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Contribution à la modélisation tridimensionnelle du comportement termo fluidique d'une cellule de pile à combustible à membrane échangeuse de protons

M'Batna, Jean Paul 26 June 2009 (has links) (PDF)
Les systèmes piles à combustible sont intégrés dans un ensemble d'auxiliaires qui présentent des contraintes au fonctionnement de ceux-ci. Afin d'envisager un bon fonctionnement, il faut arriver à mieux contrôler ces auxiliaires en éliminant le maximum possible ces contraintes. La modélisation est de plus en plus envisagée pour y apporter une réponse. parmi ces différents types de modélisations, il y a celle qui consiste à traiter le problème de la gestion de l'eau, principale cause de noyage de sites réactionnels ds électrodes de piles. Une telle approche ne peut se faire sans difficulté car elle nécessite le couplage de plusieurs équations. Par utilisation d'un code CFD FLUENT, nous abordons dans une configuration réelle un type de modèle pouvant nous permettre d'apporter une réponse au problème posé par l'état hybride de la cellule. Cela consiste en la détermination de certains paramètres de transfert au coeur de la pile comme la température de la cellule, l'humidité relative, les pressions partielles ainsi que les débits molaires des constituants.
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Optimisation polynomiale et variétés polaires : théorie, algorithmes, et implantations

Greuet, Aurélien 05 December 2013 (has links) (PDF)
Le calcul de l'infimum global $f^*$ d'un polynôme à $n$ variables sous contraintes est une question centrale qui apparaît dans de nombreux domaines des sciences de l'ingénieur. Pour certaines applications, il est important d'obtenir des résultats fiables. De nombreuses techniques ont été développées dans le cas où les contraintes sont données par des inéquations polynomiales. Dans cette thèse, on se concentre sur le problème d'optimisation d'un polynôme à $n$ variables sous des contraintes définies par des équations polynomiales à $n$ variables. Notre but est d'obtenir des outils, algorithmes et implémentations efficaces et fiables pour résoudre ces problèmes d'optimisation. Notre stratégie est de ramener le problème d'optimisation sous des contraintes qui définissent des ensembles algébriques de dimension quelconque à un problème équivalent, sous des nouvelles contraintes dont on maîtrise la dimension. La variété algébrique définie par ces nouvelles contraintes est l'union du lieu critique du polynôme objectif et d'un ensemble algébrique de dimension au plus 1. Pour cela, on utilise des objets géométriques définis comme lieux critiques de projections linéaires. Grâce au bon contrôle de la dimension, on prouve l'existence de certificats pour des bornes inférieures sur $f^*$ sur nos nouvelles variétés. Ces certificats sont donnés par des sommes de carrés et on ne suppose pas que $f^*$ est atteint. De même, on utilise les propriétés de nos objets géométriques pour concevoir un algorithme exact pour le calcul de $f^*$. S'il existe, l'algorithme renvoie aussi un minimiseur. Pour un problème avec $s$ contraintes et des polynômes de degrés au plus $D$, la complexité est essentiellement cubique en $(sD)^n$ et linéaire en la complexité d'évaluation des entrées. L'implantation, disponible sous forme de bibliothèque Maple, reflète cette complexité. Elle a permis de résoudre des problèmes inatteignables par les autres algorithmes exacts.
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Régularisation du calcul de bases de Gröbner pour des systèmes avec poids et déterminantiels, et application en imagerie médicale / Regularisation of Gröbner basis computations for weighted and determinantal systems, and application to medical imagery

Verron, Thibaut 26 September 2016 (has links)
La résolution de systèmes polynomiaux est un problème aux multiples applications, et les bases de Gröbner sont un outil important dans ce cadre. Il est connu que de nombreux systèmes issus d'applications présentent une structure supplémentaire par rapport à des systèmes arbitraires, et que ces structures peuvent souvent être exploitées pour faciliter le calcul de bases de Gröbner.Dans cette thèse, on s'intéresse à deux exemples de telles structures, pour différentes applications. Tout d'abord, on étudie les systèmes homogènes avec poids, qui sont homogènes si on calcule le degré en affectant un poids à chaque variable. Cette structure apparaît naturellement dans de nombreuses applications, dont un problème de cryptographie (logarithme discret). On montre comment les algorithmes existants, efficaces pour les polynômes homogènes, peuvent être adaptés au cas avec poids, avec des bornes de complexité générique divisées par un facteur polynomial en le produit des poids.Par ailleurs, on étudie un problème de classification de racines réelles pour des variétés définies par des déterminants. Ce problème a une application directe en théorie du contrôle, pour l'optimisation de contraste de l'imagerie à résonance magnétique. Ce système particulier s'avère insoluble avec les stratégies générales pour la classification. On montre comment ces stratégies peuvent tirer profit de la structure déterminantielle du système, et on illustre ce procédé en apportant des réponses aux questions posées par le problème d'optimisation de contraste. / Polynomial system solving is a problem with numerous applications, and Gröbner bases are an important tool in this context. Previous studies have shown that systèmes arising in applications usually exhibit more structure than arbitrary systems, and that these structures can be used to make computing Gröbner bases easier.In this thesis, we consider two examples of such structures. First, we study weighted homogeneous systems, which are homogeneous if we give to each variable an arbitrary degree. This structure appears naturally in many applications, including a cryptographical problem (discrete logarithm). We show how existing algorithms, which are efficient for homogeneous systems, can be adapted to a weighted setting, and generically, we show that their complexity bounds can be divided by a factor polynomial in the product of the weights.Then we consider a real roots classification problem for varieties defined by determinants. This problem has a direct application in control theory, for contrast optimization in magnetic resonance imagery. This specific system appears to be out of reach of existing algorithms. We show how these algorithms can benefit from the determinantal structure of the system, and as an illustration, we answer the questions from the application to contrast optimization.

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