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多元时间序列生成建模和预测的变异自动编码器和变压器：涡旋诱导振动的应用
本研究采用数据驱动的方法来研究物理系统振动，重点关注两个主要方面：使用变异自动编码器（VAE）生成物理数据（即数据“相似”与通过现实世界过程获得的使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。 VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。 然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。 针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。 这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即） 评估身体）。 最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即身体）。最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。
光通信有效载荷的航天器微振动分析
与作家雷蒙·斯尼奇的小说相反，促使我撰写这篇论文的是《一系列幸运事件》。我没有时间和空间来汇编这些事件，但我会尽力记住所有使这些成为可能的人。首先，我要感谢我的导师 Juraj Poliak 博士给我机会在论文开发期间与他和他的团队合作。我还要感谢我的团队负责人 Ramon Mata Calvo 博士和我在 DLR-KN 这几个月遇到的所有同事。其中，特别要感谢 DLR-KN 的学生同事：Cesar、Michael、Joana、Mareen 和所有其他人，他们是珍贵的陪伴和愉快的午餐（有时是晚餐）伙伴。我要感谢我在都灵理工大学期间遇到的所有朋友和大学同事，他们是我的第二个家庭，即使相隔千里，他们也一直支持我。感谢 Francesco MD、Claudio、Gaetano、Alessandro、Nicolò、Francesco G.、Luca、Davide、Vito、Alessio P.、Alessio L.、Mariano 和 Niki。我还要感谢 Cubesat PoliTo 团队及其所有成员。最后但并非最不重要的是，我要感谢我的家人，尤其是我的父母，他们总是支持我做出的人生决定，即使他们并不完全理解背后的原因。
1993 年至 2002 年魁北克省与手臂振动相关的职业伤害。
我们要感谢 IRSST 研究人员、该研究项目的共同负责人以及项目第一阶段的负责人 Patrice Duguay 先生、Paul Massicotte 先生和 Paul-Émile Boileau 先生在本研究期间提供的科学支持。我们还感谢 Serge André Girard 先生的科学支持以及 Luc Bhérer 博士、Paul Asselin 博士、Maurice Poulin 博士和 Marc Dionne 博士对该文件的批判性解读。我们要感谢工作健康与安全委员会的行政部门为开展这项研究提供的后勤支持。我们还要感谢 Brigitte Pelchat 女士和 Sylvie Muller 女士的秘书工作。本文件的制作得益于 IRSST 的资金支持。
调查了丝线毛细管的超声振动
超声波能量被广泛用于微电子包装的线键合中。有必要确保最大的超声振动位移发生在粘合工具（毛细管）的尖端或附近，以获得最佳性能。在这项研究中，使用激光干涉仪用载荷测量沿毛细管的超声振动的振幅。这为理解和改善毛细血管性能提供了宝贵的信息。该方法应用于实时应用，以优化针对特定键合应用的毛细管设计和粘结过程。首先，评估了与不同的氧化锆成分的新毛细血管材料的应用。具有一定量的氧化锆成分的新材料表明，它是超细节粘结的首选毛细血管材料。接下来，进行了比较分析，以研究新的“ Slimline”瓶颈和常规瓶颈的超声能量转移。使用相同的键合参数，模制的Slimline瓶颈的实际键合响应与地面常规瓶颈表现出了可比的性能。最后，在电线螺栓上进行了60 m m键 - 盖式过程的优化。在优化的参数范围内，监测毛细管的超声位移。对于粘结力和键功率的所有可能组合，毛细管的超声位移随着键功率的增加而增加，而不会导致粘结力变化引起的急剧变化。这表明所选的过程窗口位于稳定区域。Q 2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。Q 2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。