Application d'une commande floue à apprentissage optimisée par des algorithmes génétiques, au pilotage latéral et longitudinal automatique d'un avion

dc.contributor.authorAddad, Boussad
dc.contributor.otherIlloul, Rachid, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2020-12-22T09:24:45Z
dc.date.available2020-12-22T09:24:45Z
dc.date.issued2007
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique. Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007fr_FR
dc.description.abstractDans le présent travail, on va s’intéresse d’abord au rappel des principes de base de l’aérodynamique et de la mécanique de vol pour d’obtenir le modèle non linéaire puis linéaire de l’avion. On prendra l’exemple numérique du B747 pour faire une étude modale des dynamiques latérales et longitudinales en vue de synthétiser une commande à base de logique floue qu’on appellera FMRLC. Celle-ci sera optimisée par algorithmes génétiques pour être appliquée à la commande de l’altitude et aux deux phases d’atterrissage de l’avion; glissement et évasement. Le but final étant le pilotage automatique de l’avion, plusieurs stratégies de guidage sont appliquées. Le tout éclairé par des simulations numériques sur Matlab et des images de synthèse en réalité virtuelle du mouvement du B747.fr_FR
dc.identifier.otherPA00407
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/1869
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectFMRLC (fuzzy model referencelearning controller)fr_FR
dc.subjectFLCfr_FR
dc.subjectAGs algorithmes génétiquesfr_FR
dc.subjectFuzzy logic controllerfr_FR
dc.titleApplication d'une commande floue à apprentissage optimisée par des algorithmes génétiques, au pilotage latéral et longitudinal automatique d'un avionfr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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