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La génératrice synchrone à griffes est une technologie mature et économique qui est largement utilisée dans l’industrie automobile pour l’alimentation des équipements électriques à bord des véhicules et la recharge de l’accumulateur d’énergie. Cependant, le système de génération actuel qui utilise un simple pont redresseur à diodes atteint ses limites en raison de son faible rendement et de l’augmentation progressive de la puissance consommée. Ce travail présente une étude comparative de différentes structures de redressement qui peuvent être associées à un alternateur à rotor à griffes dans le but d’augmenter la puissance de sortie et le rendement du système, tout en minimisant l’ondulation du courant de sortie. Nous proposons un modèle équivalent de type circuit permettant de simuler le comportement d’un système de génération automobile conventionnel avec une précision raisonnable. Plusieurs techniques pour augmenter la puissance maximale de sortie d’un alternateur branché à un redresseur à diodes sont évaluées. Ces techniques ne nécessitent aucune modification de géométrie de l’alternateur mais rajoutent certaines limitations sur le fonctionnement qui sont discutées. Nous étudions ensuite des structures de redressement à MLI en comparant leur prix et leurs performances théoriques. Des versions entrelacées de ces structures sont analysées pour minimiser l’ondulation du courant de sortie. Toutes ces solutions sont testées et comparées sur un banc d’essai polyvalent qui a été développé dans le cadre de cette étude. Ce travail montre qu’il est possible d’augmenter la puissance de sortie et le rendement lors du fonctionnement à haute vitesse avec des redresseurs MLI ou des redresseurs à diodes, mais il est très difficile d’égaler, en même temps, la puissance et le rendement à la vitesse de ralenti. L’entrelacement de plusieurs structures de redressement permet une réduction importante de l’ondulation du courant de sortie et n’entraine pas forcement une augmentation de prix. Les essais pratiques ont aussi mis en évidence les limites d’une comparaison des performances par simulation lorsque la saturation magnétique dans la machine est négligée.

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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.

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Le domaine de l’imagerie médicale a pris depuis de nombreuses années un essor sans pareil permettant le développement de nouvelles méthodes de diagnostic et de traitement. Celles-ci se sont évidemment accompagnées de nombreux outils facilitant le travail des médecins. La présente thèse propose deux approches pour l’aide à la segmentation de structures anatomiques sur des images médicales. Une première technique se penche sur la détermination semi-automatique de l’aire de l’ouverture de la valve aortique. La combinaison des contours actifs et d’information a priori provenant de l’électrocardiogramme constitue une contribution majeure de cette méthode. Des essais ont été réalisés sur six patients. Ils ont produit une courbe de l’évolution temporelle de l’aire de la valve comparable à celle obtenue avec une segmentation manuelle. La seconde méthode permet de tracer les contours de la prostate sur des images de CT en exploitant l’information sur la prostate obtenue d’images d’échographie. L’objectif de cette méthode est de proposer des contours initiaux aux radio-oncologues afin de réduire la variabilité dans la détermination du volume de la prostate. La contribution majeure de cette technique est la projection des contours extraits de l’échographie sur les images de CT. Ces contours sont ensuite déformés pour les adapter à la forme réelle de la prostate sur l’image CT. Une étude clinique a été menée afin de vérifier l’impact de l’utilisation de cet outil d’aide au traçage des contours sur la variabilité intra et inter-observateurs. Les résultats de cette étude ont été très concluants puisqu’ils ont permis de montrer qu’il est possible de diminuer la variabilité inter-observateur de 6% sur le volume complet. L’étude n’a par contre pas permis de tirer une conclusion définitive concernant la diminution de la variabilité intra observateur. Le temps nécessaire pour le traçage des contours constituait aussi un aspect qui a été mesuré par cette étude. Les résultats obtenus montrent une diminution de 46% du temps nécessaire pour la réalisation des contours lorsque l’on propose des contours initiaux adaptés à l’image. / Since many years the use of medical imaging techniques has increased significantly. Medical imaging has driven the development of treatments and diagnosis to increase the efficiency and the precision of the physicians. This thesis proposes two methods to help the segmentation of anatomical structures in medical images. The first technique creates semi-automatic segmentation for the opening of the aortic valve. This method combines active contours (snakes) and a priori information from the electrocardiogram for guiding the segmentation. This association is the major contribution of this approach. This method has been tested on six patients. The curve of the area of the opening of the valve produced by the algorithm is very similar to the same curve obtained with manual segmentation. The second technique extracts a segmentation of the prostate on CT images using ultrasound data. The aim of this tool is to suggest initial contours to the physician in order to reduce the variability in his delineation of the prostate volume. The major contribution of this technique is to project planning ultrasound contours on the CT images. After the projection, the contours are directly adapted to the CT image with a deformation process. A clinical survey has been led to assess that this tool can help to reduce the intra and inter-observer variability in his delineation of the prostate volume. The result of this study shows that it is possible to reduce the inter-observer variability by 6% on the complete volume. It is also possible to reduce the intra observer variability by 12%. The time for delineation of the prostate was also a factor that was measured in the clinical study. It was found that it is possible to reduce the time to draw contours as much as 46% when initial contours are suggested to the physician.

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