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Simulation dynamique et applications robotiques

Joukhadar, Ammar 02 June 1997 (has links) (PDF)
Nous décrivons, dans cette thèse, des modèles et des algorithmes conçus pour produire des simulations dynamiques efficaces et consistantes, dans le contexte de la Robotique d'intervention (c'est-à-dire, pour les tâches robotiques qui impliquent des contraintes fortes sur la nature de l'interaction entre des objets qui ne sont pas forcément rigides). Ces modèles et ces algorithmes ont été intégrés et implantés dans le système Robot_Phy qui peut être potentiellement reconfiguré pour traiter une grande variété de tâches d'intervention, comme la manipulation dextre d'un objet par une main robotique, la manipulation d'un objet non rigide, la téléprogrammation du mouvement d'un véhicule tout-terrain, ou encore des tâches chirurgicales assistées par robot (par exemple, le positionnement d'un ligament artificiel dans la chirurgie du genou). L'approche utilise une nouvelle technique de modélisation physique pour produire des simulations dynamiques qui sont à la fois efficaces et consistantes avec les lois de la physique. Les avantages par rapport aux travaux antérieurs dans le domaine de la robotique et de la synthèse d'image sont: le développement d'une structure unique pour traiter simultanément le mouvement, les déformations, et les interactions; et l'incorporation d'algorithmes et de modèles appropriés pour obtenir un temps d'exécution efficace en assurant un comportement consistant avec les lois de la physique. Les contributions principales de ce système sont: l'intégration de la notion du système masse/ressort avec la dynamique d'objets rigides, la discrétisation adaptative basée sur la notion de matrice d'inertie et de centre d'inertie, le pas de temps adaptatif basé sur la notion de l'énergie mécanique pour optimiser le temps de calcul et éviter la divergence numérique, la détection rapide du contact entre polyèdres déformables, et l'identification des paramètres physiques en utilisant les algorithmes génétiques.
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Intégrateurs exponentiels modifiés pour la simulation des vagues non linéaires

Eichwald, Brice 05 July 2013 (has links) (PDF)
Pour réaliser des simulations précises aux temps longs pour des vagues non linéaires, il faut faire appel à des algorithmes d'évolution temporelle précis. En particulier, la combinaison d'un pas de temps adaptatif avec un facteur intégrant est connue pour être très efficace. Nous proposons une modification de cette technique. Le principe consiste à soustraire un certain polynôme à une EDP. Puis, comme pour le facteur intégrant, nous faisons un changement de variable pour retirer la partie linéaire. Mais nous espérons retirer quelque chose de plus afin de rendre l'EDP moins raide pour les calculs numériques. Le polynôme choisi est une expansion de Taylor autour du temps initial de la solution. Afin de calculer les différentes dérivées nécessaires, nous utilisons le Dense Output qui donne la possibilité d'approximer les dérivées de la solution à tout temps. Une fois le facteur intégrant modifié appliqué, nous faisons appel à une avance temporelle classique afin de résoudre l'équation d'évolution. Il a été considéré plusieurs schémas de Runge-Kutta avec pas de temps adaptatif. Nous avons tiré avantage des méthodes emboîtées, afin de ne pas calculer de nouvelles fonctions et perdre du temps de calcul, en utilisant uniquement des données déjà calculées durant l'évolution temporelle. Les résultats numériques montrent que l'efficacité de notre méthode varie selon les cas. Par exemple, nous avons vérifié que plus le profil de l'onde est pentue, plus notre méthode est efficace. Pour le modèle de vagues non linéaires le plus compliqué à notre disposition, le modèle HOS, nous avons pu réduire le nombre de pas de temps de calcul jusqu'à près de 30 % avec un schéma de Runge-Kutta de Dormand-Prince et jusqu'à plus de 99 % pour un schéma de Bogacki-Shampine.
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Intégrateurs exponentiels modifiés pour la simulation des vagues non linéaires / Non disponible

Eichwald, Brice 05 July 2013 (has links)
Pour réaliser des simulations précises aux temps longs pour des vagues non linéaires, il faut faire appel à des algorithmes d’évolution temporelle précis. En particulier, la combinaison d’un pas de temps adaptatif avec un facteur intégrant est connue pour être très efficace. Nous proposons une modification de cette technique. Le principe consiste à soustraire un certain polynôme à une EDP. Puis, comme pour le facteur intégrant, nous faisons un changement de variable pour retirer la partie linéaire. Mais nous espérons retirer quelque chose de plus afin de rendre l’EDP moins raide pour les calculs numériques. Le polynôme choisi est une expansion de Taylor autour du temps initial de la solution. Afin de calculer les différentes dérivées nécessaires, nous utilisons le Dense Output qui donne la possibilité d’approximer les dérivées de la solution à tout temps. Une fois le facteur intégrant modifié appliqué, nous faisons appel à une avance temporelle classique afin de résoudre l’équation d’évolution. Il a été considéré plusieurs schémas de Runge-Kutta avec pas de temps adaptatif. Nous avons tiré avantage des méthodes emboîtées, afin de ne pas calculer de nouvelles fonctions et perdre du temps de calcul, en utilisant uniquement des données déjà calculées durant l’évolution temporelle. Les résultats numériques montrent que l’efficacité de notre méthode varie selon les cas. Par exemple, nous avons vérifié que plus le profil de l’onde est pentue, plus notre méthode est efficace. Pour le modèle de vagues non linéaires le plus compliqué à notre disposition, le modèle HOS, nous avons pu réduire le nombre de pas de temps de calcul jusqu’à près de 30 % avec un schéma de Runge-Kutta de Dormand-Prince et jusqu’à plus de 99 % pour un schéma de Bogacki-Shampine. / Efficient time stepping algorithms are crucial for accurate long time simulations of nonlinear waves. In particular, adaptive time stepping combined with an integrating factor are known to be very effective. We propose a modification of the existing technique. The trick consists in subtracting a certain-order polynomial to a PDE. Then, like for the integrating factor, a change of variables is performed to remove the linear part. But, here, we hope to remove something more to make the PDE less stiff to numerical resolution. The polynomial is chosen as a Taylor expansion around the initial time of the solution. In order to calculate the different derivatives, we use a dense output which gives a possibility to approximate the derivatives of the solution at any time. The modified integrating factor being applied, a classical time-stepping method can be used to solve the remaining equation. We focus on various Runge-Kutta schemes with a varying step size. We take advantage of embedded methods and use an evolved adaptive step control. We do not need to calculate new functions and loose time of calculation only by using already estimated values during the temporal evolution. Numerical tests show that the actual efficiency of the method varies along cases. For example, we verified that steeper waves profiles give rise to better behaviour of the method. For fully nonlinear water wave simulations with the HOS model, we can save up to 30% of total time steps with a Dormand-Prince Runge-Kutta scheme and we can save up to 99% with the Bogacki-Shampine scheme.

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