Evaluation de ladhérence au contact roue-rail par analyse dimages PDF

1.2 Intérieuradhérence

a) Un ensemble fini est fermé. b) A ? B = A ? B. c) A ? B ? A ? B. En général l'inclusion

Caractérisation et modélisation de ladhérence dans les

18 avr. 2017 Une approche énergétique a permis de déterminer un critère ... L'ensemble de ces essais montre bien que la mesure de l'adhérence d'un ...

Exercices de licence

Exercice 12 Déterminer l'adhérence et l'intérieur des ensembles suivants : Exercice 17 Etablir les propriétés suivantes de l'adhérence d'un ensemble ...

Intérieur et adhérence

10 juil. 2014 Déterminer l'adhérence et l'intérieur de l'ensemble Dn(C) des matrices diagonalisables de Mn(C). Exercice 13 [ 03026 ] [correction].

La proposition II.2.1 du cours sur lintérieur et ladhérence

L'ensemble des points intérieurs `a A est un ouvert de E par rapport `a la topologie T ; c'est la plus grande partie ouverte de A contenue dans A. 3. Tout point

Evaluation de ladhérence au contact roue-rail par analyse dimages

23 mai 2019 géométriquement au centre de l'ellipse sont considérés constants sur l'ensemble du contact. Afin de déterminer les efforts tangentiels ...

Compléments dAnalyse : Topologie de R

Exercice 6. Parmi les sous-ensembles de R suivants lesquels sont ouverts ? fermés ? compacts ? Déterminer leur adhérence et leur intérieur. X1 = [?1

Adhérence et intérieur de lensemble des matrices diagonalisables

(b) Si f est diagonalisable déterminer la dimension de Cf en fonction des dimensions des sous-espaces propres de. 10. Page 5. f (on pourra remarquer qu'un

1. Espaces topologiques métriques et normés : premi`eres notions.

Tout ensemble fermé et majoré contient sa borne supérieure. Exercice 3 Déterminer l'adhérence et l'intérieur des ensembles suivants : Q; RQ; {(x ...

Exo7 - Exercices de mathématiques

1 Toute valeur d’adhérence a de la suite est un point de A : donner un exemple où a est un point isolé de A; un exemple où a est un point d’accumulation dans A; un exemple où a est un point d’accumulation dans AnA 2 Montrer que tout point d’accumulation de A est valeur d’adhérence de la suite Correction H [002351] Exercice 13

Intérieur et adhérence - Puissance Maths

A?A¯B?B¯ doncd(A¯ B¯) 6 d(AB) Pourtoutx?A¯ ety?B¯ilexiste(a n) ?AN et(b n) ?BN tellesquea n?xet b n?y Onaalorsd(xy) = lim n?+? d(a nb n) ord(a nb n) > d(AB) doncàlalimite d(xy) > d(AB) puisd(A¯ B¯) > d(AB) et?nalementl’égalité Exercice 10 : [énoncé] a) Sn i=1 A iestunferméquicontient n i=1 A

Exemples
L'adhérence de tout ensemble fermé est égale à lui-même. Dans Rmuni de la distance usuelle : 1. L'adhérence de ]a,b[ est [a,b]. 2. L'adhérence de ]a,b] est [a,b]. 3. L'adhérence de [a,b[ est [a,b]. 4. L'adhérence de ]a,+?[ est [a,+?[. 5. L'adhérence de Q est R. Dans Rmuni de la distance usuelle : 1. La frontière de ]a,b[ est {a;b}. 2. La frontière ...

Comment calculer l'adhérence d'un ensemble ?

Théorème : Soient E E un espace métrique, A A une partie de E E et a a un élément de E E . Alors a a est adhérent à A A si, et seulement si, il existe une suite (un) ( u n) de points de A A qui converge vers a a . L' adhérence d'un ensemble A A est l'ensemble des points adhérents à A A.

Qu'est-ce que l'adhérence d'un ensemble ?

Alors a a est adhérent à A A si, et seulement si, il existe une suite (un) ( u n) de points de A A qui converge vers a a . L' adhérence d'un ensemble A A est l'ensemble des points adhérents à A A. On peut aussi la définir (c'est équivalent) comme le plus petit fermé contenant A A. Classiquement, l'adhérence de A A est notée ¯A A ¯.

Comment calculer l'adhérence d'un ensemble fermé ?

L'adhérence de tout ensemble fermé est égale à lui-même. L'adhérence de ]a,b [ est [a,b]. L'adhérence de ]a,b] est [a,b]. L'adhérence de [a,b [ est [a,b]. L'adhérence de ]a,+? [ est [a,+? [. L'adhérence de Q est R . La frontière de ]a,b [ est {a;b}. La frontière de ]a,b] est {a;b}. La frontière de [a,b [ est {a;b}. La frontière de ]a,+? [ est {a}.

Comment calculer un ensemble fermé ?

Dans un espace métrique E, tout ensemble fermé est l'intersection d'une suite décroissante d'ensembles ouverts ; tout ensemble ouvert est la réunion d'une suite croissante d'ensembles fermés. On démontre le premier résultat en considérant les ensembles ouverts V 1/n (A), et le second par passage aux complémentaires. Fr (A)=Fr (E-A).

>G A/, i2H@ykRj3y88 ?iiTb,ffTbi2HX?HXb+B2M+2fi2H@ykRj3y88 >G *HB`2 LB+Q/2K2 hQ +Bi2 i?Bb p2`bBQM, 1 2 3 Je ne pourrais pas commencer mes remerciements sans nommer Arnaud DE LA FORTELLE, mon directeur

la mise en place du dossier de thèse, qui a été un travail de longue haleine. Et, malgré son emploi du

EL FASSI, mon encadrant de thèse chez SNCF et chef de a pinailleur.

TANCIULESCU,

permis, grâce à une thèse.dé ENNO intéressé par le

OSSANT ANZANERA

et de leurs remarques précieuses. Je tiens à remercier Bernadette ORIZZI présidente délaissé accompagnée tout au long de ces années. Je suis

- aux amis pour les sorties, les fous rire et les moments de détentes, rares mais tellement précieux.

TABLE DES MATIERES

REMERCIEMENTS

RESUME

ABSTRACT

INTRODUCTION GENERALE

CHAPITRE 1 CONTACT ROUE ET TRIBOLOGIE

1 Introduction

2 Historique f

3 Frottement, adhérence, glissement

4 Anatomie du véhicule ferroviaire et de la voie

4.2 Le rail à patin

5 Modèle du contact roue

5.1 Problème normal, ellipse de Hertz

5.2 Contact tangentiel, théories de Carter et de Kalker

5.2.1 Théorie de Carter

5.2.2 Théorie simplifiée de Kalker

5.2.3 Théorie complète de Kalker

5.5.1 Nettoyage des voies

5.5.2 Sablage

5.5.3 Anti

5.5.4 Action sur la conduite et les abords de voies

7 Description succincte du système

7.1 Montage type "

7.2 Protection de la caméra en roulement

7.3 Traitements

8 Impacts

8.1 Métiers

8.2 Ecosystème SNCF

8.3 Vers un train autonome

9 Conclusion

CHAPITRE 2 SPE ET CARACTERISATION DE MATERIAUX

1 Introduction

Spectroscopie

2.2 Notions de réflectances

2.2.1 Réflectance Bidirectionnelle (BRDF) ou pseudo

2.2.2 Réflectance hémisphérique

3 Acquisitions des données

3.1.2 Mesures en réflectance hémisphérique

3.2 Mesures directionnelles BRDF dites de pseudo

3.2.1 Configuration du banc de

3.2.2 Exemple de spectres obtenus

3.2.3 Mesures en BRDF

4 Cara

4.1 Spectroscopie différentielle

4.1.1 Définition

4.1.2 Lissage des courbes et calcul des dérivés

4.1.3 Les propriétés des courbes de dérivées

4.1.4 Résultats

4.2 Suppression du continuum

5 Courbes spectrale et adhérence

6 Conclusion

CHAPITRE 3

1 Système de vision

1.1.1 Caméra ponctuelle

1.1.2 Caméra linéaire

1.1.3 Caméra matricielle

1.1.4 Caméra matricielle

1.2.1 Capteur

1.2.2 Matériels spectraux

2 Calibration

2.1 Offset

2.2.1 Réponse des filtres

2.3 Construction des cubes images et dématriçage

2.3.1 Multispectral Filter Array (MSFA)

2.3.2 Dématriçage multispectral

2.3.3 Méthodes de dématriçage implémentées

2.3.4 Comparaison des méthodes

2.6 Résultats

3 Conclusion

CHAPITRE 4

1 Espace de représentation

1.1 Présentation

1.2 E

1.3 Normes

2 Réduction du bruit

2.1 Par morphologie mathématique

2.2 Par diffusion anisotrope

3 Détection de contours

4.1 RX detector

4.2 Gau

4.3 Cas particulier de la détection de spécularité

5 Application aux images ferroviaires

5.1 Réduction du bruit

5.3 Anomalie du rail

6 Conclusion

CHAPITRE 5

2 Méthode à vecteurs support

2.1 Introduction

2.2 B

2.3 Classification linéaire

2.4 Classification non

2.5 Classification

3 Séparation aveugle de sources (SAS)

3.1 Type de mélanges usuels

3.1.1 Mélanges linéaires

3.1.2 Mélanges non

3.1.3 Conclusion

3.2 Méthode pour les mélanges linéaires instantanés

3.2.1 Analyse en Composantes Indépendantes (ICA)

3.2.2 Analyse en Composantes Principales ACP (en

3.2.3 Analyse par méthode des K

3.2.4 Autres méthodes

4.1 NMF

4.1.1 Solutions

4.1.2 Fonction coût

4.2 Factorisation en Matrices Non

4.2.1 Algorithme de descente du gradient

4.2.2 Algorithme à mise à jour multiplicative ou algorithme multiplicatif

4.2.3 Algorithme des moindres carré

4.3 Factorisation en Matrice Non

4.3.1 Unicité de la O

4.3.2 O

4.3.3 O

4.4 Démixage et clustering

4.4.2 Spectral Angle Mapper (SAM)

5 Conclusion

CHAPITRE 6

1 Introduction

2 Mesures de performances

2.1 Matrice de confusion

2.2 Précision/Rappel

3 Méthode de classification supervisée par SVM

3.1 Fonctions noyaux expérimentées, linéaires et non

rplan

3.3 Résultats de la classification supervisée

4 Méthode de classification non supervisée par NMF

4.1 NMF hiérarchique de rang 2

ée NMF

4.3 Résultat de la classification non

5 Efficacité des algorithmes avec et sans apprentissage préalable

5.1 Performance des SVM

5.2 Performances des NMF

6 Synthèse des résultats de détection et de reconnaissance

7 ................................

8 Conclusion

CONCLUSION ET PERSPECTIVES

BIBLIOGRAPHIE

1 Définitions de spectroscopie

1.1 Les différents rayonnements

1.1.1 Rayon Incident

1.1.2

1.1.3 Rayon absorbé

1.1.4 Rayon réfléchi

1.2 Les variables de radiométrie

1.2.1 Flux

1.2.2

1.2.3 Luminance (en

1.2.4 Réflectance

1.2.5 Transmittance et absorbance

2 Résultats de spectroscopie obtenus avec Hytech Imaging

3 Color Filter Array

4 Interférométrie et différence de marche entre rayons consécutifs

9 du fait du les autres modes de transports. Cependant cette adhérence faible est aussi

de la vitesse des trains et un espacement entre les trains plus important. Ces mesures impactent

ude a pris en compte les trois points suivants :

Le système de détection, installé à bord de trains commerciaux, doit être indépendant du train.

mesure obsolè reconnais spectral (filtres de Fabry commercialisée par un industriel européen. ces travaux, deux partenariats ont été montés, le premier avec u s aveugle de sources. conférences IEEE. Mots 10

The advantage of the train since its creation is

- The - The detection and - Spectral imaging techno measurement, target detection) and , the choice of

Key words

Le nombre de voyageurs à transporter augmente chaque année et les utilisateurs du transport ferré sont

que soit la saison et quelles que soient les conditions tre les deles conditionnée par l de cette technologie transmissibles en traction et en freinage. le coefficient conduit à de traction et de freinage. Il en résultera une incapacité du train à s e percuter c de de cette lioration de la connaissance des zones à risques. Ceci peut se faire par 12 électromagnétique réfléchie par la scène observée, fournissant des données adaptées à la dét - Le premier chapitre propose une introduction au domaine de la tribologie et en particulier de ver - Le second chapitre présente le con de réflectance de divers matériaux correspondant au rail propre et au - Le quatrième chapitre présente en cours et renseigne le lecteur sur les techniques existantes. réponses spectrales fournis par la caméra spectrale. spectrales de rail avec ou s 13 Figure 1 - Synoptique : démarche générale des travaux de thèse 14 5$,/ 15 1

Du point de vue de l'utilisateur, le transport ferroviaire doit répondre aux impératifs suivants :

car cela conduirait à un allongement de la durée du trajet. Il faut donc être capable de garantir les

au spectraleeau, actions (par exemple réduire localement la vitesse) des contraintes existantes. sur le 2

Dès le début du XVIIe

réduire le travail à fournir lors du déplac

soit capable de déplacer un wagon sur terrain plat dans les mines. Son développement rapide conduit

e t aux premières années du e limite les efforts transmissibles en traction comme e 16 raisons expliquant le tracé des lignes de chemin de fer construites au XIXe sur plusieurs essieux (motorisation répartie). La puissance par essieu, de 700 k Cette uvement relatif. Le terme apparaît frottement elatif entre la roue et le rail. Il se décompose en glissement adhérence

relatif, telle que la vitesse linéaire des roues soit égale à celle du train. Ces trois grandeurs et leur

F 17 3

Le frottement est défini comme une "

Ff) et de la force normale FN) dans le contact entre deuxquotesdbs_dbs45.pdfusesText_45

[PDF] point d'accumulation pdf

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Exemples

Comment calculer l'adhérence d'un ensemble ?

Qu'est-ce que l'adhérence d'un ensemble ?

Comment calculer l'adhérence d'un ensemble fermé ?

Comment calculer un ensemble fermé ?

TANCIULESCU,

OSSANT ANZANERA

TABLE DES MATIERES

REMERCIEMENTS

RESUME

ABSTRACT

INTRODUCTION GENERALE

CHAPITRE 1 CONTACT ROUE ET TRIBOLOGIE

1 Introduction

2 Historique f

3 Frottement, adhérence, glissement

4 Anatomie du véhicule ferroviaire et de la voie

4.2 Le rail à patin

5 Modèle du contact roue

5.1 Problème normal, ellipse de Hertz

5.2 Contact tangentiel, théories de Carter et de Kalker

5.2.1 Théorie de Carter

5.2.2 Théorie simplifiée de Kalker

5.2.3 Théorie complète de Kalker

5.5.1 Nettoyage des voies

5.5.2 Sablage

5.5.3 Anti

5.5.4 Action sur la conduite et les abords de voies

7 Description succincte du système

7.1 Montage type "

7.2 Protection de la caméra en roulement

7.3 Traitements

8 Impacts

8.1 Métiers

8.2 Ecosystème SNCF

8.3 Vers un train autonome

9 Conclusion

CHAPITRE 2 SPE ET CARACTERISATION DE MATERIAUX

1 Introduction

Spectroscopie

2.2 Notions de réflectances

2.2.1 Réflectance Bidirectionnelle (BRDF) ou pseudo

2.2.2 Réflectance hémisphérique

3 Acquisitions des données

3.1.2 Mesures en réflectance hémisphérique

3.2 Mesures directionnelles BRDF dites de pseudo

3.2.1 Configuration du banc de

3.2.2 Exemple de spectres obtenus

3.2.3 Mesures en BRDF

4 Cara

4.1 Spectroscopie différentielle

4.1.1 Définition

4.1.2 Lissage des courbes et calcul des dérivés

4.1.3 Les propriétés des courbes de dérivées

4.1.4 Résultats

4.2 Suppression du continuum

5 Courbes spectrale et adhérence

6 Conclusion

CHAPITRE 3

1 Système de vision

1.1.1 Caméra ponctuelle

1.1.2 Caméra linéaire

1.1.3 Caméra matricielle

1.1.4 Caméra matricielle

1.2.1 Capteur

1.2.2 Matériels spectraux

2 Calibration

2.1 Offset

2.2.1 Réponse des filtres

2.3 Construction des cubes images et dématriçage

2.3.1 Multispectral Filter Array (MSFA)

2.3.2 Dématriçage multispectral

2.3.3 Méthodes de dématriçage implémentées

2.3.4 Comparaison des méthodes

2.6 Résultats

3 Conclusion

CHAPITRE 4

1 Espace de représentation

1.1 Présentation