Academic literature on the topic 'Physical systems modelisation'

The composing semiconductors became the support privileged of information and the communication, in particular grace to the faster development of Internet, for the systems of telecommunications to high debit, some components are necessary. It is for this reason that of the alternative structures have been proposed: the IV-IV heterostructures or III-V. The most effective components in this domain are the field effect transistors (High Electron Mobility Transistor: HEMT) on IIIV substratum. The present work is dedicated to the contribution to the development of a numeric physical model which based on the influence of the different parameters (physical and geometric) on the parameters characterizing the potential at the interface of a heterostructure in GaAsAl/GaAs. The present work also has aim to characterize dynamics carriers in a HEMT heterostructure which we will consider later a dynamic study of quantum well solar cells in a rigorous and complete manner.

In aerated lagoons and even more in stabilization ponds the specific power (W/m3) is not high enough to maintain all the suspended solids in suspension. Some part of the suspended solids (including biomass) settles directly into the reactor and not in the final settling pond. The gradual accumulation of those sediments on the pond bottom affects performance by reducing the pond volume and shortening the Hydraulic Residence Time. However, the role played by these deposits is not restricted to such a physical effect. Far from being inert sediments they are also an important oxygen sink that must be taken into account when designing aerator power and oxygen supply, for example. On the other hand, under aerobic conditions, the upper layer of sediments may contribute to the treatment as a biofilm compartment in the reactor. In aerated lagoon systems another process contributes to the interaction of deposits and the liquid phase: the operating (often sequencing) of aerators may induce a drastic resuspension of deposits. In a 3,000 m3 aerated lagoon we evaluated that 3 tons of deposits were resuspended when aerators were started. Due to those processes we consider that a mathematical model of an aerated lagoon or of a stabilization pond has to take into account the contribution (positive and negative aspects) of deposits in the process. In this paper we propose a model for sediments including production but also biological processes. Simulations of the aerated lagoon with or without the “sediment compartment” demonstrate the effect and the importance of this compartment on the process. Of course a similar approach could be used for facultative or even maturation ponds. The next step would be to include anaerobic activities in the bottom layer.

Sodium cooled fast neutron reactors (SFR) are one of the selected reactor concepts in the framework of the Generation IV International Forum. In this concept, unprotected loss of cooling flow transients (ULOF), for which the non-triggering of backup systems is postulated, are regarded as potential initiators of core melting accidents. During an ULOF transient, spatial distributions of fuel, structure and sodium temperatures are affected by the core cooling flow decrease, which will modify the spatial and energy distribution of neutron in the core due to the spatial competition of neutron feedback effects. As no backup systems are triggered, sodium may reach its boiling temperature at some point, leading to local sodium density variations and making the transient fluctuate in a two-phase flow physics where thermal-hydraulics and neutronics may interact with each other. The transient phenomenology involves several physic disciplines at different time and spatial scales, such as core neutronics, coolant thermal-hydraulics and fuel thermo-mechanics. This paper presents the results of thermal-hydraulic/neutronic coupled simulations of an ULOF transient on the SFR project ASTRID. These coupled calculations are based on the supervisor platform SALOME to link the neutron code APOLLO3® to the system thermal-hydraulic code CATHARE3. The physical approach used by the coupling to describe the neutron kinetic is a quasi-static adiabatic one, updating the normalized spatial power distribution periodically by performing static neutron calculations, while a point kinetic model associated to a neutron feedback model calculates the power amplitude variations.

The properties of polylactic acid (PLA) filaments have not yet been analysed in detail, and they are strongly affected by the extrusion process used in some additive manufacturing systems. Here we present the mechanical, thermal, physical, and fractographical properties of an extruded filament (not the bulk material or scaffolds), the basic building block of any PLA structure printed via material extrusion. This research aims to create a reference point for the modelisation of additively manufactured structures via extrusion processes, as the main building block is characterised in detail for a deep understanding. Furthermore, we investigated the natural ageing (up to one year), the effect of the printing (extruding) temperature (180 and 190 °C), and the effect of the crosshead speed during the tensile tests (10−1 to 102 mm/min) to provide a deeper analysis of the material. The results showed that the material extruded at 190 °C performed better than the material extruded at 180 °C. However, after one hundred days of natural ageing, both materials behaved similarly. This was related to the flow-induced molecular orientation during the extrusion. The crosshead rate produced a logarithmic increase of the mechanical properties, consistent with the Eyring model. Additionally, the ageing produced significant changes in both the elastic modulus and the yield strength: from 2.4 GPa and 40 MPa, in one-day-aged samples, up to 4 GPa and 62 MPa once entirely aged. Finally, it was observed that the glass transition and the enthalpic relaxation increased with ageing, agreeing with the Kohlraushch–William–Watts model.

This work of applied mathematics with interfaces in bio-physics focuses on the shape identification and numerical modelisation of a single red blood cell shape. The purpose of this work is to provide a quantitative method for interpreting experimental observations of the red blood cell shape under microscopy. In this paper we give a new formulation based on classical theory of geometric shape minimization which assumes that the curvature energy with additional constraints controls the shape of the red blood cell. To minimize this energy under volume and area constraints, we propose a new hybrid algorithm which combines Particle Swarm Optimization (PSO), Gravitational Search (GSA) and Neural Network Algorithm (NNA). The results obtained using this new algorithm agree well with the experimental results given by Evans et al. (8) especially for sphered and biconcave shapes.

La technologie sans fil est un catalyseur clé des promesses de l’industrie 4.0 (fabrication intelligente). En tant que telle, la technologie sans fil sera adoptée comme mode de communication principal au sein de l’usine en général et dans les unités de production en particulier. La communication des unités de production en usine a des exigences particulières en matière de latence, de fiabilité, d’échelle et de sécurité qui doivent d’abord être satisfaites par la technologie de communication sans fil utilisée. Le sans fil est considéré comme une forme de communication non idéale dans la mesure où par rapport aux communications câblées, il est considéré comme moins fiable (avec perte) et moins sécurisé. Ces dégradations possibles entraînent un retard et une perte de données dans un système d’automatisation industrielle où le déterminisme, la sécurité et la sûreté sont considérés comme primordiaux. Cette thèse étudie les exigences d’une communication sans fil dans les unités de production et l’applicabilité de la technologie sans fil existante dans ce domaine. Elle présente une modélisation SysML de l’architecture du système et des flux de données. Elle fournit une méthode d’utilisation des bases de données de type graphe pour l’organisation et l’analyse des données de performance collectées à partir d’un environnement de test. Enfin, la thèse décrit une approche utilisant l’apprentissage automatique pour l’évaluation des performances d’un système d’objets connectés dans le domaine de fabrication
Wireless technology is a key enabler of the promises of Industry 4.0 (Smart Manufacturing). As such, wireless technology will be adopted as a principal mode of communication within the factory beginning with the factory enterprise and eventually being adopted for use within the factory workcell. Factory workcell communication has particular requirements on latency, reliability, scale, and security that must first be met by the wireless communication technology used. Wireless is considered a non-ideal form of communication in that when compared to its wired counterparts, it is considered less reliable (lossy) and less secure. These possible impairments lead to delay and loss of data in industrial automation system where determinism, security, and safety is considered paramount. This thesis investigates the wireless requirements of the factory workcell and applicability of existing wireless technology, it presents a modeling approach to discovery of architecture and data flows using SysML, it provides a method for the use of graph databases to the organization and analysis of performance data collected from a testbed environment, and finally provides an approach to using machine learning in the evaluation of cyberphysical system performance

L'apprentissage moteur en tant que mécanisme de récupération est supposé être un cadre qui a guidé les principes de la thérapie physique et qui, depuis l'avènement de la robotique, fait de même pour les dispositifs de réadaptation. Le processus de réadaptation représente l'intersection de nombreuses facettes interconnectées qui co-interagissent pour produire des mouvements récupérés. L'utilisation de la technologie présente de nombreux avantages tout en contribuant à la complexité du phénomène en question. Nous intéressons notre recherche à l'entraînement passif par exosquelette du membre supérieur. Nous proposons une échelle d'évaluation adaptative intra-patient qui est capable de détecter les changements de performance intra-patient pendant l'entraînement robotique. L'apprentissage moteur, le processus par lequel notre cerveau acquiert de nouvelles capacités motrices ou réapprend celles qu'il a perdues suite à un incident neurologique ou traumatique, est notre entrée pour étudier ce phénomène. L'interaction du système composé de l'appareil, de l'incitation sous forme de jeux sérieux et des patients avec tous leurs niveaux d'existence, physiologiques, psychologiques et cognitifs est le système d'étude. Les composants présentent des qualités hétérogènes et des changements dynamiques. La sortie du système sous la forme de trajectoires exécutées est notre instrument de mesure pour étudier les interactions au sein du système. Nous formulons le modèle de trajectoire comme une chaîne de Markov et utilisons le filtre de Kalman pour estimer les états lissés. Alors que la dynamique varie dans le temps, nous modélisons les hypothèses sur le mouvement dans une formulation dynamique et estimons ses paramètres à partir des données. Pour tenir compte de la variabilité temporelle,nous introduisons une source de bruit parallèle à la dynamique et l'estimons à l'aide d'un algorithme d'espérance-maximisation. La nature temporelle n'étant qu'une seule facette du phénomène cinématique, nous supposons un alignement temporel variable et l'estimons en utilisant l'itération d'espérence-maximisation pour augmenter la vraisemblance du modèle estimé par rapport aux trajectoires observées. Une fois appris, les paramètres dépendants du modèle et extraits sont utilisés pour comparer les différences de performance. Les propriétés des outils d'évaluation clinique sont étudiées et les résultats sont formulés pour répondre aux besoins communément signalés. En partant des mêmes principes fondamentaux de l'apprentissage moteur, nous avons cherché à définir un nouvel instrument d'évaluation visuelle destiné à répondre au besoin d'un formulaire de retour d'information facile à communiquer pour le patient. Nous présentons et évaluons les propriétés cliniques de l'outil tout en fournissant des résultats de validation sur des données cliniques attestant de la sensibilité longitudinale de l'outil. L'hypothèse sous-jacente de la visualisation a ensuite été évaluée à l'aide d'une mesure objective de la valeur de probabilité maximale dérivée d'un modèle probabiliste des trajectoires et appliquée sur un modèle de trajectoire hautement probable appris à l'aide d'un régresseur Kernel K-Nearest Neighbors (KNN)
Motor learning as a recovery mechanism is assumed to be a framework that drived and guided physical therapy and now since the advent of robotics doing the same to the rehabilitation devices. The rehabilitation process presents the intersection of many different interconnected facets that co-interact to produce recovered movements. The use of the technology introduces many benefits while contributing to the complexity of the phenomena at hand. We interest our research to the passive exosquelette training of the upper limb. We propose an adaptive intra patient assessment scale that is capable of detecting intra-patient performance changes during robotic training. Motor learning, the process of our brain's acquiring newer motor skills or relearning those he lost due to neurological or traumatic incident is our portal to investigating this phenomenon. The interaction of the system that is composed of the device, the incentive in form of exercise games and the patients with all its level of existence, physiological, psycho-logical, and cognitive is the system of study. The components present heterogeneous qualities and dynamically driven changes. The system output in the form of the trajectories executed is our gauging instrument to investigate the interactions within the system. We formulate the trajectory model as a Markov Chain and use the Kalman Filter to estimate the smoothed states. While dynamics are variant in time we model the assumptions about the movement into a dynamical formulation and estimate its parameters from data. To account for the time variability we introduce parallel noise source to the dynamics and estimate it using an Expectation-Maximization algorithm. The temporal nature being only a single facet of the kinematic phenomena, we assume a variable temporal alignment and estimate it using Expectation-Maximization iteration to increase the likelyhood of the estimated model compared to the observed trajectories. Once learned the model dependent and extracted parameters are used to compare between differences in performance. The properties of the clinical assessment tools are investigated and results are formulated to answer the commonly reported needs. Stemming from the same fundamentals of motor learning, we aimed to define a new visual assessment instrument that is intended to fulfill the need of patient-first easily communicated feedback form. We present and assess clinical properties of the tools while providing validating results on clinical data attesting the longitudinal sensitivity of the tool. The underlying assumption of the visualization was then assessed using an objective measure of maximum probability value derived using a probabilistic model of the trajectories and expected on a highly likely trajectory model learned using a Kernel-Near-Neighbors Regressor

Dans ce travail, nous développons un cadre de calcul dédié à la simulation d'écoulements à plusieurs fluides. Nous présentons des validations et vérifications de ces méthodes sur des problèmes de capture d'interfaces et de simulations de bulles visqueuses. Nous montrons ensuite que ce cadre de calcul est adapté à la simulation d'objet rigides en écoulement. Puis, nous étendons ces méthodes à la simulation d'objets déformables simulant le comportement des globules rouges : les vésicules. Nous validons aussi ces simulations. Enfin nous appliquons les précédents modèles à des problèmes ouverts de microfluidique tels que la séparation d'une suspension dans une bifurcation microfluidique et la rhéologie en milieu confiné.

Nous décrivons, dans cette thèse, des modèles et des algorithmes conçus pour produire des simulations dynamiques efficaces et consistantes, dans le contexte de la Robotique d'intervention (c'est-à-dire, pour les tâches robotiques qui impliquent des contraintes fortes sur la nature de l'interaction entre des objets qui ne sont pas forcément rigides). Ces modèles et ces algorithmes ont été intégrés et implantés dans le système Robot_Phy qui peut être potentiellement reconfiguré pour traiter une grande variété de tâches d'intervention, comme la manipulation dextre d'un objet par une main robotique, la manipulation d'un objet non rigide, la téléprogrammation du mouvement d'un véhicule tout-terrain, ou encore des tâches chirurgicales assistées par robot (par exemple, le positionnement d'un ligament artificiel dans la chirurgie du genou). L'approche utilise une nouvelle technique de modélisation physique pour produire des simulations dynamiques qui sont à la fois efficaces et consistantes avec les lois de la physique. Les avantages par rapport aux travaux antérieurs dans le domaine de la robotique et de la synthèse d'image sont: le développement d'une structure unique pour traiter simultanément le mouvement, les déformations, et les interactions; et l'incorporation d'algorithmes et de modèles appropriés pour obtenir un temps d'exécution efficace en assurant un comportement consistant avec les lois de la physique. Les contributions principales de ce système sont: l'intégration de la notion du système masse/ressort avec la dynamique d'objets rigides, la discrétisation adaptative basée sur la notion de matrice d'inertie et de centre d'inertie, le pas de temps adaptatif basé sur la notion de l'énergie mécanique pour optimiser le temps de calcul et éviter la divergence numérique, la détection rapide du contact entre polyèdres déformables, et l'identification des paramètres physiques en utilisant les algorithmes génétiques
We describe models and algorithms designed to produce efficient and physically consistent dynamic simulations. These models and algorithms have been implemented within the RobotΦ system\cite(RAP95) which can potentially be configured for a large variety of interven\-tion-style tasks such as dextrous manipulations with a robot hand; manipulation of non-rigid objects; tele-programming of the motions of an all-terrain vehicle; and some robot assisted surgery tasks (e. G. Positioning of an artificial ligament in knee surgery). The approach uses a novel physically based modeling technique to produce dynamic simulations which are both efficient and consistent according to the laws of the Physics. The main advances over previous works in Robotics and Computer Graphics fields are twofold: the development of a unique framework for simultaneously processing motions, deformations, and physical interactions; and the incorporation of appropriate models and algorithms for obtaining efficient processing times while insuring consistent physical behaviors

Ce travail se situe dans le domaine de la synthèse d’images par ordinateur et de l’animation par modèles physiques. La modélisation et la visualisation d’un objet physique suppose un travail sur la forme, le mouvement et l’image. Plus cet objet de référence est déformable et plus la relation entre ces trois entités est complexe. Dans ce travail, nous étudions cette relation et nous déterminons dans quelles conditions le comportement (forme, mouvement, image) des objets peut être représenté par des modèles autonomes (modélisation multi-échelles) et découplés (habillage). En particulier, nous étudions le cas des objets très déformables. Un générateur de formes pour objets très déformables doit vérifier un certain nombre de propriétés. Nous présentons un modèle de forme en mouvement vérifiant ces propriétés. Nous en étudions le comportement dynamique et nous présentons les images obtenues
This work falls within the field of image synthesis and computer animation by physical modelling. The modelling and visualization of physical objets consists in a work on shape, motion and image. The more a given reference object is deformable and the more the relation between these three phenomena may grow complex. We study this relation and determine in which conditions the behaviour (shape, motion and image) of an object may be represented by several models which are autonomous (multi-scale modelling) and discoupled (clothing « habillage »). In particular, we study highly deformable objects. A shape modeler for this type of object must verify a certain number of properties. We present a shape model verifying these conditions. We study its dynamic behaviour and present the resulting images

This article presents a causal, forward looking approach for the hybrid electric vehicle where the typical performance engine map representation has been modified. The need for a more physical model of the power stroke process has been fulfilled with “the filling and emptying” method. The thermodynamic states in the intake and exhaust systems are calculated, while the in-cylinder process is still based on the engine fuel consumption map as a calibrated data. Comparisons with the conventional model are established, most important is the response of the engine torque under the load demand. This notion of an “available” torque is taken into account by the energy management strategy. Changes on the distribution of energy flow in order to meet the required torque at the wheel are observed and influence of this modelisation on the fuel consumption over various driving cycles is evaluated.