L'étude présentée dans ce document a pour objet l'étude de différents modes de réduction de vibrations dans les structures avec liaisons. Le premier mode étudié se base sur la dissipation d'énergie apportée par la déformation d' éléments piézoélectriques connectés à un circuit électrique adapté. Le second mode proposé se base sur la propriété de la liaison boulonnée à changer les fréquences propres d'une structure en fonction du serrage appliqué. Cette propriété est utilisée avec plusieurs lois de contrôle du serrage afin d'éviter les plages de fréquences critiques. Ensuite une étude probabiliste est effectuée pour déterminer la robustesse de la réduction de vibrations par rapport à la variation de certains paramètres du modèle. Cette étude de robustesse est effectuée à travers des méthodes stochastiques non-intrusives, parmi lesquelles une méthode originale proposée. Elle permet une réduction de la taille du modèle stochastique à résoudre, ce qui réduit très considérablement le temps de calcul sans perte de qualité significative. / The study presented in this thesis aims to explore other ways of vibration reduction in structures with bolted connections. The first way studied is based on the energy dissipation provided by the deformation of piezoelectric elements connected to an adapted electric circuit. The proposed second way is based on the property of the bolted joint of changing the natural frequencies of a structure according to the applied tightening force. This property is used via several control laws to avoid vibration on critical frequency ranges.Thereafter a probabilistic study is made to determine the robustness of the vibration reduction in relation to a variation of some model parameters. The robustness study is done through non-intrusive stochastic methods, among them a dedicated method that we propose. A stochastic model reduction is allowed which reduces dramatically the computation time without losing quality of stochastic results.

Nous abordons dans ces travaux l’identification non intrusive des charges des bâtiments résidentiels ainsi que la prédiction de leur état futur. L'originalité de ces travaux réside dans la méthode utilisée pour obtenir les résultats voulus, à savoir l'analyse statistique des données(algorithmes de classification). Celle-ci se base sur des hypothèses réalistes et restrictives sans pour autant avoir de limitation sur les modèles comportementaux des charges (variations de charges ou modèles) ni besoin de la connaissance des changements d'état des charges. Ainsi, nous sommes en mesure d’identifier et/ou de prédire l'état des charges consommatrices d'énergie (et potentiellement contrôlables) en se basant uniquement sur une phase d'entrainement réduite et des mesures de puissance active agrégée sur un pas de mesure de dix minutes, préservant donc la vie privée des habitants.Dans cette communication, après avoir décrit la méthodologie développée pour classifier les charges et leurs états, ainsi que les connaissances métier fournies aux algorithmes, nous comparons les résultats d’identification pour cinq algorithmes tirés de l'état de l'art et les utilisons comme support d'application à la prédiction. Les algorithmes utilisés se différencient par leur capacité à traiter des problèmes plus ou moins complexe (notamment la prise en compte de relations entre les charges) et se ne révèlent pas tous appropriés à tout type de charge dans le bâtiment résidentiel / Smart metering is one of the fundamental units of a smart grid, as many further applicationsdepend on the availability of fine-grained information of energy consumption and production.Demand response techniques can be substantially improved by processing smart meter data to extractrelevant knowledge of appliances within a residence. The thesis aims at finding generic solutions for thenon-intrusive load monitoring and future usage prediction of residential loads at a low sampling rate.Load monitoring refers to the dis-aggregation of individual loads from the total consumption at thesmart meter. Future usage prediction of appliances are important from the energy management point ofview. In this work, state of the art multi-label temporal classification techniques are implemented usingnovel set of features. Moreover, multi-label classifiers are able to take inter-appliance correlation intoaccount. The methods are validated using a dataset of residential loads in 100 houses monitored over aduration of 1-year.

Les milieux poreux font partie des formations géologiques assez répandue dans la nature et son sujet d'études intensives. L'engouement de ce sujet vient des multiples secteurs d'applications de ces recherches et leur importance dans notre société. Que ce soit de la part des sociétés pétrolières qui souhaitent optimiser leurs moyens de productions, les agences de contrôles environnementaux qui veulent prévenir la contamination de nappe phréatique et la fuite de déchets nucléaires ou encore des industriels avec des problèmes de drainages et de réhabilitation de mines, tous ces acteurs dépendent des recherches faites dans ce domaine. Cependant, un des principaux problèmes de ce sujet est l'inaccessibilité des milieux que nous voulons étudier. Pour palier à cela de nombreuses équipes se sont tournées vers la simulation numérique. Cette thèse s'inscrit dans ce cadre et utilise le module PARADIS du logiciel d'hydrogéologie H2olab pour modéliser le transport de particules dans des milieux poreux fortement hétérogènes. Grâce aux données obtenues et à des comparaisons avec la littérature nous montrerons l'effet du passage au 3D sur la topologie de l'écoulement et les répercussions sur le transport de particules ainsi que l'effet de la diffusion moléculaire sur les coefficients de macro-dispersion. Enfin nous proposerons deux lois de transport reliant macrodispersion, variance du champ de perméabilité et diffusion moléculaire. / Heterogeneous porous media have been intensively studied these last fifty years. The popularity of this subject come from the multiple areas where these researches can be applied and their importance to our society. Whether from the oil companies that want to optimize their methods of production, environmental control agencies who want to prevent contamination of ground water and leakage of nuclear waste or industrial with drainage issues and mine rehabilitation, all these actors depend on research done in this area. However, one of the main problems of this subject is the accessibility of these porous media which are often several hundred meters underground. To overcome this, many teams have turned to computer simulation. This thesis is among them and uses the PARADIS module from the hydrogeology software H2olab to model particle transport in highly heterogeneous porous media. Thanks to the data obtained and comparisons with the literature, we show the impact of switching from a 2D to a 3D porous media on the ow topology and the repercussions on the particle transport. Furthermore, we also investigated the effect of molecular diffusion coefficients on macro-dispersion. Finally, we will propose two empirical functions linking macro-dispersion variance of the permeability field and molecular diffusion.

Les travaux de thèse portent sur l'identification paramétrique en dynamique transitoire à partir des mesures fortement bruitées, l'un des objectifs à long terme étant de proposer une méthode d’identification peu intrusive afin de pouvoir être implémentée dans des codes de calcul éléments finis commerciaux. Dans ce travail, le concept de l'erreur en relation de comportement modifiée a été retenu pour traiter le problème d’identification des paramètres matériau. La minimisation de la fonctionnelle coût sous contraintes débouche, dans le cas de la dynamique transitoire, sur un problème dit « aux deux bouts » dans lequel il s’agit de résoudre un problème différentiel spatio-temporel avec des conditions à la fois initiales et finales en temps. Il en résulte un problème couplé entre les champs direct et adjoint dont le traitement est délicat. Dans un premier temps, des méthodes précédemment développées telles que la « méthode de Riccati » et la « méthode de tirs » ont été étudiées. Il est montré que l’identification par ces méthodes est robuste même pour des mesures fortement corrompues, mais qu’elles sont limitées par la complexité d’implémentation dans un code industriel, des problèmes de conditionnement ou de coût de calcul. Dans un second temps, une approche itérative basée sur une méthode de sur-relaxation a été développée et comparée à celles précédemment mentionnées sur des exemples académiques, validant l’intérêt de cette nouvelle approche. Enfin, des comparaisons ont été menées entre cette technique et une variante « discrétisée » de la formulation introduite par Bonnet et Aquino [Inverse Problems, vol. 31, 2015]. / This thesis deals with parameters identification in transient dynamic in case of highly noisy experimental data. One long-term goal is the derivation of a non-intrusive method dedicated to the implementation in a commercial finite element code.In this work, the modified error in the constitutive relation framework is used to treat the identification of material parameters. The minimization of the cost function under constraints leads, in the case of transient dynamics, to a « two points boundary value problem » in which the differential space-time problem involves both initial and final time conditions. This results in a problem coupling the direct and adjoint fields, whose treatment is difficult.In the first part, methods such as those based on the « Riccati equations » and the « shooting methods » have been studied. It is shown that the identification is robust even in the case of highly corrupted measures, but these methods are limited either by the implementation intrusiveness, conditioning problems or the numerical cost.In the second part, an iterative over-relaxation approach is developed and compared to the aforementioned approaches on academic problems in order to validate the interest of the method. Finally, comparisons are carried out between this approach and a « discretized » variation of the formulation introduced by Bonnet and Aquino [Inverse Problems, vol. 31, 2015].

Thesis (MScEng)--University of Stellenbosch, 2011. / ENGLISH ABSTRACT: The perceived quality of Voice over Internet Protocol (IP) (VoIP) communication relies on the network which is used to transport voice packets between the end points. Variable network characteristics such as bandwidth, delay and loss are critical for real-time voice traffic and are not always guaranteed by networks. It is important for network service providers to determine the Quality of Service (QoS) it provides to its customers. The solution proposed here is to predict the perceived quality of a VoIP call, in real-time by using network statistics. The main objective of this thesis is to develop a network analysis tool, which gathers meaningful statistics from network traffic. These statistics will then be used for predicting the perceived quality of a VoIP call. This study includes the investigation and deployment of two main components. Firstly, to determine call quality, it is necessary to extract the voice streams from captured network traffic. The extracted sound files can then be analysed by various VoIP quality models to determine the perceived quality of a VoIP call. The second component is the analysis of network characteristics. Loss, delay and jitter are all known to influence perceived call quality. These characteristics are, therefore, determined from the captured network traffic and compared with the call quality. Using the statistics obtained by the repeated comparison of the call quality and network characteristics, a network specific algorithm is generated. This Non-Intrusive Quality Prediction Algorithm (NIQPA) uses basic characteristics such as time of day, delay, loss and jitter to predict the quality of a real-time VoIP call quickly in a non-intrusive way. The realised algorithm for each network will differ, because every network is different. Prediction results can then be used to adapt either the network (more bandwidth, packet prioritising) or the voice stream (error correction, change VoIP codecs) to assure QoS. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die kwaliteit van spraak oor die internet (VoIP) kommunikasie is afhanklik van die netwerk wat gebruik word om spraakpakkies te vervoer tussen die eindpunte. Netwerk eienskappe soos bandwydte, vertraging en verlies is krities vir intydse spraakverkeer en kan nie altyd gewaarborg word deur netwerkverskaffers nie. Dit is belangrik vir die netwerk diensverskaffers om die vereiste gehalte van diens (QoS) te verskaf aan hul kliënte. Die oplossing wat hier voorgestel word is om die kwaliteit van ’n VoIP oproep intyds te voorspel, deur middel van die netwerkstatistieke. Die belangrikste doel van hierdie projek is om ’n netwerk analise-instrument te ontwikkel. Die instrument versamel betekenisvolle statistiek deur van netwerkverkeer gebruik te maak. Hierdie statistiek sal dan gebruik word om te voorspel wat die gehalte van ’n VoIP oproep sal wees vir sekere netwerk toestande. Hierdie studie berus op die ondersoek en implementering van twee belangrike komponente. In die eerste plek, moet oproep kwaliteit bepaal word. Spraakstrome word uit die netwerkverkeer onttrek. Die onttrekte klanklêers kan dan geanaliseer word deur verskeie spraak kwaliteitmodelle om die kwaliteitdegradasie van ’n spesifieke VoIP oproep vas te stel. Die tweede komponent is die analise van netwerkeienskappe. Pakkieverlies, pakkievertraging en bibbereffek is bekend vir hul invloed op VoIP kwaliteit en is waargeneem. Hierdie netwerk eienskappe word dus bepaal uit die netwerkverkeer en daarna vergelyk met die gemete gesprekskwaliteit. Statistiek word verkry deur die herhaalde vergelyking van gesprekkwaliteit en netwerk eienskappe. Uit die statistiek kan ’n algoritme (vir die spesifieke network) gegenereer word om spraakkwaliteit te voorspel. Hierdie Nie-Indringende Kwaliteit Voorspellings-algoritme (NIKVA), gebruik basiese kenmerke, soos die tyd van die dag, pakkie vertraging, pakkie verlies en bibbereffek om die kwaliteit van ’n huidige VoIP oproep te voorspel. Hierdie metode is vinnig, in ’n nie-indringende manier. Die gerealiseerde algoritme vir die verskillende netwerke sal verskil, want elke netwerk is anders. Die voorspelling van spraakgehalte kan dan gebruik word om òf die netwerk aan te pas (meer bandwydte, pakkie prioriteit) òf die spraakstroom aan te pas (foutkorreksie, verander VoIP kodering) om die goeie kwaliteit van ’n VoIP oproep te verseker.

Transmission of video content over wireless access networks (in particular, Wireless Local Area Networks (WLAN) and Third Generation Universal Mobile Telecommunication System (3G UMTS)) is growing exponentially and gaining popularity, and is predicted to expose new revenue streams for mobile network operators. However, the success of these video applications over wireless access networks very much depend on meeting the user’s Quality of Service (QoS) requirements. Thus, it is highly desirable to be able to predict and, if appropriate, to control video quality to meet user’s QoS requirements. Video quality is affected by distortions caused by the encoder and the wireless access network. The impact of these distortions is content dependent, but this feature has not been widely used in existing video quality prediction models. The main aim of the project is the development of novel and efficient models for video quality prediction in a non-intrusive way for low bitrate and resolution videos and to demonstrate their application in QoS-driven adaptation schemes for mobile video streaming applications. This led to five main contributions of the thesis as follows:(1) A thorough understanding of the relationships between video quality, wireless access network (UMTS and WLAN) parameters (e.g. packet/block loss, mean burst length and link bandwidth), encoder parameters (e.g. sender bitrate, frame rate) and content type is provided. An understanding of the relationships and interactions between them and their impact on video quality is important as it provides a basis for the development of non-intrusive video quality prediction models.(2) A new content classification method was proposed based on statistical tools as content type was found to be the most important parameter. (3) Efficient regression-based and artificial neural network-based learning models were developed for video quality prediction over WLAN and UMTS access networks. The models are light weight (can be implemented in real time monitoring), provide a measure for user perceived quality, without time consuming subjective tests. The models have potential applications in several other areas, including QoS control and optimization in network planning and content provisioning for network/service providers.(4) The applications of the proposed regression-based models were investigated in (i) optimization of content provisioning and network resource utilization and (ii) A new fuzzy sender bitrate adaptation scheme was presented at the sender side over WLAN and UMTS access networks. (5) Finally, Internet-based subjective tests that captured distortions caused by the encoder and the wireless access network for different types of contents were designed. The database of subjective results has been made available to research community as there is a lack of subjective video quality assessment databases.

This thesis presents the development of techniques which enable appliance recognition in an Advanced Electricity Meter (AEM) to aid individuals reduce their domestic electricity consumption. The key aspect is to provide immediate and disaggregated information, down to appliance level, from a single point of measurement. Three sets of features including the short term time domain, time dependent finite state machine behaviour and time of day are identified by monitoring step changes in the power consumption of the home. Associated with each feature set is a membership which depicts the amount to which that feature set is representative of a particular appliance. These memberships are combined in a novel framework to effectively identify individual appliance state changes and hence appliance energy consumption. An innovative mechanism is developed for generating short term time domain memberships. Hierarchical and nearest neighbour clustering is used to train the AEM by generating appliance prototypes which contain an indication of typical parameters. From these prototypes probabilistic fuzzy memberships and possibilistic fuzzy typicalities are calculated for new data points which correspond to appliance state changes. These values are combined in a weighted geometric mean to produce novel memberships which are determined to be appropriate for the domestic model. A voltage independent feature space in the short term time domain is developed based on a model of the appliance’s electrical interface. The components within that interface are calculated and these, along with an indication of the appropriate model, form a novel feature set which is used to represent appliances. The techniques developed are verified with real data and are 99.8% accurate in a laboratory based classification in the short term time domain. The work presented in this thesis demonstrates the ability of the AEM to accurately track the energy consumption of individual appliances.

Dentre os fatores limitantes dos sistemas de controle, o tempo morto está entre os mais críticos e de difícil detecção sem testes intrusivos. O conhecimento do seu valor é essencial para a identificação de modelos e na auditoria de desempenho de sistemas de controle. Em virtude disto, o presente trabalho propõe uma metodologia eficaz para estimá-lo utilizando apenas dados históricos de processo em malha fechada. A principal vantagem frente a técnicas disponíveis na literatura é a não necessidade de testes intrusivos. A metodologia é baseada em um tratamento de sinal para remoção dos efeitos do distúrbio não medido e dos erros de modelo. O tratamento de sinal consiste na minimização das oscilações do sinal erro em malha aberta suavizado como função do tempo morto. Diversas formulações de função objetivo e procedimentos de suavização foram estudados visando facilitar a estimação do parâmetro. A qualidade da metodologia é ilustrada através de simulações em uma série de cenários, os quais simulam processos lineares de diferentes características sob o efeito de distúrbios distintos. A metodologia também é testada frente a estudo de casos com dados reais de processo industrial em malhas de nível e temperatura. Os resultados são comparados com métodos da literatura e demonstram que o método proposto foi eficaz na estimação do tempo morto para a maioria dos casos. / Among the limiting factors of control systems, the pure time delay is one of the most critical and difficult to estimate without an intrusive perturbation. The knowledge of its value is essential for model identification and control loop performance assessment. This work proposes a methodology to determine dead time using ordinary closed loop operating data. The main advantage over available techniques is the non-necessity of intrusive plant tests. The proposed approach is based on a signal processing for removing the effects of the unmeasured disturbances and the model-plant mismatches. The signal processing consists of the minimization of the oscillations of the smoothing open loop error as a function of the pure time delay. Several objective function formulations and smoothing procedures were studied in order to facilitate parameter estimation. The quality of the methodology is illustrated by simulations in a series of scenarios, which simulate linear processes of different characteristics under the effect of different disturbances. The methodology is also tested in case studies with real industrial process data. Results are compared to literature approaches and show the method was effective to estimate the pure time delay for most cases.

En électromagnétisme, dans la plupart des modèles numériques, déterministes, résolvant les équations de Maxwell, toutes les données d'entrée sont supposées parfaitement connues. Cependant la géométrie et les caractéristiques des matériaux peuvent présenter des incertitudes (vieillissement...). Nous cherchons alors à propager les incertitudes des données d'entrée vers les paramètres de sorties. Un modèle numérique probabiliste paraît alors plus adapté qu'un modèle numérique déterministe. Un certain nombre de méthodes ont été proposé en génie mécanique, très peu en électromagnétisme. La méthode de simulation de Monte Carlo est simple et robuste mais coûteuse en temps de calcul. On trouve aussi la méthode de perturbation où le champ inconnu est développé en série de Taylor autour de sa moyenne. Cette méthode permet de calculer la moyenne et la variance du champ de sortie assez simplement, mais pour les moments d'ordre supérieur, la généralisation semble complexe et coûteuse en temps de calcul. La méthode de développement en série de Neumann consiste à développer l'opérateur en série, mais la convergence semble lente. Il existe aussi des méthodes basées sur des développements des paramètres de sorties dans le chaos polynomial de Hermite. Ces méthodes sont basées sur une discrétisation de la dimension spatiale et de la dimension aléatoire. Ces méthodes peuvent être séparées en deux familles. La première, introduite par R.G. Ghanem, est dite intrusive car elle nécessite des modifications profondes du code éléments finis, elle est appelée Spectral Stochastic Finite Element Method (SSFEM) et elle peut être vue comme une généralisation de la méthode de Galerkin, la seconde est dite non intrusive car le code éléments finis n'est vu que comme une boite noire. Dans la thèse, nous présenterons la méthode de Monte Carlo, et nous étudierons la SSFEM et une classe particulière de méthode non intrusive : la méthode de projection sur le chaos polynomial de Hermite dans le cas de l'électrocinétique où les conductivités seront supposées être des variables aléatoires par morceaux. Dans ce cadre les conductivités peuvent être développées en polynômes de Hermite, nous étudierons l'effet de la troncature sur les résultats. Finalement, une méthode pour calculer des grandeurs globales, comme le courant sera présentée et utilisée pour l'étude d'un cas industriel : un manchon de câble électrique à haute tension. Mots-clés: électromagnétisme numérique, quantification des incertitudes, chaos polynomial, éléments finis stochastiques, méthode non intrusive de projection, calcul de grandeur globale.

Bakgrund: Prostatacancer är den vanligaste formen av cancer bland män i Sverige. Att få en cancerdiagnos innebär stress för både patienten och dess partner.Syfte: Syftet med denna studie var att undersöka grad av stressreaktioner i form av undvikande beteende och påträngande tankar hos patienter med prostatacancer och deras partner. Ytterligare ett syfte var att kvalitetssäkra mätinstrumentets formulering och svarsalternativ.Metod: Arbetet var en kvantitativ tvärsnittsstudie. Datainsamlingen gjordes med hjälp av enkät “Impact of Event Scale” (IES) samt en enkät utformad enligt “The Question and Answer Model” (QAM) för att kvalitetssäkra IES. Enkäterna delades ut på kirurg- och onkologmottagningar i Uppsala och Falun under våren 2013. Studiens inklusionskriterier var att de patienter som tillfrågades vid ankomst till mottagningarna hade prostatacancer och en partner (n = 34). 12 respondenter deltog. Data analyserades deskriptivt och med Mann- Whitey-test.Resultat: Det visade sig att patienter (n = 6) med prostatacancer har måttlig grad av stressreaktioner i form av undvikande beteende. Partner (n = 6) till patienter med prostatacancer visade sig ha kraftig grad av stressreaktioner i form av påträngande tankar. Det gick inte att se någon signifikant skillnad mellan patienter och partners grad av stress. Majoriteten av deltagarna i studien (n = 11) var säkra på sina svar i enkät IES.Slutsats: Partners tycks ha en högre grad av stress än patienter med prostatacancer, vilket går i linje med liknande studiers resultat. Interventioner för att nå denna grupp och se till dess behov är önskvärt. Fler studier fodras. Det övergripande resultatet tyder på att mätinstrumentet IES är av god kvalitet och mäter det som är avsett att mätas. / Background: Prostate cancer is the most common form of cancer among men in Sweden.Getting a cancer diagnosis is stressful for both the patient and their partner.Objective: The aim of this study was to investigate the degree of stress responses in the form of avoidance behavior and intrusive thoughts in patients with prostate cancer and their partners. Another purpose was to assure the quality and design of the measuring instrument and its response options.Method: The study had a quantitative cross-sectional design. The data was collected using the questionnaire "Impact of Event Scale" (IES) and by a questionnaire framed according to "The Question and Answer Model" (QAM) to safeguard the quality of the IES. Questionnaires were distributed at surgical and oncology clinics in Uppsala and Falun during the spring of 2013. Inclusion criteria for the study were patients with prostate cancer and their partners (n = 34). 12 respondents participated. The data were analyzed descriptively and with Mann-Whitey test.Results: It was found that patients (n = 6) with prostate cancer have moderate degree of stress responses in the form of avoidance behavior. Partners (n = 6) were found to have strong degree of stress responses in the form of intrusive thoughts. Any significant difference between patients and partners dit not appear. The majority of study participants (n = 11) were confident of their answers in the IES.Conclusion: Partners seem to have a higher level of stress than patients with prostate cancer, which is in line with similar studies' results. Interventions to reach this group and ensure its need is desirable. More studies are lined. The overall results indicate that the measuring instrument IES is of good quality and are measuring the concepts that it indicate to measure.