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Étude des rapports entre stéréotomie et résistance des voûtes clavées / Study of relations between sterotomy and resistance of cut-stone vaults

Fantin, Mathias 13 December 2017 (has links)
Cette thèse vise à mieux comprendre l'influence de la coupe des pierres sur la résistance des arcs et des voûtes clavés en général, et des couvrements plans en particulier. L'étude historique et typologique des plates-bandes et des voûtes plates, à travers les exemples construits et les traités d'architecture et de coupe des pierres du XVIe au XVIIIe siècle, forme le préalable à l'étude mécanique de ces constructions. Les plates-bandes à joints en~X, les plates-bandes en fausse-coupe, et les voûtes plates d'Abeille sont étudiées en détail en raison de leur stéréotomie savante. Les règles géométriques utilisées pour l'appareillage des plates-bandes, d'une part par les architectes, et d'autre part par les appareilleurs et tailleurs de pierre, émergent de ce travail. Une extension de la méthode des réseaux de forces est proposée, pour tenir compte de l'appareil des voûtes, pour raffiner les réseaux, et pour intégrer rigoureusement les réseaux à la théorie du calcul à la rupture. Des stratégies de calcul pour la recherche des chargements extrêmes, dont la détermination fonde la faisabilité de la technique, sont proposées. Les études mécaniques conduites considèrent les arcs en plein-cintre et dômes hémisphériques, les plates-bandes et voûtes plates, et les voûtes hélicoïdales. Elles illustrent la précision de l'estimatif proposée pour le coefficient de sécurité géométrique, l'influence de la coupe des pierres pour les couvrements plans, et les possibilités et limites de l'application de la méthode des réseaux de forces à l'étude des constructions clavées / This work aims at a better understanding of the influence of stereotomy on the stability of stone-cut archs and vaults in general, and flat archs and flat vaults in particular. A study of the history and typology of flat archs and flat vaults, through the consideration of existing examples and treaties of architecture or stereotomy from 1500 to 1800, is a preambule to the mechanical study of these constructions. Flat archs with X-joints, flat archs en fausse-coupe, and Abeille's flat vaults are studied in detail because of their specific stereotomy. Geometric rules used to determine joint orientation, by architects on the one hand, and by stone masons on the other hand, emerge from this work. An extension of the force network method is presented, in order to take into account the vaults' stonework, to find new equilibrium solutions by refining networks, and to comply rigourously with the theory of yield calculus. Calculus strategies for the search of limit loads, whose determination is essential for the technique, are given. Mechanical studies are conducted on cylindrical archs and hemispherical domes, flat archs and flat vaults, and helicoidal vaults. They show the precision of the geometric safety factor estimate, the influence of stone cutting on flat archs and vaults, and the possibilities and limits of using the force networks method to study stone-cut vaults
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Stéréotomie et vision artificielle pour la construction robotisée de structures maçonnées complexes / Stereotomy and computer vision for robotic construction of complex masonry structures

Loing, Vianney 22 January 2019 (has links)
Ce travail de thèse s'inscrit dans le contexte du développement de la robotique dans la construction. On s’intéresse ici à la construction robotisée de structures maçonnées complexes en ayant recours à de la vision artificielle. La construction sans cintre étant un enjeu important en ce qui concerne la productivité sur un chantier et la quantité de déchets produits, nous explorons, à cet effet, les possibilités qu'offre la rigidité en flexion inhérente aux maçonneries topologiquement autobloquantes. La génération de ces dernières, classique dans le cas plan, est généralisée ici à la conception de structures courbes, à partir de maillages de quadrangles plans et de manière paramétrique, grâce aux logiciels Rhinoceros 3D / Grasshopper. Pour cela, nous proposons un ensemble d'inégalités à respecter afin que la structure obtenue soit effectivement topologiquement autobloquante. Ces inégalités permettent, par ailleurs, d'introduire un résultat nouveau ; à savoir qu'il est possible d'avoir un assemblage de blocs dans lequel chacun des blocs est topologiquement bloqué en translation, mais un sous-ensemble — constitué de plusieurs de ces blocs — ne l'est pas. Un prototype de maçonnerie à topologie autobloquante est finalement conçu. Sa conception repose sur une découpe des joints d'inclinaison variable qui permet de le construire sans cintre. En parallèle, nous abordons des aspects de vision artificielle robuste pour un environnement chantier, environnement complexe dans lequel les capteurs peuvent subir des chocs, être salis ou déplacés accidentellement. Le problème est d'estimer la position relative d'un bloc de maçonnerie par rapport à un bras robot, à partir de simples caméras 2D ne nécessitant pas d'étape de calibration. Notre approche repose sur l'utilisation de réseaux de neurones convolutifs de classification, entraînés à partir de centaines de milliers d'images synthétiques de l’ensemble bras robot + bloc, présentant des variations aléatoires en terme de dimensions et positions du bloc, textures, éclairage, etc, et ce afin que le robot puisse apprendre à repérer le bloc sans trop de biais d’environnement. La génération de ces images est réalisée grâce à Unreal Engine 4. Cette méthode permet la localisation du bloc par rapport au robot avec une précision millimétrique, sans utiliser une seule image réelle pour la phase d'apprentissage ; ce qui constitue un avantage certain puisque l'acquisition de données représentatives pour l'apprentissage est un processus long et fastidieux. Nous avons également construit une base de données riche, constituée d’environ 12000 images réelles contenant un robot et un bloc précisément localisés, permettant d’évaluer quantitativement notre approche et de la rendre comparable aux approches alternatives. Un démonstrateur réel intégrant un bras ABB IRB 120, des blocs parallélépipédiques et trois webcams a été mis en place pour démontrer la faisabilité de la méthode / The context of this thesis work is the development of robotics in the construction industry. We explore the robotic construction of complex masonry structures with the help of computer vision. Construction without the use of formwork is an important issue in relation to both productivity on a construction site and the amount of waste generated. To this end, we study topological interlocking masonries and the possibilities they present. The design of this kind of masonry is standard for planar structures. We generalize it to the design of curved structures in a parametrical way, using PQ meshes and the softwares Rhinoceros 3D and Grasshopper. To achieve this, we introduce a set of inequalities to respect in order to have a topological interlocked structure. These inequalities allow us to present a new result. Namely, it is possible to have an assembly of blocks in which each block is interlocked in translation, while having a subset — composed of several of these blocks — that is not interlocked. We also present a prototype of topological interlocking masonry. Its design is based on variable inclination joints, allowing construction without formwork. In parallel, we are studying robust computer vision for unstructured environments like construction sites, in which sensors are vulnerable to dust or could be accidentally jostled. The goal is to estimate the relative pose (position + orientation) of a masonry block with respect to a robot, using only cheap cameras without the need for calibration. Our approach relies on a classification Convolutional Neural Network trained using hundreds of thousands of synthetically rendered scenes with a robot and a block, and randomized parameters such as block dimensions and poses, light, textures, etc, so that the robot can learn to locate the block without being influenced by the environment. The generation of these images is performed with Unreal Engine 4. This method allows us to estimate a block pose very accurately, with only millimetric errors, without using a single real image for training. This is a strong advantage since acquiring representative training data is a long and expensive process. We also built a new rich dataset of real robot images (about 12,000 images) with accurately localized blocks so that we can evaluate our approach and compare it to alternative approaches. A real demonstrator, including a ABB IRB 120 robot, cuboid blocks and three webcams was set up to prove the feasibility of the method

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