Résumé
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Le suivi
Lagrangien de particules (en anglais Particle Tracking
Velocimetry ou PTV) représente une technique fondamentale dans
l'étude de la
dynamique des fluides, permettant l'observation des champs
d'écoulement ainsi
que l'analyse et la quantification du mouvement et de la distribution
des
fluides dans un espace donné. Cette thèse répond
à la demande croissante de
systèmes PTV en temps réel et à haute vitesse dans
des environnements de plus
en plus complexes en intégrant des architectures
matérielles avancées et des
techniques de modélisation à l’échelle du
système.
La
contribution de cette thèse a des implications importantes tant
pour
la recherche théorique que pour les applications pratiques.
L'intégration
réussie de la modélisation à l'échelle du
système avec des architectures
matérielles telles que les FPGA et les SoC fournit une base
solide pour le
développement de systèmes en temps réel à
haute performance dans des domaines
où la latence réduite et un débit
élevé sont essentiels. Deux approches
distinctes d'Ingénierie Dirigée par les Modèles
(MDE) sont étudiées dans cette
recherche pour les systèmes PTV : la première
basée sur le modèle Réseau de
Processus Réactifs (RPN) utilisant LabVIEW FPGA, et la
deuxième exploitant le
Langage de Modélisation de Systèmes (SysML) pour le
modèle d'application,
couplé à l’Open Computing Language (OpenCL) pour
l'exécution de la plateforme.
Un modèle formel RPN a fourni une base rigoureuse pour l'analyse
du système,
facilitant la spécification précise des interactions
entre les composants. La
faisabilité des méthodologies proposées a
été validée par le développement et
les tests du prototype initial sous LabVIEW. Sur cette base, un
modèle SysML a
été introduit et intégré avec des
architectures multi-SoC, démontrant des
améliorations substantielles en termes de rapidité
d'exécution et
d'évolutivité. Des architectures de traitement
parallèle et des méthodologies
sont mises en œuvre pour optimiser la concurrence et le débit du
système,
éléments essentiels pour répondre aux exigences
des applications PTV en temps
réel.
Les
résultats expérimentaux montrent que le système
respecte le cahier
des charges en termes de vitesse (nombre d’images par seconde) et de
nombre de
particules par image, tout en maintenant une précision dans le
suivi des
mouvements des particules dans des environnements à grande
échelle de flux
d'air. De plus, les résultats de cette thèse vont
au-delà des applications PTV,
offrant des contributions potentielles aux systèmes complexes de
traitement
d'images en temps réel.
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