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Simulations numériques méso- et micro-échelles des circulations locales générées par des îles tropicales : cas de l’archipel de la Guadeloupe avec une application à la dispersion de polluants (WRF-LES-FLEXPART) / Meso-scale and micro-scale numerical simulations of local circulations induced by tropical islands : Case of the Guadeloupe archipelago with a pollutant dispersion case (WRF-LES-FLEXPART)

Cécé, Raphaël 10 July 2014 (has links)
Ce travail est l'expression d'une volonté de chercheurs, de la Carabe d'améliorer les connaissances scientifiques méso- et micro-météorologiques appliquées aux milieux insulaires sous influence des alizés et de développer la recherche dans ces domaines.On sait que le phénomène météorologique le plus remarquable impactant les îles de la Caraïbe reste le cyclone tropical. Mais d'autres phénomènes, a des échelles inferieures, telles que les pluies intenses, les houles, la dégradation de la qualité de l'air ont une importance aigüe en termes de risques naturels ou de risques sur la sante. Ces exemples attestent la nécessité d'utiliser des méthodes de descente d'échelle pour exploiter l'information météorologique et/ou climatique de grande échelle et dériver des scenarios locaux et régionaux appliques aux territoires insulaires. Ce défi est important car l'attente d'analyses scientifiques pertinentes dans ces domaines est grande.Les travaux présentés dans ce mémoire ont pour principaux objectifs la simulation numérique puis l'analyse des mécanismes méso- et micro-échelles qui induisent des circulations locales diurnes et nocturnes sur l'archipel de la Guadeloupe à l'aide de codes numériques météorologiques éprouves car largement utilises en recherche et en prévision opérationnelle.Ils constituent donc la première étude de modélisation numérique à haute résolution en basse atmosphère, par descente d'échelle dynamique, pour des intervalles d'espace compris entre 1 km et 111 m sur cet archipel.Le modelé atmosphérique Weather Research and Forecasting ARW V3.4 (WRF ARW), non-hydrostatique, a été utilise pour l'ensemble des simulations pour modéliser la troposphère depuis l'échelle globale à l'échelle de la turbulence.Trois situations météorologiques classiques réelles d'une durée de 48 heures, correspondant à 80 % des situations météorologiques observées dans la zone, alizes soutenus (AS), alizes moyens (AM), alizes faibles (AF) ont été examinées. Ces situations sont caractérisées par les valeurs du nombre de Froude local suivantes : 0,82 (AS), 0,41 (AM) et 0,21 (AF). Six domaines de modélisation ont été sélectionnés pour effectuer les descentes d'échelle dynamiques : D01 (maille de 27 km), D02 (maille de 9 km), D03 (maille de 3 km), D04 (maille de 1 km), D05 (maille de 333 m) et D06 (maille de 111 m) avec soixante-dix niveaux verticaux. Les quatre premiers domaines (D01 à D04) couvrent l'archipel de la Guadeloupe et sont utilisés en mode méso-échelle à l'aide d'un schéma d'ensemble de couche limite planétaire YSU. Les domaines D05 (couvrant l'île de la Basse-Terre et le centre de l'archipel) et D06 (couvrant la zone littorale et rurale du Petit Cul-de-Sac Marin et la zone urbaine de l'agglomération pointoise) sont utilisés en mode Large Eddy Simulation avec une fermeture de la turbulence 1,5 TKE 3D. Le modèle WRF a été forcé toutes les six heures par l'assimilation des champs d'analyses globales du modèle NCEP FNL (1° de résolution). Les simulations effectuées ont permis d'obtenir des champs de variables météorologiques 10-minutes à très hautes résolutions spatiales.Les résultats des simulations méso- et micro-échelles ont été confrontés aux valeurs expérimentales obtenues à l'aide de capteurs places sur des mâts météorologiques (campagne Atmo-Mangrov et réseau de mesure Météo-France). Il s'agissait d'optimiser l'utilisation des couplages de codes numériques tout en conservant la possibilité de les confronter aux observations expérimentales.Les résultats des simulations numériques micro-échelles, des différents cas (AS, AM, AF) sont utilisées pour forcer (c'est-à-dire définir les conditions limites) un modèle lagrangien de dispersion de particules : FLEXPART. Le système couple FLEXPART-WRF a été employé dans le domaine D06 pour étudier la dispersion du panache d'oxydes d'azote émis par la principale usine de production d'électricité de l'île. / The present work expresses the will of Caribbean researchers to improve the meso- and micro-meteorological scientific knowledge of the trade winds influenced island areas, and to develop research in these domains.It is well known that tropical hurricanes remain the most remarkable meteorological phenomena that affect the Caribbean islands. But some other phenomena, of smaller scale, such as intense rainfall events, swells, or air quality degradation, are of extreme importance for natural or health hazards. These examples show the need to use downscaling methods to exploit large scale meteorological or climatic information, and to obtain local and regional scenarios for the island areas. This is an important challenge, as sound scientific studies in these matters are eagerly expected. The aim of the research works exposed in the present dissertation is numerical simulation and analysis of the meso- and microscale mechanisms that induce diurnal and nocturnal local circulations in the Guadeloupe archipelago, using numerical meteorological models that are widely used in research and in operational forecasting.These works represent the first high-resolution (1 km to 111 m) numerical study of the lower atmosphere over the Guadeloupe archipelago. The Weather Research and Forecasting ARW 3.4 (WRF-ARW) model is used to simulate the troposphere from global scale to turbulence scale. Real cases of three typical weather types (80% of cases during a year) are examined during 48 hours : strong trade winds (STW), medium trade winds (MTW) and weak trade winds (WTW). These weather types are characterized by values of the local Froude number : 0.82 (STW), 0.41 (MTW) and 0.21 (WTW). Six domains have been selected for the dynamical downscaling : D01 (grid spacing of 27 km), D02 (grid spacing of 9 km), D03 (grid spacing of 3 km), D04 (grid spacing of 1 km), D05 (grid spacing of 333 m) and D06 (grid spacing of 111 m), including 70 vertical levels. The first four domains (D01 to D04) cover the Guadeloupe archipelago and are used in the meso-scale simulations with the planetary boundary layer scheme YSU (ensemble mean). Domain D05 (covering the Basse-Terre island and the middle of the archipelago) and domain D06 (covering the coastal and rural area of Le Petit Cul-de-Sac Marin and the urban area of Pointe-à-Pitre), are employed in the micro-scale simulation (LES) with the 3D TKE 1.5 order closure scheme. WRF has been 6 hourly reinitialized with the NCEP FNL global analyses (resolution of 1°). These simulations permitted to obtain 10-minutes meteorological variable fields with a very high resolution (111 m).Meso-scale and micro-scale model results have been evaluated with observational data from meteorological stations (field campaign Atmo-Mangrov, French Met Office).Once validated, the micro-scale model outputs have been used for the assimilation of the lagrangian particle dispersion model : FLEXPART. The coupling FLEXPART-WRF has been employed in domain D06, in order to analyze the dispersion of the nitrogen oxide plume emitted by the main power plant of the archipelago.
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Modeling and simulation of the diffusion MRI signal from human brain white matter to decode its microstructure and produce an anatomic atlas at high fields (3T) / Modélisation et simulation du signal IRM pondéré en diffusion de la substance blanche cérébrale en vue du décodage de sa microstructure et de l'établissement d'un atlas anatomique à hauts champs (3T)

Ginsburger, Kévin 30 August 2019 (has links)
L'imagerie par résonance magnétique du processus de diffusion (IRMd) de l'eau dans le cerveau a connu un succès fulgurant au cours de la décennie passée pour cartographier les connexions cérébrales. C'est toujours aujourd'hui la seule technique d'investigation de la connectivité anatomique du cerveau humain in vivo. Mais depuis quelques années, il a été démontré que l'IRMd est également un outil unique de biopsie virtuelle in vivo en permettant de sonder la composition du parenchyme cérébral également in vivo. Toutefois, les modèles développés à l'heure actuelle (AxCaliber, ActiveAx, CHARMED) reposent uniquement sur la modélisation des membranes axonales à l'aide de géométries cylindriques, et restent trop simplistes pour rendre compte précisément de l'ultrastructure de la substance blanche et du processus de diffusion dans l’espace extra-axonal. Dans un premier temps, un modèle analytique plus réaliste de la substance blanche cérébrale tenant compte notamment de la dépendance temporelle du processus de diffusion dans le milieu extra-axonal a été développé. Un outil de décodage complexe permettant de résoudre le problème inverse visant à estimer les divers paramètres de la cytoarchitecture de la substance blanche à partir du signal IRMd a été mis en place en choisissant un schéma d'optimisation robuste pour l'estimation des paramètres. Dans un second temps, une approche Big Data a été conduite pour améliorer le décodage de la microstructure cérébrale. Un outil de création de tissus synthétiques réalistes de la matière blanche a été développé, permettant de générer très rapidement un grand nombre de voxels virtuels. Un outil de simulation ultra-rapide du processus de diffusion des particules d'eau dans ces voxels virtuels a ensuite été mis en place, permettant la génération de signaux IRMd synthétiques associés à chaque voxel du dictionnaire. Un dictionnaire de voxels virtuels contenant un grand nombre de configurations géométriques rencontrées dans la matière blanche cérébrale a ainsi été construit, faisant en particulier varier le degré de gonflement de la membrane axonale qui peut survenir comme conséquence de pathologies neurologiques telles que l’accident vasculaire cérébral. L'ensemble des signaux simulés associés aux configurations géométriques des voxels virtuels dont ils sont issus a ensuite été utilisé comme un jeu de données permettant l'entraînement d'un algorithme de machine learning pour décoder la microstructure de la matière blanche cérébrale à partir du signal IRMd et estimer le degré de gonflement axonal. Ce décodeur a montré des résultats de régression encourageants sur des données simulées inconnues, montrant le potentiel de l’approche computationnelle présentée pour cartographier la microstructure de tissus cérébraux sains et pathologiques in vivo. Les outils de simulation développés durant cette thèse permettront, en utilisant un algorithme de recalage difféomorphe de propagateurs de diffusion d’ensemble également développé dans le cadre de cette thèse, de construire un atlas probabiliste des paramètres microstructuraux des faisceaux de matière blanche. / Diffusion Magnetic Resonance Imaging of water in the brain has proven very useful to establish a cartography of brain connections. It is the only in vivo modality to study anatomical connectivity. A few years ago, it has been shown that diffusion MRI is also a unique tool to perform virtual biopsy of cerebral tissues. However, most of current analytical models (AxCaliber, ActiveAx, CHARMED) employed for the estimation of white matter microstructure rely upon a basic modeling of white matter, with axons represented by simple cylinders and extra-axonal diffusion assumed to be Gaussian. First, a more physically plausible analytical model of the human brain white matter accounting for the time-dependence of the diffusion process in the extra-axonal space was developed for Oscillating Gradient Spin Echo (OGSE) sequence signals. A decoding tool enabling to solve the inverse problem of estimating the parameters of the white matter microstructure from the OGSE-weighted diffusion MRI signal was designed using a robust optimization scheme for parameter estimation. Second, a Big Data approach was designed to further improve the brain microstructure decoding. All the simulation tools necessary to construct computational models of brain tissues were developed in the frame of this thesis. An algorithm creating realistic white matter tissue numerical phantoms based on a spherical meshing of cell shapes was designed, enabling to generate a massive amount of virtual voxels in a computationally efficient way thanks to a GPU-based implementation. An ultra-fast simulation tool of the water molecules diffusion process in those virtual voxels was designed, enabling to generate synthetic diffusion MRI signal for each virtual voxel. A dictionary of virtual voxels containing a huge set of geometrical configurations present in white matter was built. This dictionary contained virtual voxels with varying degrees of axonal beading, a swelling of the axonal membrane which occurs after strokes and other pathologies. The set of synthetic signals and associated geometrical configurations of the corresponding voxels was used as a training data set for a machine learning algorithm designed to decode white matter microstructure from the diffusion MRI signal and estimate the degree of axonal beading. This decoder showed encouraging regression results on unknown simulated data, showing the potential of the presented approach to characterize the microstructure of healthy and injured brain tissues in vivo. The microstructure decoding tools developed during this thesis will in particular be used to characterize white matter tissue microstructural parameters (axonal density, mean axonal diameter, glial density, mean glial cells diameter, microvascular density ) in short and long bundles. The simulation tools developed in the frame of this thesis will enable the construction of a probabilistic atlas of the white matter bundles microstructural parameters, using a mean propagator based diffeomorphic registration tool also designed in the frame of this thesis to register each individual.
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Méthodes inspirées de la robotique pour la simulation des changements conformationnels des protéines / Robotics-Inspired Methods for the Simulation of Conformational Changes in Proteins

Al Bluwi, Ibrahim 25 September 2012 (has links)
Cette thèse présente une approche de modélisation inspirée par la robotique pour l'étude des changements conformationnels des protéines. Cette approche est basée sur une représentation mécanistique des protéines permettant l'application de méthodes efficaces provenant du domaine de la robotique. Elle fournit également une méthode appropriée pour le traitement « gros-grains » des protéines sans perte de détail au niveau atomique. L'approche présentée dans cette thèse est appliquée à deux types de problèmes de simulation moléculaire. Dans le premier, cette approche est utilisée pour améliorer l'échantillonnage de l'espace conformationnel des protéines. Plus précisément, cette approche de modélisation est utilisée pour implémenter des classes de mouvements pour l'échantillonnage, aussi bien connues que nouvelles, ainsi qu'une stratégie d'échantillonnage mixte, dans le contexte de la méthode de Monte Carlo. Les résultats des simulations effectuées sur des protéines ayant des topologies différentes montrent que cette stratégie améliore l'échantillonnage, sans toutefois nécessiter de ressources de calcul supplémentaires. Dans le deuxième type de problèmes abordés ici, l'approche de modélisation mécanistique est utilisée pour implémenter une méthode inspirée par la robotique et appliquée à la simulation de mouvements de grande amplitude dans les protéines. Cette méthode est basée sur la combinaison de l'algorithme RRT (Rapidly-exploring Random Tree) avec l'analyse en modes normaux, qui permet une exploration efficace des espaces de dimension élevée tels les espaces conformationnels des protéines. Les résultats de simulations effectuées sur un ensemble de protéines montrent l'efficacité de la méthode proposée pour l'étude des transitions conformationnelles / Proteins are biological macromolecules that play essential roles in living organisms. Un- derstanding the relationship between protein structure, dynamics and function is indis- pensable for advances in fields such as biology, pharmacology and biotechnology. Study- ing this relationship requires a combination of experimental and computational methods, whose development is the object of very active interdisciplinary research. In such a context, this thesis presents a robotics-inspired modeling approach for studying confor- mational changes in proteins. This approach is based on a mechanistic representation of proteins that enables the application of efficient methods originating from the field of robotics. It also provides an accurate method for coarse-grained treatment of proteins without loosing full-atom details.The presented approach is applied in this thesis to two different molecular simulation problems. First, the approach is used to enhance sampling of the conformational space of proteins using the Monte Carlo method. The modeling approach is used to implement new and known Monte Carlo trial move classes as well as a mixed sampling strategy. Results of simulations performed on proteins with different topologies show that this strategy enhances sampling without demanding higher computational resources. In the second problem tackled in this thesis, the mechanistic modeling approach is used to implement a robotics-inspired method for simulating large amplitude motions in proteins. This method is based on the combination of the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm with Normal Mode Analysis (NMA), which allows efficient exploration of the high dimensional conformational spaces of proteins. Results of simulations performed on ten different proteins of different sizes and topologies show the effectiveness of the proposed method for studying conformational transitions
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Exploring the Molecular Mechanisms of Microtubule Severing

Varikoti, Rohith Anand January 2021 (has links)
No description available.
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Proving Ground Durability Simulations / Simulering av utmattning på provbana

Ramakrishnan, Siddharth January 2019 (has links)
Virtual durability simulations have been explored in the automotive industry to complement physical testing in designing durable vehicles. Simulations are useful to check the validity of the design before even building the prototype of the vehicle. They are also useful in checking the effect of changes in vehicle design to the durability of the vehicle. Buses are designed and tested for durability before they are sold to customers. Bus manufacturers use special test tracks consisting of different kinds of maneuvers/obstacles to test the buses for durability. Proving ground durability test schedules defines the combination of different test track maneuvers/obstacles at which the bus is to be run. The test schedules are created to achieve accelerated fatigue damage in the bus comparable with the fatigue damage occurring in typical customer usage. This thesis is an attempt to check if a proving ground durability test schedule can be simulated in a computer. A Multibody dynamic model of the bus with its constituent subsystems is modeled in a multibody simulation software MSC ADAMS. Sub-systems like bus chassis frame and axle are modeled as flexible as their dynamic properties are assumed to influence the simulation results. The virtual bus is run on the virtual version of the test tracks. Loads at suspension torque rods, anti-roll bars, axles and displacement of dampers are extracted from the simulation. The load signals are post-processed to derive fatigue damage. The simulation model is compared with the test results of a single standard test track maneuver. The simulation model is tuned by adjusting the parameters to match with the test results of the given maneuver. Finally, the tuned model is used to run the bus in a test schedule. Results achieved at the end of the thesis shows that well-tuned simulation model is necessary for simulating test schedules with enough accuracy. Comparison with test results are to be treated with caution as the conditions of the test bus should be exactly same as the simulation model; which is difficult to achieve. Future extension of the work involves improving the accuracy of simulations and using simulations to iterate new kinds of maneuvers/obstacles to improve existing test schedules. / Virtuell hållfasthetsprovning utnyttjats inom fordonsindustrin för att komplettera fysisk provning med avseende att konstruera hållfasta fordon. Simuleringar är användbara för att kontrollera designen innan första prototypen har byggts men även för att kontrollera hur hållfastheten påverkas av olika fordonskoncept. Bussar utvecklas och provas så att de ska klara målen för hållfasthet innan de säljs. Busstillverkarna använder speciella provbanor bestående av olika hinder och manövrar för att testa hållfastheten. Tillsammans med speciella provningsprogram som specificerar vilka provbanehinder och manövrar som bussen ska provas enligt kan hållfastheten säkerställas. Dessa provprogram är framtagna för att den accelererade utmattningen på provbanan ska matcha den utmattning bussen utsätt för hos kund. Denna avhandling undersöker huruvida provprogram kan utvecklas digitalt via simuleringar. Multidynamiska modeller av bussens delsystem modelleras i programvaran MSC ADAMS. Delsystem som buss chassi ram och axlar modelleras som flexibla då deras dynamik egenskaper anses påverka simuleringsresultaten. Den virtuella bussen provas på en digital provbanan. Krafterna i reaktionsstag, kränghämmare, axlar och förskjutningen i stötdämpare beräknas. Dessa kraft- och förskjutningssignalser används senare för att beräkna utmattning. Simulerade resultat av ett hinder jämförs med resultat från fysisk provning för att därefter justera vissa parametrar för att virtuella resultat ska matcha fysiska. Efter att modellen är optimerad kan slutligen delskadan för ett helt provprogram simuleras. Resultat visar på att en väll optimerad simuleringsmodell är nödvändig för att simulera fram provprogram med bra noggrannhet. Att jämföra simulerade resultat med fysiska ska göras med viss aktsamhet då den fysiska bussen bör vara identisk med den virtuella; vilket är mycket svårt att uppnå. Framtida arbete inom ämnet bör innefatta förbättringar av simuleringsnoggrannheten och använda simulering för framtagandet av nya hinder/manövrar för att förbättra befintliga provprogram.
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Monte Carlo simulations of a small-animal PET scanner : Analysis of performances and comparison between camera designs

Turco, Anna January 2012 (has links)
No description available.
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Brain Imaging with a Coded Pinhole Mask

Ren, Wuwei January 2012 (has links)
No description available.
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Mechanism of self-assembly and adsorption of molecules on surfaces : multiscale computer modeling / Mécanisme d'auto-assemblage et l'adsorption de molécules sur des surfaces : modélisation informatique multi-échelles

Gołębiowska, Monika R. 28 March 2011 (has links)
Le mémoire est consacré à l'étude numérique des phénomènes survenant à l'interface solide-fluide. Trois processus ont été étudiés: auto-organisation de films moléculaires sur un substrat solide, adsorption du gaz moléculaires dans un matériau nanoporeux et la cristallisation à l'interface organique/inorganique. L'étude de l'auto-organisation et des transitions de phase dans des multicouches de l'azote moléculaires adsorbées sur graphite est présentée dans le chapitre III. L'analyse est focalisée sur l'hétérogénéité spatiale du système et son influence sur le mécanisme et température de transitions ordre/désordre et la fusion des couches. Elle complète ainsi l'étude numérique du diagramme de phase de l'azote moléculaire, bien connu pour le matériau massif (3D) et les monocouches (2D) adsorbées sur un substrat. Le chapitre IV présente une étude de cinétique du mélange des gaz (méthane et méthyle-mercaptan) confiné dans les nanopores de carbone (pores en forme de fentes, de dimensions latérales finies et largeur nanométrique). L'étude porte sur la capacité de stockage de pores, la dynamique des composantes du mélange des gaz sous confinement et l'évaluation de la quantité de l'odorant nécessaire pour une détection facile en cas de fuite. Chapitre V résume les résultats de l'étude préliminaire ayant pour but la mise en place des simulations de biomineralization à l'interface organique/inorganique. Les structures secondaires de deux biomolécules, human leucine-rich peptide hLRAP et full length amelogenin, rM179 ont été prédéterminées. Les plus probables configurations ont été optimisées dans un environnement aqueux. / The present work is devoted to computer simulations of phenomena occurring at solid-fluid interfaces. Three processes have been studied in details: auto organization of molecular films at a solid substrate, adsorption of molecular gas in confined geometry and crystal formation at organic-inorganic interface. Two classical simulation methods have been used: stochastic Monte Carlo and deterministic Molecular Dynamics.The study of self-organisation and phase transitions in molecular nitrogen multilayers adsorbed on the basal plane of graphite is presented in chapter III. It focusses on the systems' spatial heterogeneity and its influence on temperatures of order-disorder and melting transitions. This study completes the numerical analysis of molecular nitrogen phase diagram, well described and understood for 3d (bulk) and 2D (monolayer film) systems.The analysis of kinetics of fluid confined in nanopores is presented in chapter IV. The working case consists of methane-methyl mercaptan mixtures confined in slit-shaped carbon nanopores. Simulations focused on both: storage capacity of carbon pores of finite size and nanometric width, and dynamics of gas mixture components under confinement. An evaluation of odorant content necessary for easy gas leak detection is presented.Chapter V gathers the results of calculations performed to set up the simulations of biomineralization at the organic-inorganic interface. The secondary structures of two amelogenins (human leucine-rich peptide, hLRAP, and full length amelogenin, rM179) have been predicted. The most probable structures have been further refined and the chain folding optimized in aqueous environment.
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Intérêts et usages de la théorie des fonctions de croyance pour les systèmes d'aide à la décision basés sur les systèmes multi-agents. : application à l'entomologie médico-légale / Interests and uses of the theory of belief functions for decision support systems based on multi-agent systems. Application to forensic entomology.

Veremme, Alexandre 08 December 2010 (has links)
Ces travaux s'appuient sur le socle formé par les simulations orientées agents (SOA), les simulations par automates cellulaires (AC) et la théorie des fonctions de croyance. Les objectifs sont de proposer des solutions aux problèmes complexes et de développer une architecture de système d'aide à la décision (SAD) organisée autour de ces trois outils. Dans la mesure où ce système fait appel à la théorie des fonctions de croyance (aussi appelée théorie de l'évidence), nous l'avons nommé SEAD, c.-à-d., système évidentiel d'aide à la décision. Le SEAD tente de fournir des explications à une observation effectuée sur un système réel complexe. Il utilise:- les SOA et les AC pour simuler le système complexe d'étude;- les fonctions de croyance pour représenter et manipuler les informations au sein et autour des simulations.L'architecture est validée dans le cadre d'un système d'aide à la décision, nommé ForenSeek, dédié aux experts en entomologie médico-légale. l'entomologie médico-légale est un procédé d'estimation de l'instant de la mort : à partir de la détermination des espèces et âges des insectes prélevés sur un cadavre. Cette technique est confrontée à un ensemble de phénomènes complexes, difficilement perceptibles des experts et ayant des impacts sur leurs décisions finales. Le SEAD forenSeek a recours aux SOA et aux AC pour modéliser la décomposition d'un cadavre. Il intègre un grand nombre de paramètres écosystémiques et teste une quantité importante de modèles biologiques. La théorie des fonctions de croyance est au centre de ce système de fusion. Des premiers résultats à partir de véritables expertises judiciaires sont présentés. / This work is based on the agent simulations (ABS), the cellular automata based simulations (CABS) and the theory of belief functions. The purposes consist in proposing solutions to complex problems and developping a general architecture for decision support system (DSS) organized around these three tools. Because this system resorts to the theory of belief functions (also called the evidence theory), we called it EDSS, i.e., evidential decision support system. The EDSS tries to explain an observation made on a complex real system. It uses:- ABS and CABS to simulate the complex system of study;- the belief function theory to represent and manipulate information within and around the simulations.The architecture is validated through a decision support system, named ForenSeek, dedicated to experts in forensic entomology. Forensic entomology is a method for estimating the time of death from determining the ages and species of insects collected on a cadaver. This technique faces with a set of complex phenomena, not easily discernible by the experts and having an impact on their final decisions. The EDSS ForenSeek uses the ABS and CABS to simulate the corpse decomposition. It incorporates a large number of ecosystem parameters and tests a large quantity of biological models. The theory of belief functions is central to this information fusion system. First results from real forensic expert's reports are presented.
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Hybrid Simulation Methods for Systems in Condensed Phase

Feldt, Jonas 08 March 2018 (has links)
No description available.

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