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Fournier, Edouard. Méthodes d'apprentissage statistique pour la prédiction de charges et de contraintes aéronautiques

Fournier, Edouard (2019). Méthodes d'apprentissage statistique pour la prédiction de charges et de contraintes aéronautiques.

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Résumé en francais

Cette thèse s'intéresse à l'apprentissage et à la représentation de données de charges et contraintes aéronautiques. Nous réalisons dans un premier temps une étude préliminaire pour la prédiction des courbes de charges aéronautiques. Nous comparons des méthodes de régression à base d'arbres et quantifions l'influence de techniques de réduction de dimension sur les performances en régression dans un cadre d'extrapolation. Dans un second temps, nous développons un modèle de déformation agissant simultanément sur les entrées et sorties des courbes. Nous étudions les propriétés asymptotiques des estimateurs des paramètres de déformation. Ce modèle de déformation est associé au processus de modélisation et prédiction des charges aéronautiques. Dans un troisième temps, nous donnons une méthodes simple et efficace de prédiction de charges critiques.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Klein, Thierry
Gamboa, Fabrice
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), UMR 5219
Mots-clés libres :Apprentissage - Régression - Modèle de déformation de courbes - Charges et contraintes aéronautiques
Sujets :Mathématiques
Déposé le :28 Jan 2020 11:09