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Using nonlinear optimization to understand coherent structures in turbulence and transition / Utilisation d’une optimisation non-linéaire pour comprendre les structures cohérentes dans la turbulence et la transition

Farano, Mirko 01 December 2017 (has links)
Cette thèse vise à démêler les principaux mécanismes impliqués dans les écoulements transitoires et turbulents. L’idée centrale est d'utiliser une technique d’optimisation non linéaire pour étudier l’origine et le rôle des structures cohérentes habituellement observées dans ces écoulements. Cette méthode a été utilisée dans trois contextes différents. Tout d’abord, un écoulement laminaire linéairement stable a été considéré et l'optimisation a été utilisée pour calculer les perturbations les plus amplifiées parmi toutes les perturbations capables de déclencher une transition vers la turbulence. Une fois que la turbulence est bien établie, une optimisation non linéaire entièrement 3D maximisant l'énergie cinétique turbulente est utilisée pour étudier les structures cohérentes qui peuplent l’écoulement turbulent et les mécanismes responsables de la croissance et de l’échange d’énergie (optimale) sont étudiés. Ensuite, une approche de type système dynamique est appliquée aux équations du mouvement. La géométrie de l’espace des phases est étudiée en utilisant la théorie de la croissance transitoire pour évaluer l’importance des variétés stable et instable dans la dynamique. Dans le même cadre, un algorithme de minimisation non linéaire est utilisé pour calculer les connexions hétérocliniques parmi les solutions invariantes des équations de Navier-Stokes. / This thesis aims at unraveling the main mechanisms involved in transitional and turbulent flows. The central idea is that of using a nonlinear optimization technique to investigate the origin and role of coherent structures usually observed in these flows. This method has been used in three different contexts. First, a linearly stable laminar flow has been considered and the optimization has been used to compute the most amplified perturbations among all disturbances able to trigger transition to turbulence. Once turbulence is well established, a fully 3D nonlinear optimization maximizing the turbulent kinetic energy is used to study coherent structures populating turbulent shear flow as well as investigate the mechanisms responsible for the energy (optimally) growth and exchange. Then, a dynamical system approach is applied to fluid flow equations. The geometry of the state space is investigated by using transient growth theory to reveal the importance of the stable and unstable manifold. In the same framework, a nonlinear minimization algorithm is used to compute heteroclinic connections among invariant solutions of the Navier-Stokes equations.
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Développement d'une méthodologie d'ordonnancement/optimisation adaptée aux systèmes industriels de type HVLV (High-Variety, Low-Volume). / Development of a scheduling/optimization methodology adapted for HVLV industrial systems(High-Variety, Low-Volume)

Nasri, Imed 09 April 2013 (has links)
Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la conception d’une méthodologie d’ordonnancement/optimisation pour les systèmes de production à grande variété de produits et faible densité de flux appelés systèmes HVLV (High-Variety, LowVolume). Les caractéristiques de ces systèmes nous permettent d’appréhender la représentation des flux y circulant par un modèle discret. Le comportement discontinu des systèmes HVLV peut être caractérisé par la connaissance des dates de début et de fin des activités de production. L’algèbre (max, +) est utilisée pour représenter ce type de systèmes où les relations entre les dates de début des activités nécessitent l’utilisation des opérateurs maximum et addition. Afin d’utiliser l’algèbre (max, +) pour l’ordonnancement des systèmes HVLV, il est indispensable de résoudre un problème de conflit et d’optimisation sous contraintes dans cette algèbre. D’abord, nous avons développé dans ces travaux de recherche un modèle d’ordonnancement (max, +) pour les systèmes HVLV dans lequel des variables de décision ont été introduites afin de résoudre le problème de conflit entre les opérations exécutées sur les machines. Ensuite, nous avons amélioré le modèle proposé pour tenir compte de la maintenance préventive. Deux types de maintenance ont été considérés : Maintenance Périodique Répétitive (MPR) et Maintenance Flexible Périodique (MFP). Dans les deux cas, un problème d’ordonnancement non-linéaire sous contraintes a été résolu afin de minimiser certains critères de performance. Enfin, la méthodologie proposée a été validée par simulation, sur des systèmes HVLV complexes de type job-shop. / This thesis deals with the development of a flow scheduling/optimization approach applied to the field of high-variety, low-volume production systems called HVLV (HighVariety, Low-Volume) systems. In this context, the flow of parts is represented by a discreet flow model. The discontinuous behavior of HVLV systems can be characterized by the knowledge of the starting and ending times of its activities. (Max, +) algebra is used to represent these kinds of systems where relationships between the starting times of the activities require both the maximum and addition operators. In order to use (max, +) algebra for HVLV systems scheduling, it is necessary to solve into this algebra an optimization problem subject to conflicts and constraints. In this research, we have first of all developed a scheduling (max, +) model for HVLV systems where decision variables are introduced to solve the conflict problem between operations carried out on the machines. Then, we have improved the proposed model to deal with preventive maintenance. Two kinds of maintenance are considered: Repetitive Periodic Maintenance (RPM) and Flexible Periodic Maintenance (FPM). In both cases, a non-linear optimization problem with constraints is solved to minimize some performance criteria. Lastly, simulation results on some complex HVLV job-shop systems are presented to illustrate the feasibility of the proposed methodology..
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Construção de método de solução funcional para problemas de fluxo em meios porosos não saturados

Furtado, Igor da Cunha January 2017 (has links)
Neste estudo, consideramos um problema transiente de fluxo unidimensional vertical de água em meio poroso insaturado, modelado pela equação Richards não-linear. As reações constitutivas de Van Genuchten são empregadas para representar a capacidade hidráulica e a condutividade. A fórmula da solução é otimizada e avaliada usando a equação governante em um critério de autoconsciente. Os resultados são apresentados para alguns tipos de solo e seus parâmetros relacionados, que são mencionados em literatura. / In this study, we consider a transiente vertical one-dimensional flow problem of water in unsaturated porus media, modelled by the non-linear Richards equation. Constitutive relations of Van Genutchten are employed to represent the hydraulic capacity and conductivity. The solution formula is optimized and evaluated using to governing equation for a self-consistency criterion. The results are presented for some oil types and its related soil parameters, that are reported in the literature.
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Abordagem do problema de fluxo de potência ótimo por métodos de programação não-linear via penalidade quadrática e Função Lagrangeana Aumentada / not available

Clebea Araújo Nascimento 25 July 1997 (has links)
Neste trabalho são estudadas três metodologias de otimização não-linear: o Método da Função Lagrangeana, o Método da Função Penalidade e o Método da Função Lagrangeana Aumentada. Com o estudo da Função Lagrangeana e do Método da Função Penalidade, foi possível alcançar a formulação da Função Lagrangeana Aumentada com o objetivo de resolver problemas de programação não-linear não-convexos. Testes numéricos são apresentados para o problema não-convexo de programação não-linear conhecido como Fluxo de Potência Ótimo. / In this dissertation, three nonlinear optimization methodologies are studied: the Lagrangian Function Method, the Penalty Function Method and Augmented Lagrangian Function Method. Through the studies ofthe Lagrangian Function and the Penalty function Method, it was possible to reach the formulation of the Augmented Lagrangian Function aiming to solve nonlinear nonconvex programming problems. Numerical tests are presented for the nonconvex nonlinear programming problem known as optimal power flow.
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Metodologia para análise de resposta de demanda em redes inteligentes

Menta, Rodrigo Vital 28 September 2015 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-04-13T18:29:42Z No. of bitstreams: 1 rodrigovitalmenta.pdf: 1050020 bytes, checksum: 0a0b9fed57688fe227860197468177c5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-04-24T03:23:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigovitalmenta.pdf: 1050020 bytes, checksum: 0a0b9fed57688fe227860197468177c5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-24T03:23:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigovitalmenta.pdf: 1050020 bytes, checksum: 0a0b9fed57688fe227860197468177c5 (MD5) Previous issue date: 2015-09-28 / Este trabalho propõe uma metodologia para cálculo da tarifa variável de energia elétrica considerando o ambiente de redes inteligentes (“Smart Grids”). Este problema, conhecido como “Resposta de Demanda” (RD) ou “Tarifa Dinâmica” (TD), permite aos consumidores, que até então pagam um preço fixo para energia, participarem ativamente do mercado de energia tendo em vista que a diferença de preço durante as horas do dia induz a redução de consumo nos horários de ponta e aumento em outros horários. A formulação proposta para cálculo da tarifa é baseada em programação não linear onde a rede elétrica é considerada juntamente com os limites operativos. A resposta do programa informa o valor da tarifa durante o dia de tal forma que tanto a empresa distribuidora quanto os consumidores ganham com o novo modelo de tarifa (Modelo Ganha-Ganha/MGG). A metodologia proposta foi testada em sistemas de distribuição conhecidos da literatura. Os resultados mostram que o processo proposto neste trabalho é promissor para aplicação em Smart Grids. / This work proposes a methodology for calculating the variable energy tariff considering the environment of Smart Grids. This problem has been known as "Demand Response" (RD) or "Dynamic Rate" (TD) and it allows consumers, which have been paying a fixed price for energy, to participate in the energy market. The price difference during the day can induce lower consumption at peak times as well as high consumption at other times. The proposed approach for the optimal tariff calculation is based on nonlinear programming where the network is considered. The consumers are represented by using a relationship between energy price and consumption. The proposed optimization problem leads to optimal energy price to obtain a Win-Win strategy for both the Distribution company and consumers. The proposed methodology is tested in known distribution systems of literature and the results show that it is promising for application in Smart Grid system.
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Model soustavy motorů s pružným členem / Modeling of system motors with flexible component

Lebeda, Aleš January 2012 (has links)
This thesis deals with problem of experimental identification using principles of artificial intelligence and development of nonlinear models. It shows how to estimate parameters of nonlinear models and it compares different types of nonlinear models based on analytical analysis which were developed from measured data in simulation and real system motors with flexible component.
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Studies on block coordinate gradient methods for nonlinear optimization problems with separable structure / 分離可能な構造をもつ非線形最適化問題に対するブロック座標勾配法の研究

Hua, Xiaoqin 23 March 2015 (has links)
京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第19123号 / 情博第569号 / 新制||情||100(附属図書館) / 32074 / 京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻 / (主査)教授 山下 信雄, 教授 中村 佳正, 教授 田中 利幸 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM
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Dynamic fuzzy wavelet neural network for system identification, damage detection and active control of highrise buildings

Jiang, Xiaomo 09 March 2005 (has links)
No description available.
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Tarification logit dans un réseau

Gilbert, François 12 1900 (has links)
Le problème de tarification qui nous intéresse ici consiste à maximiser le revenu généré par les usagers d'un réseau de transport. Pour se rendre à leurs destinations, les usagers font un choix de route et utilisent des arcs sur lesquels nous imposons des tarifs. Chaque route est caractérisée (aux yeux de l'usager) par sa "désutilité", une mesure de longueur généralisée tenant compte à la fois des tarifs et des autres coûts associés à son utilisation. Ce problème a surtout été abordé sous une modélisation déterministe de la demande selon laquelle seules des routes de désutilité minimale se voient attribuer une mesure positive de flot. Le modèle déterministe se prête bien à une résolution globale, mais pèche par manque de réalisme. Nous considérons ici une extension probabiliste de ce modèle, selon laquelle les usagers d'un réseau sont alloués aux routes d'après un modèle de choix discret logit. Bien que le problème de tarification qui en résulte est non linéaire et non convexe, il conserve néanmoins une forte composante combinatoire que nous exploitons à des fins algorithmiques. Notre contribution se répartit en trois articles. Dans le premier, nous abordons le problème d'un point de vue théorique pour le cas avec une paire origine-destination. Nous développons une analyse de premier ordre qui exploite les propriétés analytiques de l'affectation logit et démontrons la validité de règles de simplification de la topologie du réseau qui permettent de réduire la dimension du problème sans en modifier la solution. Nous établissons ensuite l'unimodalité du problème pour une vaste gamme de topologies et nous généralisons certains de nos résultats au problème de la tarification d'une ligne de produits. Dans le deuxième article, nous abordons le problème d'un point de vue numérique pour le cas avec plusieurs paires origine-destination. Nous développons des algorithmes qui exploitent l'information locale et la parenté des formulations probabilistes et déterministes. Un des résultats de notre analyse est l'obtention de bornes sur l'erreur commise par les modèles combinatoires dans l'approximation du revenu logit. Nos essais numériques montrent qu'une approximation combinatoire rudimentaire permet souvent d'identifier des solutions quasi-optimales. Dans le troisième article, nous considérons l'extension du problème à une demande hétérogène. L'affectation de la demande y est donnée par un modèle de choix discret logit mixte où la sensibilité au prix d'un usager est aléatoire. Sous cette modélisation, l'expression du revenu n'est pas analytique et ne peut être évaluée de façon exacte. Cependant, nous démontrons que l'utilisation d'approximations non linéaires et combinatoires permet d'identifier des solutions quasi-optimales. Finalement, nous en profitons pour illustrer la richesse du modèle, par le biais d'une interprétation économique, et examinons plus particulièrement la contribution au revenu des différents groupes d'usagers. / The network pricing problem consists in finding tolls to set on a subset of a network's arcs, so to maximize a revenue expression. A fixed demand of commuters, going from their origins to their destinations, is assumed. Each commuter chooses a path of minimal "disutility", a measure of discomfort associated with the use of a path and which takes into account fixed costs and tolls. A deterministic modelling of commuter behaviour is mostly found in the literature, according to which positive flow is only assigned to \og shortest\fg\: paths. Even though the determinist pricing model is amenable to global optimization by the use of enumeration techniques, it has often been criticized for its lack of realism. In this thesis, we consider a probabilistic extension of this model involving a logit dicrete choice model. This more realistic model is non-linear and non-concave, but still possesses strong combinatorial features. Our analysis spans three separate articles. In the first we tackle the problem from a theoretical perspective for the case of a single origin-destination pair and develop a first order analysis that exploits the logit assignment analytical properties. We show the validity of simplification rules to the network topology which yield a reduction in the problem dimensionality. This enables us to establish the problem's unimodality for a wide class of topologies. We also establish a parallel with the product-line pricing problem, for which we generalize some of our results. In our second article, we address the problem from a numerical point of view for the case where multiple origin-destination pairs are present. We work out algorithms that exploit both local information and the pricing problem specific combinatorial features. We provide theoretical results which put in perspective the deterministic and probabilistic models, as well as numerical evidence according to which a very simple combinatorial approximation can lead to the best solutions. Also, our experiments clearly indicate that under any reasonable setting, the logit pricing problem is much smoother, and admits less optima then its deterministic counterpart. The third article is concerned with an extension to an heterogeneous demand resulting from a mixed-logit discrete choice model. Commuter price sensitivity is assumed random and the corresponding revenue expression admits no closed form expression. We devise nonlinear and combinatorial approximation schemes for its evaluation and optimization, which allow us to obtain quasi-optimal solutions. Numerical experiments here indicate that the most realistic model yields the best solution, independently of how well the model can actually be solved. We finally illustrate how the output of the model can be used for economic purposes by evaluating the contributions to the revenue of various commuter groups.
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Contributions to optimal and reactive vision-based trajectory generation for a quadrotor UAV / Contributions à la génération de trajectoires optimales et réactives basées vision pour un quadrirotor

Penin, Bryan 11 December 2018 (has links)
La vision représente un des plus importants signaux en robotique. Une caméra monoculaire peut fournir de riches informations visuelles à une fréquence raisonnable pouvant être utilisées pour la commande, l’estimation d’état ou la navigation dans des environnements inconnus par exemple. Il est cependant nécessaire de respecter des contraintes visuelles spécifiques telles que la visibilité de mesures images et les occultations durant le mouvement afin de garder certaines cibles visuelles dans le champ de vision. Les quadrirotors sont dotés de capacités de mouvement très réactives du fait de leur structure compacte et de la configuration des moteurs. De plus, la vision par une caméra embarquée (fixe) va subir des rotations dues au sous-actionnement du système. Dans cette thèsenous voulons bénéficier de l’agilité du quadrirotor pour réaliser plusieurs tâches de navigation basées vision. Nous supposons que l’estimation d’état repose uniquement sur la fusion capteurs d’une centrale inertielle (IMU) et d’une caméra monoculaire qui fournit des estimations de pose précises. Les contraintes visuelles sont donc critiques et difficiles dans un tel contexte. Dans cette thèse nous exploitons l’optimisation numérique pour générer des trajectoires faisables satisfaisant un certain nombre de contraintes d’état, d’entrées et visuelles non linéaires. A l’aide la platitude différentielle et de la paramétrisation par des B-splines nous proposons une stratégie de replanification performante inspirée de la commande prédictive pour générer des trajectoires lisses et agiles. Enfin, nous présentons un algorithme de planification en temps minimum qui supporte des pertes de visibilité intermittentes afin de naviguer dans des environnements encombrés plus vastes. Cette contribution porte l’incertitude de l’estimation d’état au niveau de la planification pour produire des trajectoires robustes et sûres. Les développements théoriques discutés dans cette thèse sont corroborés par des simulations et expériences en utilisant un quadrirotor. Les résultats reportés montrent l’efficacité des techniques proposées. / Vision constitutes one of the most important cues in robotics. A single monocular camera can provide rich visual information at a reasonable rate that can be used as a feedback for control, state estimation of mobile robots or safe navigation in unknown environments for instance. However, it is necessary to satisfy particular visual constraints on the image such as visibility and occlusion constraints during motion to keep some visual targets visible. Quadrotors are endowed with very reactive motion capabilities due to their compact structure and motor configuration. Moreover, vision from a (fixed) on-board camera will suffer from rotation motions due to the system underactuation. In this thesis, we want to benefit from the system aggressiveness to perform several vision-based navigation tasks. We assume state estimation relies solely on sensor fusion of an onboard inertial measurement unit (IMU) and a monocular camera that provides reliable pose estimates. Therefore, visual constraints are challenging and critical in this context. In this thesis we exploit numerical optimization to design feasible trajectories satisfying several state, input and visual nonlinear constraints. With the help of differential flatness and B-spline parametrization we will propose an efficient replanning strategy inspired form Model Predictive Control to generate smooth and agile trajectories. Finally, we propose a minimum-time planning algorithm that handles intermittent visibility losses in order to navigate in larger cluttered environments. This contribution brings state estimation uncertainty at the planning stage to produce robust and safe trajectories. All the theoretical developments discussed in this thesis are corroborated by simulations and experiments run by using a quadrotor UAV. The reported results show the effectiveness of proposed techniques.

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