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Numerical modeling and inversion of geophysical electromagnetic measurements using a thin plate model

Pirttijärvi, M. (Markku) 08 November 2003 (has links)
Abstract The thesis deals with numerical methods designed for the modeling and inversion of geophysical electromagnetic (EM) measurements using a conductive thin plate model. The main objectives are to study the EM induction problem in general and to develop practical interpretation tools for mineral prospecting in particular. The starting point is a linearized inversion method based on the singular value decomposition and a new adaptive damping method. The inversion method is introduced to the interpretation of time-domain EM (TEM) measurements using a thin plate in free-space. The central part of the thesis is a new approximate modeling method, which is based on an integral equation approach and a special lattice model. At first the modeling method is applied to the interpretation of frequency-domain EM (FEM) data using a thin plate in conductive two-layered earth. After this time-domain responses are modeled applying a Fourier-sine transform of broadband FEM computations. The results demonstrate that the approximate computational method can model the geophysical frequency and time-domain EM responses of a thin conductor in conductive host medium with sufficient accuracy, and that the inversion method can provide reliable estimates for the model parameters. The fast forward computation enables interactive interpretation of FEM data and feasible forward modeling of TEM responses. The misfit function mapping and analysis of the singular value decomposition have provided additional information about the sensitivity, resolution, and the correlation behavior of the thin plate parameters.
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Generalized Phase Retrieval: Isometries in Vector Spaces

Park, Josiah 24 March 2016 (has links)
In this thesis we generalize the problem of phase retrieval of vector to that of multi-vector. The identification of the multi-vector is done up to some special classes of isometries in the space. We give some upper and lower estimates on the minimal number of multi-linear operators needed for the retrieval. The results are preliminary and far from sharp.
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Etude de quelques modèles en imagerie photoacoustique / Study of some models in photoacoustic imaging

Vauthrin, Margaux 03 July 2017 (has links)
Cette thèse porte sur l'étude de la méthode d'imagerie photoacoustique, une nouvelle modalité hybride permettant de combiner la haute résolution de l'imagerie par ultrasons et le contraste de l'imagerie optique. Nous y étudions en particulier le problème inverse associé et sa résolution : il se décompose en l'inversion de l'équation d'ondes et en celle de l'équation de diffusion optique, dont le but est de retrouver les paramètres optiques du milieu. Dans la première partie de cette étude nous développons un modèle permettant de prendre en compte les variations de la vitesse acoustique dans le milieu biologique. En effet, la plupart des méthodes d'inversion supposent une vitesse acoustique constante, ce qui est à l'origine d'erreurs dans les reconstructions. La deuxième partie de la thèse porte sur une étude mathématique du phénomène de limitation de la profondeur de l'imagerie photoacoustique. Nous calculons une estimation de stabilité du problème inverse dans le cas d'un milieu stratifié et nous montrons que la reconstruction se dégrade avec la profondeur. Nous étudions dans la dernière partie le phénomène photoacoustique en présence de nanoparticules métalliques : ces marqueurs permettent d'amplifier par des résonances le signal photoacoustique généré autour d'elles. Elles permettent ainsi une meilleure visibilité des tissus en profondeur. Nous explicitons ici le modèle mathématique de génération du signal photoacoustique, ainsi que la résolution théorique du problème inverse photoacoustique dans ce contexte. / This thesis work is related to photoacoustic imaging techniques which are new multiwave modalities in medical imaging that combine both high resolution of ultrasounds and contrast of optical methods. Weprecisely studied the inverse problem that consists of determining the optical coefficients of biologicaltissues from measurement of acoustic waves generated by the photoacoustic effect. The photoacoustic inverse problem proceeds in two steps.We first retrieve the initial pressure from the measurement of the pressure wave on a part of the boundary of the sample. The first inversion takes then the form of a linear inverse source problem and provides internal data for the optical waves that are more sensitive to the contrast of the absorption and diffusion coefficients. In a second step we recover the optical coefficients from the acquired internal data.The aim of this work is to study the two inversions in different contexts. In the first part, we develop a model that takes into account the variations of the acoustic speed in the medium. Indeed, most of the inversion methods suppose that the acoustic speed is constant, and this assumption can lead to errors in the reconstruction of the optical coefficients. The second part of this work is the derivation of stability estimates for the photoacoustic inverse problem in a layered medium. We prove that the reconstruction is getting worse with depth. This is one of the main drawbacks of the photacoustic method, the imaging depth is limited to a few centimeters. The last part is about photoacoustic generation with plasmonic nanoparticles. They enhance the photoacoustic signal around them, so that we can investigate the tissue more deeply. We derive the mathematical model of the photoacoustic generation by heating nanoparticles, and we solve the photoacoustic inverse problem in this context.
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Bayesian M/EEG source localization with possible joint skull conductivity estimation / Méthodes bayésiennes pour la localisation des sources M/EEG et estimation de la conductivité du crâne

Costa, Facundo hernan 02 March 2017 (has links)
Les techniques M/EEG permettent de déterminer les changements de l'activité du cerveau, utiles au diagnostic de pathologies cérébrales, telle que l'épilepsie. Ces techniques consistent à mesurer les potentiels électriques sur le scalp et le champ magnétique autour de la tête. Ces mesures sont reliées à l'activité électrique du cerveau par un modèle linéaire dépendant d'une matrice de mélange liée à un modèle physique. La localisation des sources, ou dipôles, des mesures M/EEG consiste à inverser le modèle physique. Cependant, la non-unicité de la solution (due à la loi fondamentale de physique) et le faible nombre de dipôles rendent le problème inverse mal-posé. Sa résolution requiert une forme de régularisation pour restreindre l'espace de recherche. La littérature compte un nombre important de travaux traitant de ce problème, notamment avec des approches variationnelles. Cette thèse développe des méthodes Bayésiennes pour résoudre des problèmes inverses, avec application au traitement des signaux M/EEG. L'idée principale sous-jacente à ce travail est de contraindre les sources à être parcimonieuses. Cette hypothèse est valide dans plusieurs applications, en particulier pour certaines formes d'épilepsie. Nous développons différents modèles Bayésiens hiérarchiques pour considérer la parcimonie des sources. En théorie, contraindre la parcimonie des sources équivaut à minimiser une fonction de coût pénalisée par la norme l0 de leurs positions. Cependant, la régularisation l0 générant des problèmes NP-complets, l'approximation de cette pseudo-norme par la norme l1 est souvent adoptée. Notre première contribution consiste à combiner les deux normes dans un cadre Bayésien, à l'aide d'une loi a priori Bernoulli-Laplace. Un algorithme Monte Carlo par chaîne de Markov est utilisé pour estimer conjointement les paramètres du modèle et les positions et intensités des sources. La comparaison des résultats, selon plusieurs scenarii, avec ceux obtenus par sLoreta et la régularisation par la norme l1 montre des performances intéressantes, mais au détriment d'un coût de calcul relativement élevé. Notre modèle Bernoulli Laplace résout le problème de localisation des sources pour un instant donné. Cependant, il est admis que l'activité cérébrale a une certaine structure spatio-temporelle. L'exploitation de la dimension temporelle est par conséquent intéressante pour contraindre d'avantage le problème. Notre seconde contribution consiste à formuler un modèle de parcimonie structurée pour exploiter ce phénomène biophysique. Précisément, une distribution Bernoulli-Laplacienne multivariée est proposée comme loi a priori pour les dipôles. Une variable latente est introduite pour traiter la loi a posteriori complexe résultante et un algorithme d'échantillonnage original de type Metropolis Hastings est développé. Les résultats montrent que la technique d'échantillonnage proposée améliore significativement la convergence de la méthode MCMC. Une analyse comparative des résultats a été réalisée entre la méthode proposée, une régularisation par la norme mixte l21, et l'algorithme MSP (Multiple Sparse Priors). De nombreuses expérimentations ont été faites avec des données synthétiques et des données réelles. Les résultats montrent que notre méthode a plusieurs avantages, notamment une meilleure localisation des dipôles. Nos deux précédents algorithmes considèrent que le modèle physique est entièrement connu. Cependant, cela est rarement le cas dans les applications pratiques. Au contraire, la matrice du modèle physique est le résultat de méthodes d'approximation qui conduisent à des incertitudes significatives. / M/EEG mechanisms allow determining changes in the brain activity, which is useful in diagnosing brain disorders such as epilepsy. They consist of measuring the electric potential at the scalp and the magnetic field around the head. The measurements are related to the underlying brain activity by a linear model that depends on the lead-field matrix. Localizing the sources, or dipoles, of M/EEG measurements consists of inverting this linear model. However, the non-uniqueness of the solution (due to the fundamental law of physics) and the low number of dipoles make the inverse problem ill-posed. Solving such problem requires some sort of regularization to reduce the search space. The literature abounds of methods and techniques to solve this problem, especially with variational approaches. This thesis develops Bayesian methods to solve ill-posed inverse problems, with application to M/EEG. The main idea underlying this work is to constrain sources to be sparse. This hypothesis is valid in many applications such as certain types of epilepsy. We develop different hierarchical models to account for the sparsity of the sources. Theoretically, enforcing sparsity is equivalent to minimizing a cost function penalized by an l0 pseudo norm of the solution. However, since the l0 regularization leads to NP-hard problems, the l1 approximation is usually preferred. Our first contribution consists of combining the two norms in a Bayesian framework, using a Bernoulli-Laplace prior. A Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm is used to estimate the parameters of the model jointly with the source location and intensity. Comparing the results, in several scenarios, with those obtained with sLoreta and the weighted l1 norm regularization shows interesting performance, at the price of a higher computational complexity. Our Bernoulli-Laplace model solves the source localization problem at one instant of time. However, it is biophysically well-known that the brain activity follows spatiotemporal patterns. Exploiting the temporal dimension is therefore interesting to further constrain the problem. Our second contribution consists of formulating a structured sparsity model to exploit this biophysical phenomenon. Precisely, a multivariate Bernoulli-Laplacian distribution is proposed as an a priori distribution for the dipole locations. A latent variable is introduced to handle the resulting complex posterior and an original Metropolis-Hastings sampling algorithm is developed. The results show that the proposed sampling technique improves significantly the convergence. A comparative analysis of the results is performed between the proposed model, an l21 mixed norm regularization and the Multiple Sparse Priors (MSP) algorithm. Various experiments are conducted with synthetic and real data. Results show that our model has several advantages including a better recovery of the dipole locations. The previous two algorithms consider a fully known leadfield matrix. However, this is seldom the case in practical applications. Instead, this matrix is the result of approximation methods that lead to significant uncertainties. Our third contribution consists of handling the uncertainty of the lead-field matrix. The proposed method consists in expressing this matrix as a function of the skull conductivity using a polynomial matrix interpolation technique. The conductivity is considered as the main source of uncertainty of the lead-field matrix. Our multivariate Bernoulli-Laplacian model is then extended to estimate the skull conductivity jointly with the brain activity. The resulting model is compared to other methods including the techniques of Vallaghé et al and Guttierez et al. Our method provides results of better quality without requiring knowledge of the active dipole positions and is not limited to a single dipole activation.
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Estudo sobre a utilização de tomografia acústica para a reconstrução de campos internos de temperatura / Study about the utilization of acoustic tomography to reconstruct the internal temperature distribution

Érica Regina Filletti 27 November 2002 (has links)
Esta dissertação apresenta um estudo sobre a utilização de tomografia acústica para reconstruir a distribuição interna de temperaturas de um corpo ou escoamento. Para tanto, o problema inverso foi modelado matematicamente a partir da equação de propagação acústica e de um funcional de erro quantificando a sensibilidade dos perfis de pressão acústica externa relativamente a variações na distribuição interna de impedância acústica. Simulações numéricas foram realizadas em um modelo de um problema real, tendo sido testadas duas técnicas de excitação, a clássica tipo Dirac e uma estratégia otimizada segundo um perfil triangular. / This work presents a study about the utilization of acoustic tomography to reconstruct the internal temperature distribution of a body or a flow. To do this, the inverse problem was mathematically modeled from the acoustic propagation equation and a error functional quantifying the sensitivity of external acoustic pressure profile according to changes in the internal acoustic impedance distribution. Numerical simulations were done in a real problem model, two excitation techniques were tested, the classical Dirac type and a optimized strategy with a triangular profile.
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Desenvolvimento de algoritmo de imagens absolutas de tomografia por impedância elétrica para uso clínico. / Development of an absolute image algorithm for electrical impedance tomography for clinical application.

Erick Darío León Bueno de Camargo 20 May 2013 (has links)
A Tomografia de Impedância Elétrica é uma técnica de obtenção de imagens não invasiva que pode ser usada em aplicações clínicas para estimar a impeditividade dos tecidos a partir de medidas elétricas na superfície do corpo. Matematicamente este é um problema inverso, não linear e mal posto. Geralmente é usado um filtro espacial Gaussiano passa alta como método de regularização para resolver o problema inverso. O objetivo principal deste trabalho é propor o uso de informação estatística fisiológica e anatômica da distribuição de resistividades dos tecidos do tórax, também chamada de atlas anatômico, em conjunto com o filtro Gaussiano como métodos de regularização. A metodologia proposta usa o método dos elementos finitos e o algoritmo de Gauss-Newton para reconstruir imagens de resistividade tridimensionais. A Teoria do Erro de Aproximação é utilizada para reduzir os erros relacionados à discretização e dimensões da malha de elementos finitos. Dados de tomografia de impedância elétrica e imagens de tomografia computadorizada coletados in vivo em um suíno com diferentes alterações fisiológicas pulmonares foram utilizados para validar o algoritmo proposto. As imagens obtidas foram consistentes com os fenômenos de atelectasia, derrame pleural, pneumotórax e variações associadas a diferentes níveis de pressão durante a ventilação mecânica. Os resultados mostram que a reconstrução de imagens de suínos com informação clínica significativa é possível quando tanto o filtro Gaussiano quanto o atlas anatômico são usados como métodos de regularização. / Electrical Impedance Tomography is a non invasive imaging technique that can be used in clinical applications to infer living tissue impeditivity from boundary electrical measurements. Mathematically this is an non-linear ill-posed inverse problem. Usually a spatial high-pass Gaussian filter is used as a regularization method for solving the inverse problem. The main objective of this work is to propose the use of physiological and anatomical priors of tissue resistivity distribution within the thorax, also known as anatomical atlas, in conjunction with the Gaussian filter as regularization methods. The proposed methodology employs the finite element method and the Gauss-Newton algorithm in order to reconstruct three-dimensional resistivity images. The Approximation Error Theory is used to reduce discretization effects and mesh size errors. Electrical impedance tomography data and computed tomography images of physiological pulmonary changes collected in vivo in a swine were used to validate the proposed method. The images obtained are compatible with atelectasis, pneumothorax, pleural effusion and different ventilation pressures during mechanical ventilation. The results show that image reconstruction from swines with clinically significant information is feasible when both the Gaussian filter and the anatomical atlas are used as regularization methods.
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Simulation-inversion des diagraphies / Simulation-inversion of logs

Vandamme, Thibaud 12 November 2018 (has links)
L’évaluation des formations géologiques consiste en l’analyse et la synthèse de données de différentes sources, de différentes échelles (microscopique à kilométrique) et acquises à des dates très variables. Le processus conventionnel de caractérisation des formations relève alors de l’interprétation physique spécialisée de chacune de ces sources de données et leur mise en cohérence par des processus de synthèse essentiellement d’ordre statistique (corrélation, apprentissage, up-scaling…). Il s’avère cependant qu’une source de données présente un caractère central : les diagraphies. Ces mesures physiques de différentes natures (nucléaires, acoustiques, électromagnétiques…) sont réalisées le long de la paroi d’un puits à l’aide de différentes sondes. Elles sont sensibles aux propriétés in situ des roches, et ce, sur une gamme d’échelle centimétrique à métrique intermédiaire aux carottes et données de test de production. De par leur profondeur d’investigation, les données diagraphiques sont particulièrement sensibles au phénomène d’invasion de boue se produisant lors du forage dans l’abord puits. Traditionnellement, l’invasion est modélisée de façon frustre au moment de l’interprétation diagraphiques par un simple effet piston. Ce modèle simple permet d’honorer le bilan de volume mais ne prend aucunement en compte la physique réelle d’invasion et prive, de fait, les diagraphies de toute portée dynamique. Des essais de modélisation de l’historique d’invasion couplés aux données diagraphiques ont déjà été élaborés par différents laboratoires et une abondante littérature sur le sujet est disponible. Les limitations majeures de ces approches résident dans le caractère sous déterminé des problèmes inverses issus de ces modèles physiques et dans le fait que la donnée diagraphique est réalisée en général sur un intervalle de temps inadaptée au regard du développement de l’invasion. Nous proposons une approche différente qui s’attèle non pas à décrire la physique de l’écoulement mais celle de l’équilibre radial des fluides dans le domaine envahi lorsque les diagraphies sont acquises. Nous montrons qu’en introduisant quelques contraintes pétrophysiques supplémentaires, il est possible d’inverser efficacement la distribution des propriétés dynamiques pour chaque faciès géologique. L’inversion prend en compte le phénomène d’invasion radial dans la zone à eau ainsi que l’équilibre capillaire vertical caractérisant le profil de saturation dans le réservoir pour chaque facies. A chaque profondeur du puits, sont ainsi obtenues perméabilités, pressions capillaires et facteurs de cimentation avec leurs incertitudes ainsi que les lois pétrophysiques propres à chaque faciès. Cette méthode a été appliquée à deux puits réels. En guise de validation, les résultats d’inversion ont été comparés aux mesures laboratoire faites sur carotte. De plus, les perméabilités inversées ont été comparées aux transitoires de pression de mini-tests. La cohérence des résultats montre que, d’une part, les hypothèses de base du modèle sont validées et que, d’autre part, l’approche fournit une estimation fiable de grandeurs dynamiques à toute échelle pour chaque faciès réservoir, et ce, dès l’acquisition des données diagraphiques. L’approche d’inversion proposée a permis de lever une limitation majeure des précédentes tentatives de prédiction des propriétés dynamiques par les diagraphies en reconsidérant la problématique non pas sous l’angle d’une modélisation phénoménologique exacte mais en l’abordant de manière globale à l’échelle d’une chaîne d’étude complète. Cette approche permet de fait une mise en cohérence très précoce des données, d’identifier les faciès d’intérêt et de qualifier les besoins véritables en données. Cet outil s’avère très puissant pour qualifier et caractériser les hétérogénéités pétrophysiques des formations et aider ainsi à résoudre le problème de mise à l’échelle des grandeurs dynamiques / The current geological formation evaluation process is built on a workflow using data from differentsources, different scales (microscopic to kilometric) and acquired at different times. Theconventional process of formation evaluation belongs to the dedicated study of each of thesesource of data and their reconciliation through a synthesis step, often based on statisticalconsideration (correlation, learning, up-scaling …). It turns out that there exists a source of datawhich is of considerable importance: logs. These physical measurements of different nature(nuclear, acoustic, electro-magnetic…) are acquired all across the well thanks to multiple probes.They are sensitive to the in situ properties of the rock on an intermediate scale between core dataand well tests (from centimeters to several meters). Because of their depth of investigation, logsare particularly sensitive to the mud filtrate invasion, a phenomenon which occurs during thedrilling in the near well-bore environment. The invasion is conventionally modeled in a rough waywith a piston effect hypothesis. This simple model allows to ensure the volume balance but doesnot take into account the physical processes of the invasion and thus prevent any estimation ofdynamic properties from log interpretation. Several attempts of simulating the complete history ofinvasion have been made by different laboratories in the past, and a rich literature is available onthis topic. The major pitfalls of these approaches come from the under-determination of theinverse problems derived from such models. Furthermore, logs are generally made in a time lapsewhich does not allow to fully characterize the process of invasion. We propose a differentapproach which does not fully describe the physics of the invasion but considers that a radialequilibrium has been reached between the fluids in the invaded zone when logs are acquired. Weshow that it is possible to efficiently invert the distribution of dynamical properties for eachgeological facies by adding some petrophysical constraints. The inversion takes into account thephenomenon of radial invasion in the water zone and the vertical capillary equilibrium describingthe water saturation profile in the reservoir for each facies. At each depth, permeabilities, capillarypressures and cementation factors are thus obtained, along with their uncertainties and thepetrophysical laws specific to each facies. This method has been applied to two wells. Weobtained good results when comparing inverted parameters to the measurements made on coresamples in laboratory. Furthermore, inverted permeabilities have also been compared topermeabilities derived from mini-tests. The consistency of the results shows that, on the one hand,the hypothesis behind our model are valid and, on the other hand, this approach can provide areliable estimation of dynamical parameters at different scales for each reservoir facies as soon asthe logs are acquired. The proposed approach allows to overcome a major limitation of theprevious attempts of the dynamical properties estimation from log interpretation. It allows areconciliation of different data and a facies recognition at an early stage of interpretation, and canindicate the real contribution of each source of data. The technique can even help in identifying theformation heterogeneities and for the petrophysical upscaling.
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Estudo sobre a utilização de tomografia acústica para a reconstrução de campos internos de temperatura / Study about the utilization of acoustic tomography to reconstruct the internal temperature distribution

Filletti, Érica Regina 27 November 2002 (has links)
Esta dissertação apresenta um estudo sobre a utilização de tomografia acústica para reconstruir a distribuição interna de temperaturas de um corpo ou escoamento. Para tanto, o problema inverso foi modelado matematicamente a partir da equação de propagação acústica e de um funcional de erro quantificando a sensibilidade dos perfis de pressão acústica externa relativamente a variações na distribuição interna de impedância acústica. Simulações numéricas foram realizadas em um modelo de um problema real, tendo sido testadas duas técnicas de excitação, a clássica tipo Dirac e uma estratégia otimizada segundo um perfil triangular. / This work presents a study about the utilization of acoustic tomography to reconstruct the internal temperature distribution of a body or a flow. To do this, the inverse problem was mathematically modeled from the acoustic propagation equation and a error functional quantifying the sensitivity of external acoustic pressure profile according to changes in the internal acoustic impedance distribution. Numerical simulations were done in a real problem model, two excitation techniques were tested, the classical Dirac type and a optimized strategy with a triangular profile.
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Stochastic Inverse Methods to Identify non-Gaussian Model Parameters in Heterogeneous Aquifers

Zhou ., Haiyan 21 October 2011 (has links)
La modelación numérica del flujo de agua subterránea y del transporte de masa se está convirtiendo en un criterio de referencia en la actualidad para la evaluación de recursos hídricos y la protección del medio ambiente. Para que las predicciones de los modelos sean fiables, estos deben de estar lo más próximo a la realidad que sea posible. Esta proximidad se adquiere con los métodos inversos, que persiguen la integración de los parámetros medidos y de los estados del sistema observados en la caracterización del acuífero. Se han propuesto varios métodos para resolver el problema inverso en las últimas décadas que se discuten en la tesis. El punto principal de esta tesis es proponer dos métodos inversos estocásticos para la estimación de los parámetros del modelo, cuando estos no se puede describir con una distribución gausiana, por ejemplo, las conductividades hidráulicas mediante la integración de observaciones del estado del sistema, que, en general, tendrán una relación no lineal con los parámetros, por ejemplo, las alturas piezométricas. El primer método es el filtro de Kalman de conjuntos con transformación normal (NS-EnKF) construido sobre la base del filtro de Kalman de conjuntos estándar (EnKF). El EnKF es muy utilizado como una técnica de asimilación de datos en tiempo real debido a sus ventajas, como son la eficiencia y la capacidad de cómputo para evaluar la incertidumbre del modelo. Sin embargo, se sabe que este filtro sólo trabaja de manera óptima cuándo los parámetros del modelo y las variables de estado siguen distribuciones multigausianas. Para ampliar la aplicación del EnKF a vectores de estado no gausianos, tales como los de los acuíferos en formaciones fluvio-deltaicas, el NSEnKF propone aplicar una transformación gausiana univariada. El vector de estado aumentado formado por los parámetros del modelo y las variables de estado se transforman en variables con una distribución marginal gausiana. / Zhou ., H. (2011). Stochastic Inverse Methods to Identify non-Gaussian Model Parameters in Heterogeneous Aquifers [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/12267 / Palancia
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Sensing Nonlinear Viscoelastic Constitutive Parameters with a Geometrically Nonlinear Beam: Modeling and Simulation

Wu, Yanzhang 02 September 2020 (has links)
In this thesis, we present a sensor model comprised of a geometrically nonlinear beam coupled with a nonlinear viscoelastic Pasternak foundation via a distributed system of compliant elements. The governing equations of the system are obtained. By posing an inverse problem, the model is used to simulate the estimation of coupled substrates' material (constitutive) parameters. In the inverse problem, beam deformations are considered as measured parameters, and therefore an eventual hardware implementation would require measurements of these quantities. Different case studies are simulated to assess the robustness and applicability of this sensor model.

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