La Thermographie de Phase Pulsée (TPP) est une technique d’Évaluation Non-Destructive basée sur la Transformée de Fourier pouvant être considérée comme étant le lien entre la Thermographie Pulsée, pour laquelle l’acquisition de données est rapide, et la Thermographie Modulée, pour laquelle l’extraction de la profondeur est directe. Une nouvelle technique d’inversion de la profondeur reposant sur l’équation de la longueur de diffusion thermique : μ=(α /πf)½, est proposée. Le problème se résume alors à la détermination de la fréquence de borne fb, c à d, la fréquence à laquelle un défaut à une profondeur particulière présente un contraste de phase suffisant pour être détecté dans le spectre des fréquences. Cependant, les profils de température servant d’entrée en TPP, sont des signaux non-périodiques et non-limités en fréquence pour lesquels, des paramètres d’échantillonnage Δt, et de troncature w(t), doivent être soigneusement choisis lors du processus de discrétisation du signal. Une méthodologie à quatre étapes, basée sur la Dualité Temps-Fréquence de la Transformée de Fourier discrète, est proposée pour la détermination interactive de Δt et w(t), en fonction de la profondeur du défaut. Ainsi, pourvu que l’information thermique utilisée pour alimenter l’algorithme de TPP soit correctement échantillonnée et tronquée, une solution de la forme : z=C1μ, peut être envisagée, où les valeurs expérimentales de C1 se situent typiquement entre 1.5 et 2. Bien que la détermination de fb ne soit pas possible dans le cas de données thermiques incorrectement échantillonnées, les profils de phase exhibent quoi qu’il en soit un comportement caractéristique qui peut être utilisé pour l’extraction de la profondeur. La fréquence de borne apparente f’b, peut être définie comme la fréquence de borne évaluée à un seuil de phase donné φd et peut être utilisée en combinaison avec la définition de la phase pour une onde thermique : φ=z /μ, et le diamètre normalisé Dn=D/z, pour arriver à une expression alternative. L'extraction de la profondeur dans ce cas nécessite d'une étape additionnelle pour récupérer la taille du défaut. / Pulsed Phase Thermography (PPT) is a NonDestructive Testing and Evaluation (NDT& E) technique based on the Fourier Transform that can be thought as being the link between Pulsed Thermography, for which data acquisition is fast and simple; and Lock-In thermography, for which depth retrieval is straightforward. A new depth inversion technique using the phase obtained by PPT is proposed. The technique relies on the thermal diffusion length equation, i.e. μ=(α /π·f)½, in a similar manner as in Lock-In Thermography. The inversion problem reduces to the estimation of the blind frequency, i.e. the limiting frequency at which a defect at a particular depth presents enough phase contrast to be detected on the frequency spectra. However, an additional problem arises in PPT when trying to adequately establish the temporal parameters that will produce the desired frequency response. The decaying thermal profiles such as the ones serving as input in PPT, are non-periodic, non-band-limited functions for which, adequate sampling Δt, and truncation w(t), parameters should be selected during the signal discretization process. These parameters are both function of the depth of the defect and of the thermal properties of the specimen/defect system. A four-step methodology based on the Time-Frequency Duality of the discrete Fourier Transform is proposed to interactively determine Δt and w(t). Hence, provided that thermal data used to feed the PPT algorithm is correctly sampled and truncated, the inversion solution using the phase takes the form: z=C 1 μ, for which typical experimental C 1 values are between 1.5 and 2. Although determination of fb is not possible when working with badly sampled data, phase profiles still present a distinctive behavior that can be used for depth retrieval purposes. An apparent blind frequency f’b , can be defined as the blind frequency at a given phase threshold φd , and be used in combination with the phase delay definition for a thermal wave: φ=z /μ, and the normalized diameter, Dn=D/z, to derive an alternative expression. Depth extraction in this case requires an additional step to recover the size of the defect. / La Termografía de Fase Pulsada (TFP) es una técnica de Evaluación No-Destructiva basada en la Transformada de Fourier y que puede ser vista como el vínculo entre la Termografía Pulsada, en la cual la adquisición de datos se efectúa de manera rápida y sencilla, y la Termografía Modulada, en la que la extracción de la profundidad es directa. Un nuevo método de inversión de la profundidad por TFP es propuesto a partir de la ecuación de la longitud de difusión térmica: μ=(α /π·f)½. El problema de inversion se reduce entonces a la determinación de la frecuencia límite fb (frecuencia a la cual un defecto de profundidad determinada presenta un contraste de fase suficiente para ser detectado en el espectro de frecuencias). Sin embargo, las curvas de temperatura utilizadas como entrada en TFP, son señales no-periódicas y no limitadas en frecuencia para las cuales, los parámetros de muestreo Δt, y de truncamiento w(t), deben ser cuidadosamente seleccionados durante el proceso de discretización de la señal. Una metodología de cuatro etapas, basada en la Dualidad Tiempo-Frecuencia de la Transformada de Fourier discreta, ha sido desarrollada para la determinación interactiva de Δt y w(t), en función de la profundidad del defecto. Así, a condición que la información de temperatura sea correctamente muestreada y truncada, el problema de inversión de la profundidad por la fase toma la forma : z=C 1 μ, donde los valores experimentales de C 1 se sitúan típicamente entre 1.5 y 2. Si bien la determinación de fb no es posible en el caso de datos térmicos incorrectamente muestreados, los perfiles de fase exhiben de cualquier manera un comportamiento característico que puede ser utilizado para la extracción de la profundidad. La frecuencia límite aparente f’b , puede ser definida como la frecuencia límite evaluada en un umbral de fase dado φd , y puede utilizarse en combinación con la definición de la fase para una onda térmica: φ=z /μ, y el diámetro normalizado Dn , para derivar una expresión alternativa. La determinación de la profundidad en este caso, requiere de una etapa adicional para recuperar el tamaño del defecto.

Ce mémoire présente le développement de l’architecture et des algorithmes de commande d’une interface de locomotion utilisant un mécanisme parallèle à câbles. Cette interface de locomotion permet d’améliorer l’expérience de la réalité virtuelle en recréant la topologie du monde virtuel. Tout d’abord, une revue de littérature sur les interfaces de locomotion est présentée. Par la suite, l’architecture globale du système est présentée. Les définitions de base sous-jacentes à la compréhension des algorithmes de commande ainsi que l’analyse cinématique du mécanisme sont ensuite présentées. L’architecture logicielle et les algorithmes de commande sont enfin présentés. Des améliorations au point de vue des mécanismes à câbles sont aussi présentées. Ces améliorations permettent d’améliorer la précision de la commande en position des mécanismes à câbles. Enfin, les résultats présentent l’aboutissement des travaux en montrant le fonctionnement d’un prototype à trois degrés de liberté de l’interface de locomotion réalisé. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2019

Les algorithmes évolutionnaires (AE) constituent une famille d’algorithmes inspirés de l’évolution naturelle. Ces algorithmes sont particulièrement utiles pour la résolution de problèmes où les algorithmes classiques d’optimisation, d’apprentissage ou de conception automatique sont incapables de produire des résultats satisfaisants. On propose dans cette thèse une approche méthodologique pour le développement de systèmes intelligents basés sur les AE. Cette approche méthodologique repose sur cinq principes : 1) utiliser des algorithmes et des représentations adaptés au problème ; 2) développer des hybrides entre des AE et des heuristiques du domaine d’application ; 3) tirer profit de l’optimisation évolutionnaire à plusieurs objectifs ; 4) faire de la co-évolution pour résoudre simultanément plusieurs sous-problèmes d’une application ou favoriser la robustesse ; et 5) utiliser un outil logiciel générique pour le développement rapide d’AE non conventionnels. Cette approche méthodologique est illustrée par quatre applications des AE à des problèmes difficiles. De plus, le cinquième principe est appuyé par l’étude sur la généricité dans les outils logiciels d’AE. Le développement d’applications complexes avec les AE exige l’utilisation d’un outil logiciel générique. Six critères sont proposés ici pour évaluer la généricité des outils d’AE. De nombreux outils logiciels d’AE sont disponibles dans la communauté, mais peu d’entre eux peuvent être véritablement qualifiés de génériques. En effet, une évaluation de quelques outils relativement populaires nous indique que seulement trois satisfont pleinement à tous ces critères, dont la framework d’AE Open BEAGLE, développée durant le doctorat. Open BEAGLE est organisé en trois couches logicielles principales, avec à la base les fondations orientées objet, sur lesquelles s’ajoute une framework gén érique comprenant les mécanismes généraux de l’outil, ainsi que plusieurs frameworks spécialisées qui implantent différentes saveurs d’AE. L’outil comporte également deux extensions servant à distribuer des calculs sur plusieurs ordinateurs et à visualiser des résultats. Ensuite, trois applications illustrent différentes approches d’utilisation des AE dans un contexte de reconnaissance des formes. Premièrement, on optimise des classifieurs basés sur la règle du plus proche voisin avec la sélection de prototypes par un algorithme génétique, simultanément à la construction de mesures de voisinage par programmation génétique (PG). À cette co-évolution coopérative à deux espèces, on ajoute la co-évolution compétitive d’une troisième espèce pour la sélection de données de test, afin d’améliorer la capacité de généralisation des solutions. La deuxième application consiste en l’ingénierie de représentations par PG pour la reconnaissance de caractères manuscrits. Cette ingénierie évolutionnaire s’effectue par un positionnement automatique de régions dans la fenêtre d’attention jumelé à la sélection d’ensembles flous pour l’extraction de caractéristiques. Cette application permet d’automatiser la recherche de représentations de caractères, opération généralement effectuée par des experts humains suite à un processus d’essais et erreurs. Pour la troisième application en reconnaissance des formes, on propose un système extensible pour la combinaison hiérarchique de classifieurs dans un arbre de décision flou. Dans ce système, la topologie des arbres est évoluée par PG alors que les paramètres numériques des unités de classement sont détermin és par des techniques d’apprentissage spécialisées. Le système est testé avec trois types simples d’unités de classement. Pour toutes ces applications en reconnaissance des formes, on utilise une mesure d’adéquation à deux objectifs afin de minimiser les erreurs de classement et la complexité des solutions. Une dernière application démontre l’efficacité des AE pour la conception de syst` emes de lentilles. On utilise des stratégies d’évolution auto-adaptatives hybridées avec une technique d’optimisation locale spécialisée pour la résolution de deux problèmes complexes de conception optique. Dans les deux cas, on démontre que les AE hybrides sont capables de générer des résultats comparables ou supérieurs à ceux produits par des experts humains. Ces résultats sont prometteurs dans la perspective d’une automatisation plus poussée de la conception optique. On présente également une expérience supplémentaire avec une mesure à deux objectifs servant à maximiser la qualité de l’image et à minimiser le coût du système de lentilles. / Evolutionary Algorithms (EA) encompass a family of robust search algorithms loosely inspired by natural evolution. These algorithms are particularly useful to solve problems for which classical algorithms of optimization, learning, or automatic design cannot produce good results. In this thesis, we propose a common methodological approach for the development of EA-based intelligent systems. This methodological approach is based on five principles : 1) to use algorithms and representations that are problem specific ; 2) to develop hybrids between EA and heuristics from the application field ; 3) to take advantage of multi-objective evolutionary optimization ; 4) to do co-evolution for the simultaneous resolution of several sub-problems of a common application and for promoting robustness ; and 5) to use generic software tools for rapid development of unconventional EA. This methodological approach is illustrated on four applications of EA to hard problems. Moreover, the fifth principle is explained in the study on genericity of EA software tools. The application of EA to complex problems requires the use of generic software tool, for which we propose six genericity criteria. Many EA software tools are available in the community, but only a few are really generic. Indeed, an evaluation of some popular tools tells us that only three respect all these criteria, of which the framework Open BEAGLE, developed during the Ph.D. Open BEAGLE is organized into three main software layers. The basic layer is made of the object oriented foundations, over which there is the generic framework layer, consisting of the general mechanisms of the tool, and then the final layer, containing several specialized frameworks implementing different EA flavors. The tool also includes two extensions, respectively to distribute the computations over many computers and to visualize results. Three applications illustrate different approaches for using EA in the context of pattern recognition. First, nearest neighbor classifiers are optimized, with the prototype selection using a genetic algorithm simultaneously to the Genetic Programming (GP) of neighborhood metrics. We add to this cooperative two species co-evolution a third coevolving competitive species for selecting test data in order to improve the generalization capability of solutions. A second application consists in designing representations with GP for handwritten character recognition. This evolutionary engineering is conducted with an automatic positioning of regions in a window of attention, combined with the selection of fuzzy sets for feature extraction. This application is used to automate character representation search, which is usually conducted by human experts with a trial and error process. For the third application in pattern recognition, we propose an extensible system for the hierarchical combination of classifiers into a fuzzy decision tree. In this system, the tree topology is evolved with GP while the numerical parameters of classification units are determined by specialized learning techniques. The system is tested with three simple types of classification units. All of these applications in pattern recognition have been implemented using a two-objective fitness measure in order to minimize classification errors and solutions complexity. The last application demonstrate the efficiency of EA for lens system design. Selfadaptative evolution strategies, hybridized with a specialized local optimisation technique, are used to solve two complex optical design problems. In both cases, the experiments demonstrate that hybridized EA are able to produce results that are comparable or better than those obtained by human experts. These results are encouraging from the standpoint of a fully automated optical design process. An additional experiment is also conducted with a two-objectives fitness measure that tries to maximize image quality while minimizing lens system cost.