O modelamento matemático de sistemas físicos é fundamental para diversas aplicações de processamento digital de sinais (PDS). Em muitos dos problemas enfrentados nesse contexto, para que um modelo seja útil, é necessário que ele represente seu análogo físico com precisão e possua características favoráveis para implementação, como estabilidade e compacidade. A obtenção de um modelo que atenda a estes requisitos depende da escolha de um formalismo matemático apropriado. Em se tratando do modelamento de sistemas (significativamente) não-lineares, tal decisão é particularmente desafiadora, uma vez que muitos formalismos com propriedades diferentes foram propostos na literatura. Basicamente, isto se deve à inexistência de uma teoria completa e geral para sistemas não-lineares, diferentemente do que ocorre no caso linear. Porém, em diversos trabalhos que lidam com aplicações nas quais é necessário modelar dispositivos não-lineares, adota-se alguma representação sem que sejam fornecidas justificativas claras e fundamentadas em características físicas do sistema a ser modelado. Ao invés disso, esse importante aspecto é discutido apenas superficialmente, com base em argumentos informais ou heurísticos. Adicionalmente, a definição de certas características estruturais de um modelo que possuem grande impacto sobre seu desempenho frequentemente não é feita de maneira sistemática, o que dificulta uma compreensão precisa do potencial do formalismo subjacente. Visando auxiliar na escolha por um formalismo adequado em aplicações de PDS, neste trabalho propõe-se uma metodologia de avaliação do desempenho de formalismos não-lineares que se apoia sobre considerações físicas. Para tanto, emprega-se um modelo físico do sistema de interesse como referência. Mais especificamente, a estratégia adotada baseia-se em fazer uso do método de bilinearização de Carleman para se obter, a partir deste modelo e de um conjunto de parâmetros típicos, um conjunto de núcleos de Volterra de referência. Uma vez que os núcleos de referência são obtidos, pode-se estimar, por exemplo, a ordem e a extensão de memória mínimas que um filtro de Volterra convencional deve possuir para se atingir o nível de precisão desejado, o que permite avaliar se o uso de modelos deste tipo é viável em termos de custo computacional. Quando este não é o caso, as informações fornecidas pelos núcleos podem ser exploradas para se escolher outra representação, como uma estrutura modular ou uma estrutura de Volterra alternativa. Além disso, os núcleos de referência são úteis ainda para se realizar uma avaliação quantitativa do desempenho da estrutura escolhida e compará-lo com aquele apresentado por um filtro de Volterra convencional. Para a realização do cômputo dos núcleos de referência, um algoritmo que implementa eficientemente o método de Carleman foi proposto. Tal algoritmo, juntamente com a ideia básica da metodologia desenvolvida, constituem as principais contribuições deste trabalho. Como estudo de caso, emprega-se um modelo físico para alto-falantes disponível na literatura para a avaliação da adequação de diversas estruturas ao modelamento de dispositivos deste tipo. Com este exemplo, demonstra-se a utilidade dos núcleos de referência para as finalidades supracitadas. / The mathematical modeling of physical systems is essential for several digital signal processing (DSP) applications. In many problems faced in this context, if a model is to be useful, it must represent its physical analog with precision and possess characteristics that favour implementation, such as stability and compactness. In order to obtain a model that meets those requirements, it is indispensable to choose an appropriate formalism. Regarding the modeling of (significantly) nonlinear systems, this decision is a particularly challenging problem, since many formalisms with different properties have been proposed in the literature. Basically, this is due to the inexistence of a complete and general theory for nonlinear systems as there is in the linear case. In several works that deal with applications in which it is necessary to model nonlinear devices, some representation is adopted without the provision of clear and physically motivated justifications. Instead, this important aspect is discussed only superficially, based on an informal or heuristic reasoning. Additionally, the definition of certain structural characteristics of a model which have great influence on its performance is frequently done in a non-systematic manner, which difficults a precise comprehension of the potential of the underlying formalism. Aiming to assist the choice of an adequate formalism in DSP applications, in this work we propose a methodology for evaluating the performance of nonlinear models that relies on physical considerations. For this purpose, a physical model of the system of interest is used as a reference. Specifically, the adopted strategy is based on using the Carleman bilinearization method for obtaining a set of reference Volterra kernels from that model, considering typical parameter values. Once the reference kernels are obtained, we can estimate, for instance, the order and the minimal memory extension that a conventional Volterra filter must have in order to achieve the desired precision level, which allows us to assess whether using models of this type is feasible in terms of computational cost. When this is not the case, the information provided by the kernels may be exploited for choosing another representation, as a modular structure or an alternative Volterra structure. Furthermore, the reference kernels are also useful for quantitatively evaluating the performance of the chosen structure and for comparing it with a conventional Volterra filter. To perform the reference kernels computation, an efficient algorithm for the Carleman method is proposed. This algorithm, together with the basic idea of the developed methodology, constitute the main contributions of this work. As a case study, a physical model for loudspeakers available in the literature is employed for assessing the suitableness of several structures for modeling devices of this kind. With this example, we show the utility of the reference kernels for the aforementioned purposes.

Orientador: Prof. Dr. Roberto Venegeroles Nascimento / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Física, 2016. / Neste trabalho se estudaram aspectos básicos relacionados com a dinâmica de células cancerígenas do tipo B-Linfoma BCL1 e de gliomas fazendo ênfases neste último caso. O trabalho se iniciou revisando alguns modelos populacionais do câncer inspirados nos trabalhos de Lotka e Volterra o qual oferecem uma descrição muito simples da interação entre o câncer (presa) e o sistema imunológico (caçador). Posteriormente é revisado um modelo global espaço-temporal baseado nas equações de Fisher-Kolmogorov-Petrovsky- Piskounov (FKPP) [1] o qual permitiu aclarar a dicotomia entre proliferação e motilidade associada fortemente ao crescimento tumoral e à invasividade, respectivamente, das células cancerosas. A partir do modelo FKPP também se fez um estudo computacional mais detalhado aplicando diferentes protocolos de tratamentos para analisar seus efeitos sobre o crescimento e desenvolvimento de gliomas. O estudo sugere que um tratamento com maior tempo entre cada dose poderia ser mais ótimo do que um tratamento mais agressivo. Propõe-se também um modelo populacional local do câncer em que se tem em conta o caráter policlonal das células cancerígenas e as interações destas com o sistema imunológico natural e especifico. Neste último modelo se consegui apreciar fenômenos como dormancy state (estado de latência) e escape phase (fase de escape) para valores dos parâmetros correspondentes ao câncer de tipo B-Linfoma BCL1 [2] o qual explica os fenômenos de imunoedição e escape da imunovigilância [3] o qual poderia permitir propor novos protocolos de tratamentos mais apropriados.Depois se fez uma reparametrização do modelo baseado em algumas características mais próprias das células tumorais do tipo glioma e assumindo presença de imunodeficiência com o que se obtém coexistências oscilatórias periódicas tanto da população tumoral assim como das células do sistema imunológico o qual poderia explicar os casos clínicos de remissão e posterior reincidência tumoral. Finalmente se obtiveram baixo certas condições, uma dinâmica caótica na população tumoral o qual poderia explicar os casos clínicos em que se apresentam falta de controlabilidade da doença sobre tudo em pessoas idosas ou com algum quadro clinico que envolve alguma deficiência no funcionamento normal do sistema imunológico. / In this work we studied basic aspects of the dynamics of cancer cell type B-Lymphoma BCL1 and gliomas making strong emphasis in the latter case. We start reviewing some population models of cancer inspired in the work¿s of Lotka and Volterra, which offers a very simple description of the interaction between cancer (prey) and the immune system (Hunter). Subsequently revise a global model space-time based on the equations of Fisher-Kolmogorov-Petrovsky-Piskounov (FKPP) [1] which allowed elucidating the dichotomy between proliferation and strongly associated motility to tumor growth and invasiveness, respectively, of cancer cells. From the FKPP model also made a more detailed computer study applying different treatment protocols to analyze their effects on the growth and development of gliomas. The study suggests that treatment with longer time between each dose could be more optimal than a more aggressive treatment. Is studied also a local population cancer model that takes into account the polyclonal nature of cancer cells, and these interactions with the natural and specific immune system. In the latter model is able to appreciate phenomena as dormancy state and escape phase for values of parameters corresponding to lymphoma cancer BCL1 [2] which explains the phenomena of immunoediting and tumor escape immuno-surveillance [3] allowing elucidating treatments protocols more appropriate. A re-parameterization was made based on some features of tumor cells glioma type and assuming presence of immunodeficiency with that obtained coexistences periodic oscillatory both tumor populations as well as the immune system cells which could explain the clinical cases of remission and subsequent tumor recurrence. Finally obtained under certain conditions, a chaotic dynamics in tumor population which could explain the clinical cases that present lack of controllability of the disease on all in elderly or with some clinical picture involving some deficiency in the normal functioning of the immune system.

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo Jose Grabrielli Barreto Campello / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T11:25:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_JeremiasBarbosa_D.pdf: 2223883 bytes, checksum: 7d80c9cb7424fcd634de89e7d64765f8 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Este trabalho enfoca a modelagem e identificação de sistemas dinâmicos não-lineares estáveis através de modelos fuzzy Takagi-Sugeno (TS) e/ou Volterra, ambos com estruturas formadas por bases de funções ortonormais (BFO), principalmente as bases de funções ortonormais generalizadas (GOBF - Generalized Orthonormal Basis Functions) com funções internas. As GOBF¿s com funções internas modelam sistemas dinâmicos com múltiplos modos através de uma parametrização que utiliza somente valores reais, sejam os polos do sistema reais e/ou complexos. Uma das principais contribuições desta tese concentra-se na proposta da otimização e ajuste fino dos parâmetros destes modelos não-lineares. Realiza-se a identificação dos modelos fuzzy TS-BFO utilizando-se de medidas dos sinais de entrada e saída do sistema a ser modelado. Os modelos fuzzy TS-BFO são inicialmente determinados utilizando-se uma técnica de agrupamento fuzzy (fuzzy clustering) e simplificados por algoritmos que eliminam eventuais redundâncias. Em sequência desenvolve-se o cálculo analítico dos gradientes da saída do modelo TS-BFO em relação aos parâmetros do modelo (polos da BFO, coeficientes da expansão da BFO e parâmetros das funções de pertinência). Utilizando-se técnicas de otimização não-linear e o valor dos gradientes, realiza-se a sintonia fina dos parâmetros dos modelos inicialmente obtidos. Para os modelos de Volterra-GOBF desenvolve-se uma nova abordagem utilizando-se GOBF com funções internas nos kernels dos modelos. São calculados os gradientes analíticos da saída do modelo de Volterra-GOBF, seja com kernels simétricos ou não simétricos, com relação aos parâmetros a serem determinados. Estes valores são utilizados em algoritmos de otimização que possibilitam a obtenção de modelos mais precisos do sistema sem nenhum conhecimento a priori de suas características. Além da identificação de sistemas não-lineares por modelos BFO, abordou-se também, nesta tese, uma nova metodologia para a otimização de modelos lineares BFO no domínio da frequência. Neste contexto, destaca-se como principal contribuição o desenvolvimento, no domínio da frequência, do cálculo analítico dos gradientes da resposta em frequência das funções de Kautz e Laguerre, com relação aos seus parâmetros de projeto. Os valores dos gradientes fornecem a direção de busca dos parâmetros dos modelos em processos de otimização não-linear. Também foram otimizados os modelos GOBF com funções internas, com o cálculo numérico dos seus gradientes, pois, ainda não foi possível estabelecer uma fórmula genérica para o cálculo analítico dos gradientes dos modelos GOBF, de qualquer ordem, em relação aos parâmetros a serem determinados. Exemplos ilustram a aplicação e eficiência dos métodos de identificação e otimização propostos na modelagem de sistemas lineares (domínio do tempo e da frequência) e não-lineares utilizando BFO¿s. / Abstract: This work is concerned with the modeling and identification of stable nonlinear dynamic systems using Takagi-Sugeno fuzzy and Volterra models within the framework of orthonormal basis functions (OBF), mainly ladder-structured generalized orthonormal basis functions (GOBF). The ladderstructured GOBFs allows to model dynamic systems with multiple modes, real and/or complex poles, through a parameterization, which uses only real values. The main contribution of this thesis is the optimization and fine tuning of the parameters of OBF nonlinear models. The GOBF models identification are performed using only input and output measurements. The initial GOBF-TS fuzzy model is obtained using a fuzzy clustering technique and simplified by algorithms that eliminate any redundancies. Next, the analytical calculation of the gradients of GOBF-TS model concerning model parameters (GOBF poles, OBF expansion coefficients and the parameters of membership functions) is developed. A fine tuning of the model parameters is obtained by using a nonlinear optimization technique and the calculated gradients. For Volterra-GOBF models a new approach using kernels with ladder-structured GOBF is also proposed. Furthermore, Volterra-GOBF model optimization, with symmetrical or asymmetrical kernels, using an analytical gradients calculation of the output model regarding their parameters is presented. Following, a new approach for linear OBF models optimization, in frequency domain, is also addressed. In this context, the analytical calculation of the gradients of the Laguerre and Kautz frequency response concerning its parameters is presented The ladder-structured GOBF models optimization, in the frequency domain, is performed using only numerical calculation of its gradients, as it has not yet been possible to derive a generic analytical gradients. Examples illustrate the performance and effectiveness of identification methods proposed here in the modeling and optimization of linear (time domain and frequency) and non-linear systems. / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo Jose Gabrielli Barreto Campello / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T02:57:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosa_Alexda_M.pdf: 896715 bytes, checksum: 1baf3dbaef2a1280f09feabed84d996c (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho analisa a modelagem de sistemas nao-lineares utilizando modelos de Wiener/Volterra com funcoes ortonormais de Kautz. Os modelos de Volterra sao uma generalizacao do modelo resposta ao impulso para a descricao de sistemas naolineares. Esses modelos necessitam de um numero consideravel de termos para a representacao dos kernels de Volterra. Essa complexidade pode ser reduzida utilizando-se uma representacao do tipo Wiener/Volterra, em que os kernels sao desenvolvidos utilizando uma base de funcoes ortonormais. Sao discutidos aspectos da selecao dos parametros livres (polos) que caracterizam essas funcoes, particularmente a selecao otima dos polos complexos das funcoes de Kautz. Este problema e resolvido minimizando-se o limitante superior do erro que surge a partir da aproximação truncada dos kernels de Volterra usando-se as funcoes de Kautz. Obtem-se a solu¸cao analitica para a escolha otima de um dos parametros relacionados com o polo de Kautz, sendo os resultados validos para modelos Wiener/Volterra de qualquer ordem. Apresentam-se ainda resultados de simulacoes que ilustram a metodologia apresentada, bem como a modelagem de um sistema de levitacao magnetica / Abstract: This work investigates the modelling of nonlinear systems using the Wiener/Volterra models with Kautz orthonormal functions. The Volterra models constitute a generalization of the impulse response model to describe nonlinear systems. Such models require a large number of terms for representing the Volterra kernels. However, this complexity can be reduced by using Wiener/Volterra models, in which the kernels are expanded using an orthonormal basis functions. Aspects about selection of the free parameters (poles) characterizing theses functions are discussed, in particular the optimal selection of the complex poles of the Kautz functions. This problem is solved by minimizing the upper bound of the error arising from the truncated approximation of Volterra kernels using Kautz functions. An analytical solution for the optimal choice of one of the parameters related to the Kautz pole is thus obtained, with the results valid for any-order Wiener/Volterra models. Simulations that illustrate the methodology described above are presented. Also, the modelling of a magnetic levitation system is discussed. / Mestrado / Engenharia / Mestre em Engenharia Elétrica

Les modèles linéaires non entiers ont prouvé leur efficacité dans la modélisation de la diffusion thermique pour de faibles variations de température. Cependant, pour de grandes variations de température, les paramètres thermiques dépendent de la température. Par conséquent, la diffusion thermique est régie par un modèle non linéaire non entier. Dans cette thèse, une classe de modèles non linéaires non entiers, basée sur les séries de Volterra non entières, est proposée. Les paramètres non linéaires, tels que les s^n-pôles et l’ordre commensurable, sont estimés au même titre que les coefficients linéaires. Ensuite, le comportement thermique d’un échantillon de fer ARMCO est modélisé pour de grandes variations de température. / Linear fractional differentiation models have proven their efficacy in modeling thermaldiffusive phenomena for small temperature variations. However, for large temperature variations,the thermal parameters are no longer constant but vary along with the temperatureitself. Consequently, the thermal system could be modeled by non linear fractional differentialmodels. Volterra series are first extended to fractional derivatives. Volterra seriesare then used for modeling a non linear thermal system, constituted of an ARMCO iron sample,for large temperature variations.

A population is never constant, but changes over time, and a connection is often found in population changes between predator and prey. A population increase in one can affect the other species positively or negatively. An increase in wood voles (Clehtrinomys glareolus) and field voles (Microtus agrestis) provides more food for the red fox (Vulpes vulpes), which in turn gets a better chance to reproduce. When the fox then increases in number, the vole decreases because the fox hunts and eats more food. Cycles are formed in the ups and downs of the populations which are followed. The purpose of this study is to see if a large vole population increases the fox's reproductive success in subsequent years and if a cycle interval with displacement between voles and foxes exists with a clear interval. Grimsö Research Station has contributed its data on the populations from the year 1973 until the year 2023. Lotka-Volterra's equations for predator-prey interactions were used and to see if a clear cycle interval between the populations existed. The result shows that the Lotka-Volterra equation does not give any clear shifts between the peaks and valleys of the populations as we thought before the test. In contrast, an autocorrelation analysis shows that the fox appears to follow the typical pattern of population cycles while the vole does not. A cross-correlation strengthens the result as the result is highest at a minimal time shift. A non-parametric correlation analysis finally shows that the correlation is strongly positive but not significant. / En population är aldrig konstant utan förändras över tid och ofta återfinns ett samband i populationsförändringar mellan predator och bytesdjur. En populationsökning hos den ena kan påverka den andra arten positivt eller negativt. En ökning av skogssork (Clehtrionomys glareolus) och åkersork (Microtus agrestis) ger mer mat åt rödräven (Vulpes vulpes) som i sin tur får bättre chans att reproducera sig. När räven då ökar i antal så minskar sorken eftersom räven jagar och äter mer mat. Det bildas då cykler i populationernas upp- och nedgångar som följs åt. Syftet med denna studie är att se om en stor sorkpopulation ökar rävens reproduktionsframgång efterföljande år samt om ett cykelintervall med förskjutning mellan sork och räv finns med tydligt intervall. Grimsö Forskningsstation har bidragit med data på populationerna från år 1973 fram till år 2023. Lotka-Volterras ekvationer för predator-prey interaktioner användes för att se om ett tydligt cykelintervall mellan populationerna fanns. Resultatet visar på att Lotka-Volterras ekvation inte ger några tydliga förskjutningar mellan populationernas toppar och dalar som vi trodde inför testet. Däremot visar en autokorrelationsanalys att räven ser ut att följa det typiska mönstret för populationscykler medan sorken inte gör det. En korskorrelation stärker resultatet då resultatet är högst vid minimal tidsförskjutning. En icke-parametrisk korrelationsanalys visar slutligen att korrelationen är starkt positiv men att den inte är signifikant.

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux équations aux dérivées fractionnaires et leurs applications au traitement d'images. Une attention particulière a été apportée à un système non linéaire d'équations différentielles fractionnaires. En particulier, nous avons étudié les propriétés qualitatives des solutions d'un système non linéaire d'équations différentielles fractionnaires qui explosent en temps fini. L'existence des solutions locales pour le système, le profil des solutions qui explosent en temps fini sont présentés. Nous étudierons le problème inverse pour l'équation de diffusion linéaire en une dimension et en deux dimensions. Nous sommes intéressés par trouver un terme source inconnu d'une équation de diffusion non locale. Les conditions aux limites considérées sont non locales et le problème spectral est non auto-adjoint. L'existence et l'unicité de la solution du problème inverse sont présentées.D'autre part, nous proposons un modèle basé sur l'équation de la chaleur linéaire avec une dérivée fractionnaire en temps pour le débruitage d'images numériques. L'approche utilise une technique de pixel par pixel, ce qui détermine la nature du filtre. En contraste avec certain modèles basés sur les équations aux dérivées partielles pour le débruitage de l'image, le modèle proposé est bien posé et le schéma numérique est convergent. Une amélioration de notre modèle proposé est suggéré. / In this thesis we study a nonlinear system of fractional differential equations with power nonlinearities; the solution of the system blows up in a finite time. We provide the profile of the blowing-up solutions of the system by finding upper and lower estimates of the solution. Moreover, bilateral bounds on the blow-up time are given.We consider the inverse problem concerning a linear time fractional diffusion equation for the determination of the source term (supposed to be independent of the time variable) and temperature distribution from initial and final temperature data. The uniqueness and existence of the continuous solution of the inverse problem is proved. We also consider the inverse source problem for a two dimensional fractional diffusion equation. The results about the existence, uniqueness and continuous dependence of the solution of the inverse problem on the data are presented.We apply the linear heat equation involving a fractional derivative in time for denoising (simplification, smoothing, restoration or enhancement) of digital images. The order of the fractional derivative has been used for controling the diffusion process, which in result preserves the fine structures in the image during denoising process. Furthermore, an improvement in the proposed model is suggested by using the structure tensor of the images.

Le travail présenté dans ce manuscrit a pour objet l’étude et le développement d’un banc de caractérisation généraliste appliqué à l’extraction du modèle comportemental d’amplificateur TPM-NIM (Two-Path Memory Nonlinear Integral). Ce modèle qui dispose d’une des architectures les plus abouties au laboratoire XLIM requiert une instrumentation microonde haut de gamme, très onéreuse, hors de portée de la majorité des concepteurs pour sa mise en œuvre expérimentale. L’objectif est donc de proposer des principes de mesure originaux permettant d’identifier le modèle TPM-NIM avec une instrumentation standard. Dans ces travaux, deux bancs sont présentés : tout d’abord, un banc de caractérisation développé autour d’une instrumentation de pointe disposant des meilleures propriétés pour extraire le modèle. Puis, un banc construit autour d’une instrumentation standard mais incluant des méthodes de traitement et de mesure novatrices. Ces deux bancs ont été utilisés avec plusieurs véhicules de tests et il ressort que le second permet de diminuer le bruit des mesures de phase tout en réduisant le coût total des équipements. Enfin, une dernière partie est consacrée à la comparaison du modèle TPM-NIM avec deux modèles comportementaux classiques mettant en avant sa polyvalence. / The work presented in this manuscript is devoted to the study and development of a general characterization bench applied to the extraction of the TPM-NIM (Two-Path Memory Nonlinear Integral) amplifier behavioral model. This model, has one of the most advanced architectures at the XLIM laboratory. It requires a high-end microwave instrumentation, overpriced and beyond reach for most of the designers for its experimental implementation. The aim is to propose some original measurements principles allowing the TPM-NIM model’s identification with a standard instrumentation. Two benches are presented in these works : firstly, a characterization bench, developed using a high performance instrumentation with the best properties to extract the model. Then, a bench, built with a standard instrumentation but through innovative processing and measurement methods. These two benches have been used with several test vehicles and it appears that the second one decreases the noise of phase measurements while reducing the equipment’s total cost. Finally, a last part is dedicated to the comparison of the TPM-NIM model with two classic behavioral models by emphasizing its versatility.

La miniaturisation de circuits intégrés, les hautes fréquences de fonctionnement, la baisse des potentiels d'alimentation, les fortes densités d'intégration rendent les signaux numériques propagés sur les interconnexions très susceptibles à la dégradation voire à la corruption. En vue d’évaluer la compatibilité électromagnétique et l’intégrité du signal il est nécessaire de disposer dès les premières phases de développement de modèles précis de ces interconnexions pour les insérer dans les simulateurs temporels. Nos travaux s'inscrivent dans ce contexte et concernent plus particulièrement la modélisation comportementale des buffers et drivers de ligne de transmission. Ils ont abouti à une approche originale de modélisation notamment basée sur les séries de Volterra-Laguerre. Les modèles boites noires développés disposent d’une implémentation SPICE assez simple autorisant ainsi une très bonne portabilité. Ils sont faciles à identifier et disposent d’une complexité paramétrique permettant un gain important de temps de simulation vis-à-vis des modèles transistors des drivers. En outre les méthodes développées permettent une modélisation dynamique non linéaire plus précise du port de sortie, et une gestion plus générale des entrées autorisant notamment une très bonne prise en compte du régime de sur-cadencement ce que par exemple ne fait pas le standard IBIS. / Integrated circuits miniaturization, high operating frequencies, lower supply voltages, high-density integration make digital signals propagating on interconnects highly vulnerable to degradation. Assessing EMC and signal integrity in the early stages of the design flow requires accurate interconnect models allowing for efficient time-domain simulations. In this context, our work addressed the issue of behavioral modeling of transmission line buffers, and particularly that of drivers. The main result is an original modeling approach partially based on Volterra-Laguerre series. The black box models we developed have a fairly simple implementation in SPICE thus allowing a very good portability. They are easy to identify and have a parametric complexity allowing a large gain in simulation time with respect to transistor driver models. In addition, the developed methods allow a more accurate output port nonlinear dynamics modeling, and a more general management of inputs. A very good reproduction of driver behaviour in overclocking conditions provides a significant advantage over standard IBIS models.

Submitted by SIDNEY BRUCE SHIKI null (sbshiki@gmail.com) on 2016-04-02T14:43:01Z No. of bitstreams: 1 Thesis_PhD_SBShiki.pdf: 10090180 bytes, checksum: c44d2ebecbed6d011cf61ceabdfd3494 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-04-05T14:42:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 shiki_sd_dr_ilha.pdf: 10090180 bytes, checksum: c44d2ebecbed6d011cf61ceabdfd3494 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-05T14:42:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 shiki_sd_dr_ilha.pdf: 10090180 bytes, checksum: c44d2ebecbed6d011cf61ceabdfd3494 (MD5) Previous issue date: 2016-03-04 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Estruturas com comportamento não-linear são frequentes em dinâmica estrutural, principalmente considerando componentes parafusados, com juntas, folgas ou estruturas flexíveis sujeitas à grandes deslocamentos. Desse modo, o monitoramento de estruturas com métodos lineares clássicos, como os baseados em parâmetros modais, podem falhar drasticamente em caracterizar efeitos não-lineares. Neste trabalho foi proposta a utilização de séries de Volterra para identificação de sistemas mecânicos não-lineares em aplicações de detecção de danos e quantificação de parâmetros. A propriedade deste modelo de representar separadamente os componentes de resposta linear e não-linear do sistema foi aplicada para se construir índices de dano que evidenciam a necessidade de modelagem não-linear. Além disso métricas de resíduo linear e não-linear dos termos do modelo de Volterra são empregadas para identificar modelos paramétricos da estrutura. As metodologias propostas são ilustradas em bancadas experimentais de modo a evidenciar a importância de fenômenos não-lineares para o monitoramento de estruturas. / Nonlinear structures are frequent in structural dynamics, specially considering screwed components, with joints, clearance or flexible components presenting large displacements. In this sense the monitoring of systems based on classical linear methods, as the ones based on modal parameters, can drastically fail to characterize nonlinear effects. This thesis proposed the use of Volterra series for nonlinear system identification aiming applications in damage detection and parameter quantification. The property of this model of representing the linear and nonlinear components of the response of a system was used to formulate damage features to make clear the need of nonlinear modeling. Also metrics based on the linear and nonlinear residues of the terms of the Volterra model were employed to identify parametric models of the structure. The proposed methodologies are illustrated in experimental setups to show the relevance of nonlinear phenomena in the structural health monitoring. / FAPESP: 2012/04757-6 / FAPESP: 2013/25148-0 / FAPESP: 2012/21195-1 / FAPESP: 2015/03560-2