Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Nos Thèses par thème

Impact de la turbulence en ingénierie de la ventilation

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Ingénieur mécanique et energétique

01-09-2019

SL-DRT-19-0036

xavier.faure@cea.fr

Les systèmes de ventilation dans les bâtiments, qu'ils soient mécaniques par extraction, mécaniques par insufflation, naturels ou hybrides, sont soumis aux effets du vent. Selon l'orientation des orifices de sortie/entrée, les conditions en pression peuvent sensiblement modifier les débits de renouvellement d'air. Une meilleure prise en compte des effets du vent et notamment des effets de turbulence, jusqu'alors négligés, permettrait de mieux comprendre les interactions avec les systèmes de ventilation et de contribuer aux développements des outils pour l'ingénierie de la ventilation (dimensionnement plus fin des systèmes de ventilation et développement des stratégies de ventilation hybrides). L'augmentation des performances énergétiques des bâtiments, depuis l'arrivée des réglementations jusqu'à aujourd'hui amène les systèmes de ventilation au premier plan des équipements de régulation des ambiances intérieures tant d'un point de vue énergétique que de la santé (qualité de l'air intérieur). Dans le travail envisagé, la turbulence du vent et les fluctuations de pression engendrées à l'intérieur du bâti devront être considérées au regard des perméabilités de l'enveloppe (et des dynamiques de diffusion hydrique en son sein), des temps de réponse des organes de régulation et des sources de polluants internes. L'identification des effets contribuant ou s'opposant au renouvellement d'air des bâtis devra considérer les différents rapports de forces entre les effets mécaniques et naturels (aérodynamique et thermique) et leur dynamique.

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Language étendu pour le monitoring des systèmes temps-réel

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)

Laboratoire d'Ingénierie dirigée par les modèles pour les Systèmes Embarqués

Mathématiques (proba) Informatique, Traitement du signal

01-04-2019

SL-DRT-19-0248

nicolas.rapin@cea.fr

La thèse est liée à l'outil de monitoring ARTiMon développé dans le laboratoire. Cet outil surveille, pendant l'exécution d'un système, si des invariants issus des spécifications du système restent valides. L'objectif de cet outil est donc de détecter si un système en fonctionnement s'écarte de ses comportements spécifiés. Dans sa version actuelle le langage d'ARTiMon est fortement inspiré des logiques temporelles temporisées. La thèse aura pour but d'explorer des extensions possibles du langage d'entrée d'ARTiMon. Notamment on souhaiterait intégrer des propriétés probabilistes, des éléments de logique floue, des expressions régulières, ou des propriétés dans le domaine fréquentiel. Ces extensions devront être accompagnées de la définition d'algorithmes opérationnels de calcul qui pourront être intégré à l'outil.

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Apprentissage par renforcement inverse d'une tâche effectuée par un humain

DPLOIRE (CTReg)

Autre

Master2 recherche en informatique ou robotique

01-01-2019

SL-DRT-19-0262

laurent.dolle@cea.fr

L'apprentissage par démonstration consiste à permettre à un agent (ex. un robot) d'apprendre une tâche par l'observation d'un autre agent (ex. un humain) réalisant cette même tâche. Les méthodes d'apprentissage par renforcement sont souvent utilisées dans ce cadre afin d'améliorer la capacité du robot à réaliser une tâche dans de nouvelles situations, mais elles nécessitent de définir une fonction de récompense qui renforcera les actions permettant d'atteindre l'objectif. Si cette fonction est délicate à concevoir lorsque la tâche est complexe, il est possible de l'apprendre à partir d'une série d'exemples par des méthodes dites d'apprentissage par renforcement inverse. L'utilisation, conjointe ou non, de ces techniques a montré des premiers résultats encourageants, mais qui sont limités à des exemples jouets et ne peuvent être adaptés tels quels à des tâches plus représentatives du milieu industriel. Au cours de la thèse, l'étudiant analysera et testera des travaux précédents à l'état de l'art. Il proposera alors une méthode, en combinant l'apprentissage par renforcement inverse à d'autres algorithmes (ex. generative adversarial networks, GAN), afin que le robot comprenne la tâche accomplie par l'opérateur (avec un minimum d'information de l'a part de l'opérateur), et généralisera suffisamment pour rendre le robot robuste à un environnement dynamique (obstacles, objets en mouvement ...). Cette méthode devrait être adaptée pour une tâche de « pick and place » dans un environnement industriel et assurer une période d'apprentissage raisonnable (information a priori, retour d'expérience de l'opérateur) pour des tâches de complexité moyenne.

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Extraction d'objets 3D dans les scènes 3D

DPLOIRE (CTReg)

Autre

Informatique, Intelligence Artificielle, Vision par Ordinateur,

01-01-2019

SL-DRT-19-0269

anthony.mouraud@cea.fr

La détection et la localisation d'objets par l'image est une problématique étudiée depuis de nombreuses années. Les dernières évolutions technologiques permettent désormais l'acquisition temps-réel de données de profondeur couplées aux données de couleur (RGBD). Dans le même temps, les capacités de calcul de machines modernes ainsi que les méthodes de traitement intelligent de l'image ont permis des avancées significatives dans la détection/localisation d'objets en 2D selon différents angles d'approche (boites englobantes, contours, à partir de modèles CAO ?). Une étape importante est en passe d'être franchie ces dernières années avec les recherches menées pour extraire directement la volumétrie des objets détectés ainsi que leur position, en 3D. Ces travaux en sont encore à leurs débuts mais les premiers résultats sont encourageants tant à partir d'images 2D (ex. DeepManta) qu'à partir d'images 3D (ex. Deep Sliding Shapes). Malgré tout subsistent plusieurs verrous scientifiques/technologiques identifiables avant de permettre la démocratisation de ce type d'approche pour l'extraction automatique d'objets dans des scènes potentiellement inconnues. L'objectif de ce travail est d'identifier les approches actuelles de détection/localisation d'objets 3D, d'identifier leurs faiblesses et de travailler à de nouvelles technologies de traitement pour pallier celles-ci. Par ailleurs, la découverte d'objets dans des environnements inconnus et l'inférence de l'intention de l'opérateur par observation/localisation de son attention sont deux axes d'intérêt que ces travaux ambitionnent d'aborder. Au-delà de leurs applications pour l'apprentissage par démonstration, les briques logicielles issues de ce projet pourront également être réutilisées pour d'autres applications telles que la réalité augmentée (scan « intelligent », etc.), la surveillance ou la mobilité par exemple, ?

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Modélisation de la Torréfaction de bioressources en four pilote à partir de données mesurées à petite échelle en laboratoire ce

Département Thermique Biomasse et Hydrogène (LITEN)

Laboratoire de Préparation de la Bioressource

génie des procédés

01-10-2019

SL-DRT-19-0288

thierry.melkior@cea.fr

la torréfaction est un prétraitement thermique appliqué à la biomasse en vue de sa valorisation énergétique, réalisé sous gaz neutre pendant plusieurs dizaines de minutes, à des températures comprises entre 200 et 300°C. Le solide traité a des propriétés qui s'approchent de celles du charbon (fossile), le rendant valorisable dans les mêmes installations industrielles que ce dernier. La plate-forme biomasse du CEA Grenoble a été équipée d'un four de torréfaction à échelle pilote (capacité : 150kg/h de bois). Les résultats obtenus dans ce four pilote sont toujours en décalage avec les données mesurées en laboratoire. Cela pose la question de la validité du changement d'échelle pour ce procédé. L'objectif de cette thèse est d'améliorer l'extrapolation à l'échelle pilote les données mesurées avec des équipements analytiques de petite taille. Pour ce faire, on s'appuiera notamment sur les résultats des thèses successives menées au sein du laboratoire, qui ont abouti à un modèle représentant les différentes transformations chimiques de la biomasse au cours de la torréfaction. La validation de cette approche nécessitera un important travail expérimental, avec des mesures en laboratoire ainsi que la participation à des campagnes d'essais de torréfaction en pilote.

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Etude et conception d'un système intégré pour la calibration automatique des dispersions au sein d'une matrice de transducteurs et application à des matrices de PMUTs

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Intégration Gestion d'Energie Capteurs et Actionneurs

Conception en microélectronique analogique et mixte. Affinité en traitement du signal et en mécanique.

01-09-2019

SL-DRT-19-0293

gwenael.bechet@cea.fr

Le but de la thèse est d'étudier et de concevoir un système électronique intégré dédié à la compensation automatique et continue des dispersions au sein d'une matrice de transducteur en technologie MEMS (Microelectromechanical Systems). Avec la dissémination et l'expansion continue de l'IoT (Internet of Things) et des CPS (Cyber-Physical Systems), les interfaces homme-machine et machine-machine nécessitent des capteurs de plus en plus performant et sophistiqués. En plus des gains en coût, fiabilité, encombrement et consommation, les transducteurs à technologie MEMS permettent aux capteurs d'embarquer toujours plus d'intelligence dans leur front-end électronique. Ils permettent aussi des configurations topologiques innovantes donnant accès à des gammes de mesure non adressables par leurs pendants discrets. En métrologie, l'agencement en matrices des transducteurs permet de réaliser une discrétisation spatiale des surfaces de transduction et d'améliorer les rendements et précisions de mesures (détecteur de gaz, spectrométrie de masses, distribution de pressions, ?). En imagerie et communication, les matrices de transducteurs permettent d'émettre et de recevoir des faisceaux d'ondes électromagnétiques ou acoustiques (échographie, radar, sonar, télécommunication ?). Malgré les progrès technologiques considérables dont bénéficient continuellement les technologies MEMS, certaines exigences applicatives se trouvent au-delà des performances intrinsèques qu'elles offrent. Il est alors nécessaire de mettre en ?uvre des dispositifs de correction des biais introduits à la fabrication ou évoluant avec les conditions d'opération. L'évaluation et la compensation de ces erreurs nécessitent la mise en ?uvre coûteuse de processus de calibration en laboratoire de test incompatible avec une mise en production massive, demandant la caractérisation des dispositifs à corriger et leurs interactions avec un milieu de mesure maitrisé. L'objectif de cette thèse est d'aboutir à une alternative électronique de diagnostique intégré, un BIST (Built-In Self-Test) électromécanique spécifique aux capteurs matricés, associé à un système de correction automatique mixte qui opérera en cohabitation avec les fonctions principales de l'interface-capteur. Le cas applicatif proposé est celui des matrices de PMUTs (Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Transducer). Ces dispositifs proposent des alternatives et des solutions complémentaires aux capteurs électromagnétiques pour la détection et localisation [1], la reconnaissance de geste [2] ou encore la détection de signaux de commande de sortie de veille [3]. Pour la majeure partie des applications, ces transducteurs résonants opèrent en émission/réception (TX/RX) et nécessitent d'être actionnés à leur fréquence de résonance afin d'optimiser la puissance de transmission. Le faisceau d'onde émis et reçu est mis en forme et orienté par commandes de phases. La présence d'erreurs et de dispersion dans les caractéristiques des PMUTs génère des biais dans leur fréquence de résonance, leur gain et leur facteur de qualité, induisant des pertes et des distorsions dans les faisceaux d'ondes émis et reçus. Par exemple, quelques pourcents de mismatch sur la raideur mécanique des transducteurs peuvent conduire à plusieurs dizaines de pourcent de perte sur la puissance acoustique transmise à une cible. Dans un premier temps, le doctorant se familiarisera avec les grandeurs et phénomènes physiques caractérisant les matrices de PMUTs en se basant sur un modèle analytique développé au sein du laboratoire d'accueil. Il pourra ainsi appréhender les sensibilités de ces capteurs et leur impact sur les puissances et directivités des faisceaux d'ondes. Il définira ensuite les méthodes et architectures électroniques qui permettront au système de converger vers les conditions de fonctionnement optimales, en identifiant par exemple la fréquence de résonance moyenne de la matrice ainsi que les coefficients de corrections en phase et gain à attribuer à chaque transducteur. Les choix d'architecture et d'implémentation doivent permettre au système de s'adapter aux dispersions et à leurs dérives de manière continue et autonome sans perturber les fonctions de mesures principales. La solution retenue sera implémentée et validée dans un environnement de conception mixte pour aboutir à un démonstrateur fonctionnel. [1] Przybyla, R. J., Tang, H. -., Guedes, A., Shelton, S. E., Horsley, D. A., & Boser, B. E. (2015). 3D ultrasonic rangefinder on a chip. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 50(1), 320-334. [2] Ling, K., Dai, H., Liu, Y., & Liu, A. X. (2018). Ultragesture: Fine-grained gesture sensing and recognition. Paper presented at the 2018 15th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking, SECON 2018, 1-9. [3] Yadav, K., Kymissis, I., & Kinget, P. R. (2013). A 4.4-µ W wake-up receiver using ultrasound data. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 48(3), 649-660.

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