Design of a Novel Efficient High-Gain Ultra-Wide-Band Slotted H-Shaped Printed 2×1 Array Antenna for Millimeter-Wave Applications with Improvement of Bandwidth and Gain via the Feed Line and Elliptical Edges

This paper describes design procedure of a high-performance miniaturized antenna with an array configuration, which contributes to enhancing the communication system’s performance. The basic antenna features a compact size (6 x 6) mm2, and its single element is an H-shaped slotted patch printed on the top side of a Rogers RT5880 substrate, with a relative permittivity and thickness of 2.2 and 0.3 mm, respectively. The edge-to-edge distance of the 2 × 1 array antenna is 9 x 14 mm2, and the isolation between its radiation elements is 4.5 mm. To increase the capabilities of the antenna in terms of gain and bandwidth, we proceeded to use the 2 × 1 array configuration and then optimized the model via either the width of the feed line or the elliptical edges of the patch. The miniaturized array antenna achieved a peak gain of 12.56 dB, a directivity of 13.11 dBi, and a return loss of -47.52 dB at a resonance frequency of 91.5 GHz, with a radiation efficiency of more than 91% over an operating bandwidth of 15.83 GHz, ranging from 79.7 GHz to 95.6 GHz. The design and simulation results of the proposed antenna were obtained using the CST Studio software

Identification et commande de robot manipulateur rigide et flexible en utilisant les réseaux de neurones et la logique floue

Cette thèse consiste en l’étude de l’utilisation des réseaux de neurones et de la logique floue en robotique. Pour cela les thèmes, robot manipulateur, réseaux de neurones, robotique mobile et logique floue sont exposés. La présentation du robot manipulateur inclus sa modélisation géométrique, cinématique et dynamique. La simulation de la commande de robot manipulateur, par des méthodes classiques telles que PID, couple-calculé, montre leurs incapacités à cause de leurs caractères locaux. Ce qui nécessitera de trouver d’autres techniques de contrôle et de génération de trajectoires plus adaptées aux exigences : grandes vitesses, fortes précisions et modèles à paramètres variantes. Comme les réseaux de neurones peuvent êtres une alternative au commandes classiques, on a étudié plusieurs types. On a exposé leurs domaines d’applications, et les méthodes d’apprentissage adéquates. Un ensemble de schémas de commandes par réseaux de neurones tel que contrôle par modèle inverse sont discutés. Certains schémas sont dédiés au contrôle de bras manipulateurs. Un intérêt est donné à la catégorie robot mobile. Les architectures et modèles cinématiques sont présentées. Une méthode réactive locale pour la génération de trajectoire avec évitement d’obstacle est simulée et donne de bons résultats lorsque on lui associé des solutions heuristiques en cas de minima locaux. Le contrôle flou comme une deuxième alternative est mieux adaptée en robotique mobile, sur tout le contrôle par comportements flous cascadés. La stratégie, tiendra compte du critère multi-comportements des tâches robotiques, donc considère la concurrence et l’antagonisme. Les résultats de simulation prouvent clairement l’intérêt de se genre de contrôleurs

PLANIFICATEUR DE TRAJECTOIRE AVEC EVITEMENT D’OBSTACLE BASE SUR LA METHODE DES CONTRAINTES POUR ROBOT MOBILE

Dans ce travail nous apportant une contribution à la planification locale de trajectoires pour les robots mobiles non-holonomes avec évitement d’obstacles qui est basé sur la méthode des contraintes et certaines règles heuristiques. La méthode pose des contraintes sur les vitesses permises au robot mobile l’obligeons à s’éloigner des obstacles. Le robot mobile est doté de capteurs ultrason pour mesurer la distance minimale aux obstacles. La modélisation des obstacles et des capteurs par des formes polygonales convexes facilite l’utilisation de procédures de calcul de distance minimales. Les résultats de simulation ont montré la souplesse avec laquelle le robot mobile atteint la cible en traversant des parcours difficile