LiveMesh, a tool for real-time rendering of neuronal cells from morphologies

The project goal was to prove the feasibility of GPU-based tessellation to generate neuron membrane mesh representations from parametric descriptions of neurons. The developed prototype software produces a smooth, continuous and high-fidelity representation of neuron morphologies that can be used for scientific visualization. It is considered by the Blue Brain Project (BBP) visualization team as a replacement of their current offline mesh generation algorithm for real-time rendering. The implementation used C++, OpenGL and Qt

Feasible Form Parameter Design of Complex Ship Hull Form Geometry

This thesis introduces a new methodology for robust form parameter design of complex hull form geometry via constraint programming, automatic differentiation, interval arithmetic, and truncated hierarchical B- splines. To date, there has been no clearly stated methodology for assuring consistency of general (equality and inequality) constraints across an entire geometric form parameter ship hull design space. In contrast, the method to be given here can be used to produce guaranteed narrowing of the design space, such that infeasible portions are eliminated. Furthermore, we can guarantee that any set of form parameters generated by our method will be self consistent. It is for this reason that we use the title feasible form parameter design. In form parameter design, a design space is represented by a tuple of design parameters which are extended in each design space dimension. In this representation, a single feasible design is a consistent set of real valued parameters, one for every component of the design space tuple. Using the methodology to be given here, we pick out designs which consist of consistent parameters, narrowed to any desired precision up to that of the machine, even for equality constraints. Furthermore, the method is developed to enable the generation of complex hull forms using an extension of the basic rules idea to allow for automated generation of rules networks, plus the use of the truncated hierarchical B-splines, a wavelet-adaptive extension of standard B-splines and hierarchical B-splines. The adaptive resolution methods are employed in order to allow an automated program the freedom to generate complex B-spline representations of the geometry in a robust manner across multiple levels of detail. Thus two complementary objectives are pursued: ensuring feasible starting sets of form parameters, and enabling the generation of complex hull form geometry

Optimized refinable enclosures of multivariate polynomial pieces

Exterior, side view with fountai

CONTROL PREDICTIVO SUJETO A RESTRICCIONES POLIÉDRICAS NO CONVEXAS: SOLUCIÓN EXPLÍCITA Y ESTABILIDAD

En esta tesis doctoral se aborda el problema del control predictivo sujeto a restricciones definidas como la unión no convexa de varios poliedros. Los controladores propuestos son de utilidad, por un lado, para procesos que presentan de manera natural restricciones de dicha forma y, por otra parte, como una alternativa al control predictivo no lineal cuando períodos de muestreo bajos no permiten la aplicación de programación no lineal. En los primeros capítulos del trabajo se demuestra la existencia de una solución explícita a los problemas de optimización que aparecen al plantear este tipo de controladores predictivos. Dicha solución es afín a tramos definidos mediante desigualdades lineales y cuadráticas. Se introducen dos metodologías diferentes para la obtención de esta solución explícita: la metodología de intersección, división y unión y la de la envolvente convexa. La primera de estas metodologías se basa en formular subproblemas con las restricciones convexas cuya unión forma las restricciones originales y obtener la solución explícita del problema original a partir de las soluciones de dichos subproblemas. La segunda metodología planteada se basa en el cálculo de la envolvente convexa de los conjuntos de restricciones y la obtención de la solución explícita del problema convexo definido por estas nuevas restricciones. Se demuestra como parte de las regiones de la solución explícita del problema original coinciden con las del nuevo problema, y se propone un procedimiento para identificarlas y obtener el resto de regiones, completando la solución explícita buscada. Se estudian también algoritmos eficientes para la implementación en línea de leyes de control explícitas como las obtenidas. En particular, se propone un algoritmo basado en un árbol binario de una partición lineal y una comparación de índices de costes en las regiones en las que sea necesario.Pérez Soler, E. (2011). CONTROL PREDICTIVO SUJETO A RESTRICCIONES POLIÉDRICAS NO CONVEXAS: SOLUCIÓN EXPLÍCITA Y ESTABILIDAD [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9315Palanci