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

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dc.contributor.author Addad, Boussad
dc.contributor.other Illoul, Rachid, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2020-12-22T09:24:45Z
dc.date.available 2020-12-22T09:24:45Z
dc.date.issued 2007
dc.identifier.other PA00407
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/1869
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique. Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 fr_FR
dc.description.abstract Dans 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.language.iso fr fr_FR
dc.subject FMRLC (fuzzy model referencelearning controller) fr_FR
dc.subject FLC fr_FR
dc.subject AGs algorithmes génétiques fr_FR
dc.subject Fuzzy logic controller fr_FR
dc.title Application d'une commande floue à apprentissage optimisée par des algorithmes génétiques, au pilotage latéral et longitudinal automatique d'un avion fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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