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Dissertations / Theses on the topic 'Optimisation par gradient'
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Genest, Laurent. "Optimisation de forme par gradient en dynamique rapide." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEC022/document.
Full textAbstract:
Afin de faire face aux nouveaux challenges de l’industrie automobile, les ingénieurs souhaitent appliquer des méthodes d’optimisation à chaque étape du processus de conception. En élargissant l’espace de conception aux paramètres de forme, en augmentant leur nombre et en étendant les plages de variation, de nouveaux verrous sont apparus. C’est le cas de la résistance aux chocs. Avec les temps de calcul long, la non-linéarité, l’instabilité et la dispersion numérique de ce problème de dynamique rapide, la méthode usuellement employée, l’optimisation par plan d’expériences et surfaces de réponse, devient trop coûteuse pour être utilisée industriellement. Se pose alors la problématique suivante : Comment faire de l’optimisation de forme en dynamique rapide avec un nombre élevé de paramètres ?. Pour y répondre, les méthodes d’optimisation par gradient s’avèrent être les plus judicieuses. Le nombre de paramètres a une influence réduite sur le coût de l’optimisation. Elles permettent donc l’optimisation de problèmes ayant de nombreux paramètres. Cependant, les méthodes classiques de calcul du gradient sont peu pertinentes en dynamique rapide : le coût en nombre de simulations et le bruit empêchent l’utilisation des différences finies et le calcul du gradient en dérivant les équations de dynamique rapide n’est pas encore disponible et serait très intrusif vis-à-vis des logiciels. Au lieu de déterminer le gradient, au sens classique du terme, des problèmes de crash, nous avons cherché à l’estimer. L’Equivalent Static Loads Method est une méthode permettant l’optimisation à moindre coût basée sur la construction d’un problème statique linéaire équivalent au problème de dynamique rapide. En utilisant la dérivée du problème équivalent comme estimation du gradient, il nous a été possible d’optimiser des problèmes de dynamique rapide ayant des épaisseurs comme variables d’optimisation. De plus, si l’on construit les équations du problème équivalent avec la matrice de rigidité sécante, l’approximation du gradient n’en est que meilleure. De cette manière, il est aussi possible d’estimer le gradient par rapport à la position des nœuds du modèle de calcul. Comme il est plus courant de travailler avec des paramètres CAO, il faut déterminer la dérivée de la position des nœuds par rapport à ces paramètres. Nous pouvons le faire de manière analytique si nous utilisons une surface paramétrique pour définir la forme et ses points de contrôle comme variables d’optimisation. Grâce à l’estimation du gradient et à ce lien entre nœuds et paramètres de forme, l’optimisation de forme avec un nombre important de paramètres est désormais possible à moindre coût. La méthode a été développée pour deux familles de critères issues du crash automobile. La première est liée au déplacement d’un nœud, objectif important lorsqu’il faut préserver l’intégrité de l’habitacle du véhicule. La seconde est liée à l’énergie de déformation. Elle permet d’assurer un bon comportement de la structure lors du choc<br>In order to face their new industrial challenges, automotive constructors wish to apply optimization methods in every step of the design process. By including shape parameters in the design space, increasing their number and their variation range, new problematics appeared. It is the case of crashworthiness. With the high computational time, the nonlinearity, the instability and the numerical dispersion of this rapid dynamics problem, metamodeling techniques become to heavy for the standardization of those optimization methods. We face this problematic: ”How can we carry out shape optimization in rapid dynamics with a high number of parameters ?”. Gradient methods are the most likely to solve this problematic. Because the number of parameters has a reduced effect on the optimization cost, they allow optimization with a high number of parameters. However, conventional methods used to calculate gradients are ineffective: the computation cost and the numerical noise prevent the use of finite differences and the calculation of a gradient by deriving the rapid dynamics equations is not currently available and would be really intrusive towards the software. Instead of determining the real gradient, we decided to estimate it. The Equivalent Static Loads Method is an optimization method based on the construction of a linear static problem equivalent to the rapid dynamic problem. By using the sensitivity of the equivalent problem as the estimated gradient, we have optimized rapid dynamic problems with thickness parameters. It is also possible to approximate the derivative with respect to the position of the nodes of the CAE model. But it is more common to use CAD parameters in shape optimization studies. So it is needed to have the sensitivity of the nodes position with these CAD parameters. It is possible to obtain it analytically by using parametric surface for the shape and its poles as parameters. With this link between nodes and CAD parameters, we can do shape optimization studies with a large number of parameters and this with a low optimization cost. The method has been developed for two kinds of crashworthiness objective functions. The first family of criterions is linked to a nodal displacement. This category contains objectives like the minimization of the intrusion inside the passenger compartment. The second one is linked to the absorbed energy. It is used to ensure a good behavior of the structure during the crash
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De, Gournay Frédéric. "Optimisation de formes par la méthode des courbes de niveaux." Phd thesis, Ecole Polytechnique X, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00446039.
Full textAbstract:
Dans le contexte de l'optimisation de formes par la mé́thode des courbes de niveaux, nous nous inté́ressons à certains nouveaux problèmes : l'optimisation de valeurs propres multiples, l'optimisation de la compliance robuste et l'optimisation du critère de flambement. Nous ré́solvons aussi deux importants problèmes numériques par le couplage avec le gradient topologique et la m ́thode de régularisation de la vitesse. Nous proposons aussi dans cette thèse un chapitre destiné à montrer les probèmes numériques propres à la méthode des courbes de niveaux et nous montrons les "trucs" numériques utilisés pour résoudre ces problèmes.
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Zhao, Zhidong. "Optimisation d'antennes et de réseaux d'antennes planaires par gradient de forme et ensembles de niveaux (Level Sets)." Thesis, Nice, 2015. http://www.theses.fr/2015NICE4097.
Full textAbstract:
L'objectif de cette thèse est de trouver la forme optimale d'une antenne planaire ou d'un réseau d'antennes planaires à partir de contraintes imposées (diagramme de rayonnement, gain ou directivité) ou de reconstruire la forme à partir de mesures expérimentales. L'algorithme d'optimisation développé est basé sur une méthode de type gradient et la reconstruction des contours par une méthode d'ensembles de niveaux (Level Sets) ou "contours actifs". Le problème direct est résolu en utilisant une formulation intégrale du problème électromagnétique et une méthode d'éléments finis pour la discrétisation. Le gradient de forme est calculé en utilisant deux méthodes différentes. Tout d'abord, une méthode par différences finies basée sur la dérivée à un nœud du maillage, pour une modification infinitésimale des éléments triangulaires du contour, suivant la direction de la normale extérieure. La deuxième méthode est basée sur le gradient topologique pour le calcul de la déformation des contours. Une méthode d'ensembles de niveaux avec bande étroite a été développée pour faire évoluer le contour des antennes utilisant la vitesse de déformation calculée à partir du gradient de forme. Différentes configurations d'antennes et réseaux d'antennes planaires ont été utilisées pour étudier les performances de l'algorithme d'optimisation. Des techniques de type saut de fréquence et multifréquence ont été utilisées pour optimiser la forme dans une bande de fréquence. L'optimisation de forme pour la miniaturisation d'antennes planaires concerne de nombreuses applications, en particulier, pour les réseaux réflecteurs<br>The objective of this thesis work is to find the optimal shape of planar antenna elements and arrays from imposed constraints (e.g. desired or imposed radiation patterns, gain or directivity) or to reconstruct the shape from experimental measurements. The optimization algorithm is based on the gradient-type method and an active contour reconstruction by means of the Level Set method. The forward problem is solved using an integral formulation of the EM problem with finite element discretization. The shape gradient is computed using two different methods: one is finite differential method based on nodal point mesh derivation with an infinitesimal modification of the triangular elements on the contour along the outward normal direction, another the topological shape gradient, which is computed based on a topological deformation on a contour. A narrow band level set method has been developed to evolve the contour of antennas and arrays using the deformation velocity computed from the shape gradient. Different configurations of antennas and antenna arrays are studied for investigating the performance of the optimization algorithm. Frequency hopping and multi-frequency techniques have been used for optimizing the shape within a frequency band. Shape optimization for planar antenna miniaturization has a large number of applications, particularly, for reflectarrays
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Deschinkel, Karine. "Régulation du trafic aérien par optimisation dynamique des prix d'utilisation du réseau." École nationale supérieure de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse ; 1972-2007), 2001. http://www.theses.fr/2001ESAE0009.
Full textAbstract:
Le travail développé dans cette thèse porte sur l'élaboration d'un système de tarification dynamique des secteurs aériens pour réduire la congestion de l'espace. Un modèle décrivant la relation entre les prix d'entrée dans les secteurs et le choix des routes et des périodes de décollage par les compagnies aériennes est proposé. Les paramètres du modèle sont estimés en minimisant la différence entre un nombre de vols observés et un nombre de vols issus du modèle. Les prix de secteurs sont calculés de manière à minimiser la différence entre un nombre de vols définis par une cible et un nombre de vols issus du modèle. La cible correspond à une répartition du trafic dans le temps et dans l'espace qui conduit à une forte réduction de la congestion. Deux stratégies de tarification sont envisagées. La première consiste à établir des prix par secteur et par période indépendamment les uns des autres. La deuxième stratégie de tarification consiste à limiter le nombre de valeurs de prix et à affecter un niveau de prix à chaque secteur à chaque période. Plusieurs algorithmes basés sur la méthode du gradient, le recuit simulé et la méthode Tabou sont développés pour résoudre les problèmes d'optimisation. Tous ces algorithmes sont testés et comparés sur trois scénarios de trafic. Les résultats de l'optimisation et des simulations de trafic montrent que la tarification mise en place permet d'orienter partiellement le choix des compagnies et de diminuer les pointes de congestion.
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Laurenceau, Julien. "SURFACES DE REPONSE PAR KRIGEAGE POUR L'OPTIMISATION DE FORMES AERODYNAMIQUES." Phd thesis, Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00339863.
Full textAbstract:
Les simulations numériques RANS, utilisées en aérodynamique pour évaluer la performance d'une forme, sont coûteuses en temps de calcul. Comme une optimisation nécessite l'étude de plusieurs dizaines de formes différentes, ce coût limite le champ des problèmes envisageables. <br />Un nouvel optimiseur basé sur des surfaces de réponse construites par une méthode de Krigeage est proposé. A un surcout modéré, la solution obtenue est meilleure. De plus, cet optimiseur semble aussi capable de traiter des problèmes de grande dimension en interpolant le vecteur gradient aux points de construction du Krigeage. <br />En optimisation multidisciplinaire, les surfaces de réponse sont largement employées pour échanger facilement des données entre différentes disciplines. Ainsi, une approche d'optimisation bi-niveau avec couplage fluide/structure par surface de réponse est étudiée. L'application considérée traite de l'intégration d'une installation motrice (positionnement) sur un avion de transport civil.
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Achard, Timothée. "Techniques de calcul de gradient aéro-structure haute-fidélité pour l'optimisation de voilures flexibles." Thesis, Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1140/document.
Full textAbstract:
L'optimisation multidisciplinaire (MDO) à base de gradients est efficace et très utilisée pour le dimensionnement structural d'ailes flexibles. Cependant, dans le contexte de simulations numériques haute-fidélité, le calcul efficace des gradients reste un défi majeur. L'objectif de ce travail est d'étudier les approches les mieux adaptées aux spécificités du calcul de sensibilité des efforts aéroélastiques par rapport à des paramètres structuraux.Deux techniques de calcul de gradient haute-fidélité adaptées aux systèmes aéroélastiques fortement couplés sont proposées. La technique la plus intrusive repose sur les formulations directe et adjointe qui nécessitent un effort d'implémentation logicielle substantiel. Alternativement, nous proposons une approche découplée et non-intrusive, moins lourde à implémenter et cependant capable de fournir une approximation précise des gradients. Ces deux techniques ont été intégrées dans le logiciel CFD elsA de l'Onera.La précision, l'efficience et l'applicabilité de ces méthodes sont démontrées sur le cas-test avion de transport civil Common Research Model (CRM). Nous résolvons un problème inverse dont l'objectif est de retrouver, en conditions de vol de croisière, une loi cible de vrillage voilure. Ces deux méthodes s'avèrent comparables en matière de précision et de coût. Elles offrent ainsi une souplesse supplémentaire de mise en œuvre en fonction du niveau d'intégration recherché dans le processus MDO<br>To improve the structural design of flexible wings, gradient based Multidisciplinary Design Optimization (MDO) techniques are effective and widely used. However, gradients calculation is not trivial and can be costly when high-fidelity models are considered. Our objective is to study different suitable approaches to compute gradients of aeroelastic loads with respect to structural design parameters.To this end, two high-fidelity aero-structure gradient computation techniques for strongly coupled aeroelastic systems are proposed. The most intrusive technique includes the well-established direct and adjoint formulations that require substantial implementation effort. In contrast, we propose an alternative uncoupled non-intrusive approach easier to implement and yet capable of providing accurate gradients approximations. Both techniques have been implemented in the Onera elsA CFD software.Accuracy, efficiency and applicability of these methods are demonstrated on the civil transport aircraft Common Research Model (CRM) test-case. More specifically, an inverse design problem is set up with the objective of matching an in-flight target twist law distribution. These two methods prove to be comparable in terms of accuracy and cost. Thus they offer additional operational flexibility depending on the level of integration sought in the MDO process
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Drullion, Frédérique. "Définition et étude de systèmes linéaires pour la simulation d'écoulements et l'optimisation de formes aérodynamiques par méthode de gradient." Bordeaux 1, 2004. http://www.theses.fr/2004BOR12898.
Full textAbstract:
Cette thèse présente l'étude des systèmes linéaires issus de l'application de schéma backward-Euler pour la résolution des équations RANS complétées par le modèle de turbulence k-? d'une part, et pour la résolution des équations linearisée et adjointe qui interviennent dans le processus d'optimisation par méthode de gradients. La résolution de ces systèmes est critique pour la convergence du schéma, il est donc important de les définir et de les résoudre aussi bien que possible. Pour les équations RANS, dans un premier temps, puis pour les équations linearisée et adjointe, sont exposées et testées différentes propositions visant à accélérer la convergence des schémas, celles-ci portent soit sur le membre de gauche des équations, soit sur la méthode de résolution des systèmes linéaires. L'ensemble de ces propositions est testé sur différents cas test bi-dimensionnels et tridimensionnels, aussi bien pour des écoulements de fluide parfaits que de fluide visqueux et pour des cas d'aérodynamique interne aussi bien qu'externe.
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L'Excellent, Jean-Yves. "Utilisation de préconditionneurs élément-par-élément pour la résolution de problèmes d'optimisation de grande taille." Toulouse, INPT, 1995. http://www.theses.fr/1995INPT091H.
Full textAbstract:
L'auteur etudie la resolution de problemes d'optimisation non lineaire de grande taille a l'aide de methodes utilisant au mieux leur structure. En particulier, la propriete de separabilite partielle est utilisee. Une methode typique de minimisation pour des problemes non lineaires consiste a resoudre approximativement une suite de sous-problemes linearises. La propriete de separabilite partielle peut etre exploitee par des methodes iteratives pour la resolution de ces sous-problemes grace a l'utilisation de preconditionneurs adaptes. L'auteur s'interesse aux preconditionneurs element-par-element qui refletent la structure du probleme, et a plusieurs variantes interessantes. Ces preconditionneurs possedent plusieurs avantages. Par exemple, la matrice n'a pas besoin d'etre assemblee et le degre de parallelisme est eleve. De plus ces methodes peuvent etre appliquees a des problemes plus generaux que des problemes d'optimisation (par exemple les problemes d'elements finis) et en fait a tous les problemes ou la matrice du systeme lineaire a resoudre s'exprime comme une somme de matrices elementaires, chaque matrice elementaire n'impliquant qu'un petit nombre de variables. Il est demontre que l'efficacite de ces methodes peut etre considerablement amelioree en amalgamant des paires d'elements avant d'appliquer les preconditionneurs ou en utilisant des techniques de partitionnement de graphe, ce qui donne lieu a des methodes iteratives par blocs. Des experimentations sur des problemes reels et des comparaisons avec d'autres techniques classiques prouvent l'interet de ces approches et leur efficacite sur des calculateurs vectoriels et paralleles, a memoire partagee. Enfin, un algorithme d'optimisation - une methode de newton tronquee - utilisant ces techniques est propose et experimente sur une gamme de problemes d'optimisation
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Do, Thien Tho. "Optimisation de forme en forgeage 3D." Paris, ENMP, 2006. http://www.theses.fr/2006ENMP1366.
Full textAbstract:
Ce travail de thèse a pour but l'optimisation de forme en forgeage 3D. Les problèmes à résoudre consistent à chercher la forme optimale du lopin initial ou des outils de préforme afin de minimiser une fonction coût F qui représente une mesure de non-qualité définie par les industriels. Ce sont souvent des problèmes multi optima, et le temps nécessaire pour une évaluation de la fonction coût est très élevé (de l'ordre de la journée). L'objectif de cette thèse est de construire un module d'optimisation automatique qui permet de localiser l'extremum global à un coût raisonnable (moins de 50 calculs de la fonction coût à chaque optimisation). La simulation du procédé est effectuée avec le logiciel éléments finis FORGE3®. Les formes axisymétrique des pièces initiales ou des outils de préforme (dans le cadre du forgeage multi-passes) sont paramétrées en utilisant des polygônes quadratiques ou des courbes Bsplines. Différentes fonctions coûts sont considérées, comme l’énergie totale de forgeage ou la mesure non-qualité de la surface (défaut de repli). Le gradient de ces fonctions coûts est obtenu par la méthode de l'Etat Adjoint combinée avec la méthode de différentiation semi-analytique. Dans ce travail, afin d'aborder une famille de procédés de forgeage plus vaste, ce calcul du gradient (initié dans la thèse de M. Laroussi) a été étendu aux paramètres de forme des outils de préformes dans le cadre du forgeage multi passes. Différents algorithmes d'optimisation ont été étudiés : un algorithme BFGS standard, un algorithme de type asymptotes mobiles, une stratégie d'évolution couplée avec une surface de réponse basée sur le Krigeage et deux nouveaux algorithmes hybrides proposés dans le cadre de ce travail. Cette approche hybride consiste à coupler un algorithme génétique avec une méthode de surface de réponse pour réduire le nombre d'évaluations de la fonction coût. Tous les algorithmes étudiés sont comparés sur deux problèmes caractéristiques de forgeage 3D, respectivement l'optimisation de la géométrie de la préforme et celle des outils de préforme. Les résultats obtenus montrent la faisabilité de l'optimisation de forme en forgeage 3D, c'est-à-dire l'obtention de résultats satisfaisant en moins de 50 simulations 3D et la robustesse des algorithmes à base de méta-modèle<br>This study focuses on shape optimization for 3D forging process. The problems to be solved consist in searching the optimal shape of the initial work piece or of the preform tool in order to minimize an objective function F which represents a measure of non-quality defined by the designer. These are often multi optima problems in which the necessary time for a cost function evaluation is very long (about a day or more). This work aims at developping an optimization module that permits to localize the global optimum within a reasonable cost (less than 50 calculations of objective function per optimization). The process simulation is carried out using the FORGE3® finite element software. The axisymmetric initial shape of the workpiece or die is parameterized using quadratic segments or Bspline curves. Several objective functions are considered, like the forging energy, the forging force or a surface defect criterion. The gradient of these objective functions is obtained by the adjoint-state method and semi-analytical differentiation. In this work, this gradient calculation (initiated in M. Laroussi's thesis) has been extended to another type of parameter "the parameters that control the shape of tool preform". Different optimization algorithms are tested for 3D applications: a standard BFGS algorithm, a moving asymptote algorithm, an evolution strategies algorithm enhanced with a response surface method based on Kriging and two new hybrid evolutionary algorithms proposed during this work. This hybrid approach consists in coupling a genetic algorithm to a response surface method that uses gradient information to dramatically reduce the number of problem simulations. All studied algorithms are compared for two 3D industrial tests, using rather coarse meshes. They make it possible to improve the initial design and to decrease the total forming energy and/or a surface defect criterion. Numerical results show the feasibility of such approaches, i. E. The achieving of satisfactory solutions within a limited number of 3D simulations, less than fifty
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Chaffanjon, Pierre. "Optimisation de l'attenuation et de la dispersion des fibres optiques polymeres par l'utilisation de materiaux deuteries et par la realisation de preformes a gradient d'indice." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1990. http://www.theses.fr/1990STR13035.
Full textAbstract:
Les fibres optiques polymeres (fop) presentent actuellement deux inconvenients majeurs: leur attenuation et leur dispersion modale. L'etude presentee dans ce memoire porte sur ces deux points: amelioration de la transparence des materiaux de cur de fop. La nature extrinseque de l'attenuation est etudiee au travers des conditions qui minimisent les taux residuels en metaux de transition et en monomere au sein de preformes en polystyrene. L'attenuation intrinseque des fop resulte de l'absorption des liaisons carbone-hydrogene du materiau. Cette contribution a ete minimisee en utilisant le polystyrene d8 comme materiau de cur. La cinetique de polymerisation radicalaire du styrene d8 est etudiee en etat quasi stationnaire et non stationnaire. L'effet isotopique est interprete en considerant les reactions de propagation et de terminaison. Enfin, une etude rheologique du polystyrene d8 permet de correler les conditions de filage des fibres realisees a partir des polystyrene h8 et d8; diminution de la dispersion. L'utilisation d'une fibre optique a gradient d'indice permet lorsque le profil est optimise de reduire la dispersion modale. Dans ce but, une methode originale de realisation de fibres a gradient d'indice est presentee. Le principe consiste a sedimenter, suivant le rayon d'une preforme, les copolymeres formes au cours de la copolymerisation radicalaire de monomeres de reactivite differente. Une simulation des profils est effectuee en representant l'indice de refraction en fonction du taux de conversion. Les resultats sont utilises pour choisir les couples de monomeres qui sont ensuite polymerises sous champ de force radial. Les parametres qui influencent l'obtention d'un gradient d'indice et ses caracteristiques sont determines lorsque la polymerisation a lieu en masse et en milieu precipitant
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Yuan, Rui. "Stochastic Second Order Methods and Finite Time Analysis of Policy Gradient Methods." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT010.
Full textAbstract:
Pour résoudre les problèmes de machine learning à grande échelle, les méthodes de premier ordre telles que la descente du gradient stochastique et l'ADAM sont les méthodes de choix en raison de leur coût pas cher par itération. Le problème des méthodes du premier ordre est qu'elles peuvent nécessiter un réglage important des paramètres et/ou une connaissance des paramètres du problème. Il existe aujourd'hui un effort considérable pour développer des méthodes du second ordre stochastiques efficaces afin de résoudre des problèmes de machine learning à grande échelle. La motivation est qu'elles demandent moins de réglage des paramètres et qu'elles convergent pour une plus grande variété de modèles et de datasets. Dans la première partie de la thèse, nous avons présenté une approche de principe pour désigner des méthodes de Newton stochastiques à fin de résoudre à la fois des équations non linéaires et des problèmes d'optimisation d'une manière efficace. Notre approche comporte deux étapes. Premièrement, nous pouvons réécrire les équations non linéaires ou le problème d'optimisation sous forme d'équations non linéaires souhaitées. Ensuite, nous appliquons de nouvelles méthodes du second ordre stochastiques pour résoudre ce système d'équations non linéaires. Grâce à notre approche générale, nous présentons de nombreux nouveaux algorithmes spécifiques du second ordre qui peuvent résoudre efficacement les problèmes de machine learning à grande échelle sans nécessiter de connaissance du problème ni de réglage des paramètres. Dans la deuxième partie de la thèse, nous nous concentrons sur les algorithmes d'optimisation appliqués à un domaine spécifique : l'apprentissage par renforcement (RL). Cette partie est indépendante de la première partie de la thèse. Pour atteindre de telles performances dans les problèmes de RL, le policie gradient (PG) et sa variante, le policie gradient naturel (NPG), sont les fondements de plusieurs algorithmes de l'état de l'art (par exemple, TRPO et PPO) utilisés dans le RL profond. Malgré le succès empirique des méthodes de RL et de PG, une compréhension théorique solide du PG de "vanille" a longtemps fait défaut. En utilisant la structure du RL du problème et des techniques modernes de preuve d'optimisation, nous obtenons nouvelles analyses en temps fini de la PG et de la NPG. Grâce à notre analyse, nous apportons également de nouvelles perspectives aux méthodes avec de meilleurs choix d'hyperparamètres<br>To solve large scale machine learning problems, first-order methods such as stochastic gradient descent and ADAM are the methods of choice because of their low cost per iteration. The issue with first order methods is that they can require extensive parameter tuning, and/or knowledge of the parameters of the problem. There is now a concerted effort to develop efficient stochastic second order methods to solve large scale machine learning problems. The motivation is that they require less parameter tuning and converge for wider variety of models and datasets. In the first part of the thesis, we presented a principled approach for designing stochastic Newton methods for solving both nonlinear equations and optimization problems in an efficient manner. Our approach has two steps. First, we can re-write the nonlinear equations or the optimization problem as desired nonlinear equations. Second, we apply new stochastic second order methods to solve this system of nonlinear equations. Through our general approach, we showcase many specific new second-order algorithms that can solve the large machine learning problems efficiently without requiring knowledge of the problem nor parameter tuning. In the second part of the thesis, we then focus on optimization algorithms applied in a specific domain: reinforcement learning (RL). This part is independent to the first part of the thesis. To achieve such high performance of RL problems, policy gradient (PG) and its variant, natural policy gradient (NPG), are the foundations of the several state of the art algorithms (e.g., TRPO and PPO) used in deep RL. In spite of the empirical success of RL and PG methods, a solid theoretical understanding of even the “vanilla” PG has long been elusive. By leveraging the RL structure of the problem together with modern optimization proof techniques, we derive new finite time analysis of both PG and NPG. Through our analysis, we also bring new insights to the methods with better hyperparameter choices
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Si, Fodil David Mohand. "Commande floue et optimisation de base de règles floues pour la régulation de la réactivité et de la température moyenne dans les réacteurs nucléaires à eau pressurisée." Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 2000. http://www.theses.fr/2000ECAP0865.
Full textAbstract:
La logique floue doit son succès à sa capacité de représenter une expertise faisant appel à des notions non booléennes. Elle fournit une méthode systématique pour exprimer la compréhension qualitative que nous avons du fonctionnemnt de systèmes. Elle conduit à de nombreuses applications, notamment dans le domaine du contrôle des processus industriels. L'application de la logique floue ne s'est, cependant, pas généralisée dans les domaines pour lesquels la base de règles doit être à chaque fois adaptée au système sur lequel elle est utilisée. Les motivations des chercheurs sont la volonté de mettre au point des systèmes flous adaptatifs, la diminution du temps de développement des bases de règles floues, la volonté de garantir l'optimalité d'une base de règles floues par rapport au système sur lequel elle s'applique. En particulier, nous avons étudié dans cette thèse la méthode de descente du gradient, qui permet de réaliser des optimisations en temps réel. Nous l'avons adaptée à notre problème du contrôle d'un réacteur nucléaire à eau pressurisée (REP). L'usage de la commande floue s'est largement répandu ces dernières années, cependant, malgré sa simplicité, il est parfois difficile d'adapter ce type de commande à certains systèmes complexes. Nous avons appliqué la commande floue dans le cadre des réacteurs nucléaires à eau pressurisée, dont la complexité interdit le recours aux méthodes de contrôle classique. Cette application consiste à réaliser une méthode de commande à l'aide d'une base de règles floues obtenue par apprentissage en temps réel.
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Subrin, Kévin. "Optimisation du comportement de cellules robotiques par gestion des redondances : application à la découpe de viande et à l’Usinage Grande Vitesse." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2013. http://www.theses.fr/2013CLF22417/document.
Full textAbstract:
Les robots industriels ont évolué fondamentalement ces dernières années pour répondre aux exigences industrielles de machines et mécanismes toujours plus performants. Ceci se traduit aujourd’hui par de nouveaux robots anthropomorphes plus adaptés laissant entrevoir la réalisation de tâches plus complexes comme la découpe d’objets déformables telle que la découpe de viande ou soumis à de fortes sollicitations comme l’usinage. L’étude du comportement des robots anthropomorphes, à structures parallèles ou hybrides montre une anisotropie aussi bien cinématique, que dynamique, impactant la précision attendue. Ces travaux de thèse étudient l’intégration des redondances cinématiques qui permettent de pallier en partie ce problème en positionnant au mieux la tâche à réaliser dans un espace de travail compatible avec les capacités attendues. Ces travaux ont suivi une démarche en trois étapes : la modélisation analytique de cellules robotiques par équivalent sériel basée sur la méthode TCS, la formalisation des contraintes des processus de découpe de viande et d’usinage et une résolution par optimisation multicritère. Une première originalité de ces travaux réside en le développement d’un modèle à 6 degrés de liberté permettant d’analyser les gestes de l’opérateur qui optimise naturellement le comportement de son bras pour garantir la tâche qu’il réalise. La seconde originalité concerne le placement optimisé des redondances structurales (cellules à 9 ddls) où les paramètres de positionnement sont incorporés comme des variables pilotables (cellule à 11 ddls). Ainsi, ces travaux de thèse apportent des contributions à : - la définition de critères adaptés à la réalisation de tâches complexes et sollicitantes pour la gestion des redondances cinématiques ; - l’identification du comportement des structures sous sollicitations par moyen métrologique (Laser tracker) et l’auto-adaptation des trajectoires par l’utilisation d’une commande en effort industrielle ; - l’optimisation du comportement permettant l’amélioration de la qualité de réalisation des différents processus de coupe (découpe de viande et usinage)<br>Industrial robots have evolved fundamentally in recent years to reach the industrial requirements. We now find more suitable anthropomorphic robots leading to the realization of more complex tasks like deformable objects cutting such as meat cutting or constrained to high stresses as machining. The behavior study of anthropomorphic robots, parallel or hybrid one highlights a kinematic and dynamic anisotropy, which impacts the expected accuracy. This thesis studied the integration of the kinematic redundancy that can partially overcome this problem by well setting the task to achieve it in a space compatible with the expected capacity. This work followed a three-step approach: analytical modeling of robotic cells by serial equivalent based on the TCS method, formalizing the constraints of meat cutting process and machining process and a multicriteria optimization.The first originality of this work focuses on the development of a 6 DoFs model to analyze the operator actions who naturally optimizes his arm behavior to ensure the task it performs. The second originality concerns the optimized placement of structural redundancy (9 DoFs robotic cell) where positioning parameters are incorporated as controllable variables (11 DoFs robotic cell). Thus, the thesis makes contributions to : - the definition of criteria adapted to the realization of complex and under high stress task for the management of the kinematic redundancy; - the structural behavior identification, under stress, by metrology tools (Laser tracker ) and the self- adaptation paths by using an industrial force control; - the behavior optimization to improve the cutting process quality (meat cutting and machining)
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DRIANCOURT, XAVIER. "Optimisation par descente de gradient stochastique de systemes modulaires combinant reseaux de neurones et programmation dynamique. Application a la reconnaissance de la parole." Paris 11, 1994. http://www.theses.fr/1994PA112203.
Full textAbstract:
Ce memoire est consacre a l'etude de systemes modulaires associant reseaux de neurones (mlp) et programmation dynamique (dp), ainsi qu'a leur application a la reconnaissance de la parole. Il est divise en trois parties. La premiere partie traite des fondements. Il arrive qu'un probleme n'ait pas trouve de solution analytique mais soit decrit par des exemples et par un critere d'erreur, permettant l'usage de procedures de descente de gradient stochastique. Nous etablissons un nouveau theoreme de convergence generalisant le theoreme de bottou. La reconnaissance des formes emploie generalement des criteres d'erreur constants par paliers, impropres a l'optimisation par descente de gradient. Il faut contourner le probleme, via les probabilites a posteriori ou via les vraissemblances conditionnelles ou encore en lissant le risque empirique: nous introduisons lvq2+. La deuxieme partie est consacree aux algorithmes, notamment systemes modulaires pour la reconnaissance de formes temporelles. Nous mettons en evidence le codage ponctuel, phenomene d'abberration propre aux systemes compose d'un filtre suivit d'un module de plus-proches voisins. Nous proposons deux familles de solutions dont l'usage de criteres d'erreur adimensionels tels que lvq2+. Ceci permet d'optimiser des systemes modulaires combinant un filtre neuronal mlp avec un module plus proche voisin dont la metrique est induite par la programmation dynamique dp. La troisieme partie est consacree a une tache reelle de reconnaissance de la parole. Nous comparons differents systemes: dp, reseaux neuronaux a delais, reseaux recurrents, kmeans, lvq nos systemes modulaires divisent par trois l'erreur des autres systemes. L'optimisation simultanee des differents modules permet au module dp de se contenter d'une reference par classe
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Saouab, Abdelghani. "Génération de maillages adaptatifs par une méthode variationnelle." Rouen, 1991. http://www.theses.fr/1991ROUES013.
Full textAbstract:
Ce mémoire est composé de deux volets et concerne l'étude de l'adaptation géométrique et physique des maillages structurés. Dans le premier volet, on s'intéresse à la génération des maillages alignés avec les frontières. Une revue des techniques existantes avec comparaisons et exemples d'application est présentée. Le second volet constitue le coeur de cette thèse. Nous y présentons la méthode variationnelle étudiée et développée pour l'optimisation et l'adaptation de maillages, ainsi que la procédure de minimisation du type gradient conjugué adoptée. La méthode introduite par Dulikravitch, Kennon et Carcaillet, et simplement validée sur des cas tests classiques est utilisée. Différentes améliorations de cette méthode sont introduites, telles que: 1) procédé pour éviter le chevauchement des lignes du maillage; 2) technique d'interpolation de la fonction poids, très peu coûteuse en temps C. P. U. Les différents cas tests étudiés nous permettent de confirmer la robustesse et l'efficacité de cette méthode. De plus, des résultats très intéressants sont obtenus par son application dans divers calculs d'écoulements. On observe une nette amélioration dans la résolution numérique et particulièrement dans la capture d'éventuelles singularités
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Décamps, Jérôme. "Méthodes itératives par blocs pour la résolution de problèmes linéaires et non linéaires à structures partiellement séparables." Toulouse, INPT, 1997. http://www.theses.fr/1997INPT092H.
Full textAbstract:
La resolution de problemes d'optimisation partiellement separable de grande taille passe par l'exploitation des structures non assemblees des systemes lineaires sous-jacents. Dans un premier temps, nous validons l'utilisation des preconditionneurs dits element-par-element, initialement introduits pour la resolution des systemes lineaires provenant des methodes d'elements finis. Les tests effectues demontrent l'interet de ces preconditionneurs dans le contexte de l'optimisation de grande taille, des lors que les equations de newton a resoudre sont suffisamment mal conditionnees. L'utilisation d'algorithmes d'amalgamation engendre des gains substantiels dans la convergence du preconditionneur, ainsi qu'une diminution du temps d'execution mono-processeur. L'efficacite parallele des preconditionneurs element-par-element est egalement demontree. Dans un deuxieme temps, nous utilisons des preconditionneurs structures pour resoudre des systemes lineaires non assembles composes d'elements de faible rang. Une classe de preconditionneurs de sous-espaces (appeles sbs) est definie sur le modele du preconditionneur element-par-element ebe. Ce preconditionneur sbs s'avere efficace dans un grand nombre de cas pour resoudre des systemes aux moindres carres lineaires. Melange avec le preconditionneur ebe, il se revele d'un grand interet pour la resolution de problemes d'optimisation ou l'apparition de termes de faible rang est tres courante. Dans un troisieme temps, nous etudions les techniques d'etirement de matrices par bloc. Un systeme augmente equivalant au systeme initial est defini par etirement des variables. Une methode de complement de schur permet de resoudre efficacement le systeme ainsi defini et offre un potentiel parallele superieur a une methode classique. Parmi les preconditionneurs utilises pour la resolution iterative du complement de schur, les preconditionneurs ebe et sbs se revelent particulierement attractifs.
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Assadi-Haghi, Atousa. "Contribution au développement de méthodes d'optimisation structurelle pour la conception assistée par ordinateur de composants et de circuits hyperfréquences." Limoges, 2007. https://aurore.unilim.fr/theses/nxfile/default/1a189347-19d7-4422-99d6-9019a30e6b99/blobholder:0/2007LIMO4050.pdf.
Full textAbstract:
Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire concernent l'étude de méthodes d'optimisation structurelle pour la conception assistée par ordinateur de dispositifs microondes. Dans la première partie, une approche d'optimisation géométrique est développée et appliquée à la conception d'un circuit package. Cette approche est basée sur la réduction du modèle électromagnétique par segmentation et paramétrisation géométrique. Le modèle réduit est optimisé par une méthode de gradient en minimisant une fonction de coût dédiée à l'identification des modes de boîtier. Dans la seconde partie, une approche d'optimisation topologique, basée sur l'évaluation d'un gradient topologique, est appliquée à l'optimisation de la distribution de métal à la surface d'un composant micro-ruban. Pour résoudre les problèmes d'optimum locaux, cette méthode est couplée avec un algorithme génétique qui permet d'explorer plus largement le domaine d'optimisation pour améliorer la convergence<br>The thesis manuscript reports on the study of structural optimization methods for computer aided design of microwave devices. In the first part, a geometrical optimization approach is developed and applied to the design of a packaged circuit. The approach is based on model order reduction using segmentation and geometrical parameterization of the electromagnetic model. The reduced model is optimized through a gradient method, minimizing a cost function dedicated to identification of parasitic modes in the package. In the second part, a topological optimization approach, based on topology gradient evaluation, is applied for optimizing metal distribution upon the surface of a microstrip component. For solving local optimum problems, the method is hybridized with a genetic algorithm for exploring more largely the optimization domain, improving the convergence by this way
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Dosne, Cyril. "Development and implementation of adjoint formulation of explicit body-force models for aero-propulsive optimizations." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAX026.
Full textAbstract:
Dans le domaine de l’aéronautique civile, les études de plus en plus nombreuses portant sur les nouveaux systèmes moteurs, tels que les turbofans à très haut taux de dilution et les open-rotors, ainsi que sur les architectures d'intégration motrice innovantes, telles que la propulsion distribuée ou les systèmes à ingestion de couche limite, nécessitent une modélisation couplée de l’aérodynamique externe et du système propulsif, et ce dès les premiers stades de la conception. Les modèles body-force se sont avérés capables de reproduire fidèlement la majeure partie des phénomènes de couplage aéro-propulsif, comme la réponse aérodynamique du moteur aux distorsions d’entrée d’air, et ce à un coût de calcul réduit. Cependant, ils manquent d'une formulation adjointe pour être employés efficacement dans des optimisations par gradient. Cette thèse de doctorat se concentre sur le développement d'une approche adjointe pour les modèles body-force explicites. Tout d'abord, plusieurs optimisations aéro-propulsives sont menées sur une configuration académique de propulsion distribuée, à l'aide d'un modèle body-force réduit. Malgré la simplicité de ce modèle (d’intérêt pour les études de conception amont), une réduction de 10,5 % de la consommation de puissance est obtenue. Le potentiel de cette nouvelle méthodologie est ensuite évalué pour l'optimisation préliminaire de compresseurs, d'abord sans distorsion d’entrée d’air. Le modèle body-force de Hall est considéré pour cette étude. Les gradients de forme des aubes calculés à l’aide de l’adjoint body-force sont comparés à ceux obtenus via des simulations de haute-fidélité. Les résultats obtenus révèlent une très bonne capacité de prédiction des gradients du rotor par l’adjoint body-force, pour une grande partie de la caractéristique du compresseur, et particulièrement pour les points de fonctionnement situés entre le pompage et la zone de fonctionnement nominal du compresseur. En revanche, la précision de ces gradients est réduite à proximité du blocage. Pour le stator, seuls les effets liés à la désadaptation de l’aube au flux incident peuvent être captés. L’optimisation conduite avec l’adjoint body-force au point de fonctionnement nominal a permis d’améliorer le rendement du compresseur, ce qui a été confirmé par des simulations de haute-fidélité. Sous distorsion radiale, la méthode adjointe du body-force s’est à nouveau révélée capable d’améliorer les performances du compresseur en adaptant la géométrie des aubages aux perturbations d’entrée d’air. Les analyses haute-fidélité conduites sur les géométries obtenues par optimisations utilisant l’adjoint body-force montrent une augmentation du rendement isentropique comprise entre 1,16 et 1,47%, selon la formulation du problème d’optimisation retenue. Enfin, une optimisation du compresseur a été conduite à l’aide de l’adjoint body-force dans le cas d’une distorsion s’étendant sur la totalité de la circonférence de l’entrée d’air. Ces résultats sont très prometteurs et les observations effectuées sont cohérentes avec celles disponibles dans la communauté scientifique et obtenue à l’aide de calcul de haute-fidélité<br>In civil aviation, the increasing exploration of innovative engine systems – such as ultra-high bypass ratio turbofan or open-rotor – and breakthrough engine-integration architectures – such as distributed propulsion or boundary-layer ingestion – require a coupled modeling of the aerodynamic and propulsion subsystems from the earliest design stages. Body-force models have proven capable of faithfully reproducing most of the coupling phenomena, such as the engine response to inlet flow distortions, at reduced computational cost. However, they lack an adjoint formulation to be efficiently used in gradient-based optimizations. The present PhD thesis focuses on the development of an adjoint approach for explicit body-force models. First, aero-propulsive optimizations of an academic distributed propulsion configuration are conducted using a lumped body-force model. Despite the simplicity of this model (of interest for conceptual design studies), 10.5% decrease in power consumption is achieved. Then the potential of this new methodology is investigated for the preliminary optimization of compressor stages, at first under clean inflow conditions. The Hall body-force model is considered for such purpose. The comparison of the blade shape gradients computed by the adjoint body-force with high-fidelity ones, obtained from blade-resolved computations, shows very good prediction for the rotor. This is observed over a large portion of the compressor characteristic, especially between near-design and surge operating conditions, while accuracy is reduced near the blockage. On the contrary, for stator shape gradients, only flow misalignment effects can be captured. At design conditions, the improvement of the compressor efficiency obtained by the adjoint body-force optimization has been confirmed through high-fidelity simulations. Optimization under radial inlet distortion are then investigated. Once again, the adjoint body-force approach is found capable of enhancing the compressor performances, by adapting its geometry to the off-design inflow conditions. According to high-fidelity analysis of the body-force optimized blade geometry, an increase in compressor isentropic efficiency between 1.16 and 1.47% is achieved, given the formulation of the optimization problem. Finally, an optimization of the compressor under full-annulus inlet distortion is conducted leading to very promising results, which are consistent with those found in the literature using advanced simulations
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Godoy, Campbell Matias. "Sur le problème inverse de détection d'obstacles par des méthodes d'optimisation." Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30220/document.
Full textAbstract:
Cette thèse porte sur l'étude du problème inverse de détection d'obstacle/objet par des méthodes d'optimisation. Ce problème consiste à localiser un objet inconnu oméga situé à l'intérieur d'un domaine borné connu Oméga à l'aide de mesures de bord et plus précisément de données de Cauchy sur une partie Gammaobs de thetaOmega. Nous étudions les cas scalaires et vectoriels pour ce problème en considérant les équations de Laplace et de Stokes. Dans tous les cas, nous nous appuyons sur une résultat d'identifiabilité qui assure qu'il existe un unique obstacle/objet qui correspond à la mesure de bord considérée. La stratégie utilisée dans ce travail est de réduire le problème inverse à la minimisation d'une fonctionnelle coût: la fonctionnelle de Kohn-Vogelius. Cette approche est fréquemment utilisée et permet notamment d'utiliser des méthodes d'optimisation pour des implémentations numériques. Cependant, afin de bien définir la fonctionnelle, cette méthode nécessite de connaître une mesure sur tout le bord extérieur thetaOmega. Ce dernier point nous conduit à étudier le problème de complétion de données qui consiste à retrouver les conditions de bord sur une région inaccessible, i.e. sur thetaOmega\Gammaobs, à partir des données de Cauchy sur la région accessible Gammaobs. Ce problème inverse est également étudié en minimisant une fonctionnelle de type Kohn-Vogelius. La caractère mal posé de ce problème nous amène à régulariser la fonctionnelle via une régularisation de Tikhonov. Nous obtenons plusieurs propriétés théoriques comme des propriétés de convergence, en particulier lorsque les données sont bruitées. En tenant compte de ces résultats théoriques, nous reconstruisons numériquement les données de bord en mettant en oeuvre un algorithme de gradient afin de minimiser la fonctionnelle régularisée. Nous étudions ensuite le problème de détection d'obstacle lorsque seule une mesure de bord partielle est disponible. Nous considérons alors les conditions de bord inaccessibles et l'objet inconnu comme les variables de la fonctionnelle et ainsi, en utilisant des méthodes d'optimisation de forme géométrique, en particulier le gradient de forme de la fonctionnelle de Kohn-Vogelius, nous obtenons la reconstruction numérique de l'inclusion inconnue. Enfin, nous considérons, dans le cas vectoriel bi-dimensionnel, un nouveau degré de liberté en étudiant le cas où le nombre d'objets est inconnu. Ainsi, nous utilisons l'optimisation de forme topologique afin de minimiser la fonctionnelle de Kohn-Vogelius. Nous obtenons le développement asymptotique topologique de la solution des équations de Stokes 2D et caractérisons le gradient topologique de cette fonctionnelle. Nous déterminons alors numériquement le nombre d'obstacles ainsi que leur position. De plus, nous proposons un algorithme qui combine les méthodes d'optimisation de forme topologique et géométrique afin de déterminer numériquement le nombre d'obstacles, leur position ainsi que leur forme<br>This PhD thesis is dedicated to the study of the inverse problem of obstacle/object detection using optimization methods. This problem consists in localizing an unknown object omega inside a known bounded domain omega by means of boundary measurements and more precisely by a given Cauchy pair on a part Gammaobs of thetaOmega. We cover the scalar and vector scenarios for this problem considering both the Laplace and the Stokes equations. For both cases, we rely on identifiability result which ensures that there is a unique obstacle/object which corresponds to the considered boundary measurements. The strategy used in this work is to reduce the inverse problem into the minimization of a cost-type functional: the Kohn-Vogelius functional. This kind of approach is widely used and permits to use optimization tools for numerical implementations. However, in order to well-define the functional, this approach needs to assume the knowledge of a measurement on the whole exterior boundary thetaOmega. This last point leads us to first study the data completion problem which consists in recovering the boundary conditions on an inaccessible region, i.e. on thetaOmega\Gammaobs, from the Cauchy data on the accessible region Gammaobs. This inverse problem is also studied through the minimization of a Kohn-Vogelius type functional. The ill-posedness of this problem enforces us to regularize the functional via a Tikhonov regularization. We obtain several theoretical properties as convergence properties, in particular when data is corrupted by noise. Based on these theoretical results, we reconstruct numerically the boundary data by implementing a gradient algorithm in order to minimize the regularized functional. Then we study the obstacle detection problem when only partial boundary measurements are available. We consider the inaccessible boundary conditions and the unknown object as the variables of the functional and then, using geometrical shape optimization tools, in particular the shape gradient of the Kohn-Vogelius functional, we perform the numerical reconstruction of the unknown inclusion. Finally, we consider, into the two dimensional vector case, a new degree of freedom by studying the case when the number of objects is unknown. Hence, we use the topological shape optimization in order to minimize the Kohn-Vogelius functional. We obtain the topological asymptotic expansion of the solution of the 2D Stokes equations and characterize the topological gradient for this functional. Then we determine numerically the number and location of the obstacles. Additionally, we propose a blending algorithm which combines the topological and geometrical shape optimization methods in order to determine numerically the number, location and shape of the objects
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Subrin, Kévin. "Optimisation du comportement de cellules robotiques par gestion des redondances : application à la découpe de viande et à l'Usinage Grande Vitesse." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00999471.
Full textAbstract:
Les robots industriels ont évolué fondamentalement ces dernières années pour répondre aux exigences industrielles de machines et mécanismes toujours plus performants. Ceci se traduit aujourd'hui par de nouveaux robots anthropomorphes plus adaptés laissant entrevoir la réalisation de tâches plus complexes comme la découpe d'objets déformables telle que la découpe de viande ou soumis à de fortes sollicitations comme l'usinage. L'étude du comportement des robots anthropomorphes, à structures parallèles ou hybrides montre une anisotropie aussi bien cinématique, que dynamique, impactant la précision attendue. Ces travaux de thèse étudient l'intégration des redondances cinématiques qui permettent de pallier en partie ce problème en positionnant au mieux la tâche à réaliser dans un espace de travail compatible avec les capacités attendues. Ces travaux ont suivi une démarche en trois étapes : la modélisation analytique de cellules robotiques par équivalent sériel basée sur la méthode TCS, la formalisation des contraintes des processus de découpe de viande et d'usinage et une résolution par optimisation multicritère. Une première originalité de ces travaux réside en le développement d'un modèle à 6 degrés de liberté permettant d'analyser les gestes de l'opérateur qui optimise naturellement le comportement de son bras pour garantir la tâche qu'il réalise. La seconde originalité concerne le placement optimisé des redondances structurales (cellules à 9 ddls) où les paramètres de positionnement sont incorporés comme des variables pilotables (cellule à 11 ddls). Ainsi, ces travaux de thèse apportent des contributions à : - la définition de critères adaptés à la réalisation de tâches complexes et sollicitantes pour la gestion des redondances cinématiques ; - l'identification du comportement des structures sous sollicitations par moyen métrologique (Laser tracker) et l'auto-adaptation des trajectoires par l'utilisation d'une commande en effort industrielle ; - l'optimisation du comportement permettant l'amélioration de la qualité de réalisation des différents processus de coupe (découpe de viande et usinage).
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Laborde, Maxime. "Systèmes de particules en interaction, approche par flot de gradient dans l'espace de Wasserstein." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLED014/document.
Full textAbstract:
Depuis l’article fondateur de Jordan, Kinderlehrer et Otto en 1998, il est bien connu qu’une large classe d’équations paraboliques peuvent être vues comme des flots de gradient dans l’espace de Wasserstein. Le but de cette thèse est d’étendre cette théorie à certaines équations et systèmes qui n’ont pas exactement une structure de flot de gradient. Les interactions étudiées sont de différentes natures. Le premier chapitre traite des systèmes avec des interactions non locales dans la dérive. Nous étudions ensuite des systèmes de diffusions croisées s’appliquant aux modèles de congestion pour plusieurs populations. Un autre modèle étudié est celui où le couplage se trouve dans le terme de réaction comme les systèmes proie-prédateur avec diffusion ou encore les modèles de croissance tumorale. Nous étudierons enfin des systèmes de type nouveau où l’interaction est donnée par un problème de transport multi-marges. Une grande partie de ces problèmes est illustrée de simulations numériques<br>Since 1998 and the seminal work of Jordan, Kinderlehrer and Otto, it is well known that a large class of parabolic equations can be seen as gradient flows in the Wasserstein space. This thesis is devoted to extensions of this theory to equations and systems which do not have exactly a gradient flow structure. We study different kind of couplings. First, we treat the case of nonlocal interactions in the drift. Then, we study cross diffusion systems which model congestion for several species. We are also interested in reaction-diffusion systems as diffusive prey-predator systems or tumor growth models. Finally, we introduce a new class of systems where the interaction is given by a multi-marginal transport problem. In many cases, we give numerical simulations to illustrate our theorical results
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Jolibois, Alexandre. "A study on the acoustic performance of tramway low height noise barriers: gradient-based numerical optimization and experimental approaches ( Étude de la performance acoustique des écrans antibruit de faible hauteur pour le tramway : optimisation numérique par méthode de gradient et approches expérimentales)." Thesis, Paris Est, 2013. http://www.theses.fr/2013PEST1116/document.
Full textAbstract:
Le bruit est devenu une nuisance importante en zone urbaine au point que selon l'Organisation Mondiale de la Santé, 40% de la population européenne est exposée à des niveaux de bruit excessifs, principalement dû aux transports terrestres. Il devient donc nécessaire de trouver de nouveaux moyens de lutter contre le bruit en zone urbaine. Dans ce travail, on étudie une solution possible à ce problème: un écran bas antibruit. Il s'agit d'un écran de hauteur inférieure à un mètre placé près d'une source, conçu pour réduire le niveau de bruit pour les piétons et les cyclistes à proximité. Ce type de protection est étudié numériquement et expérimentalement. Nous nous intéressons particulièrement aux écrans adaptés au bruit du tramway puisque dans ce cas les sources sont proches du sol et peuvent être atténuées efficacement. La forme ainsi que le traitement de surface de l'écran sont optimisés par une méthode de gradient couplée à une méthode 2D d'éléments finis de frontière. Les variables à optimiser sont les coordonnées de nœuds de contrôle et les paramètres servant à décrire l'impédance de surface. Les sensibilités sont calculées efficacement par la méthode de l'état adjoint. Les formes générées par l'algorithme d'optimisation sont assez irrégulières mais induisent une nette amélioration par rapport à des formes simples, d'au moins 5 dB (A). Il est également montré que l'utilisation de traitement absorbant du côté source de l'écran peut améliorer la performance sensiblement. Ce dernier point est confirmé par des mesures effectuées sur modèle réduit. De plus, un prototype à l'échelle 1 d'écran bas antibruit a été construit et testé en conditions réelles, le long d'une voie de tramway à Grenoble. Les mesures montrent que la protection réduit le niveau de 10 dB (A) pour un récepteur proche situé à hauteur d'oreilles. Ces résultats semblent confirmer l'applicabilité de ces protections pour réduire efficacement le bruit en zone urbaine<br>Noise has become a main nuisance in urban areas to the point that according to the World Health Organization 40% of the European population is exposed to excessive noise levels, mainly due to ground transportation. There is therefore a need to find new ways to mitigate noise in urban areas. In this work, a possible device to achieve this goal is studied: a low-height noise barrier. It consists of a barrier typically less than one meter high placed close to a source, designed to decrease the noise level for nearby pedestrians and cyclists. This type of device is studied both numerically and experimentally. Tramway noise barriers are especially studied since the noise sources are in this case very close to the ground and can therefore be attenuated efficiently. The shape and the surface treatment of the barrier are optimized using a gradient-based method coupled to a 2D boundary element method (BEM). The optimization variables are the node coordinates of a control mesh and the parameters describing the surface impedance. Sensitivities are calculated efficiently using the adjoint state approach. Numerical results show that the shapes generated by the optimization algorithm tend to be quite irregular but provide a significant improvement of more than 5 dB (A) compared to simpler shapes. Utilizing an absorbing treatment on the source side of the barrier is shown to be efficient as well. This second point has been confirmed by scale model measurements. In addition, a full scale low height noise barrier prototype has been built and tested in situ close to a tramway track in Grenoble. Measurements show that the device provides more than 10 dB (A) of attenuation for a close receiver located at the typical height of human ears. These results therefore seem to confirm the applicability of such protections to efficiently decrease noise exposure in urban areas
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Cousturier, Richard. "Amélioration par la gestion de redondance du comportement des robots à structure hybride sous sollicitations d’usinage." Thesis, Université Clermont Auvergne (2017-2020), 2017. http://www.theses.fr/2017CLFAC090/document.
Full textAbstract:
Les robots industriels ont évolué fondamentalement ces dernières années pour répondre aux exigences industrielles de machines et mécanismes toujours plus performants. Ceci se traduit aujourd’hui par de nouveaux robots anthropomorphes plus adaptés laissant entrevoir la réalisation de tâches plus complexes et soumis à de fortes sollicitations comme durant l’usinage. L’étude du comportement des robots anthropomorphes, à structures parallèles ou hybrides montre une anisotropie aussi bien cinématique, que dynamique, impactant la précision attendue. Ces travaux de thèse étudient l’intégration des redondances cinématiques qui permettent de pallier en partie ce problème en positionnant au mieux la tâche à réaliser dans un espace de travail compatible avec les capacités attendues. Ces travaux ont permis d’améliorer notre outil d’optimisation et de le tester à la fois sur un modèle Eléments Finis du robot et sur le robot réel. Ainsi, ces travaux de thèse apportent des contributions à : - la définition de critères adaptés à la réalisation de tâches complexes et sollicitantes pour la gestion des redondances cinématiques ; - l’identification du comportement des structures sous sollicitations par moyen métrologique (Laser tracker) ; - l’optimisation du comportement permettant l’amélioration de la qualité de réalisation des opérations d’usinage ; - la modélisation Eléments Finis des robots prenant en compte l’identification des rigidités des corps et articulaires<br>Industrial robots have evolved fundamentally in recent years to reach the industrial requirements. We now find more suitable anthropomorphic robots leading to the realization of more complex tasks like deformable objects cutting such as meat cutting or constrained to high loading like during machining. The behavior study of anthropomorphic robots, parallel or hybrid one highlights a kinematic and dynamic anisotropy, which impacts the expected accuracy.This thesis studied the integration of the kinematic redundancy that can partially overcome this problem by well setting the task to achieve it in a space compatible with the expected capacity.This work helped us to improve our optimization tool and to try it on both FE model of the robot and real robot.Thus, the thesis makes contributions to: - the definition of criteria adapted to the realization of complex and under high loading task for the management of the kinematic redundancy; - the structural behavior identification, under loading, by metrology tools (Laser tracker) ; - the behavior optimization to improve the cutting process quality during machining ; - robots finite elements modeling using stiffness identification for both bodies and joints
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Ouriemchi, Mohammed. "Résolution de problèmes non linéaires par les méthodes de points intérieurs : théorie et algorithmes." Phd thesis, Université du Havre, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011376.
Full textAbstract:
Les méthodes barrières proposent de résoudre le problème non linéaire en résolvant une suite de problèmes pénalisés. Le lien entre la suite, dite externe, des solutions des fonctions pénalisées et la solution du problème initial a été établie dans les années soixante.<br /><br /> Dans cette thèse, nous avons utilisé une fonction barrière logarithmique. A chaque itération externe, la technique SQP se charge de produire une série de sous-problèmes quadratiques dont les solutions forment une suite, dite interne, de directions de descente pour résoudre le problème non linéaire pénalisé.<br /><br /> Nous avons introduit un changement de variable sur le pas de déplacement ce qui a permis d'obtenir des conditions d'optimalité plus stable numériquement.<br /><br /> Nous avons réalisé des simulations numériques pour comparer les performances de la méthode des gradients conjugués à celle de la méthode D.C., appliquées pour résoudre des problèmes quadratiques de région de confiance.<br /><br /> Nous avons adapté la méthode D.C. pour résoudre les sous-problèmes verticaux, ce qui nous a permis de ramener leurs dimensions de $n+m$ à $m+p$ ($ p < n $).<br /><br /> L'évolution de l'algorithme est contrôlée par la fonction de mérite. Des tests numériques permettent de comparer les avantages de différentes formes de la fonction de mérite. Nous avons introduit de nouvelles règles pour améliorer cette évolution.<br /><br /> Les expériences numériques montrent un gain concernant le nombre de problèmes résolus. L'étude de la convergence de notre méthode SDC, clôt ce travail.
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Weymann, Jacques. "Commande du trafic par guidage des véhicules avec prise en compte du comportement humain et de la saturation." Toulouse, ENSAE, 1994. http://www.theses.fr/1994ESAE0010.
Full textAbstract:
Ce mémoire de thèse propose des algorithmes de guidage dynamique des véhicules, en particulier dans le cas de situation de trafic saturée et lorsque certains conducteurs guidés désobéissent aux consignes de guidage. Le problème traité ici suppose que les véhicules guidés sont nombreux et que l'influence du guidage n'est pas négligeable sur la situation du trafic. Par conséquent, les méthodes efficaces de guidage répartissent les véhicules guidés sur plusieurs chemins entre une origine et une destination du réseau. Un première partie décrit et compare ces méthodes tout en montrant leurs limites. Une deuxième partie présente un guidage basé sur un modèle dépendant des débits. Un comparaison de plusieurs critères basés sur le temps est effectuée. L'utilisation dans la suite du mémoire du critère qui minimise le temps total des véhicules guidés dans le réseau est alors hustifiée. Pour ce même modèle, plusieurs types de désobéissance des conducteurs sont introduits. Cette amélioration du modèle se traduit par des contraintes supplémentaires sur les débits. L'optimisation statique est réalisée par une méthode de charge récursive basée sur le simplexe. Lorsque la désobéissance est introduite, il est plus difficile de trouver une solution optimale non saturée, ce qui accentue le défaut de ce modèle qui ne prend pas en compte la saturation. La troisième partie décrit alors un guidage basé sur la commande optimale, dont le modèle de trafic prend en compte la saturation. A cause de la désobéissance, la proportion réelle de conducteurs obéissant à une consigne de guidage est linéaire par rapport à la commande. De plus, les résultats utilisant la programmation dynamique montrent que les dégradations du critère sont importantes en situation saturée. Deux optimisations basées sur la technique du gradient et valables pour les réseaux complexes sont comparées et montrent la difficulté de mettre en oeuvre ce modèle. Une quatrième partie donne alors un nouveau modèle basé sur les files d'attente et les débits, qui pallie aux défauts des deux modèles précédents. Le temps de parcours est calculé analytiquement et donne un critère non strictement convexe. Trois méthodes d'optimisation sont comparées, l'algorithme utilisant un simplexe récursivement, un algorithme de Franke-Wolfe et une méthode décentralisée. Les résultats montrent que la méthode de Franke-Wolfe est plus efficace qu'un simplexe utilisé récursivement. Les gains sont importants pour les véhicules guidés et peuvent atteindre 62 % pour un réseau simple et 18 % pour un réseau complexe.
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Pouilly-Cathelain, Maxime. "Synthèse de correcteurs s’adaptant à des critères multiples de haut niveau par la commande prédictive et les réseaux de neurones." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASG019.
Full textAbstract:
Cette thèse porte sur la commande des systèmes non linéaires soumis à des contraintes non différentiables ou non convexes. L'objectif est de pouvoir réaliser une commande permettant de considérer tout type de contraintes évaluables en temps réel.Pour répondre à cet objectif, la commande prédictive a été utilisée en ajoutant des fonctions barrières à la fonction de coût. Un algorithme d'optimisation sans gradient a permis de résoudre ce problème d'optimisation. De plus, une formulation permettant de garantir la stabilité et la robustesse vis-à-vis de perturbations a été proposée dans le cadre des systèmes linéaires. La démonstration de la stabilité repose sur les ensembles invariants et la théorie de Lyapunov.Dans le cas des systèmes non linéaires, les réseaux de neurones dynamiques ont été utilisés comme modèle de prédiction pour la commande prédictive. L'apprentissage de ces réseaux ainsi que les observateurs non linéaires nécessaires à leur utilisation ont été étudiés. Enfin, notre étude s'est portée sur l'amélioration de la prédiction par réseaux de neurones en présence de perturbations.La méthode de synthèse de correcteurs présentée dans ces travaux a été appliquée à l’évitement d’obstacles par un véhicule autonome<br>This PhD thesis deals with the control of nonlinear systems subject to nondifferentiable or nonconvex constraints. The objective is to design a control law considering any type of constraints that can be online evaluated.To achieve this goal, model predictive control has been used in addition to barrier functions included in the cost function. A gradient-free optimization algorithm has been used to solve this optimization problem. Besides, a cost function formulation has been proposed to ensure stability and robustness against disturbances for linear systems. The proof of stability is based on invariant sets and the Lyapunov theory.In the case of nonlinear systems, dynamic neural networks have been used as a predictor for model predictive control. Machine learning algorithms and the nonlinear observers required for the use of neural networks have been studied. Finally, our study has focused on improving neural network prediction in the presence of disturbances.The synthesis method presented in this work has been applied to obstacle avoidance by an autonomous vehicle
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Barakat, Anas. "Contributions to non-convex stochastic optimization and reinforcement learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT030.
Full textAbstract:
Cette thèse est centrée autour de l'analyse de convergence de certains algorithmes d'approximation stochastiques utilisés en machine learning appliqués à l'optimisation et à l'apprentissage par renforcement. La première partie de la thèse est dédiée à un célèbre algorithme en apprentissage profond appelé ADAM, utilisé pour entraîner des réseaux de neurones. Cette célèbre variante de la descente de gradient stochastique est plus généralement utilisée pour la recherche d'un minimiseur local d'une fonction. En supposant que la fonction objective est différentiable et non convexe, nous établissons la convergence des itérées au temps long vers l'ensemble des points critiques sous une hypothèse de stabilité dans le régime des pas constants. Ensuite, nous introduisons une nouvelle variante de l'algorithme ADAM à pas décroissants. Nous montrons alors sous certaines hypothèses réalistes que les itérées sont presque sûrement bornées et convergent presque sûrement vers des points critiques de la fonction objective. Enfin, nous analysons les fluctuations de l'algorithme par le truchement d'un théorème central limite conditionnel. Dans la deuxième partie de cette thèse, dans le régime des pas décroissants, nous généralisons nos résultats de convergence et de fluctuations à une procédure d'optimisation stochastique unifiant plusieurs variantes de descente de gradient stochastique comme la méthode de la boule pesante, l'algorithme stochastique de Nesterov accéléré ou encore le célèbre algorithme ADAM, parmi d'autres. Nous concluons cette partie par un résultat d'évitement de pièges qui établit la non convergence de l'algorithme général vers des points critiques indésirables comme les maxima locaux ou les points-selles. Ici, le principal ingrédient est un nouveau résultat indépendant d'évitement de pièges pour un contexte non-autonome. Enfin, la dernière partie de cette thèse qui est indépendante des deux premières parties est dédiée à l'analyse d'un algorithme d'approximation stochastique pour l'apprentissage par renforcement. Dans cette dernière partie, dans le cadre des processus décisionnels de Markov avec critère de récompense gamma-pondéré, nous proposons une analyse d'un algorithme acteur-critique en ligne intégrant un réseau cible et avec approximation de fonction linéraire. Notre algorithme utilise trois échelles de temps distinctes: une échelle pour l'acteur et deux autres pour la critique. Au lieu d'utiliser l'algorithme de différence temporelle (TD) standard à une échelle de temps, nous utilisons une version de l'algorithme TD à deux échelles de temps intégrant un réseau cible inspiré des algorithmes acteur-critique utilisés en pratique. Tout d'abord, nous établissons des résultats de convergence pour la critique et l'acteur sous échantillonnage Markovien. Ensuite, nous menons une analyse à temps fini montrant l'impact de l'utilisation d'un réseau cible sur les méthodes acteur-critique<br>This thesis is focused on the convergence analysis of some popular stochastic approximation methods in use in the machine learning community with applications to optimization and reinforcement learning.The first part of the thesis is devoted to a popular algorithm in deep learning called ADAM used for training neural networks. This variant of stochastic gradient descent is more generally useful for finding a local minimizer of a function. Assuming that the objective function is differentiable and non-convex, we establish the convergence of the iterates in the long run to the set of critical points under a stability condition in the constant stepsize regime. Then, we introduce a novel decreasing stepsize version of ADAM. Under mild assumptions, it is shown that the iterates are almost surely bounded and converge almost surely to critical points of the objective function. Finally, we analyze the fluctuations of the algorithm by means of a conditional central limit theorem.In the second part of the thesis, in the vanishing stepsizes regime, we generalize our convergence and fluctuations results to a stochastic optimization procedure unifying several variants of the stochastic gradient descent such as, among others, the stochastic heavy ball method, the Stochastic Nesterov Accelerated Gradient algorithm, and the widely used ADAM algorithm. We conclude this second part by an avoidance of traps result establishing the non-convergence of the general algorithm to undesired critical points, such as local maxima or saddle points. Here, the main ingredient is a new avoidance of traps result for non-autonomous settings, which is of independent interest.Finally, the last part of this thesis which is independent from the two previous parts, is concerned with the analysis of a stochastic approximation algorithm for reinforcement learning. In this last part, we propose an analysis of an online target-based actor-critic algorithm with linear function approximation in the discounted reward setting. Our algorithm uses three different timescales: one for the actor and two for the critic. Instead of using the standard single timescale temporal difference (TD) learning algorithm as a critic, we use a two timescales target-based version of TD learning closely inspired from practical actor-critic algorithms implementing target networks. First, we establish asymptotic convergence results for both the critic and the actor under Markovian sampling. Then, we provide a finite-time analysis showing the impact of incorporating a target network into actor-critic methods
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Pham, Chi-Tuân. "Linéarisation du flux visqueux des équations de navier-stokes et de modèles de turbulence pour l'optimisation aérodynamique en turbomachines." Phd thesis, Paris, ENSAM, 2006. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00002058.
Full textAbstract:
Le calcul de gradients de fonctions aérodynamiques par rapport à des paramètres géométriques de la forme solide est une sous-discipline de la simulation numérique en mécanique des fluides. Cette dérivation par rapport à deux variables dépendantes, le champ aérodynamique et le maillage, liés par les équations discrètes de la mécanique des fluides, nécessite l'inversion d'un système linéaire dont la matrice est la matrice jacobienne des équations de la mécanique des fluides discrétisées par rapport au champ aérodynamique (méthode de l'équation linéarisée) ou la transposée de cette matrice jacobienne (méthode adjointe). La précision du calcul de cette matrice jacobienne fait débat lorsque les équations de la mécanique des fluides sont modélisées avec l'approche RANS. L'objectif de cette thèse est de déterminer le degré d'exactitude de la linéarisation d'un flux visqueux discret et des équations discrètes de certains modèles de turbulence, nécessaire à l'obtention de gradients précis de fonctions métiers des concepteurs de turbomachines par rapport à des paramètres géométriques d'une aube. L'écriture de linéarisations approchées du flux visqueux (avec ou sans approche dite de "couche mince") et de deux modèles de turbulence (modèle algébrique de Michel et al. et modèle à deux équations de transport k-e de Launder-Sharma) est détaillée. Pour le modèle de Michel et al., plusieurs approximations pour la linéarisation des équations du modèle ont été testées et comparées. Des résultats (valeurs de gradients de fonctions aérodynamiques, sensibilités d'écoulement pour la méthode linéarisée) sont présentés pour la tuyère de Déléry dite C, l'aile ONERA M6 et deux configurations d'aube isolée de turbine. Des recommandations sont formulées pour le calcul de gradients pour des configurations de machine tournante avec modélisation RANS.
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Pham, Chi-Tuân. "Linéarisation du flux visqueux des équations de navier-stokes et de modèles de turbulence pour l'optimisation aérodynamique en turbomachines." Phd thesis, Paris, ENSAM, 2006. http://www.theses.fr/2006ENAM0030.
Full textAbstract:
Le calcul de gradients de fonctions aérodynamiques par rapport à des paramètres géométriques de la forme solide est une sous-discipline de la simulation numérique en mécanique des fluides. Cette dérivation par rapport à deux variables dépendantes, le champ aérodynamique et le maillage, liés par les équations discrètes de la mécanique des fluides, nécessite l'inversion d'un système linéaire dont la matrice est la matrice jacobienne des équations de la mécanique des fluides discrétisées par rapport au champ aérodynamique (méthode de l'équation linéarisée) ou la transposée de cette matrice jacobienne (méthode adjointe). La précision du calcul de cette matrice jacobienne fait débat lorsque les équations de la mécanique des fluides sont modélisées avec l'approche RANS. L'objectif de cette thèse est de déterminer le degré d'exactitude de la linéarisation d'un flux visqueux discret et des équations discrètes de certains modèles de turbulence, nécessaire à l'obtention de gradients précis de fonctions métiers des concepteurs de turbomachines par rapport à des paramètres géométriques d'une aube. L'écriture de linéarisations approchées du flux visqueux (avec ou sans approche dite de « couche mince ») et de deux modèles de turbulence (modèle algébrique de Michel et al. Et modèle à deux équations de transport k-e de Launder-Sharma) est détaillée. Pour le modèle de Michel et al. , plusieurs approximations pour la linéarisation des équations du modèle ont été testées et comparées. Des résultats (valeurs de gradients de fonctions aérodynamiques, sensibilités d'écoulement pour la méthode linéarisée) sont présentés pour la tuyère de Délery dite C, l'aile ONERA M6 et deux configurations d'aube isolée de turbine. Des recommandations sont formulées pour le calcul de gradients pour des configurations de machine tournante avec modélisation RANS<br>The computation of derivatives of aerodynamic functions, with respect to design parameters of the solid shape is now a branch of computational fluid dynamics. This differentiation with respect to two dependent variables, the flow field and the mesh, bound by the discrete fluid dynamics equations, needs the resolution of a linear system. Its matrix is the Jacobian matrix of the fluid dynamics equations with respect to the flow field (direct differentiation method) or the tranposate of this Jacobian matrix (adjoint method). The accuracy of the computation of this Jacobian matrix is discussed when the RANS equations are used. The aim of this PhD thesis is to determine the level of accuracy for the linearization of a discrete viscous flux and the discrete equations of some turbulence models, needed to reach accurate gradients of functions used by the conceptors of turbomachineries, with respect to some design parameters of a blade. Approximate viscous flux linearizations (with or without a thin layer approach) and the linearization of two turbulence models (algebraic Michel et al. Model and Launder-Sharma k-e two-equation model) are described. Several approximations for the linearization of Michel et al. 's model are tested and compared. Results (values of gradients of aerodynamic functions, flow sensibilities for the direct differentiation method) are shown for Délery's C nozzle, ONERA M6 wing and two turbine isolated blades. Recommendations for the computation of derivatives are given for turbomachinery flows with RANS equations
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Demirel, Mustafa. "Contribution à l'optimisation des mesures de température et de déformations par capteur à fibre optique à réseau de Bragg : application au procédé de fabrication des composites par infusion de résine." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00440938.
Full textAbstract:
Dans une première partie, nous rappelons que les procédés de fabrication de matériaux composites peuvent être suivis avec l'emploi de capteurs à fibre optique à réseau de Bragg (FBG) mesurant la température et la déformation in situ au coeur des matériaux. Dans une seconde partie, nous détaillons le principe et la physique du capteur FBG ainsi que ses différentes sensibilités. La métrologie du capteur FBG est traitée dans le but d'optimiser les incertitudes de mesure associées. Celles-ci interviennent à différents niveaux de la chaîne d'acquisition : au niveau du matériel d'interrogation, du traitement du spectre acquis, ou de l'étalonnage. Pour améliorer le traitement du spectre brut du FBG, nous évaluons les incertitudes découlant de l'échantillonnage, des conditions d'acquisition et des méthodes de recherche ou des modèles mathématiques d'ajustement. Concernant l'étalonnage, un banc de micro-traction mécanique de fibre optique et thermique a été réalisé dans le but d'étalonner les capteurs. Des spécificités du capteur comme la non-linéarité des réponses, la sensibilité croisée et la dérive thermique sont abordées. Puis, nous présentons ce qui est observé lorsque la fibre est introduite dans le matériau par rapport à l'arrangement des capteurs dans l'environnement de composite. L'intrusivité de la fibre optique sera évaluée en fonction de plusieurs paramètres en vue d'être réduite. Il est également question du découplage de la température et de la déformation car le capteur est sensible aux deux grandeurs. Une revue documentée des différentes techniques de la littérature est proposée. Parmi les techniques de découplage, deux sont retenues : celle qui combine un thermocouple et un FBG, et celle basée sur des réseaux de différentes longueurs d'onde superposés sur une même fibre. Le capteur FBG est appliqué au suivi déformation/température lors de la cuisson de résines époxydes utilisées dans les composites. Enfin, les capteurs FBG sont introduits dans le procédé de fabrication de composite à infusion de résine LRI (Liquid Resin Infusion) afin de suivre les cycles de températures et de déformations au cours de la cuisson. La dernière partie traite de la mesure de gradient de température ou de déformation à partir de la réponse complète du capteur de Bragg. Une méthode d'identification de gradient s'inspirant de la méthode directe dite de T-Matrix permettant de simuler les spectres est proposée. Après avoir validé la méthode de chemin inverse sur des cas purement numériques, l'identification des gradients est testée sur des moyens expérimentaux permettant d'appliquer un gradient thermique ou mécanique au capteur FBG.
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Labat, Christian. "Algorithmes d'optimisation de critères pénalisés pour la restauration d'images : application à la déconvolution de trains d'impulsions en imagerie ultrasonore." Phd thesis, Ecole centrale de nantes - ECN, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00132861.
Full textAbstract:
La solution de nombreux problèmes de restauration et de reconstruction d'images se ramène à celle de la minimisation d'un critère pénalisé qui prend en compte conjointement les observations et les informations préalables. Ce travail de thèse s'intéresse à la minimisation des critères pénalisés préservant les discontinuités des images. Nous discutons des aspects algorithmiques dans le cas de problèmes de grande taille. Il est possible de tirer parti de la structure des critères pénalisés pour la mise en oeuvre algorithmique du problème de minimisation. Ainsi, des algorithmes d'optimisation semi-quadratiques (SQ) convergents exploitant la forme analytique des critères pénalisés ont été utilisés. Cependant, ces algorithmes SQ sont généralement lourds à manipuler pour les problèmes de grande taille. L'utilisation de versions approchées des algorithmes SQ a alors été proposée. On peut également envisager d'employer des algorithmes du gradient conjugué non linéaire GCNL+SQ1D utilisant une approche SQ scalaire pour la recherche du pas. En revanche, plusieurs questions liées à la convergence de ces différentes structures algorithmiques sont restées sans réponses jusqu'à présent. Nos contributions consistent à:<br />- Démontrer la convergence des algorithmes SQ approchés et GCNL+SQ1D.<br />- Etablir des liens forts entre les algorithmes SQ approchés et GCNL+SQ1D. <br />- Illustrer expérimentalement en déconvolution d'images le fait que les algorithmes SQ approchés et GCNL+SQ1D sont préférables aux algorithmes SQ exacts.<br />- Appliquer l'approche pénalisée à un problème de déconvolution d'images en contrôle non destructif par ultrasons.
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Flammarion, Nicolas. "Stochastic approximation and least-squares regression, with applications to machine learning." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEE056/document.
Full textAbstract:
De multiples problèmes en apprentissage automatique consistent à minimiser une fonction lisse sur un espace euclidien. Pour l’apprentissage supervisé, cela inclut les régressions par moindres carrés et logistique. Si les problèmes de petite taille sont résolus efficacement avec de nombreux algorithmes d’optimisation, les problèmes de grande échelle nécessitent en revanche des méthodes du premier ordre issues de la descente de gradient. Dans ce manuscrit, nous considérons le cas particulier de la perte quadratique. Dans une première partie, nous nous proposons de la minimiser grâce à un oracle stochastique. Dans une seconde partie, nous considérons deux de ses applications à l’apprentissage automatique : au partitionnement de données et à l’estimation sous contrainte de forme. La première contribution est un cadre unifié pour l’optimisation de fonctions quadratiques non-fortement convexes. Celui-ci comprend la descente de gradient accélérée et la descente de gradient moyennée. Ce nouveau cadre suggère un algorithme alternatif qui combine les aspects positifs du moyennage et de l’accélération. La deuxième contribution est d’obtenir le taux optimal d’erreur de prédiction pour la régression par moindres carrés en fonction de la dépendance au bruit du problème et à l’oubli des conditions initiales. Notre nouvel algorithme est issu de la descente de gradient accélérée et moyennée. La troisième contribution traite de la minimisation de fonctions composites, somme de l’espérance de fonctions quadratiques et d’une régularisation convexe. Nous étendons les résultats existants pour les moindres carrés à toute régularisation et aux différentes géométries induites par une divergence de Bregman. Dans une quatrième contribution, nous considérons le problème du partitionnement discriminatif. Nous proposons sa première analyse théorique, une extension parcimonieuse, son extension au cas multi-labels et un nouvel algorithme ayant une meilleure complexité que les méthodes existantes. La dernière contribution de cette thèse considère le problème de la sériation. Nous adoptons une approche statistique où la matrice est observée avec du bruit et nous étudions les taux d’estimation minimax. Nous proposons aussi un estimateur computationellement efficace<br>Many problems in machine learning are naturally cast as the minimization of a smooth function defined on a Euclidean space. For supervised learning, this includes least-squares regression and logistic regression. While small problems are efficiently solved by classical optimization algorithms, large-scale problems are typically solved with first-order techniques based on gradient descent. In this manuscript, we consider the particular case of the quadratic loss. In the first part, we are interestedin its minimization when its gradients are only accessible through a stochastic oracle. In the second part, we consider two applications of the quadratic loss in machine learning: clustering and estimation with shape constraints. In the first main contribution, we provided a unified framework for optimizing non-strongly convex quadratic functions, which encompasses accelerated gradient descent and averaged gradient descent. This new framework suggests an alternative algorithm that exhibits the positive behavior of both averaging and acceleration. The second main contribution aims at obtaining the optimal prediction error rates for least-squares regression, both in terms of dependence on the noise of the problem and of forgetting the initial conditions. Our new algorithm rests upon averaged accelerated gradient descent. The third main contribution deals with minimization of composite objective functions composed of the expectation of quadratic functions and a convex function. Weextend earlier results on least-squares regression to any regularizer and any geometry represented by a Bregman divergence. As a fourth contribution, we consider the the discriminative clustering framework. We propose its first theoretical analysis, a novel sparse extension, a natural extension for the multi-label scenario and an efficient iterative algorithm with better running-time complexity than existing methods. The fifth main contribution deals with the seriation problem. We propose a statistical approach to this problem where the matrix is observed with noise and study the corresponding minimax rate of estimation. We also suggest a computationally efficient estimator whose performance is studied both theoretically and experimentally
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Mussard, Bastien. "Modélisation quantochimiques des forces de dispersion de London par la méthode des phases aléatoires (RPA) : développements méthodologiques." Thesis, Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0292/document.
Full textAbstract:
Dans cette thèse sont montrés des développements de l'approximation de la phase aléatoire (RPA) dans le contexte de théories à séparation de portée. On présente des travaux sur le formalisme de la RPA en général, et en particulier sur le formalisme "matrice diélectrique" qui est exploré de manière systématique. On montre un résumé d'un travail sur les équations RPA dans le contexte d'orbitales localisées, notamment des développements des orbitales virtuelles localisées que sont les "orbitales oscillantes projetées" (POO). Un programme a été écrit pour calculer des fonctions telles que le trou de d'échange, la fonction de réponse, etc... sur des grilles de l'espace réel (grilles parallélépipédiques ou de type "DFT"). On montre certaines de ces visualisations. Dans l'espace réel, on expose une adaptation de l'approximation du dénominateur effectif (EED), développée originellement dans l'espace réciproque en physique du solide. Également, les gradients analytiques des énergies de corrélation RPA dans le contexte de la séparation de portée sont dérivés. Le formalisme développé ici à l'aide d'un lagrangien permet une dérivation tout-en-un des termes courte- et longue-portée qui émergent dans les expressions du gradient, et qui montrent un parallèle intéressant. Des applications sont montrées, telles que des optimisations de géométries aux niveaux RSH-dRPA-I et RSH-SOSEX d'un ensemble de 16 petites molécules, ou encore le calcul et la visualisation des densités corrélées au niveau RSH-dRPA-I<br>In this thesis are shown developments in the random phase approximation (RPA) in the context of range-separated theories. We present advances in the formalism of the RPA in general, and particularly in the "dielectric matrix" formulation of RPA, which is explored in details. We show a summary of a work on the RPA equations with localized orbitals, especially developments of the virtual localized orbitals that are the "projected oscillatory orbitals" (POO). A program has been written to calculate functions such as the exchange hole, the response function, etc... on real space grid (parallelepipedic or of the "DFT" type) ; some of those visualizations are shown here. In the real space, we offer an adaptation of the effective energy denominator approximation (EED), originally developed in the reciprocal space in solid physics. The analytical gradients of the RPA correlation energies in the context of range separation has been derived. The formalism developed here with a Lagrangian allows an all-in-one derivation of the short- and long-range terms that emerge in the expressions of the gradient. These terms show interesting parallels. Geometry optimizations at the RSH-dRPA-I and RSH-SOSEX levels on a set of 16 molecules are shown, as well as calculations and visualizations of correlated densities at the RSH-dRPA-I level
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Ailleres, Norbert. "Etude comparative des séquences d'échos de spins, d'échos stimulés et d'échos de gradients en I. R. M : optimisation du contraste." Toulouse 3, 1992. http://www.theses.fr/1992TOU30254.
Full textAbstract:
A partir des expressions du signal en imagerie par resonance magnetique nucleaire (i. R. M. ), une methode mathematique est proposee pour effectuer une etude comparative du contraste de l'image obtenue a partir d'une sequence quelconque d'impulsions. Dans ce but, nous proposons l'utilisation de fonctions de contraste qui permettent d'evaluer la ponderation des differents parametres intrinseques de l'objet (densite de protons rho, temps de relaxation longitudinale t1 et transversale t2) en fonction des valeurs choisies pour les parametres instrumentaux. La methode proposee, qui s'applique a une sequence d'impulsions quelconque, est tout d'abord verifiee pour les sequences classiques d'echos de spins et d'inversion recuperation. Les modeles theoriques correspondants sont valides a l'aide d'images reelles qui sont par ailleurs comparees a celle obtenues au moyen d'un programme de simulation d'image developpe selon le formalisme matriciel introduit par hinshaw. Les sequences d'imagerie rapide telles que steam (stimulated echo acquisition mode) et f. F. E. (fast field echo) ont ensuite ete etudiees
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Haberer, Isabelle. "Photoinscription de gradients d'indice dans des hydrogels par formation de réseaux interpénétrés : optimisation du procédé, caractérisation des produits et application à l'optique de contact." Mulhouse, 1994. http://www.theses.fr/1994MULH0343.
Full textAbstract:
La biocompatibilité et les bonnes propriétés optiques et mécaniques des hydrogels en font un matériau de choix en optique de contact. La correction de la presbytie en particulier peut être assurée par le port de lentilles hydrophiles à puissance variable obtenues par formation de manière photochimique d'un gradient d'indice (GRIN) au sein du matériau. La puissance d'une lentille dépendant à la fois de facteurs géométriques et de paramètres liés au matériau, la mesure de la modification de l'indice ne peut être envisagée que sur des composés modèles. La photopolymérisation permet d'obtenir de tels hydrogels mais dont les propriétés diffèrent de ceux utilises comme matériaux pour lentilles. Des analyses en RMN du solide du carbone 13 ont permis de mettre en évidence des différences entre les matériaux. L'obtention d'un GRIN est la conséquence de la photoinscription d'un réseau interpénétré (IPN). La valeur du gradient d'indice est mesurée par interférométrie de Fizeau- Tolansky, et le calcul est effectué à l'aide d'un programme informatique. L'amplitude du GRIN dépend d'un certain nombre de paramètres dont l'influence est évaluée par l'utilisation de la méthodologie des plans d'expériences
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Takouda, Pawoumodom Ledogada. "Problèmes d'approximation matricielle linéaires coniques : approches par projections et via optimisation sous contraintes de semidéfinie positivité." Toulouse 3, 2003. http://www.theses.fr/2003TOU30129.
Full text
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Pham, Tan Hung. "Problèmes couplés inverses : optimisation des systèmes couplés magnéto-thermiques avec la méthode des éléments finis et les algorithmes numériques d’optimisation de type gradient." Grenoble INPG, 1997. http://www.theses.fr/1997INPG0151.
Full textAbstract:
Dans le cadre de cette etude, nous nous sommes interesses a etablir la faisabilite et a developper une methodologie pour les problemes inverses magneto-thermiques couples. La solution de tels problemes inverses couples est obtenue de facon iterative en utilisant la methode des elements finis pour evaluer la performance de systeme et les algorithmes numeriques d'optimisation de type gradient pour modifier les parametres de conception. L'analyse de sensitivite couplee a ete developpee et utilisee pour fournir les informations gradientes du systeme couple aux algorithmes d'optimisation numerique. L'analyse de sensitivite couplee utilise le change de chaleur par element, genere par les courants de foucault dans les materiaux conducteurs comme les parametres fictifs afin de coupler l'analyse de sensitivite du systeme a courants de foucault a l'analyse de sensitivite du systeme thermique par la derivation en chaine.
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Cheng, Jianqiang. "Stochastic Combinatorial Optimization." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112261.
Full textAbstract:
Dans cette thèse, nous étudions trois types de problèmes stochastiques : les problèmes avec contraintes probabilistes, les problèmes distributionnellement robustes et les problèmes avec recours. Les difficultés des problèmes stochastiques sont essentiellement liées aux problèmes de convexité du domaine des solutions, et du calcul de l’espérance mathématique ou des probabilités qui nécessitent le calcul complexe d’intégrales multiples. A cause de ces difficultés majeures, nous avons résolu les problèmes étudiées à l’aide d’approximations efficaces.Nous avons étudié deux types de problèmes stochastiques avec des contraintes en probabilités, i.e., les problèmes linéaires avec contraintes en probabilité jointes (LLPC) et les problèmes de maximisation de probabilités (MPP). Dans les deux cas, nous avons supposé que les variables aléatoires sont normalement distribués et les vecteurs lignes des matrices aléatoires sont indépendants. Nous avons résolu LLPC, qui est un problème généralement non convexe, à l’aide de deux approximations basée sur les problèmes coniques de second ordre (SOCP). Sous certaines hypothèses faibles, les solutions optimales des deux SOCP sont respectivement les bornes inférieures et supérieures du problème du départ. En ce qui concerne MPP, nous avons étudié une variante du problème du plus court chemin stochastique contraint (SRCSP) qui consiste à maximiser la probabilité de la contrainte de ressources. Pour résoudre ce problème, nous avons proposé un algorithme de Branch and Bound pour calculer la solution optimale. Comme la relaxation linéaire n’est pas convexe, nous avons proposé une approximation convexe efficace. Nous avons par la suite testé nos algorithmes pour tous les problèmes étudiés sur des instances aléatoires. Pour LLPC, notre approche est plus performante que celles de Bonferroni et de Jaganathan. Pour MPP, nos résultats numériques montrent que notre approche est là encore plus performante que l’approximation des contraintes probabilistes individuellement.La deuxième famille de problèmes étudiés est celle relative aux problèmes distributionnellement robustes où une partie seulement de l’information sur les variables aléatoires est connue à savoir les deux premiers moments. Nous avons montré que le problème de sac à dos stochastique (SKP) est un problème semi-défini positif (SDP) après relaxation SDP des contraintes binaires. Bien que ce résultat ne puisse être étendu au cas du problème multi-sac-à-dos (MKP), nous avons proposé deux approximations qui permettent d’obtenir des bornes de bonne qualité pour la plupart des instances testées. Nos résultats numériques montrent que nos approximations sont là encore plus performantes que celles basées sur les inégalités de Bonferroni et celles plus récentes de Zymler. Ces résultats ont aussi montré la robustesse des solutions obtenues face aux fluctuations des distributions de probabilités. Nous avons aussi étudié une variante du problème du plus court chemin stochastique. Nous avons prouvé que ce problème peut se ramener au problème de plus court chemin déterministe sous certaine hypothèses. Pour résoudre ce problème, nous avons proposé une méthode de B&B où les bornes inférieures sont calculées à l’aide de la méthode du gradient projeté stochastique. Des résultats numériques ont montré l’efficacité de notre approche. Enfin, l’ensemble des méthodes que nous avons proposées dans cette thèse peuvent s’appliquer à une large famille de problèmes d’optimisation stochastique avec variables entières<br>In this thesis, we studied three types of stochastic problems: chance constrained problems, distributionally robust problems as well as the simple recourse problems. For the stochastic programming problems, there are two main difficulties. One is that feasible sets of stochastic problems is not convex in general. The other main challenge arises from the need to calculate conditional expectation or probability both of which are involving multi-dimensional integrations. Due to the two major difficulties, for all three studied problems, we solved them with approximation approaches.We first study two types of chance constrained problems: linear program with joint chance constraints problem (LPPC) as well as maximum probability problem (MPP). For both problems, we assume that the random matrix is normally distributed and its vector rows are independent. We first dealt with LPPC which is generally not convex. We approximate it with two second-order cone programming (SOCP) problems. Furthermore under mild conditions, the optimal values of the two SOCP problems are a lower and upper bounds of the original problem respectively. For the second problem, we studied a variant of stochastic resource constrained shortest path problem (called SRCSP for short), which is to maximize probability of resource constraints. To solve the problem, we proposed to use a branch-and-bound framework to come up with the optimal solution. As its corresponding linear relaxation is generally not convex, we give a convex approximation. Finally, numerical tests on the random instances were conducted for both problems. With respect to LPPC, the numerical results showed that the approach we proposed outperforms Bonferroni and Jagannathan approximations. While for the MPP, the numerical results on generated instances substantiated that the convex approximation outperforms the individual approximation method.Then we study a distributionally robust stochastic quadratic knapsack problems, where we only know part of information about the random variables, such as its first and second moments. We proved that the single knapsack problem (SKP) is a semedefinite problem (SDP) after applying the SDP relaxation scheme to the binary constraints. Despite the fact that it is not the case for the multidimensional knapsack problem (MKP), two good approximations of the relaxed version of the problem are provided which obtain upper and lower bounds that appear numerically close to each other for a range of problem instances. Our numerical experiments also indicated that our proposed lower bounding approximation outperforms the approximations that are based on Bonferroni's inequality and the work by Zymler et al.. Besides, an extensive set of experiments were conducted to illustrate how the conservativeness of the robust solutions does pay off in terms of ensuring the chance constraint is satisfied (or nearly satisfied) under a wide range of distribution fluctuations. Moreover, our approach can be applied to a large number of stochastic optimization problems with binary variables.Finally, a stochastic version of the shortest path problem is studied. We proved that in some cases the stochastic shortest path problem can be greatly simplified by reformulating it as the classic shortest path problem, which can be solved in polynomial time. To solve the general problem, we proposed to use a branch-and-bound framework to search the set of feasible paths. Lower bounds are obtained by solving the corresponding linear relaxation which in turn is done using a Stochastic Projected Gradient algorithm involving an active set method. Meanwhile, numerical examples were conducted to illustrate the effectiveness of the obtained algorithm. Concerning the resolution of the continuous relaxation, our Stochastic Projected Gradient algorithm clearly outperforms Matlab optimization toolbox on large graphs
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TAKOUDA, Pawoumodom Ledogada. "Problèmes d'approximation matricielle linéaires coniques: Approches par Projections et via Optimisation sous contraintes de semi-définie positivité." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005469.
Full textAbstract:
Dans cette thèse, nous considérons l'étude et la mise en \oe uvre de différentes approches numériques de résolution de problèmes dits d'approximation linéaire conique, en nous concentrant sur les approches par projections et par optimisation sous contraintes de semi-définie positivité. Un problème d'approximation matricielle consiste dans un espace normé de matrices à chercher la matrice ayant une certaine propriété $\mathcal(P)$, la plus proche au sens de la norme de l'espace, d'une matrice $A$ donnée. Ces problèmes apparaissent dans différents domaines, et ont été étudiés par \textsc(Higham) qui en propose un procédure de résolution consistant en les trois points suivants : existence et unicité des solutions, caractérisation et solution explicite éventuelles, algorithmes efficaces de calculs de ces solutions. Nous nous plaçons dans un cadre euclidien, et considérons les cas où les matrices vérifiant la propriété $\mathcal(P)$ forment un ensemble convexe déterminé par des contraintes affines et coniques. Nous parlons alors d'(\it approximation matricielle linéaire conique). Nous prenons comme exemples d'application deux problèmes d'approximation correspondant à des ensembles connus en Analyse convexe pour leur "bonne" structure, mais pour lesquels la résolution explicite d'un problème d'approximation s'avère ardu. Le premier exemple provient d'applications en Recherche opérationnelle ou en Mécanique quantique, et consiste à trouver la matrice bistochastique la plus proche d'une matrice donnée. Le second problème est celui de la calibration de matrices de corrélation, qui est d'une importance majeure en analyse du risque financier encouru avec un choix de portefeuille d'actions boursières donné. Nous étudions et mettons en \oe uvre pour les problèmes d'approximation matricielle linéaire conique deux approches de nature différente. La première est primale : elle consiste à interpréter le problème comme étant celui de la projection sur un convexe qui est l'intersection de convexes plus simples sur lesquels les projections sont faciles. Cela nous permet de proposer un algorithme de projections alternées, inspiré des modifications apportées par \textsc(Boyle et Dykstra) à l'algorithme classique de Von Neumann. La seconde est de type primal-dual, et s'inscrit dans la lignée des récentes avancées obtenues en optimisation sous contraintes de semi-définie positivité ((\it Semidefinite Programming)). Elle consiste en la mise en \oe uvre d'un algorithme de points intérieurs, en utilisant une démarche novatrice consistant en l'utilisation de directions de recherches de Gauss-Newton, obtenues par gradients conjugués et en l'introduction en fin d'algorithme d'une étape de "crossover" permettant d'obtenir asymptotiquement de la convergence superlinéaire. Nous présentons pour chacun des problèmes d'approximation pris en exemples des résultats numériques illustrant les différentes approches ci-dessus et les comparant entre elles de différents points de vue. En application, nous proposons aussi une généralisation de la procédure d'agrégation de préférences de \textsc(Blin) en utilisant l'approximation par matrices bistochastiques.
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Arlery, Fabien. "Formes d’ondes MSPSR, traitements et performances associés." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2017. http://www.theses.fr/2017TELE0005/document.
Full textAbstract:
Aujourd’hui, les systèmes MSPSR (Multi-Static Primary Surveillance Radar) passifs se sont installés de manière durable dans le paysage de la surveillance aérienne [1]. L’intérêt que suscitent ces nouveaux systèmes provient du fait qu’en comparaison aux radars mono-statiques utilisés actuellement, les systèmes MSPSR reposent sur une distribution spatiale d’émetteurs et de récepteurs offrant des avantages en termes de fiabilité (redondance), de coûts (absence de joints tournants et émetteurs moins puissants) et de performances (diversité spatiale). Toutefois, le défaut majeur du MSPSR passif réside en l’absence de formes d’ondes dédiées due à l’exploitation d’émetteurs d’opportunités tels que les émetteurs de radio FM (Frequency Modulation) et/ou de DVB-T (Digital Video Broadcasting-Terrestrial) [2]. Afin de pallier à ce défaut, il est envisagé d’utiliser des émetteurs dédiés permettant l’emploi de formes d’ondes optimisées pour une application radar, on parle alors de MSPSR actif. Cette thèse se place dans ce cadre et a pour objectif d’étudier et de définir la ou les formes d’ondes ainsi que les traitements associés permettant d’atteindre de meilleurs performances : une meilleure flexibilité sur la disposition du système (positionnement des émetteurs libres), une continuité de service (non dépendance d’un système tiers) et de meilleurs performances radars (e.g. en terme de précision des mesures, détections, …). Dans ce but, cette thèse étudie : - Les critères de sélection des codes : comportement des fonctions d’ambiguïtés, PAPR (Peak to Average Power Ratio), efficacité spectrale, etc... ; - Les formes d’ondes utilisées en télécommunication (scrambling code, OFDM) afin d’identifier leur possible réemploi pour une application radar ; - L’utilisation d’algorithmes cycliques pour générer des familles de séquences adaptées à notre problème ; - Une approche basée sur une descente de gradient afin de générer des familles de codes de manière plus efficiente ; - Et l’évaluation des performances de ces différents algorithmes à travers l’établissement d’une borne supérieure sur le niveau maximum des lobes secondaires et à travers le dépouillement des données enregistrées suite à des campagnes d’essais<br>Nowadays, MSPSR (Multi-Static Primary Surveillance Radar) systems are sustainably settled in air surveillance program [1]. Compared to mono-static radar currently in use, an MSPSR system is based on a sparse network of transmitters (Tx) and receivers (Rx) interconnected to a Central Unit and offers advantages in terms of reliability, cost and performance.Two kinds of MSPSR systems exist: the Passive form and the Active one. While the Passive MSPSR uses transmitters of opportunity such as radio Frequency Modulation (FM) transmitters and/or Digital Video Broadcasting-Terrestrial (DVB-T) transmitters [2], the Active MSPSR uses dedicated transmitters, which emit a waveform that is controlled and designed for a radar application. Each receiver processes the signal coming from all transmitters and reflected on the targets; and the Central Unit restores the target location by intersecting “ellipsoids” from all (transmitter, receiver) pairs. Compared to passive MSPSR, the main advantages of the active MSPSR are the use of dedicated waveforms that allow reaching better performances (like a better association of the transmitters’ contributions at the receiver level); more flexibility in the deployment of transmitters and receivers station (in order to meet the requirements in localisation accuracy and in horizontal and altitude coverages); and the guarantee of having a service continuity. On this purpose, this thesis analyses the differents codes criteria such as the ambiguity function behaviour, the PAPR (Peak to Average Power Ratio), the spectrum efficiency, etc... . Then, in order to find dedicated waveforms for MSPSR systems, one solution is to find easily-constructed families of sequences. Thus building on the works carried out by the Telecommunication field for solving multi-user issues, this document investigates the application of spreading codes and OFDM signals in MSPSR concept. Besides, another solution is to directly generate a set of sequences. Based on cyclic algorithms in [3] we derive a new algorithm that allows to optimize sets of sequences. Similarly, using a gradient descent approach, we develop a more efficient algorithm than the cyclic one. Finally, in order to evaluate the performances of the different algorithms, this thesis generalizes the Levenshtein Bound, establishes new lower bounds on the PSLR (Peak Sidelobe Level Ratio) in mismatched filter case, and studies real data recorded during some trials
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Arlery, Fabien. "Formes d’ondes MSPSR, traitements et performances associés." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2017. http://www.theses.fr/2017TELE0005.
Full textAbstract:
Aujourd’hui, les systèmes MSPSR (Multi-Static Primary Surveillance Radar) passifs se sont installés de manière durable dans le paysage de la surveillance aérienne [1]. L’intérêt que suscitent ces nouveaux systèmes provient du fait qu’en comparaison aux radars mono-statiques utilisés actuellement, les systèmes MSPSR reposent sur une distribution spatiale d’émetteurs et de récepteurs offrant des avantages en termes de fiabilité (redondance), de coûts (absence de joints tournants et émetteurs moins puissants) et de performances (diversité spatiale). Toutefois, le défaut majeur du MSPSR passif réside en l’absence de formes d’ondes dédiées due à l’exploitation d’émetteurs d’opportunités tels que les émetteurs de radio FM (Frequency Modulation) et/ou de DVB-T (Digital Video Broadcasting-Terrestrial) [2]. Afin de pallier à ce défaut, il est envisagé d’utiliser des émetteurs dédiés permettant l’emploi de formes d’ondes optimisées pour une application radar, on parle alors de MSPSR actif. Cette thèse se place dans ce cadre et a pour objectif d’étudier et de définir la ou les formes d’ondes ainsi que les traitements associés permettant d’atteindre de meilleurs performances : une meilleure flexibilité sur la disposition du système (positionnement des émetteurs libres), une continuité de service (non dépendance d’un système tiers) et de meilleurs performances radars (e.g. en terme de précision des mesures, détections, …). Dans ce but, cette thèse étudie : - Les critères de sélection des codes : comportement des fonctions d’ambiguïtés, PAPR (Peak to Average Power Ratio), efficacité spectrale, etc... ; - Les formes d’ondes utilisées en télécommunication (scrambling code, OFDM) afin d’identifier leur possible réemploi pour une application radar ; - L’utilisation d’algorithmes cycliques pour générer des familles de séquences adaptées à notre problème ; - Une approche basée sur une descente de gradient afin de générer des familles de codes de manière plus efficiente ; - Et l’évaluation des performances de ces différents algorithmes à travers l’établissement d’une borne supérieure sur le niveau maximum des lobes secondaires et à travers le dépouillement des données enregistrées suite à des campagnes d’essais<br>Nowadays, MSPSR (Multi-Static Primary Surveillance Radar) systems are sustainably settled in air surveillance program [1]. Compared to mono-static radar currently in use, an MSPSR system is based on a sparse network of transmitters (Tx) and receivers (Rx) interconnected to a Central Unit and offers advantages in terms of reliability, cost and performance.Two kinds of MSPSR systems exist: the Passive form and the Active one. While the Passive MSPSR uses transmitters of opportunity such as radio Frequency Modulation (FM) transmitters and/or Digital Video Broadcasting-Terrestrial (DVB-T) transmitters [2], the Active MSPSR uses dedicated transmitters, which emit a waveform that is controlled and designed for a radar application. Each receiver processes the signal coming from all transmitters and reflected on the targets; and the Central Unit restores the target location by intersecting “ellipsoids” from all (transmitter, receiver) pairs. Compared to passive MSPSR, the main advantages of the active MSPSR are the use of dedicated waveforms that allow reaching better performances (like a better association of the transmitters’ contributions at the receiver level); more flexibility in the deployment of transmitters and receivers station (in order to meet the requirements in localisation accuracy and in horizontal and altitude coverages); and the guarantee of having a service continuity. On this purpose, this thesis analyses the differents codes criteria such as the ambiguity function behaviour, the PAPR (Peak to Average Power Ratio), the spectrum efficiency, etc... . Then, in order to find dedicated waveforms for MSPSR systems, one solution is to find easily-constructed families of sequences. Thus building on the works carried out by the Telecommunication field for solving multi-user issues, this document investigates the application of spreading codes and OFDM signals in MSPSR concept. Besides, another solution is to directly generate a set of sequences. Based on cyclic algorithms in [3] we derive a new algorithm that allows to optimize sets of sequences. Similarly, using a gradient descent approach, we develop a more efficient algorithm than the cyclic one. Finally, in order to evaluate the performances of the different algorithms, this thesis generalizes the Levenshtein Bound, establishes new lower bounds on the PSLR (Peak Sidelobe Level Ratio) in mismatched filter case, and studies real data recorded during some trials
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Cua, Charles. "Amélioration de maillages par des méthodes de sous-gradient." Phd thesis, 1985. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00318480.
Full textAbstract:
On étudie un aspect du problème général d'obtention des maillages de type éléments finis. On cherche à améliorer un maillage existant sans changer la topologie actuelle des tétraèdres. On propose des méthodes générales et algorithmiques d'optimisation classique de type méthodes de sous-gradient. On applique ces méthodes à des cas d'école et à des cas réels
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Lamarre, Aldo. "Apprentissage de circuits quantiques par descente de gradient classique." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/24322.
Full textAbstract:
Nous présentons un nouvel algorithme d’apprentissage de circuits quantiques basé sur la descente de gradient classique. Comme ce sujet unifie deux disciplines, nous expliquons les deux domaines aux gens de l’autre discipline. Conséquemment, nous débutons par une
présentation du calcul quantique et des circuits quantiques pour les gens en apprentissage automatique suivi d’une présentation des algorithmes d’apprentissage automatique pour les
gens en informatique quantique. Puis, pour motiver et mettre en contexte nos résultats,
nous passons à une légère revue de littérature en apprentissage automatique quantique. Ensuite, nous présentons notre modèle, son algorithme, ses variantes et quelques résultats empiriques. Finalement, nous critiquons notre implémentation en montrant des extensions et
des nouvelles approches possibles. Les résultats principaux se situent dans ces deux dernières parties, qui sont respectivement les chapitres 4 et 5 de ce mémoire. Le code de l’algorithme
et des expériences que nous avons créé pour ce mémoire se trouve sur notre github à l’adresse suivante : https://github.com/AldoLamarre/quantumcircuitlearning.<br>We present a new learning algorithm for quantum circuits based on gradient descent. Since this subject unifies two areas of research, we explain each field for people working in the other domain. Consequently, we begin by introducing quantum computing and quantum
circuits to machine learning specialists, followed by an introduction of machine learning to quantum computing specialists. To give context and motivate our results we then give a light literature review on quantum machine learning. After this, we present our model, its algorithms and its variants, then discuss our currently achieved empirical results. Finally, we
criticize our models by giving extensions and future work directions. These last two parts are our main results. They can be found in chapter 4 and 5 respectively. Our code which helped obtain these results can be found on github at this link : https://github.com/
AldoLamarre/quantumcircuitlearning.
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Gendron, Pierre-Olivier. "Diffusion dans un hydrogel : applications aux biocapteurs et optimisation de la technique de spectroscopie par corrélation de fluorescence (FCS)." Thèse, 2008. http://hdl.handle.net/1866/7827.
Full text
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Laurent, César. "Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/25592.
Full textAbstract:
Les réseaux de neurones sont une famille de modèles de l'apprentissage automatique qui sont capable d'apprendre des tâches complexes directement des données. Bien que produisant déjà des résultats impressionnants dans beaucoup de domaines tels que la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur ou encore la traduction automatique, il y a encore de nombreux défis dans l'entraînement et dans le déploiement des réseaux de neurones. En particulier, entraîner des réseaux de neurones nécessite typiquement d'énormes ressources computationnelles, et les modèles entraînés sont souvent trop gros ou trop gourmands en ressources pour être déployés sur des appareils dont les ressources sont limitées, tels que les téléphones intelligents ou les puces de faible puissance. Les articles présentés dans cette thèse étudient des solutions à ces différents problèmes.
Les deux premiers articles se concentrent sur l'amélioration de l'entraînement des réseaux de neurones récurrents (RNNs), un type de réseaux de neurones particulier conçu pour traiter des données séquentielles. Les RNNs sont notoirement difficiles à entraîner, donc nous proposons d'améliorer leur paramétrisation en y intégrant la normalisation par lots (BN), qui était jusqu'à lors uniquement appliquée aux réseaux non-récurrents. Dans le premier article, nous appliquons BN aux connections des entrées vers les couches cachées du RNN, ce qui réduit le décalage covariable entre les différentes couches; et dans le second article, nous montrons comment appliquer BN aux connections des entrées vers les couches cachées et aussi des couches cachée vers les couches cachée des réseau récurrents à mémoire court et long terme (LSTM), une architecture populaire de RNN, ce qui réduit également le décalage covariable entre les pas de temps. Nos expériences montrent que les paramétrisations proposées permettent d'entraîner plus rapidement et plus efficacement les RNNs, et ce sur différents bancs de tests.
Dans le troisième article, nous proposons un nouvel optimiseur pour accélérer l'entraînement des réseaux de neurones. Les optimiseurs diagonaux traditionnels, tels que RMSProp, opèrent dans l'espace des paramètres, ce qui n'est pas optimal lorsque plusieurs paramètres sont mis à jour en même temps. A la place, nous proposons d'appliquer de tels optimiseurs dans une base dans laquelle l'approximation diagonale est susceptible d'être plus efficace. Nous tirons parti de l'approximation K-FAC pour construire efficacement cette base propre Kronecker-factorisée (KFE). Nos expériences montrent une amélioration en vitesse d'entraînement par rapport à K-FAC, et ce pour différentes architectures de réseaux de neurones profonds.
Le dernier article se concentre sur la taille des réseaux de neurones, i.e. l'action d'enlever des paramètres du réseau, afin de réduire son empreinte mémoire et son coût computationnel. Les méthodes de taille typique se base sur une approximation de Taylor de premier ou de second ordre de la fonction de coût, afin d'identifier quels paramètres peuvent être supprimés. Nous proposons d'étudier l'impact des hypothèses qui se cachent derrière ces approximations. Aussi, nous comparons systématiquement les méthodes basées sur des approximations de premier et de second ordre avec la taille par magnitude (MP), et montrons comment elles fonctionnent à la fois avant, mais aussi après une phase de réapprentissage. Nos expériences montrent que mieux préserver la fonction de coût ne transfère pas forcément à des réseaux qui performent mieux après la phase de réapprentissage, ce qui suggère que considérer uniquement l'impact de la taille sur la fonction de coût ne semble pas être un objectif suffisant pour développer des bon critères de taille.<br>Neural networks are a family of Machine Learning models able to learn complex tasks directly from the data. Although already producing impressive results in many areas such as speech recognition, computer vision or machine translation, there are still a lot of challenges in both training and deployment of neural networks. In particular, training neural networks typically requires huge amounts of computational resources, and trained models are often too big or too computationally expensive to be deployed on resource-limited devices, such as smartphones or low-power chips. The articles presented in this thesis investigate solutions to these different issues.
The first couple of articles focus on improving the training of Recurrent Neural Networks (RNNs), networks specially designed to process sequential data. RNNs are notoriously hard to train, so we propose to improve their parameterisation by upgrading them with Batch Normalisation (BN), a very effective parameterisation which was hitherto used only in feed-forward networks. In the first article, we apply BN to the input-to-hidden connections of the RNNs, thereby reducing internal covariate shift between layers. In the second article, we show how to apply it to both input-to-hidden and hidden-to-hidden connections of the Long Short-Term Memory (LSTM), a popular RNN architecture, thus also reducing internal covariate shift between time steps. Our experiments show that these proposed parameterisations allow for faster and better training of RNNs on several benchmarks.
In the third article, we propose a new optimiser to accelerate the training of neural networks. Traditional diagonal optimisers, such as RMSProp, operate in parameters coordinates, which is not optimal when several parameters are updated at the same time. Instead, we propose to apply such optimisers in a basis in which the diagonal approximation is likely to be more effective. We leverage the same approximation used in Kronecker-factored Approximate Curvature (K-FAC) to efficiently build this Kronecker-factored Eigenbasis (KFE). Our experiments show improvements over K-FAC in training speed for several deep network architectures.
The last article focuses on network pruning, the action of removing parameters from the network, in order to reduce its memory footprint and computational cost. Typical pruning methods rely on first or second order Taylor approximations of the loss landscape to identify which parameters can be discarded. We propose to study the impact of the assumptions behind such approximations. Moreover, we systematically compare methods based on first and second order approximations with Magnitude Pruning (MP), showing how they perform both before and after a fine-tuning phase. Our experiments show that better preserving the original network function does not necessarily transfer to better performing networks after fine-tuning, suggesting that only considering the impact of pruning on the loss might not be a sufficient objective to design good pruning criteria.