicability of the new format and we present qualitative and quantitative error estimates. Numerical experiments approve the theoretical results and show some additional, but unexpected positive aspects of the fastest method called FastHOSVD.
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Hierarchische TensordarstellungKühn, Stefan 07 November 2012 (has links)
In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Tensorformat vorgestellt und eingehend analysiert. Das hierarchische Format verwendet einen binären Baum, um den Tensorraum der Ordnung d mit einer geschachtelten Unterraumstruktur zu versehen. Der Speicheraufwand für diese Darstellung ist von der Größenordnung O(dnr + dr^3), wobei n den Speicheraufwand in den Ansatzräumen kennzeichnet und r ein Rangparameter ist, der durch die Dimensionen der geschachtelten Unterräume bestimmt wird. Das hierarchische Format umfasst verschiedene Standardformate zur Tensordarstellung wie das
kanonische oder r-Term-Format und die Unterraum-/Tucker-Darstellung.
Die in dieser Arbeit entwickelte zugehörige Arithmetik inklusive mehrerer Approximationsmethoden basiert auf stabilen Methoden der Linearen Algebra, insbesondere die Singulärwertzerlegung und die QR-Zerlegung sind von zentraler Bedeutung. Die rechnerische Komplexität ist hierbei O(dnr^2+dr^4). Die lineare Abhängigkeit von der Ordnung d des Tensorraumes ist hervorzuheben. Für die verschiedenen Approximationsmethoden, deren Effizienz und Effektivität für die Anwendbarkeit des neuen Formates entscheidend sind, werden qualitative und quantitative Fehlerabschätzungen gezeigt. Umfassende numerische Experimente mit einem Fokus auf den Approximationsmethoden bestätigen zum einen die theoretischen Resultate und belegen die Stärken der neuen Tensordarstellung, zeigen aber zum anderen auch weitere, eher überraschende positive Eigenschaften der mit FastHOSVD bezeichneten schnellsten Kürzungsmethode. / In this dissertation we present and a new format for the representation of tensors and analyse its properties. The hierarchical format uses a binary tree in order to define a hierarchical structure of nested subspaces in the tensor space of order d. The strorage requirements are O(dnr+dr^3) where n is determined by the storage requirements in the ansatz spaces and r is a rank parameter determined by the dimensions of the nested subspaces. The hierarchichal representation contains the standard representation like canonical or r-term representation and subspace or Tucker representation. The arithmetical operations that have been developed in this work, including several approximation methods, are based on stable Linear Alebra methods, especially the singular value decomposition (SVD) and the QR decomposition are of importance. The computational complexity is O(dnr^2+dr^4). The linear dependence from the order d of the tensor space is important. The approximation methods are one of the key ingredients for the applicability of the new format and we present qualitative and quantitative error estimates. Numerical experiments approve the theoretical results and show some additional, but unexpected positive aspects of the fastest method called FastHOSVD.
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Matrix and tensor decomposition methods as tools to understanding sequence-structure relationships in sequence alignmentsMuralidhara, Chaitanya 07 February 2011 (has links)
We describe the use of a tensor mode-1 higher-order singular value decomposition (HOSVD) in the analyses of alignments of 16S and 23S ribosomal RNA (rRNA) sequences, each encoded in a cuboid of frequencies of nucleotides across positions and organisms. This mode-1 HOSVD separates the data cuboids into combinations of patterns of nucleotide frequency variation across the positions and organisms, i.e., "eigenorganisms"' and corresponding nucleotide-specific segments of "eigenpositions," respectively, independent of a-priori knowledge of the taxonomic groups and their relationships, or the rRNA structures. We show that this mode-1 HOSVD provides a mathematical framework for modeling the sequence alignments where the mathematical variables, i.e., the significant eigenpositions and eigenorganisms, are consistent with current biological understanding of the 16S and 23S rRNAs. First, the significant eigenpositions identify multiple relations of similarity and dissimilarity among the taxonomic groups, some known and some previously unknown. Second, the corresponding eigenorganisms identify positions of nucleotides exclusively conserved within the corresponding taxonomic groups, but not among them, that map out entire substructures inserted or deleted within one taxonomic group relative to another. These positions are also enriched in adenosines that are unpaired in the rRNA secondary structure, the majority of which participate in tertiary structure interactions, and some also map to the same substructures. This demonstrates that an organism's evolutionary pathway is correlated and possibly also causally coordinated with insertions or deletions of entire rRNA substructures and unpaired adenosines, i.e., structural motifs which are involved in rRNA folding and function. Third, this mode-1 HOSVD reveals two previously unknown subgenic relationships of convergence and divergence between the Archaea and Microsporidia, that might correspond to two evolutionary pathways, in both the 16S and 23S rRNA alignments. This demonstrates that even on the level of a single rRNA molecule, an organism's evolutionary pathway is composed of different types of changes in structure in reaction to multiple concurrent evolutionary forces. / text
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Caractérisation de vortex intraventriculaires par échographie Doppler ultrarapideFaurie, Julia 07 1900 (has links)
Les maladies cardiaques sont une cause majeure de mortalité dans le monde (la première
cause en Amérique du nord [192]), et la prise en charge de ses maladies entraîne des coûts
élevés pour la société. La prévalence de l’insuffisance cardiaque augmente fortement avec
l’âge, et, avec une population vieillissante, elle va demeurer une préoccupation croissante dans
le futur, non seulement pour les pays industrialisés mais aussi pour ceux en développement.
Ainsi il est important d’avoir une bonne compréhension de son mécanisme pour obtenir
des diagnostics précoces et un meilleur prognostic pour les patients. Parmi les différentes
formes d’insuffisance cardiaque, on trouve la dysfonction diastolique qui se traduit par une
déficience du remplissage du ventricule. Pour une meilleure compréhension de ce mécanisme,
de nombreuses études se sont intéressées au mouvement du sang dans le ventricule. On sait
notamment qu’au début de la diastole le flux entrant prend la forme d’un anneau vortical (ou
vortex ring). La formation d’un vortex ring par le flux sanguin après le passage d’une valve a
été décrite pour la première fois en 1513 par Léonard de Vinci (Fig. 0.1). En effet après avoir
moulé l’aorte dans du verre et ajouter des graines pour observer le flux se déplaçant dans son
fantôme, il a décrit l’apparition du vortex au passage de la valve aortique. Ces travaux ont pu
être confirmés 500 ans plus tard avec l’apparition de l’IRM [66]. Dans le ventricule, le même
phénomène se produit après la valve mitrale, c’est ce qu’on appelle le vortex diastolique. Or,
le mouvement d’un fluide (ici le sang) est directement relié a son environnement : la forme
du ventricule, la forme de la valve, la rigidité des parois... L’intérêt est donc grandissant
pour étudier de manière plus approfondie ce vortex diastolique qui pourrait apporter de
précieuses informations sur la fonction diastolique. Les modalités d’imagerie permettant de
le visualiser sont l’IRM et l’échographie. Cette thèse présente l’ensemble des travaux effectués
pour permettre une meilleure caractérisation du vortex diastolique dans le ventricule gauche
par imagerie ultrasonore Doppler. Pour suivre la dynamique de ce vortex dans le temps, il
est important d’obtenir une bonne résolution temporelle. En effet, la diastole ventriculaire
dure en moyenne 0.5 s pour un coeur humain au repos, une cadence élevée est donc essentielle
pour suivre les différentes étapes de la diastole. La qualité des signaux Doppler est également
primordiale pour obtenir une bonne estimation des vitesses du flux sanguin dans le ventricule.
Pour étudier ce vortex, nous nous sommes intéressés à la mesure de sa vorticité en son centre
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et à l’évolution de cette dernière dans le temps. Le travail se divise ainsi en trois parties,
pour chaque un article a été rédigé :
1. Développement d’une séquence Doppler ultrarapide : La séquence se base sur l’utilisation
d’ondes divergentes qui permettent d’atteindre une cadence d’image élevée.
Associée à la vortographie, une méthode pour localiser le centre du vortex diastolique
et en déduire sa vorticité, nous avons pu suivre la dynamique de la vorticité
dans le temps. Cette séquence a permis d’établir une preuve de concept grâce à des
acquisitions in vitro et in vivo sur des sujets humains volontaires.
2. Développement d’une séquence triplex : En se basant sur la séquence ultrarapide Doppler,
on cherche ici à ajouter des informations supplémentaires, notamment sur le
mouvement des parois. La séquence triplex permet non seulement de récupérer le
mouvement sanguin avec une haute cadence d’images mais aussi le Doppler tissulaire.
Au final, nous avons pu déduire les Doppler couleur, tissulaire, et spectral, en plus
d’un Bmode de qualité grâce à la compensation de mouvement. On peut alors observer
l’interdépendance entre la dynamique du vortex et celle des parois, en récupérant
tous les indices nécessaires sur le même cycle cardiaque avec une acquisition unique.
3. Développement d’un filtre automatique : La quantification de la vorticité dépend
directement des vitesses estimées par le Doppler. Or, en raison de leur faible
amplitude, les signaux sanguins doivent être filtrés. En effet lors de l’acquisition les
signaux sont en fait une addition des signaux sanguins et tissulaires. Le filtrage est
une étape essentielle pour une estimation précise et non biaisée de la vitesse. La
dernière partie de ce doctorat s’est donc concentrée sur la mise au point d’un filtre
performant qui se base sur les dimensions spatiales et temporelles des acquisitions.
On effectue ainsi un filtrage du tissu mais aussi du bruit. Une attention particulière
a été portée à l’automatisation de ce filtre avec l’utilisation de critères d’information
qui se basent sur la théorie de l’information. / Heart disease is one of the leading causes of death in the world (first cause in North America
[192]), and causes high health care costs for society. The prevalence of heart failure increases
dramatically with age and, due to the ageing of the population, will remain a major concern in
the future, not only for developed countries, but also for developing countries. It is therefore
crucial to have a good understanding of its mechanism to obtain an early diagnosis and a
better prognosis for patients. Diastolic dysfunction is one of the variations of heart failure
and leads to insufficient filling of the ventricle. To better understand the dysfunction, several
studies have examined the blood motion in the ventricle. It is known that at the beginning of
diastole, the filling flow creates a vortex pattern known as a vortex ring. This development of
the ring by blood flow after passage through a valve was first described in 1513 by Leonardo
Da Vinci (Fig. 0.1). After molding a glass phantom in an aorta and adding seeds to visually
observe the flow through the phantom, he could describe the vortex ring development of
the blood coming out of the aortic valve. His work was confirmed 500 years later with the
emergence of MRI [66]. The same pattern can be observed in the left ventricle when the flow
emerges from the mitral valve, referred to as the diastolic vortex. The flow motion (in our
case the blood) is directly related to its environment : shape of the ventricle, shape of the
valve, stiffness of the walls... There is therefore a growing interest in further studies on this
diastolic vortex that could lead to valuable information on diastolic function. The imaging
modalities which can be used to visualize the vortex are MRI and ultrasound. This thesis
presents the work carried out to allow a better characterization of the diastolic vortex in the
left ventricle by Doppler ultrasound imaging. For temporal monitoring of vortex dynamics, a
high temporal resolution is required, since the ventricular diastole is about 0.5 s on average
for a resting human heart. The quality of Doppler signals is also of utmost importance to
get an accurate estimate of the blood flow velocity in the ventricle. To study this vortex, we
focused on evaluating the core vorticity evaluation and especially on its evolution in time.
The work is divided in three parts, and for each of them an article has been written :
1. Ultrafast Doppler sequence : The sequence is based on diverging waves, which resulted
in a high frame rate. In combination with vortography, a method to locate the vortex
core and derive its vorticity, the vortex dynamics could be tracked over time. This
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sequence could establish a proof of concept based on in vitro and in vivo acquisitions
on healthy human volunteers.
2. Triplex sequence : Based on the ultrafast sequence, we were interested in adding information
on the wall motion. The triplex sequence is able to recover not only the
blood motion with a high framerate but also tissue Doppler. In the end, we could
derive color, tissue, and spectral Doppler, along with a high quality Bmode by using
motion compensation. The interdependence between vortex and walls dynamics could
be highlighted by acquiring all the required parameters over a single cardiac cycle.
3. Automatic clutter filter : Vorticity quantification depends directly on the estimation
of Doppler velocity. However, due to their low amplitude, blood signals must be filtered.
Indeed, acquired signals are actually an addition of tissue and blood signals.
Filtering is a critical step for an unbiased and accurate velocity estimation. The last
part of this doctoral thesis has focused on the design of an efficient filter that takes
advantage of the temporal and spatial dimensions of the acquisitions. Thus the tissue
alongside the noise is removed. Particular care was taken to automatize the filter by
applying information criteria based on information theory.
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Approximations de rang faible et modèles d'ordre réduit appliqués à quelques problèmes de la mécanique des fluides / Low rank approximation techniques and reduced order modeling applied to some fluid dynamics problemsLestandi, Lucas 16 October 2018 (has links)
Les dernières décennies ont donné lieux à d'énormes progrès dans la simulation numérique des phénomènes physiques. D'une part grâce au raffinement des méthodes de discrétisation des équations aux dérivées partielles. Et d'autre part grâce à l'explosion de la puissance de calcul disponible. Pourtant, de nombreux problèmes soulevés en ingénierie tels que les simulations multi-physiques, les problèmes d'optimisation et de contrôle restent souvent hors de portée. Le dénominateur commun de ces problèmes est le fléau des dimensions. Un simple problème tridimensionnel requiert des centaines de millions de points de discrétisation auxquels il faut souvent ajouter des milliers de pas de temps pour capturer des dynamiques complexes. L'avènement des supercalculateurs permet de générer des simulations de plus en plus fines au prix de données gigantesques qui sont régulièrement de l'ordre du pétaoctet. Malgré tout, cela n'autorise pas une résolution ``exacte'' des problèmes requérant l'utilisation de plusieurs paramètres. L'une des voies envisagées pour résoudre ces difficultés est de proposer des représentations ne souffrant plus du fléau de la dimension. Ces représentations que l'on appelle séparées sont en fait un changement de paradigme. Elles vont convertir des objets tensoriels dont la croissance est exponentielle $n^d$ en fonction du nombre de dimensions $d$ en une représentation approchée dont la taille est linéaire en $d$. Pour le traitement des données tensorielles, une vaste littérature a émergé ces dernières années dans le domaine des mathématiques appliquées.Afin de faciliter leurs utilisations dans la communauté des mécaniciens et en particulier pour la simulation en mécanique des fluides, ce manuscrit présente dans un vocabulaire rigoureux mais accessible les formats de représentation des tenseurs et propose une étude détaillée des algorithmes de décomposition de données qui y sont associées. L'accent est porté sur l'utilisation de ces méthodes, aussi la bibliothèque de calcul texttt{pydecomp} développée est utilisée pour comparer l'efficacité de ces méthodes sur un ensemble de cas qui se veut représentatif. La seconde partie de ce manuscrit met en avant l'étude de l'écoulement dans une cavité entraînée à haut nombre de Reynolds. Cet écoulement propose une physique très riche (séquence de bifurcation de Hopf) qui doit être étudiée en amont de la construction de modèle réduit. Cette étude est enrichie par l'utilisation de la décomposition orthogonale aux valeurs propres (POD). Enfin une approche de construction ``physique'', qui diffère notablement des développements récents pour les modèles d'ordre réduit, est proposée. La connaissance détaillée de l'écoulement permet de construire un modèle réduit simple basé sur la mise à l'échelle des fréquences d'oscillation (time-scaling) et des techniques d'interpolation classiques (Lagrange,..). / Numerical simulation has experienced tremendous improvements in the last decadesdriven by massive growth of computing power. Exascale computing has beenachieved this year and will allow solving ever more complex problems. But suchlarge systems produce colossal amounts of data which leads to its own difficulties.Moreover, many engineering problems such as multiphysics or optimisation andcontrol, require far more power that any computer architecture could achievewithin the current scientific computing paradigm. In this thesis, we proposeto shift the paradigm in order to break the curse of dimensionality byintroducing decomposition and building reduced order models (ROM) for complexfluid flows.This manuscript is organized into two parts. The first one proposes an extendedreview of data reduction techniques and intends to bridge between appliedmathematics community and the computational mechanics one. Thus, foundingbivariate separation is studied, including discussions on the equivalence ofproper orthogonal decomposition (POD, continuous framework) and singular valuedecomposition (SVD, discrete matrices). Then a wide review of tensor formats andtheir approximation is proposed. Such work has already been provided in theliterature but either on separate papers or into a purely applied mathematicsframework. Here, we offer to the data enthusiast scientist a comparison ofCanonical, Tucker, Hierarchical and Tensor train formats including theirapproximation algorithms. Their relative benefits are studied both theoreticallyand numerically thanks to the python library texttt{pydecomp} that wasdeveloped during this thesis. A careful analysis of the link between continuousand discrete methods is performed. Finally, we conclude that for mostapplications ST-HOSVD is best when the number of dimensions $d$ lower than fourand TT-SVD (or their POD equivalent) when $d$ grows larger.The second part is centered on a complex fluid dynamics flow, in particular thesingular lid driven cavity at high Reynolds number. This flow exhibits a seriesof Hopf bifurcation which are known to be hard to capture accurately which iswhy a detailed analysis was performed both with classical tools and POD. Oncethis flow has been characterized, emph{time-scaling}, a new ``physics based''interpolation ROM is presented on internal and external flows. This methodsgives encouraging results while excluding recent advanced developments in thearea such as EIM or Grassmann manifold interpolation.
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