Parameter-free analysis of digital surfaces with plane probing algorithms

Doctorante : Jui-Ting LU

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Les volumes 3D discrets proviennent de diverses sources, notamment la segmentation d'images, la simulation numérique, et les éditeurs basés sur les voxels. Notre intérêt réside dans le traitement de la géométrie des surfaces discrètes entourant ces volumes, permettant la reconnaissance de structures locales telles que des segments de plans discrets. Cependant, les surfaces discrètes ont une géométrie pauvre, composée de surfels carrés parallèles aux axes. Pour analyser ces surfaces, des algorithmes de type plane-probing adaptent le voisinage autour d'un point en développant itérativement une approximation de plan, souvent sous forme de triangles, en fonction des informations locales. Notre objectif est d'analyser ces surfaces discrètes en utilisant les méthodes de type plane-probing.

Nous introduisons les algorithmes de type plane-probing existants dans un cadre général. De plus, nous proposons une nouvelle variante de l'algorithme de type plane-probing qui prend en compte un voisinage plus étendu que ceux des algorithmes existants. Nous proposons également une implémentation efficace de cette nouvelle variante.

Une découverte importante est que la suite de tétraèdres formée à partir de deux triangles consécutifs crée une triangulation de Delaunay dans une partie du plan discret. Cette propriété est vérifiée pour la nouvelle variante introduite. En conséquence, le triangle final retourné par l'algorithme a trois angles aigus ou droits. Ce résultat nous permet de déterminer l'étendue du voisinage considéré au cours des calculs.

Enfin, nous proposons quelques ajustements afin d'adapter ce type d'algorithme à des surfaces discrètes, permettant ainsi de déduire un estimateur de vecteurs normaux. Nous nous concentrons notamment sur la convergence multigrille de cet estimateur, qui a été observée expérimentalement pour des positions bien identifiées sur des surfaces discrètes convexes.

NAvigation en milieu MOdifiable (NAMO) étendue à des contraintes sociales et multi-robots

Doctorant : Benoit RENAULT

Laboratoire INSA : CITI
Ecole doctorale : ED512 : Infomaths

Alors que les robots deviennent toujours plus présents dans les environnements humains, endossant toujours plus de tâches telles que le nettoyage, la surveillance ou encore le service en salle, leurs limites actuelles n’en deviennent que plus évidentes. Une de ces limites concerne leur capacité à naviguer en présence d’obstacles: ils chercheront systématiquement à les éviter, et resteront bloqués à défaut. Ce constat a mené à la création d’algorithmes de NAvigation en milieu MOdifiable (NAMO), devant permettre aux robots de manipuler les obstacles pour faciliter leurs déplacements. Néanmoins, ces algorithmes ont été conçus sous l’hypothèse qu’un seul robot agîsse dans l’environnement, biaisant les algorithmes à n’optimiser que son seul coût de déplacement – sans considération pour les humains ou d’autres robots. S’il est souhaitable que les robots puissent bénéficier de la capacité humaine à déplacer des obstacles, ils doivent néamoins le faire dans le respect des normes et règles sociales humaines. Nous avons donc étendu le problème de NAMO pour prendre en compte ces nouveaux aspects sociaux et multi-robots. En nous basant sur le concept d’espaces d’affordance, nous avons développé un modèle de coût d’occupation sociale permettant d’évaluer l’impact des objets déplacés sur la navigabilité de l’environnement. Nous avons implémenté (et amélioré) des algorithmes NAMO de référence, dans notre outil de simulation open source, puis les avons modifiés afin qu’ils puissent trouver un compromis entre coût de déplacement et coût d’occupation des obstacles manipulés – résultant en une amélioration de la navigabilité. Nous avons également développé une stratégie de coordination permettant d’exécuter ces mêmes algorithmes tels quels, sur plusieurs robots en parallèle, en absence de communication explicite, tout en préservant la garantie d’absence de collisions; vérifiant la pertinence de notre modèle de coût social en présence effective d’autres robots. Ces travaux constituent les premiers pas d’une NAMO Sociale et Multi-Robots.

Méthodologie d’optimisation du dimensionnement et de la gestion de l'énergie d’un véhicule à hydrogène : application à un véhicule de compétition automobile

Doctorant : Essolizam PLANTE 

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : EEA

Les systèmes hybrides embarqués qui possèdent plusieurs sources d’énergie sont une alternative pour la transition écologique dans le secteur des transports. En contrepartie, ils sont complexes à dimensionner : il y a notamment une forte dépendance entre conception/choix des composants et loi de gestion de l’énergie pour assurer le fonctionnement nominal des composants du système et garantir une gestion d’énergie optimale. En effet, la complexité du problème à résoudre croît rapidement avec le nombre de composants dans le système : les méthodes d’optimisation classiques connaissent très rapidement des limites face au nombre croissant de variables de décision et la complexité des modèles. Il devient donc nécessaire d’élaborer de nouvelles méthodologies d’optimisation pour pré-dimensionner de tels systèmes. L’état de l’art met en exergue la nécessité de bien poser le problème, de reformuler ou d’adapter différentes parties de ce problème et enfin de s’appuyer sur l’hybridation des différentes techniques d’optimisation.
Dans ce travail, nous avons relevé deux défis. Le premier est relatif au développement d’une méthodologie pour l’optimisation couplée du dimensionnement et de la gestion de l’énergie étant donné l’usage. Le deuxième concerne l’application : non-conventionnelle, elle s’intéresse à un véhicule de compétition automobile pour lequel on ne recherche pas la consommation minimale mais la puissance massique maximale tout en garantissant l’achèvement de la mission temps un temps minimum. Ce type d’usage s’illustre par des transitoires de puissance demandée de grande amplitude à haute fréquence. Nous proposons donc dans ce travail différentes méthodes d’adaptation et de reformulation des éléments clés du problème afin d’aboutir à une démarche d’optimisation bi-niveau (dimensionnement et commande) qui permet de traiter des problèmes multi-objectifs. Cette contribution permet d’aboutir à des temps de calcul réduits mais néanmoins garantissant une vaste exploration de l’espace de recherche et une bonne optimisation de la gestion de l’énergie sur une mission représentative.
 

Modélisation de la distribution spatiale de l’îlot de chaleur urbain à l’échelle locale : mise en place et évaluation d’une approche par réseau de rues

Doctorante : Julie SORIANO

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

La modélisation du microclimat urbain est un outil précieux pour évaluer différentes configurations urbaines dans un contexte de surchauffes urbaines. Deux types de modèles sont souvent utilisés : des modèles détaillés ayant recours à la CFD, ou des modèles de canopée urbaine qui représentent un motif urbain répété avec les caractéristiques moyennes d’un quartier. Dans cette thèse, un nouveau modèle se plaçant entre ces deux catégories en termes de précision et de temps de calcul est développé. Son objectif est de modéliser l’îlot de chaleur urbain dans la couche de canopée urbaine à l'échelle locale et sur une période de l'ordre d'une saison, en représentant explicitement les bâtiments. Pour cela, une approche en réseau de rues canyon est proposée, inspirée de modèles de dispersion de polluants, notamment SIRANE. Elle consiste à utiliser un maillage zonal dans lequel chaque rue canyon correspond à une maille. Les intersections relient entre elles les rues, formant un réseau. Une première partie du travail de thèse consiste au développement d'un modèle aéraulique, radiatif et thermique de rue canyon. Ce modèle est confronté à des mesures sur des rues expérimentales sans végétation (ClimaBat). Enfin, la modélisation des arbres est comparée qualitativement à des mesures sur une rue expérimentale arborée à Angers. Dans une deuxième partie, un changement d'échelle est effectué et l'approche en réseau de rues est présentée en détail. Par ailleurs, un prétraitement des données météorologiques est développé dans l’optique d'estimer les conditions limites du quartier urbain simulé, à partir de mesures à une station météorologique. Des mesures à Bâle dans le cadre de la campagne BUBBLE ont permis de l’évaluer. Finalement, le modèle complet est appliqué sur un quartier réaliste, dans le but d'évaluer la cohérence des résultats. Dans l'ensemble, cette application a montré le potentiel du modèle pour des études de microclimat urbain.

 

Simulation de la mise en forme de renforts NCF de composites basée sur des approaches mesoscopique

Doctorant : Ruochen ZHENG

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

Les méthodes de modélisation mésoscopiques sont de plus en plus utilisées pour les renfort fibreux car elles sont capables de capturer certains défauts locaux tels que les (par exemple les écarts) se produisant pendant le processus de drapage. Ils permettent également de réaliser une caractérisation virtuelle du matériau du tissu, utilisée ultérieurement dans des simulations macroscopiques. Un point clé de la simulation à méso-échelle est de disposer d’un modèle 3D précis basé sur la géométrie réelle afin de déterminer plus précisément les propriétés mécaniques du tissu. Un modèle mésoscopique de NCF biaxial est proposé, qui atténue le coût de calcul et donne une représentation précise du comportement effectif.

Vendredi 1^er décembre, la communauté scientifique de l’INSA Lyon s’est réunie pour célébrer l’excellence de ses enseignants-chercheurs et doctorants nouvellement diplômés. Sur scène, les lauréats ont été mis à l’honneur, recevant une distinction scientifique ou un prix de thèse. Cette cérémonie a également permis de remettre le prix spécial du meilleur article publié sur le média « The Conversation » et de diplômer les nouveaux docteurs.

Pour l’occasion étaient conviés Gabriele Fioni, Recteur délégué pour l'enseignement supérieur, la recherche et l'innovation et, depuis Miami, Bertin Nahum, diplômé de l'INSA Lyon et fondateur de Quantum Surgical, entreprise lauréate l’an dernier du prix Galien USA, considéré comme l’équivalent du prix Nobel pour la recherche biopharmaceutique.

Frédéric Fotiadu, directeur de l’INSA Lyon, Marie-Christine Baietto, directrice de la Recherche et de la valorisation et Mickaël Lallart, directeur du Département Formation par la Recherche et Études Doctorales ont remis les différentes distinctions au cours d’une cérémonie placée sous le signe de l’excellence.

Nos chercheurs, véritables ambassadeurs, offrent chaque année à l’INSA Lyon, l’opportunité de rayonner au-delà de nos frontières. A travers l’excellence qu’ils et elles ont démontré dans leurs domaines de spécialités respectifs, au travers de travaux de recherche, de distinctions de sociétés savantes, de compétitions et congrès internationaux, d’articles, de présentations, qu’ils soient au début ou à un stade plus avancé de leur carrière scientifique, toutes et tous ont contribué à la réputation de l’INSA Lyon et du site de Lyon-Saint-Etienne.

Le prix « The Conversation – INSA Lyon » attribué à des chercheuses et chercheurs de l’INSA qui, au cours de l’année, ont proposé un éclairage sur leurs travaux à travers un article de vulgarisation a été décerné à Rémy Gourdon et Mathieu Gautier, tous deux enseignants-chercheurs au laboratoire DEEP, pour leur article sur le traitement des eaux usées en France par des filtres plantés de roseaux.

 

 

 

Cérémonie de remise des diplômes de doctorat et distinctions scientifiques @insadelyon
Félicitations aux chercheurs et aux plus de 120 nouveaux docteurs pour l’excellence de leur travaux au service de la société. pic.twitter.com/HPMwGu1Sr3

— Gabriele Fioni (@GFioni) December 1, 2023

 

J'ai eu l'honneur de m'adresser aux diplômés de l'@insadelyon, dont je suis moi-même issu. La recherche et cruciale pour changer le monde. Chez @QuantumSurgical, nous comptons pas moins de 12 docteurs parmi nos 110 employés ! Bravo aux diplômés de l'INSA ! pic.twitter.com/92CSbSJcjY

— Bertin NAHUM (@BertinNAHUM) December 6, 2023

Techniques de mesure à distance par laser de facteurs physiologiques chez les plantes

Doctorant : Robin GAETANI

Laboratoire INSA : INL
Ecole doctorale : ED34 Matériaux de Lyon

La proliferation des parasites agricoles est la principale raison de l’utilisation des traitements phytosanitaires. La detection precoce des maladies des plantes est donc prometteuse afin de reduire leur utilisation. La detection precoce des conditions necessaires au developpement des maladie est encore meilleure. OR, les maladies cryptogamiques ont generalement besoin d’eau pour proliferer, comme le mildiou dans les vignobles.
Un outil de surveillance de l’humidite peut aider les agriculteurs a anticiper les maladies et eviter leur propagation. Un outil a base de laser pourrait permettre des mesures rapides et globales dans un format compact.
Dans ce contexte, un tel prototype a ete developpe exploitant la retrodiffusion de la lumiere par des surfaces couvertes de gouttes. Tout d’abord, le prototype a ete teste dans des conditions controlees de creation de rosee. Des feuilles hydrophobes et hydrophiles ont ete utilisees afin de couvrir les cas extremes possibles dans la vegetation. En analysant le signal retrodiffusé et en le comparant a un capteur de mouillage commercial, le prototype a reussi a detecter l’eau avec une meilleure sensibilite. Des simulations de tracage de rayons ont permis de relier le signal au taux de couverture de la surface.
Une deuxieme methode a ete mise au point. Basee sur une combinaison d’algorithmes d’intelligence artificielle et des donnees extraits d’images, elle permet d’atteindre une precision de 99 % dans la detection de l’etat d’humectation. Son avantage est qu’elle peut etre utilisee avec une seule image afin de determiner l’etat d’humectation des feuilles.
Enfin, ce prototype a ete testé sur le terrain. La detection de l’humectation a pu etre confirmee lors d’un evenement de pluie.
 

Contribution of machine learning to the prediction of building energy consumption

Doctorante : Yuyao CHEN

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 : Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

The ongoing energy transition, pivotal to mitigate global warming, could significantly benefit from advances in building energy consumption prediction. With the advent of big data, data-driven models are increasingly effective in forecasting tasks and machine learning is probably the most efficient method to build such predictive models nowadays. In this work, we provide a comprehensive review of machine learning techniques for forecasting, regarding preprocessing as well as state-of-the-art models such as deep neural networks. Despite the achievements of state-of-art models, accurately predicting high-fluctuation electricity consumption still remains a challenge. To tackle this challenge, we propose to explore two paths: the utilization of soft-DTW loss functions and the inclusion of exogenous variables. By applying the soft-DTW loss function with a residual LSTM neural network on a real dataset, we observed significant improvements in capturing the patterns of high-fluctuation load series, especially in peak prediction. However, conventional error metrics prove insufficient in adequately measuring this ability. We therefore introduce confusion matrix analysis and two new error metrics: peak position error and peak load error based on the DTW algorithm. Our findings reveal that soft-DTW outperforms MSE and MAE loss functions with lower peak position and peak load error. We also incorporate soft-DTW loss function with MSE, MAE, and Time Distortion Index. The results show that combining the MSE loss function performs the best and helps alleviate the problem of overestimated and sharp peaks problems occured. By adding exogenous variables with soft-DTW loss functions, the inclusion of calendar variables generally enhances the model’s performance, particularly when these variables exhibit higher Pearson’s correlation coefficients with the target variable. However, when the correlation between the calendar variables and the historical load patterns is relatively low, their inclusion has a negative impact on the model’s performance. A similar relationship is observed with weather variables.

Modélisation des phénomènes de coalescence des fissures sous pression associés au procédé Smart Cut

Doctorant : Esso-Passi PALI

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

La méthode X-FEM a été utilisée pour modéliser la rupture par coalescence des fissures dans le cadre du procédé Smart Cut. Le maillage fractal 3D a été implémenté pour réduire le temps de calcul en assurant une bonne précision sur le calcul des facteurs d’intensité des contraintes et le taux de restitution d’énergie. Un algorithme basé sur la méthode implicite d’Euler a été implémenté pour prédire la pression dans une fissure au cours de sa propagation et les résultats ont été validés par comparaison à la solution analytique d’une fissure circulaire se propageant dans un massif infini. Le modèle de coalescence de deux fissures en 3D a été développé et des critères de coalescence ont été établis. Une approche a été mise en place pour modéliser des fissures en 3D à partir de données expérimentales. Une technique prospective a ensuite été proposée pour évaluer l’exposant de rugosité à partir de la surface créée suite à la propagation d’une fissure. Enfin, une étude paramétrique a été menée pour évaluer les facteurs pouvant influencer la rugosité post-fracture et les critères de coalescence dans le Smart Cut, notamment la présence d’oxyde de silicium.

 

Fiabilité de la méthode de prédiction vibro-acoustique SEA dans un contexte d'évaluation subjective du confort acoustique automobile.

Doctorant : Valentin MIQUEAU

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

À mesure que les habitacles des nouveaux véhicules deviennent de plus en plus silencieux, la qualité du son et le confort acoustique intérieurs se sont imposés comme des arguments de premier ordre pour les constructeurs automobiles afin de se démarquer de leurs concurrents.
Actuellement, la recherche sur la perception sonore en automobile repose sur une approche expérimentale basée de signaux enregistrés sur des prototypes coûteux.
L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité d’utiliser les prédictions numériques d’un modèle basé sur la méthode SEA (Statistical Energy Analysis) et développé par Saint-Gobain Research Compiègne, afin de générer les signaux nécessaires aux expériences subjectives.
Ce modèle peut prédire l'impact du changement de vitrage sur le niveau sonore d'un véhicule exposé à des bruits environnementaux. Cependant, son utilisation pour évaluer le confort automobile a soulevé plusieurs interrogations :
(i) Comment générer des signaux audios à partir des niveaux de pressions acoustiques prédits ?
(ii) Les signaux obtenus permettent-ils de réaliser des études du confort acoustique dans l'habitacle avec la même fidélité que des enregistrements mesurés sur véhicule ?
Ces questions sont considérées à travers (1) la mise en place d’une méthode d’auralisation des résultats du modèle numérique SEA et la réalisation d’expériences subjectives afin de comparer le désagrément ressenti en fonction de l’origine des sons (mesurés ou simulé). Une divergence des évaluations pour les verres trempés est alors identifiée. Un apport de dissipation de la part des joints, non pris en compte dans le modèle, est suspecté comme en étant l’origine.
(2) Le comportement vibro-acoustique d’un verre trempé monté dans des joints automobiles et sa sensibilité à la dissipation qu’ils apportent est donc prouvé non négligeable.
(3) Un modèle FEM est donc mis en place pour prédire les pertes par transmission caractérisant le système complet (verre et joints) dans le modèle SEA.