Le sens électrique chez les poissons



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Modèle mathématique Champ électrique émis (en l absence d objet) : E

Modèle mathématique Champ électrique émis (en l absence d objet) : E Champ électrique mesuré : E

Modèle mathématique Champ électrique émis (en l absence d objet) : E Champ électrique mesuré : E Problème :connaissant(e E ) ν sur Ω, déterminer l anomalie D (localisation, identification, traçabilité).

Équations aux dérivées partielles Équations de Maxwell : Loi d Ohm (forme locale) : E = ρ ε B = E = iωb B = µ (j s + j i + iωεe) j i = σe

Modèle approché Ω λ L Approximation quasi-electrostatique Avec une fréquence ω khz on a une très grande longueur d onde λ := ω εµ 3km L = m (taille du poisson). On néglige donc la propagation des ondes EM. = Il existe un potentiel électrique u tel que E = u.

Modèle approché Conditions au bord En prenant l eau comme référence (σ.s m ), le corps est très conducteur (σ b = S m ), et la peau est très fine (δ µm) et très résistive (σ s 4 S m ). = Conditions d impédance à travers la peau.

Modèle approché Théorème Si δ est suffisamment petit et σ b est suffisamment grand, alors le potentiel électrique u est proche de la solution du système : u = f, x Ω, (σ + iεω) u =, x Ω c, u ν =, x Ω, [u] ξ u ν =, x Ω, + où ξ := δσ /σ s est appelée épaisseur effective. (Preuve utilise des techniques de potentiels de couche, cf. Zribi 25, Lanza de Cristoforis & Rossi 24.)

Sommaire Modèle mathématique pour le calcul du champ électrique Équations Simulations numériques Identification d une cible Polarisabilité d un objet Identification à partir d une base de données

Simulations numériques x i x i x i+ f (x i ) f (x i+) f (x i ) x i+ x i. Simulation numérique = discrétisation des équations. Ici, Éléments Finis de Frontières.

Simulations numériques Exemple :poissondeformeellipsoïdeetanomalie D = z + δb de conductivité σ et de permittivité ε..8 2.8 2.6.5.6.5.4.4.2.2.5.5.8.8.6.4.5.6.4.5.2.2.2.5.2.5 2.5.5.5.5 Sans anomalie. Avec anomalie. (ξ = ). (σ =, ε = ). 2

Sommaire Modèle mathématique pour le calcul du champ électrique Équations Simulations numériques Identification d une cible Polarisabilité d un objet Identification à partir d une base de données

Dipôle électrique 2 2 2.8.5.8.5.8.5.6.4.6.4.6.4.2.5.2.5.2.5.2.5.2.5.2.5.4.6.4.6.4.6.8.5.8.5.8.5.5.5 2.5.5 2.5.5. 2. 3. 2. Solution fondamentale : G(x)=δ (x) = G(x)= 2π log x. 2. Une charge +δ placée en z et une charge δ placée en z + δp. 3. Potentiel électrique dipolaire : p G(x z).

Tenseur de polarisation.8 2.8 2.8.6.5.6.5.6.4.4.4.4.2.2.2.2.5.5.8.8.8.6.4.5.6.4.5.6.4.2.2.2.2.5.5.2.2.2 2 2.5.5.5.5.5.5. 2. 3..4.6. Potentiel électrique émis U, 2. Objet D = z + δb de conductivité k, potentielélectriqueu, 3. Dipôle électrique équivalent : u(x) U(x) p G(x z), avec p = M(k,D) U(z) Tenseur de polarisation (cf. Ammari-Kang, Polarization and Moment Tensors, 27)

Sommaire Modèle mathématique pour le calcul du champ électrique Équations Simulations numériques Identification d une cible Polarisabilité d un objet Identification à partir d une base de données

Base de données d objets.5?.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.6.4.2.2.4.5.5.5.5.5.5

Utilisation du mouvement et des différentes fréquences 3 3 3.5.5.5 2 2 2.5.5.5.5.5.5 2 2 2.5.5.5.5.5.5.5 3.5.5.5.5 3.5.5.5.5 3 = Extraction des dipôles électriques multifréquentiels équivalents {p(ω n )} n.

Base de données de dipôles multifréquentiels.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.5.6.4.2.2.4.5.5.5.5 {p (ω n )} n {p 2 (ω n )} n {p 3 (ω n )} n {p 4 (ω n )} n {p 5 (ω n )} n {p 6 (ω n )} n {p 7 (ω n )} n {p 8 (ω n )} n

Résultats % 9% 8% Probability of detection 7% 6% 5% 4% Ellipse 3% Disk A 2% E Square Rectangle % Triangle Different ellipse % % 5% % 5% 2% 25% 3% 35% 4% 45% 5% Strength of noise

Conclusion Àvenir: Prise en compte de la turbidité de l eau, Application à la robotique sous-marine (École des Mines de Nantes).

Conclusion «L essence des mathématiques, c est la liberté.» Georg Cantor Équations aux dérivées partielles, Simulations numériques, Algorithmes d apprentissage statistique.