Au cours des dernières années, la capacité de la technologie LiDAR à capturer des informations détaillées sur la structure des forêts a attiré une attention croissante de la part de la communauté des écologues et des forestiers. Le LiDAR terrestre, notamment, apparaît comme un outil prometteur pour recueillir les caractéristiques géométriques des arbres à une précision millimétrique.Cette thèse étudie la reconstruction de surface à partir de nuages de points épars et non structurés, capturés en environnement forestier par un LiDAR terrestre. Nous proposons une suite d’algorithmes dédiés à la reconstruction de modèles d’attributs de placettes forestières : le sol etla structure ligneuse des arbres (i.e. troncs et branches principales). En pratique, nos approches modélisent le problème par des surfaces implicites construites à partir de fonctions à base radiale pour faire face à la forte hétérogénéité spatiale du nuage de points Lidar terrestre. / In recent years, the capacity of LiDAR technology to capture detailed information about forests structure has attracted increasing attention in the field of forest science. In particular, the terrestrial LiDAR arises as a promising tool to retrieve geometrical characteristics of trees at a millimeter level.This thesis studies the surface reconstruction problem from scattered and unorganized point clouds, captured in forested environment by a terrestrial LiDAR. We propose a sequence of algorithms dedicated to the reconstruction of forests plot attributes model: the ground and the woody structure of trees (i.e. the trunk and the main branches). In practice, our approaches model the surface with implicit function build with radial basis functions to manage the homogeneity and handle the noise of the sample data points.

A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.

[pt] Esquemas semi-Lagrangeanos usados para a aproximação do princípio da programação dinâmica são baseados em uma discretização temporal reconstruída no espaço de estado. O uso de uma malha estruturada torna essa abordagem inviável para problemas de alta dimensão devido à maldição da dimensionalidade. Nesta tese, apresentamos uma nova abordagem para problemas de controle ótimo de horizonte infinito onde a função valor é calculada usando Funções de Base Radial (RBFs) pelo método de aproximação de mínimos quadrados móveis de Shepard em malhas irregulares. Propomos um novo método para gerar uma malha irregular guiada pela dinâmica e uma rotina de otimizada para selecionar o parâmetro responsável pelo formato nas RBFs. Esta malha ajudará a localizar o problema e aproximar o princípio da programação dinâmica em alta dimensão. As estimativas de erro para a função valor também são fornecidas. Testes numéricos para problemas de alta dimensão mostrarão a eficácia do método proposto. Além do controle ótimo de EDPs clássicas mostramos como o método também pode ser aplicado ao controle de equações não-locais. Também fornecemos um exemplo analisando a convergência numérica de uma equação não-local controlada para o modelo contínuo. / [en] Semi-Lagrangian schemes for the approximation of the dynamic programming principle are based on a time discretization projected on a state-space grid. The use of a structured grid makes this approach not feasible for highdimensional problems due to the curse of dimensionality. In this thesis, we present a new approach for infinite horizon optimal control problems where the value function is computed using Radial Basis Functions (RBF) by the Shepard s moving least squares approximation method on scattered grids. We propose a new method to generate a scattered mesh driven by the dynamics and an optimal routine to select the shape parameter in the RBF. This mesh will help to localize the problem and approximate the dynamic programming principle in high dimension. Error estimates for the value function are also provided. Numerical tests for high dimensional problems will show the effectiveness of the proposed method. In addition to the optimal control of classical PDEs, we show how the method can also be applied to the control of nonlocal equations. We also provide an example analyzing the numerical convergence of a nonlocal controlled equation towards the continuous model.

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[ES] Hoy en día, los materiales cementicios están presentes en la gran mayoría de las infraestructuras de nuestro entorno, como pueden ser el hormigón y el mortero, debido a su bajo coste y sus características mecánicas estructurales y de durabilidad. Pese a todo, estas se ven degradadas por factores externos e internos, reduciendo la viabilidad de estos con el paso del tiempo. Para inspeccionar estos materiales se han creado múltiples ensayos destructivos (ED) y ensayos no destructivos (END) que indican mediante ciertos parámetros el estado de los materiales de construcción. Dentro de los no destructivos, encontramos los ultrasonidos cuya propagación en estos materiales otorga información sobre su estado y estructura interna. Entre los múltiples ensayos ultrasónicos se encuentra la tomografía ultrasónica cuya base nace gracias a las Tomografías Computarizadas (TC): se ilumina un objeto mediante una fuente y se reciben las señales mediante los receptores. Se rota entorno al objeto bajo estudio combinando las señales mediante los algoritmos tomográficos y obteniendo una reconstrucción del objeto interno sin producirle ningún tipo de daño. No obstante, aunque para determinadas longitudes de onda podemos asumir una trayectoria de rayo recto, los ultrasonidos son ondas dispersivas que se difractan y se reflejan alejándose de esta condición de idoneidad afectando negativamente a las reconstrucciones. En esta tesis se estudia la tomografía de ultrasonidos aplicada a probetas de mortero. Para ello, previamente se realiza un estudio de los algoritmos de reconstrucción tomográfica donde se hace un recorrido por los principales algoritmos convencionales. Los transformados (FBP y DFT) cuyos resultados son excelentes en caso de que tengamos un nivel elevado de rayos y direcciones que conforman las proyecciones. Los algoritmos de redes neuronales (BPE y RBF) y métodos algebraicos (ART, CART, SART y SIRT) presentan buenos resultados en aquellas situaciones donde se tenga un bajo número de rayos y direcciones o alta presencia de ruido. Se comparan entre ellos mediante proyecciones obtenidas con señales simuladas y se obtienen los mejores resultados para el algoritmo FBP, con lo que las siguientes reconstrucciones reales se llevan a cabo con este método. La aplicación en la que se centra este trabajo consiste en la detección del frente de carbonatación en probetas cementicias. Es por ello que se diseñan diferentes casos de probetas con daño y sin daño para validar el funcionamiento de un sistema tomográfico. Se diseña y se construye el sistema hardware capaz de la toma automatizada de medidas empleando una configuración de rayos paralelos o de rayos en abanico. Además, se ha adaptado para que sea capaz de inspeccionar tanto con transductores acoplados por aire como inspeccionar el objeto en inmersión (acoplamiento por agua). Se concluye que la tomografía por inmersión ofrece una solución de compromiso entre transferencia de energía y proceso de automatización. Además se implementan dos modelos de redes neuronales entrenados mediante sinogramas simulados para posteriormente reconstruir casos reales. Todos los algoritmos y casos son evaluados tanto en calidad de reconstrucción como en prestaciones. / [CA] Avui dia, els materials cimentants són presents a la majoria de les infraestructures del nostre entorn com poden ser el formigó i el morter, donat el seu baix cost i les seues característiques mecànic estructurals i la seua durabilitat. Malgrat tot, aquestes es veuen degradades per factors externs i interns, reduint la seua viabilitat amb el pas del temps. Per inspeccionar dits materials s'han creat múltiples assajos destructius (AD) i assajos no destructius (AND) que indiquen mitjançant certs paràmetres l'estat dels materials de construcció. Dins del no destructius trobem els ultrasons, la propagació dels quals per aquests materials ens aporta informació sobre el seu estat i estructura interna. Entre els múltiples assajos ultrasònics, es troba la tomografia ultrasònica, la base de la qual neix gràcies a les Tomografies Computeritzades (TC): s'il·lumina un objecte per mitjà d'una font i es reben les senyals a través dels receptors. Es rota entorn l'objecte en estudi combinant les senyals mitjançant els algoritmes tomogràfics i obtenint una reconstrucció de l'objecte intern sense produir-li cap tipus de dany. No obstant això, i encara que per a determinades longituds d'ona podem assumir una trajectòria recta del raig, els ultrasons són ones dispersives que es difracten i reflecteixen, allunyant-se d'aquesta condició d'idoneïtat i afectant negativament les reconstruccions. En aquesta tesi s'estudia la tomografia d'ultrasons aplicada a provetes de morter. Amb aquesta finalitat, prèviament es realitza un estudi dels algoritmes de reconstrucció tomogràfica on es fa un recorregut pels principals algoritmes convencionals. Els transformats (FDB i DFT) els resultats dels quals son excel·lents en cas que tinguem un nivell elevat de raigs i direccions que conformen les projeccions. Els algoritmes de xarxes neuronals (BPE i RBF) i mètodes algebraics (ART, CART, SART i SIRT) presenten bons resultats en aquelles situacions on es tingui un baix número de raigs i direccions o una alta presència de soroll. Es comparen entre ells per mitjà de projeccions obtingudes amb senyals simulades i s'obtenen els millors resultats per a l'algoritme FBP, duent-se a terme les següents reconstruccions amb aquest mètode. L'aplicació en la que es centra aquest treball consisteix en la detecció del front de carbonatació en provetes cimentants. És per això que es dissenyen diferents casos de provetes amb desperfectes i sense desperfectes per validar el funcionament d'un sistema tomogràfic. Es dissenya i es construeix el sistema hardware capaç de la presa automatitzada de mesures emprant una configuració de raigs paral·lels o de raigs en ventall. A més, s'ha adaptat per a que sigui capaç d'inspeccionar tant amb transductors acoblats per aire com inspeccionar l'objecte en immersió (acoblament per aigua). Es conclou que la tomografia per immersió ofereix una solució de compromís entre la transferència d'energia i el procés d'automatització. A més s'implenten dos models de xarxes neuronals entrenats per mitjà de sinogrames simulats per a posteriorment reconstruir casos reals. Tots els algoritmes i casos són avaluats tant en qualitat de reconstrucció com en prestacions. / [EN] Nowadays, cementitious materials are present in the great majority of our surrounding infrastructures such as concrete and mortar, due to its low cost mechanic-structural features and its lasting. Nevertheless, this characteristics are degraded because of external and internal factors, reducing its viability over time. In order to inspect this materials, multiple destructive testing (DT) and non-destructive testing (NDT) have been created. This trials show construction materials conditions with certain parameters. In the non-destructive group, we found ultrasounds whose spreading in this materials gives us information about their condition and internal structure. Among the multiple ultrasonic tests, we can find the ultrasonic tomography which is based in the Computed Tomography Scans (CT) basis: an object is illuminated by a source and signals are received through receivers. Rotation is made around the object under study combining the signals using tomographic algorithms for the purpose of obtaining an internal object reconstruction without damaging it. However we can assume a straight beam path for certain wavelengths, ultrasound are dispersive waves that diffract and reflect, making them less suitable because they worsen the quality of reconstructions. In this thesis, the ultrasonic tomography applied to mortar specimens is studied. For that, a study of tomographic reconstruction algorithms is carried out and the main conventional algorithms are reviewed. The transforms (FBD and DFT) whose results are excellent in case we have a high level of beams and directions that make up the projections. The neuronal network algorithms (BPE and RBF) and the ones for algebraic methods (ART, CART, SART and SIRT) have good results in situations where a low number of beams and directions or high noise presence are found. A comparation between them is made using projections obtained with simulated signals and the best FBP algorithm results are extracted. The following real reconstructions are carried out with this method. The application on which this work focuses consists of the detection of the carbonation front in cementitious specimens. That is why different types of specimens with damage and without damage are designed to validate a tomographic system function. A hardware system capable of taking automated measures using a configuration of parallel beams or fan beams is designed and built. Moreover, it has been adapted to be able to inspect both with air-coupled transducers and to inspect the object while submerged (water coupled). It is concluded that immersion tomography offers a compromise solution between energy transfer and automation process. Two models of neuronal networks trained through simulated sinograms are also implemented to reconstruct real cases afterwards. All the algorithms and cases are evaluated both in reconstruction quality and in features. / Gallardo Llopis, C. (2023). Tomografía ultrasónica para la evaluación de daño por gradiente en materiales cementantes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/194552

The simulation of physical systems in the early stages of conceptual designs has shown to be a key factor for adequate decision making and avoiding big and expensive issues downstream in engineering projects. In the case of aircraft cabin design, taking into account the thermal comfort of the passengers as well as the proper air circulation and renovation can make this difference. However, current numerical fluid simulations (CFD) are too computationally expensive for integrating them in early design stages where extensive comparative studies have to be performed. Instead, Zonal Models (ZM) appear to be a fast-computation approach that can provide coarse simulations for aircraft cabin flows. In this thesis, a Zonal Model solver is developed as well as a geometry-definition and meshing framework, both in Matlab®, for performing coarse, flexible and computationally cheap flow simulations of user-defined cabin designs. On one hand, this solver consists of a Fractional Step approach for coarse unstructured bi-dimensional meshes. On the other, the cabin geometry can be introduced by hand for simple shapes, but also with Computational Aided Design tools (CAD) for more complex designs. Additionally, it can be chosen to generate the meshes from scratch or morph them from previously generated ones. / <p>The presentation was online</p>