identifier: Esmaeili Marzdashti, S. (2021). Compensation Tables for the Correction of Geometric and Volumetric Errors in Five-Axis Machine Tools from Indirect Calibration Data  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les erreurs volumétriques et géométriques des machines-outils sont dues aux imperfections dans le procédé de construction, à l'usure et à des facteurs environnementaux. La compensation d'erreur logicielle est une alternative à la correction physique qui permet de réduire les erreurs systématiques et d'augmenter la précision lors de l'usinage de pièces. Une méthode de compensation logicielle courante consiste en l'utilisation de tables de compensation CNC définissables par l'utilisateur. La table de compensation des machines-outils à trois axes est populaire pour compenser les erreurs volumétriques de mouvement de translation de la pointe de l'outil où le maillage 3D utilise l'espace articulaire mécanique comme entrée et sortie. Les valeurs de compensation requises à chaque noeud du maillage sont optimisées sur la base des modèles de paramètres d'erreur géométrique de la machine. L'efficacité de la compensation est mesuré à l'aide d'un test de barre à billes 3D le long des méridiens d'un espace hémisphérique. Les résultats montrent une amélioration de plus de 82% de la non-sphéricité de la trajectoire de l'outil relativement à l'espace de travail. Pour les machines-outils à cinq axes, l'utilisation de tables de compensation complexes a été explorée. Ces tables complexes peuvent être combinés à l'aide de multiplication et de sommation. Dans un modèle préliminaire, 25 pseudo tables, 5 tables par axe, sont combinées à l'aide de sommations et remplis pour les deux modèles d'erreur. Toutes les fonctions de table sont simulées par des polynômes de troisième degré. Le système d'équations est linéarisé en générant la jacobienne des coefficients de la table. Les erreurs géométriques et volumétriques sont comparées avant et après compensation avec une compensation d'erreur plus de 63%. Un autre modèle de compensation d'erreur basé sur une table de compensation, inspiré du calcul de la jacobienne et de la jacobienne inverse, est proposée. Cette méthode permet de faire ressortir une variété de termes trigonométriques qui sont utilisés pour peupler les tables de compensation. Ce schéma augmente la compensation d'au moins 32% sur le modèle à base polynomiale. Le dernier schéma de compensation basé sur une table de compensation qui a été étudié utilise un modèle variationnel direct et inverse linéarisé exact représentant la relation entre les paramètres d'erreur et les corrections nécessaires à la compensation. Pour la machine-outil testée, 40 tableaux ont été créés dans le contrôleur Siemens 840D pour compenser 13 paramètres d'erreur. Une compensation de 79% des erreurs volumétriques est obtenue. Les normes des erreurs volumétriques estimées moyennes sont réduites de 44 μm avant compensation à 9 μm après compensation.  ABSTRACT: Machine tool volumetric and geometric errors occur during to initial construction imperfections, and subsequent wear and tear and environmental factors. Software error compensation is an alternative to physical correction to reduce systematic errors and achieve more accurate machined parts. A practical software compensation method is the use of CNC user definable look up tables. Three axis machine tools lookup table are common for the purpose of tool tip translational volumetric error compensation. The 3D mesh grid uses the mechanical joint space as input and ouput. The required compensation values at each mesh grid node are optimised based on one of two machine geometric error parameter models. The compensation effectiveness is tested using a 3D ball-bar test along meridians of a hemispherical space. The results show an improvement over 82% of the out-of-sphericity of the tool trajectory relative to the workpiece frame. For five-axis machine tools the use of complex compensation tables is studied. Such complex tables can be combined using multiplication and summation functionalities. In a preliminary model, 25 pseudo tables, 5 tables per axis, are combined by summation functionality and populated for the two error models. All table functions are simulated by polynomials of degree three. The system of equations is linearized by generating the sensitive Jacobian of the table coefficients. The geometric and volumetric errors before and after compensation are compared showing an error compensation of over 63%. Another table-based error compensation model is proposed which is inspired by the Jacobian and the inverse Jacobian of command which leads to variety of trigonometric terms to populate the tables. This scheme increases the compensation by at least 32% over the polynomial based model. The last table-based compensation scheme studied implements an exact linearized forward and inverse variational model representing the relationship between the error parameters and the command corrections required for compensation. For the tested machine tool, 40 tables were created in the Siemens controller 840D for compensating 13 error parameters. Compensation of 79% of the volumetric errors is achieved. The mean estimated volumetric error norms are reduced from 44 μm before compensation to 9 μm after compensation.


identifier: Barron, O. (2021). Apprentissage profond pour fins de commande d'une prothèse myoélectrique transhumérale  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: La perte d'autonomie causée par une amputation du membre supérieur peut être restaurée partiellement ou presqu'entièrement par l'utilisation d'une prothèse myoélectrique adaptée à l'utilisateur. Ce dispositif utilise l'activité électrique des muscles du moignon au moyen de l'électromyographie de surface (sEMG) pour activer les divers mouvements. Il s'agit de la meilleure solution pour offrir le contrôle naturel recherché par les amputés, soit un contrôle qui requiert peu d'effort physique ou mental de la part de son utilisateur. Particulièrement pour les amputés transhuméraux (TH – amputation au-dessus du coude), les prothèses actuellement sur le marché n'offrent pas un tel contrôle alors que leur utilisation est frustrante et mène souvent à l'abandon du dispositif. Dans l'objectif de rendre la commande plus naturelle, la classification des intentions de mouvement au moyen de méthodes d'apprentissage machine (ML) classiques a été investiguée durant les dernières décennies. Malgré des études qui rapportent des performances élevées, le besoin pour un contrôle naturel est toujours présent et les méthodes ML classiques ne semblent pas être capable d'améliorer davantage la précision de classification. Afin d'améliorer les méthodes de classifications de mouvement, un nombre significatif d'études se tournent vers l'apprentissage profond (DL). Grâce à leur capacité d'abstraction plus élevée que les méthodes ML classiques, les méthodes DL sont potentiellement mieux adaptées à la complexité entourant la classification des intentions de mouvements chez un amputé TH. En effet, les plus récentes applications de DL impliquant des signaux provenant des muscles démontrent des résultats très prometteurs et qui surpassent ceux obtenus avec des méthodes ML classiques. Dans le but de satisfaire le besoin des amputés TH pour une prothèse myoélectrique avec un contrôle naturel, cette thèse introduit une méthode DL capable de reconnaître les intentions de mouvements à partir de signaux sEMG. Les objectifs de 85 % en précision de classification et d'un temps de prédiction en dessous de 250 ms doivent être atteints pour obtenir un contrôle en temps réel qui soit satisfaisant tel que perçu par l'amputé TH. La méthode DL sélectionnée est le réseau de neurones récurrents à longue mémoire courte (RNN-LSTM) pour sa capacité à utiliser des observations passées afin d'influencer sa décision. Cette capacité lui permet de profiter de l'aspect séquentiel des données et d'être mieux adapté à travailler avec des signaux sEMG. Dans un premier article, une méthode RNN-LSTM est implémentée pour classifier six intentions de mouvements à partir de signaux sEMG. Une précision de classification moyenne de 79.7% est obtenue pour trois amputés TH avec un temps de prédiction de 6.7 ms. La méthode RNN-LSTM est statistiquement plus précise et plus rapide que les deux meilleures méthodes ML classiques de la littérature. Dans le but d'améliorer la précision de classification tout en maintenant un temps de prédiction faible, un deuxième article aborde l'optimisation de huit hyperparamètres de la méthode RNN-LSTM. La précision de classification moyenne augmente à 93.20 % avec un temps de prédiction de 10.8 ms. À l'issue de cet article, les trois amputés TH atteignent les objectifs de 85 % de précision de classification tout en maintenant un faible temps de prédiction de 10.8 ms. L'optimisation des hyperparamètres est un processus qui nécessite un temps de calcul, une puissance de traitement et une mémoire qui sont considérables afin de trouver la meilleure configuration possible. Sans expertise préalable, il est possible de gaspiller ces ressources de calcul en investiguant des hyperparamètres qui ont peu d'impact sur la précision de classification. Afin d'aider les futures études impliquant un tel processus, l'article 2 propose aussi une configuration de référence et 12 recommandations pour l'obtention d'une optimisation efficiente des hyperparamètres d'une méthode RNN-LSTM pour la reconnaissance de mouvement avec des signaux sEMG.  ABSTRACT: The loss of autonomy caused by upper limb amputation can be partially or almost entirely restored using a myoelectric prosthesis adapted to its user. This device uses the electric activity of the stump muscles through surface electromyography (sEMG) to activate various movements. This is the best solution to provide the natural control sought by the amputees, i.e. a control that requires little physical or mental effort from its user. Especially for transhumeral amputees (TH – above elbow amputation), the prostheses currently on the market do not offer such control. Their use can be frustrating which often leads to the rejection of the device. To make their control more natural, movement intent classification using classical machine learning (ML) methods have been investigated during the last decades. Despite studies reporting high performance, the need for natural control is still present in the literature and classical ML methods do not seem to be the right solution to further increase classification accuracy. To improve motion classification, a significant number of studies are turning to deep learning (DL). With a higher abstraction capacity than classical ML methods, DL methods are potentially better suited to the complexity of classifying movement intentions in a TH amputee. Indeed, the most recent DL applications involving muscle signals show very promising results that surpass those obtained with classical ML methods. To satisfy the need of TH amputees for a myoelectric prosthesis with natural control, this thesis introduces a DL method capable of recognizing movement intentions from sEMG signals. The objectives of 85 % classification accuracy and a prediction time below 250 ms must be achieved to obtain a real-time control that is satisfactory as perceived by the TH amputee. The selected DL method is the Recurrent Neural Network Long Short-Term Memory (RNN-LSTM) for its ability to use past observations to influence its decision. This ability allows it to take advantage of the sequential aspect of the data and is better suited to work with sEMG signals. In a first paper, a RNN-LSTM method is implemented to classify six motion intentions from sEMG signals. An average classification accuracy of 79.7 % is obtained for three TH amputees with a prediction time of 6.7 ms. Additionally, the RNN-LSTM is statistically more accurate and faster than the two best classical ML methods in the literature. To improve the classification accuracy while maintaining a low prediction time, a second paper discusses the optimization of eight hyperparameters of the RNN-LSTM method. The average classification accuracy increases to 93.20 % with a prediction time of 10.8 ms. At the end of this article, the three TH amputees achieve the objectives of 85 % classification accuracy while maintaining a low prediction time of 10.8 ms. Hyperparameter optimization is a process that requires considerable computing time, processing power, and memory to find the best possible configuration. Without prior expertise, it is possible to waste these computational resources by investigating hyperparameters that have little to no impact on classification accuracy. To help future studies involving such a process, article 2 also proposes a reference configuration and 12 guidelines for efficient hyperparameters optimization of a RNN-LSTM method for gesture recognition with sEMG signals.


identifier: Lavoie, P. (2021). Immersed Boundary Methods for the Modeling of In-Flight Ice Accretion  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le givrage en vol est un danger pour la sécurité d'un aéronef, car il peut affecter son aérodynamique, ses sondes et ses capteurs. La modélisation de ce phénomène se fait généralement par un appel séquentiel à des modules traitant la génération de maillage, l'aérodynamique, la trajectoire des gouttelettes, le transfert de chaleur à la paroi, la thermodynamique et la mise à jour de la géométrie. Il est important d'automatiser ce processus, car les modules sont contenus dans une boucle temporelle (multi pas) pouvant être répétée plusieurs fois pour une prévision adéquate du givre. La robustesse des outils numériques de givrage est souvent limitée par la difficulté à générer un maillage sur des formes de givre complexes et aussi par la mise à jour de la géométrie qui peut mener à des croisements de surfaces. L'objectif principal de cette thèse est d'évaluer le potentiel des méthodes de frontières immergées (IBMs) de résoudre ces problèmes en éliminant l'intervention de l'utilisateur tout en conservant la même précision que les approches basées sur des maillages conformes (BFM). Les développements sont effectués dans le logiciel IGLOO2D. L'écoulement d'air y est modélisé par les équations d'Euler couplé à un modèle de couche limite. La méthodologie consiste à démarrer les simulations sur un maillage conforme (BF) et d'appliquer l'IBM seulement sur le givre. Un raffinement du maillage initial autour de la zone d'accrétion permet d'éviter complètement le remaillage. Parce que le givre est immergé dans le maillage, les modules volumiques (aérodynamique et gouttelettes) sont modifiés pour appliquer les conditions aux limites sur la frontière immergée (IB). Les données surfaciques sont extraites sur l'IB puisqu'elles sont requises par les modules surfaciques (thermodynamique et couche limite) qui eux, restent inchangés. De plus, une méthode level-set remplace l'approche de déplacement de noeuds habituellement employée pour la mise à jour de la géométrie. Tout d'abord, une nouvelle méthode de pénalisation (une IBM) est proposée pour les équations d'Euler en se basant sur la méthode Characteristic-Based Volume Penalization (CBVP). L'approche provenant de la littérature pénalise les équations d'Euler en appliquant une vitesse de glissement et une paroi adiabatique tout en considérant la courbure de la paroi. Une nouvelle approche (CBVP-Hs) est proposée afin d'imposer la conservation de l'entropie et de l'enthalpie totale dans la direction normale à l'IB, en remplacement de la condition adiabatique. Les résultats démontrent que la nouvelle méthode est plus précise sur des maillages plus grossiers et se comporte mieux sur des géométries à forte courbure. Deuxièmement, une méthode de pénalisation est développée pour la trajectoire des gouttelettes afin de combler un manque dans la littérature. Pour ce système d'équations, la condition de paroi doit être traitée de façon à éviter une réinjection des gouttelettes dans le fluide à partir d'une paroi solide. Cette situation est réglée par l'ajout d'un masque pour les gouttelettes en plus du masque solide usuel, permettant une détection automatique des conditions aux limites dans la zone d'impact et dans la zone d'ombre des gouttelettes. Les résultats démontrent la capacité de la nouvelle méthode à reproduire le comportement d'une approche BF. Troisièmement, les deux méthodes de pénalisation et la méthode level-set sont intégrées dans IGLOO2D. Des simulations de givrage multi pas sont effectuées en 2D sur des profils d'aile. Les résultats correspondent généralement à ceux obtenus par une approche BF, même si un maillage plus raffiné est parfois nécessaire pour une bonne prévision de la forme du dépôt. Cette thèse offre une alternative intéressante à une approche BF classique tout en permettant une extension facile à des simulations 3D, une application pour laquelle les IBMs et la méthode level-set présentent encore plus d'avantages.  ABSTRACT: In-flight ice accretion poses a serious threat to an aircraft safety by affecting its aerodynamics, probes and sensors. The numerical modelling of this phenomenon generally involves a sequential call to different modules including mesh generation, aerodynamics, droplet trajectories, wall heat transfer, ice accretion and geometry update. The automation of this process is critical as the solvers are embedded in a time loop which is repeated several times (multi-step) to obtain an accurate ice shape prediction. The robustness of ice accretion tools is often limited by the difficulty of generating meshes on complex ice shapes and also by the geometry update which can exhibit overlaps if not treated properly. The objective of this thesis is to investigate the potential of Immersed Boundary Methods (IBMs) to solve these issues by eliminating the user intervention in the mesh update while maintaining the accuracy obtained from a Body-Fitted (BF) approach. The developments are done in the ice accretion suite IGLOO2D, using the Euler equations to model the airflow and a boundary layer model to retrieve the wall heat transfer. The proposed methodology is to use the usual BF mesh to start the simulation and apply the IBM to deal with the ice shape only. Re-meshing is avoided entirely by properly refining the initial mesh where ice accretion is expected. As the ice shape can freely cut through the mesh, the volume solvers (aerodynamics and droplet trajectories) are modified to enforce the boundary conditions on the Immersed Boundary (IB). Surface data extraction at the IB is also performed as required by the surface solvers (boundary layer and ice accretion), which are left unchanged. In addition, the level-set method is implemented as a replacement to the Lagrangian node displacement method in order to solve the issues related to the geometry update. First, an IBM is developed for the Euler equations. The volume penalization method (an IBM) is commonly used for viscous flows but only one application to inviscid compressible flows can be found, which uses the CBVP method. This approach penalizes the Euler equations to enforce a no-penetration velocity and an adiabatic wall while accounting for wall curvature. A new approach based on the CBVP is proposed to impose the conservation of entropy and total enthalpy in the normal direction to the wall instead of the classical adiabatic condition. Numerical tests show that the new CBVP-Hs method is more accurate than the CBVP method on coarser meshes and better at retrieving attached flows for curved geometries. Second, a new penalization method is developed for the Eulerian droplet equations as no application to this system of equations is available in the literature. The wall boundary condition must be treated with care to avoid droplets re-injection from a solid boundary into the fluid. This is solved by the introduction of a droplet mask function in addition to the usual solid mask, providing an automatic detection of the wall boundary conditions in the impingement and shadow zones. The results show that a BF solution can be reproduced using this new penalization method. Third, the previously developed penalization methods are integrated in the ice accretion suite along with the level-set method. Multi-step ice shape predictions are performed on 2D rime and glaze ice cases. The results are generally in good agreement with the BF approach but the IBM sometime requires a finer mesh to obtain a good ice shape prediction, especially in the presence of detached flows. The proposed methodology is an interesting alternative to the classical body-fitted approach and should be easy to extend for 3D ice accretion, where the use of an IBM and level-set method is expected to show greater benefits.


identifier: Fernandez Escudero, C. (2021). Passive Aeroelastic Control of Aircraft Wings Via Nonlinear Oscillators  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les phénomènes aéroélastiques ont lieu lorsqu'une structure interagit avec un écoulement qui l'entoure et ils sont une des principaux facteurs qui limitent l'enveloppe de vol des avions.  Cette interaction fluide-structure peut entraîner de l'endommagement structurel, immédiat ou dû à la fatigue. Depuis le début de l'histoire aéronautique, l'aéroélasticité a toujours été un facteur important dans la conception des avions. De nos jours, les progrès de l'industrie aéronautique conduisent à la conception d'ailes plus efficaces, présentant généralement des géométries plus allongées et l'utilisation de matériaux plus légers et plus flexibles. Ces nouvelles ailes sont plus sujettes que jamais à un comportement aéroélastique, ce qui signifie que le contrôle aéroélastique reste un domaine d'étude important. De plus, les nouveaux designs des drones peuvent poser de grands défis en termes d'aéroélasticité.  L'objectif de ce travail est de présenter, analyser et tester une solution innovante qui contrôle le comportement aéroélastique d'une aile d'avion pour des conditions de vol plus sûres et/ou  une enveloppe de vol élargie. La solution présentée est basée sur des absorbeurs secondaires utilisés sur d'autres applications, comme les ponts suspendus. Les absorbeurs secondaires sont des systèmes masse-ressort-amortisseurs qui sont rattachés au système principal afin de modifier son comportement dynamique. Ce système de contrôle est passif, ce qui signifie qu'aucun apport d'énergie externe n'est requis. Le système présenté est intégré dans l'aile, à l'intérieur d'un volet qui oscille librement dans l'écoulement. Les avantages de ce volet sont que l'oscillateur secondaire est placé dans l'écoulement pour bénéficier d'un amortissement aérodynamique et qu'il ajoute une masse négligeable, ce qui est toujours une priorité en aéronautique. Le système de contrôle peut présenter une rigidité non linéaire le rendant efficace sur une plus large plage de fréquences. C'est une caractéristique importante, car les fréquences de l'aile évoluent avec la vitesse du vent.  Afin de valider ce dispositif de contrôle innovant dans le domaine complexe de l'aéroélasticité non linéaire, une double approche est suivie utilisant à la fois l'analyse expérimentale et des simulations numériques. Concernant l'approche expérimentale, deux bancs d'essai sont créés et testés en soufflerie: une aile bidimensionnelle et une aile tridimensionnelle.   Le premier banc expérimental consiste en une configuration d'aile bidimensionnelle à deux degrés de liberté, avec un volet qui peut être bloqué ou débloqué comme troisième degré de liberté, agissant comme oscillateur secondaire. Cette maquette permet de réaliser une preuve de concept du système de contrôle et met en évidence les avantages des caractéristiques non linéaires par rapport à une version linéaire. On observe que l'aile bidimensionnelle présente du flottement classique par coalescence de ses deux modes structuraux. Lorsque le système de contrôle est débloqué, la vitesse de flottement augmente, élargissant ainsi l'enveloppe de vol. De plus, le système de contrôle montre de bonnes performances de mitigation des vibrations pendant le régime post-flottement, en particulier lorsqu'il est équipé d'une rigidité non linéaire.  Le deuxième banc expérimental consiste en une configuration d'aile élastique tridimensionnelle, encastrée à une extrémité et libre à l'autre extrémité. De manière similaire au premier banc d'essai, l'aile a un volet qui peut être bloqué ou débloqué et équipé du système de contrôle passif. Cette fois-ci le volet a un effet  plus localisé et donc plus réaliste. L'objectif de la configuration est de faire une deuxième preuve de concept du système de contrôle, mais cette fois en tenant compte des effets structurels et aérodynamiques tridimensionnels. Les caractéristiques non linéaires, avantageuses dans la preuve de concept précédente sont retenues pour le dispositif de contrôle. L'aile tridimensionnelle présente des « vortex induced vibration » (vibration induite par tourbillon) et la mitigation des vibrations a été observée en débloquant le dispositif de commande. L'importance du dimensionnement est démontrée en faisant varier les paramètres du volet de contrôle.   Le besoin de réaliser une optimisation paramétrique du dispositif de contrôle fait des simulations numériques un atout majeur. Tout d'abord, différentes méthodes numériques ont été comparées afin d'identifier leur capacité à capturer le comportement aéroélastique non linéaire complexe d'une aile bidimensionnelle. À cela s'est rajoutée une évaluation du temps et du coût de calcul. Pour cela, quatre méthodes différentes sont adaptées aux cas tests sélectionnés de la littérature. Les méthodes vont du code analytique basé sur le modèle de Theodorsen à basse fidélité, aux codes « computer fluid dynamics » de haute-fidélité couplée avec un maillage mobile avec les méthodes Euler et « unsteady Reynolds averaged Navier-Stokes » (moyenne de Reynolds). Une méthode de fidélité moyenne, « unsteady vortex lattice method », est également sélectionnée pour fin de comparaison. Les méthodes ont toutes montré une bonne concordance pour les cas de test sélectionnés et les méthodes de fidélité inférieure gagnent plusieurs ordres de grandeur en vitesse de calcul par rapport aux méthodes de fidélité plus élevée. Le développement et la comparaison de ces outils sont une première étape pour compléter la preuve de concept expérimentale du système de contrôle par des simulations numériques.  Dans l'ensemble, le travail présente une nouvelle solution de contrôle innovante et montre son efficacité dans le contrôle aéroélastique des ailes à la fois bidimensionnelles et tridimensionnelles. Les forces et les faiblesses du système de contrôle sont mises en évidence et les outils nécessaires au développement ultérieur du dispositif sont mis en place.  ABSTRACT: Aeroelastic behavior occurs when an elastic structure interacts with a flow surrounding it and is one of the main limiting factors regarding aircraft flight envelopes. This fluid-structure interaction can lead to fatal structural damage either immediate or from fatigue. Since the beginning of aeronautical history, aeroelasticity has always been an important factor in aircraft design. Nowadays, progress in the aeronautics industry is leading to more efficient wing designs, generally featuring more elongated geometries and the use of lighter and more flexible materials. These new designs are more prone than ever to aeroelastic behavior which means that aeroelastic control remains an important area of study. Furthermore, new flying devices such as drones are constantly challenging aeroelasticity.  The objective of this work is to present, analyze and test an innovative solution which controls the aeroelastic behavior of an aircraft wing leading to safer flight conditions and/or to a larger flight envelope. The solution presented is based on secondary absorbers used on other applications, such as suspension bridges. These consist of mass-system-damping elements which are attached to the original system in order to alter its dynamic behavior. The control system is passive, meaning no external energy input is required. The system is integrated in the wing by means of a flap which will oscillate freely in the flow. The advantages of this flap are that the secondary oscillator is placed in the flow and therefore benefits from aerodynamic damping and adds negligible mass, which is always a priority in aeronautics. The control system can feature a nonlinear stiffness making it efficient at a larger range of frequencies. This is an important feature as the wing's frequencies will evolve with changing wind speed. In order to validate this innovative control device within the complex field of nonlinear aeroelasticity, a double approach is followed using both experimental analysis and numerical simulations. Regarding the experimental approach, two test benches are created and tested in the wind tunnel: a bidimensional and a tridimensional wing.  The first experimental setup consists of a bidimensional wing setup with 2 degrees of freedom with a flap which can be blocked or unblocked as the third degree of freedom acting as the secondary oscillator. This test bench enables a proof of concept of the control system and highlights the advantages of its nonlinear features with respect to a linear version. The bidimensional wing is observed to present classic flutter by coalescence of its two structural modes. When the control system is unblocked, the flutter speed increases, enlarging the flight envelope. Additionally the control system shows good vibration mitigation performances during the post flutter regime, especially when equipped with nonlinear stiffness. The second experimental setup consists of a tridimensional elastic wing setup, clamped at one end and free at the other. Similarly to the first test bench, the wing has a flap which can be unblocked and equipped as the passive control system. In this case the flap has a more localized realistic effect which is therefore more realistic. The objective of the setup was to make a second proof of concept of the control system but this time considering tridimensional structural and aerodynamic effects. The nonlinear features, advantageous in the previous proof of concept, are retained for the control device. The tridimensional wing presents vortex induced vibration and vibration mitigation was observed by unblocking the control device. The importance of a correct design was highlighted by varying as some of the parameters in the passive control flap. The need to carry out parametric optimization of the control device makes numerical simulations a strong asset. First, different numerical methods were compared in order to identify the ability of them to capture complex nonlinear aeroelastic behavior of a bidimensional wing, as well as to assess computational time and cost. For this, four different methods are adapted to literature test cases. The methods range from low fidelity analytic Theodorsen model based code, to higher fidelity CFD codes coupled with a moving mesh with Euler and URANS methods. A medium fidelity method, UVLM, is also selected for comparison. The methods all showed good agreement for the test cases selected and the lower fidelity methods gain several orders of magnitude in computational speed with respect to the higher fidelity methods. The development and comparison of these methods is an important first step to complementing the experimental proof of concepts of the control system with numerical simulations. Overall, the work presents a new innovative control solution and shows its efficiency in wing aeroelastic control both bidimensional and tridimensional. The strengths and weaknesses of the control system are highlighted and numerical methods for complementary analysis and development and optimization of the device are developed.


identifier: Simard, J.-G. (2021). Learned Image Compression for Machine Visual Perception  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans cette thèse, nous explorons la compression d'image avec des techniques d'apprentissage profond. Nous proposons une méthode simple pour apprendre une représentation compress- ible d'image naturelle qui est structurée de façon à faciliter les tâches de vison par ordina- teur que sont la classification, la détection, la segmentation sémantique et la reconstruction d'image. Nous testons l'utilisation d'un espace de représentations compressible comme seule donnée disponible pour accomplir ces différentes tâches. Nous procédons aux mêmes ex- périences à plusieurs taux de compression pour constater l'effet de la compressibilité sur la performance dans les différentes tâches.Nous désirons obtenir des performances de compression supérieures au codec de compression d'image JPEG tout en obtenant des performances supérieures ou égales dans les différentes tâches quand la représentation compressible est utilisée comme seule source d'information pour les différentes tâches.  ABSTRACT: In this thesis, we explore image compression using techniques from deep learning. We propose a simple method to learn a compressible representation of natural images that is structured so as to facilitate the following computer vision tasks : classification, objection detection, semantic segmentation and image reconstruction. We test the use of a compressible repre- sentation as the only input to those tasks. We perform these tasks at different compression ratios to explore the effect of compressibility on performance in the different tasks.


identifier: Hentati, A. (2021). Réseaux de capteurs sans fil avec récolte d'énergie : techniques de transmission pour les applications sensibles au délai  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Ces dernières années, l'utilisation des capteurs sans fil est en plein essor. Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) ont suscité l'intérêt de la recherche et l'industrie et ont conquis de nombreux domaines  d'application. Le déploiement des RCSFs pour de nombreuses applications, telles que la surveillance de l'environnement et la conduite autonome, devient un aspect important des futurs réseaux sans fil. Il est difficile d'assurer l'alimentation en énergie à long terme des capteurs qui composent les RCSFs dû à la capacité limitée des batteries, à l'impossibilité de se connecter à une source d'alimentation, ou aux coûts et poids associés à de grandes batteries. C'est pourquoi les communications vertes ont suscité l'intérêt des chercheurs, notamment avec la prolifération du paradigme de l'Internet des objets (IdO). Ainsi, un capteur vert peut récolter de l'énergie à partir de diverses sources ambiantes. Malgré les avantages promis des RCSFs alimentés par la récolte d'énergie (RCSFs-RE), les capteurs verts sont confrontés à une arrivée d'énergie aléatoire, ce qui rend très difficile le respect des exigences strictes en matière de qualité de service (QdS) et les communications en temps réel. En outre, les futures applications de l'IdO reposeront de plus en plus sur l'échange d'informations sensibles au délai, fraîches et régulières, pour la surveillance et le contrôle, comme dans le cas des véhicules autonomes. Par conséquent, cette thèse vise à répondre à un défi principal de ces réseaux qui consiste à concevoir des techniques de transmission et des algorithmes d'allocation de ressources innovants qui fonctionnent sous les contraintes du caractère aléatoire de l'énergie récoltée et répondent également aux exigences de QdS des applications ubiquitaires, notamment en termes de délai et de fraîcheur des informations. Mots clés : Récolte d'énergie, réseaux de capteurs sans fil, temps d'inter-livraison, âge de l'information, allocation des ressources, optimisation, complexité, NP-difficulté, algorithme optimal, programmation dynamique, algorithme heuristique, taux de perte des paquets, processus stochastiques.  ABSTRACT: In recent years, the use of wireless sensors has increased. Wireless sensor networks (WSNs) have attracted the interest of the industry and have conquered many application areas. The deployment of WSNs for many applications, such as environmental monitoring and autonomous driving, is becoming an important aspect of future wireless networks. Since WSNs are composed of dense remotely-located sensor nodes, powering such devices through wired power cords or batteries and ensuring their long-term maintenance is not always viable or cost efficient. For this reason, green communications have attracted the interest of researchers, especially with the proliferation of the Internet of Things (IoT) paradigm. For example, a green sensor can harvest energy from various ambient sources. Despite the promised benefits of energy harvesting (EH) powered WSNs (EH-WSNs), green sensors face random energy supply, making it very difficult to meet stringent quality of service (QoS) requirements and real-time communications. In addition, future IoT applications will increasingly rely on the exchange of fresh and regular time-sensitive information for monitoring and control, such as in the case of autonomous vehicles. Therefore, a key challenge we address in this thesis is the design of innovative transmission techniques and resource allocation algorithms that operate under the constraints of the energy randomness and also meet the QoS requirements of ubiquitous applications, especially in terms of delay and freshness of information. In the first part of this thesis, we propose a transmission scheme in an EH-WSN to minimize the delay as well as the packet loss rate. The proposed protocol optimizes the scheduling of sensor tasks by exploiting the estimation of the wireless channel state and considering the associated time and energy costs as well as the costs associated with sensing and data transmission. Our analysis raises the following interesting question : is it more efficient to (i) immediately transmit the detected data and retransmit the packets if necessary or (ii) wait until the channel is in good condition ? To evaluate the performance of this protocol, we consider the packet loss and two complementary delay metrics : (i) the age of the delivered information which measures the time between the generation of the information at the sensor and the time of its reception by the sink, and (ii) the inter-delivery time which measures the time between two status updates successfully received by the sink.We derive the distributions and statistics of these metrics using probability theory and stochastic processes. In a second part of this thesis, we optimize the inter-delivery time of updates in an EH-WSN whose sensors are equipped with capacitors.


identifier: Brochu Dufour, O. (2021). Visual Odometry System for Drones Assisted by a Deep Neural Network  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'utilisation de drones devient de plus en plus courante pour de nombreux secteurs industriels. Toutefois, certaines limitations techniques, comme la navigation dans des environnements dépourvus de signal GPS, peuvent constituer un obstacle à leur adoption. La recherche dans le domaine de l'odométrie visuelle évolue rapidement et pourrait apporter des solutions à ce type de problèmes. Les techniques actuelles d'odométrie visuelle sont généralement composées d'étapes permettant l'extraction et la recherche de points d'intérêts dans la séquence d'images ou la minimisation d'erreurs photométriques afin de reconstruire les matrices de transformation décrivant le mouvement du véhicule. Bien que populaires, les solutions actuelles peuvent souffrir d'une accumulation d'erreurs importantes et peuvent être coûteuses en termes de calcul. De nouvelles recherches utilisant des réseaux neuronaux profonds ont démontré des résultats prometteurs et pourraient éventuellement offrir des solutions aux lacunes existantes de ces techniques dites « géométriques ». Les techniques d'odométrie visuelle profonde actuelles combinent généralement des réseaux neuronaux convolutifs et des réseaux de neurones récurrents séquentiels afin de déduire l'odométrie visuelle d'une séquence vidéo donnée. L'objectif de ce projet de recherche est de développer un système intelligent capable d'estimer l'odométrie visuelle d'un drone en temps réel. Le système intelligent utilise une nouvelle architecture neuronale profonde appelée SelfAttentionVO pour estimer, à partir d'une séquence vidéo, le mouvement d'une caméra fixée à un véhicule. Un utilitaire d'inférence capture le flux vidéo diffusé par le véhicule et utilise les prédictions de SelfAttentionVO faite sur les images de la vidéo pour assembler une estimation complète de la trajectoire. Bien que le système ne soit pas actuellement optimisé pour fonctionner sur un ordinateur embarqué, l'utilitaire d'inférence peut être utilisé sur un ordinateur de bureau ordinaire, offrant ainsi une alternative viable. SelfAttentionVO a été entraîné sur les ensembles de données KITTI et Mid-Air en utilisant une fonction d'objectif basée sur l'erreur quadratique moyenne. L'architecture utilise un réseau neuronal convolutionnel, pour effectuer l'extraction de points d'intérêts dans l'image et utilise à la fois un réseau de type « long short-term memory » (LSTM) et un module d'attention multi-têtes pour modéliser les dépendances séquentielles de la vidéo.  ABSTRACT: Drone use is becoming more common in many industrial sectors, but technical limitations like navigation in GPS denied environments can be a barrier to adoption. Research in the field of visual odometry is rapidly evolving and could provide solutions to GPS-less drone navigation. Current state-of-the-art visual odometry techniques use standard geometry-based pipelines involving image feature extraction and matching (or photometric error minimization) and transformation matrix estimation. Although popular, current solutions can suffer from significant drift, accumulation and some can be computationally expensive. New research using deep neural networks has shown promising performances and could eventually offer a solution to the shortcomings of existing geometry-based techniques. Deep visual odometry techniques combine convolutional neural networks and sequence modelling networks like recurrent neural networks (RNNs) to build an understanding of the scene and infer visual odometry from a given video sequence. The objective of this research project is to develop an intelligent system capable of estimating the visual odometry of a drone in real time. The intelligent system uses a novel deep neural architecture called SelfAttentionVO to estimate, from consecutive video frames, the egomotion of a camera rigidly attached to a vehicle's body. An inference utility captures the live video feed from a drone and uses SelfAttentionVO's predictions on the video frames to assemble a complete trajectory estimation. Although the system is not currently optimized to run on an onboard computer, the ability of the Inference Utility to estimate real-time visual odometry from a video feed using a desktop computer provides a viable alternative. SelfAttentionVO was trained on the KITTI and Mid-Air datasets using mean squared error loss. The architecture uses a convolutional neural network to perform image features extraction and couples a long short-term memory (LSTM) network to a multi-head attention module to model the sequential dependencies of the video. Test results showed that SelfAttentionVO converges 48% faster than similar model DeepVO. Compared with DeepVO, it also revealed a reduction of 22% in mean translational drift (KITTI Translation Error) from the ground truth and an improvement of 12% in mean translational absolute trajectory error.


identifier: Olivier, P. (2021). Fairness in Combinatorial Optimization  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

title: Fairness in Combinatorial Optimization

abstract: RÉSUMÉ: Il existe une grande variété au sein des problèmes d'optimisation combinatoire. Dans un contexte réel, les solutions de tels problèmes requièrent souvent une certaine forme d'équilibre. Cependant, la recherche dans le domaine de l'équilibre en optimisation combinatoire est assez limitée. Nous pouvons également observer que lorsqu'un problème comprend une dimension d'équilibre, elle n'est pas toujours intégrée de façon consciencieuse. Dans cette thèse, nous étudions et nous comparons différentes manières d'intégrer la notion d'équilibre en programmation par contraintes et en programmation en nombres entiers. Nous analysons également les caractéristiques et les propriétés associées au différentes formes d'équilibre. Dans un premier temps, nous étudions le problème du sac à dos multiple quadratique avec des conflits et des contraintes d'équilibre. Dans ce problème, nous cherchons à remplir plusieurs sacs à dos avec des objets de différents poids, et dont il existe une valeur ou  un conflit entre chaque paire d'objets. Les contraintes d'équilibre s'assurent que les poids des sacs à dos soient équilibrés. Nous présentons des modèles de programmation par contraintes et de programmation en nombres entiers. Nous touchons également à la génération de colonnes, et utilisons un algorithme de « branch and price. » Nous pouvons ainsi comparer la complexité d'implémentation et la performance de ces modèles. Ce problème peut être appliqué à la formation de plans de tables pour des événements, tels des réceptions de mariage. Dans un deuxième temps, nous nous concentrons sur la méthodologie associée à l'équilibre, et étudions les caractéristiques associées aux différentes formes d'équilibres. Nous présentons quatre manières d'équilibrer des solutions et discutons de leur propriétés. Nous présentons aussi trois problèmes existants où la manière d'atteindre des solutions équilibrées pourrait être améliorée. Ceci nous permet d'émettre plusieurs lignes directrices qui permettraient d'aider un modélisateur à choisir une bonne manière d'équilibrer les solutions d'un problème. Dans un troisième temps, nous étudions un problème particulier, où nous ne considérons pas l'équilibre local à une seule solution, mais plutôt l'équilibre global atteint à l'issue d'une séquence de solutions. À l'aide de certaines preuves théoriques, nous pouvons démontrer, par exemple, le nombre de solutions nécessaires à atteindre un équilibre global parfait, dans certains cas spéciaux. Nous introduisons aussi une structure nous permettant de résoudre ce problème pour des cas plus compliqués. Nous utilisons cette structure pour résoudre le problème de répartition d'ambulances. Un ensemble d'ambulances doit être réparti au travers de différentes zones d'une région, de manière à répondre de façon efficace aux besoins de la population. Cette répartition doit aussi être équitable, lorsque considérée sur une certaine période de temps. Pour résoudre ce problème, nous utilisons la génération de colonnes et la programmation par contraintes.  ABSTRACT: Combinatorial optimization problems come in a plethora of flavors. In a realistic setting, solutions to many of these problems require some sort of balance or fairness. Yet, there has been little research specifically on the concept of fairness and balance in the context of combinatorial optimization. Furthermore, it can be observed that when a problem includes a fairness component, that component is generally not constructed very carefully. This thesis studies and compares various ways of achieving balance in constraint programming and in integer programming, and analyzes the characteristics and propertiesof various balancing methods. In the first part of this thesis, we study the quadratic multiknapsack problem with conflicts and balance constraints, that is, packing items of different weights and with pairwise preferences and conflicts into knapsacks, while satisfying constraints on the balance of the loads of those knapsacks. We present and compare constraint programming and integer programming models, including a model based on column generation and branch and price. This allows us to constrast these models by the difficulty of their implementation, and their resulting performance. The problem studied finds an application in event seating. The second part of this thesis focuses on methodology, and is concerned with the characteristics associated with various ways of achieving balance. We present four different methods of finding balanced solutions in problems, and discuss some of their properties. We further present three cases showing that the way balance is achieved in some existing problems can be improved. These experiments allow us to make a list of general modeling guidelines, which should help a modeler decide on how to best integrate fairness into a problem. For the last part of this thesis, we study a special problem where fairness is considered over a period of time. We show some theoretical proofs for special cases of this problem, allowing us, for instance, to know what length of time is needed to ensure a perfectly fair solution. We then introduce a general framework which allows us to tackle more complicated cases of this problem. We use this framework to solve the ambulance allocation problem: A number of ambulances must be allocated to some zones in a region, such that the population of the region is efficiently covered by the ambulance service. This coverage should also be fair, when considered over a given time horizon. To solve this problem, we introduce a model based on column generation and constraint programming.


identifier: Bhatnagar, S. R. (2021). Technology Mediated Peer Instruction  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

title: Technology Mediated Peer Instruction

abstract: RÉSUMÉ: Les progrès de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel ouvrent la voie à de nouveaux outils pédagogiques, qui peuvent fournir de la rétroaction aux étudiants pour leurs textes écrits, avec la notation automatique des récits, et la notation automatique des réponses courtes. Toutefois, à chaque fois qu'on introduit une nouvelle question, il y a la problématique du “démarrage à froid‘: ces méthodes nécessitent l'intervention initiale d'experts du domaine pour définir ce qui est correct, ainsi que de grands ensembles de données spécifiques à la tâche pour entraîner ces modèles d'apprentissage automatique supervisés. Une autre façon pour les environnements d'apprentissage modernes d'augmenter la quantité de ressources et de rétroaction disponibles pour les étudiants est de recourir à “l'approvisionnement par l'apprenant” (learnersourcing): les étudiants sont invités à générer du contenu (par exemple, de nouveaux éléments de question, des messages d'aide, des explications) dans le cadre de leur propre séquence d'apprentissage, puis ce même contenu est partagé avec leurs pairs, ce qui les aide à apprendre en retour.  ABSTRACT: With the rapid growth of online learning, new educational tools are needed in order to promote higher order cognitive tasks, such as effective scientific communication, and the critical reasoning required to engage in the peer review process. Recent progress in machine learning, and natural language processing, have led to the development of systems for Automated Essay Scoring, and Automatic Short Answer Grading, both of which can increase the amount of feedback students can receive. However these methods require initial input from domain experts to define what is correct, and large task specific datasets to train supervised machine learning models. Another way in which modern learning environments can scale up the amount of resources and feedback available to students is through ”learner-sourcing”: students are prompted to generate content (e.g. new question items, hint messages, explanations) as an authentic part of their own learning sequence, and then this same content is shared with peers, which in turn helps them learn as well.


identifier: Mellado Cusicahua, A. (2021). A Fully Lagrangian Model Using DEM-WCMPS to Simulate Solid Objects in Free-surface Flow With Applications to River Ice Dynamics  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les processus des glaces fluviales, tels que la rupture, le transport, le blocage et le dégagement des parcelles de glace, jouent un rôle de restriction dans les processus hydrodynamiques, morphodynamiques et de transport dans les rivières des régions froides. Par exemple, les embâcles de glace, qui se forme lorsqu'il y a une accumulation de frasil ou de glace fragmentée, bloquent l'écoulement de la rivière et peuvent occasionner des inondations, un des plus grands dangers liés aux glaces fluviales. Les embâcles de glace peuvent endommager les résidences et les infrastructures ainsi qu'engendrer des risques pour les populations riveraines, tels que le délogement et même la perte de vie. Afin de réduire ces risques et conséquences, la dynamique des embâcles fluviaux a besoin d'être comprise et prédite. De nos jours, à cause du changement climatique, il est encore plus important de se fier à des outils de prédiction à haute précision afin d'atténuer les impacts des inondations causées par les embâcles de glace. À cause de la complexité de l'interaction entre l'eau et la glace présente dans les embâcles fluviaux, ce phénomène est resté largement imprévisible.  ABSTRACT: River ice dynamic processes, such as the break-up, transport, jamming, and release of ice parcels, play a curtail role in hydrodynamic, morphodynamic, and transport processes in cold region rivers. For instance, ice jams, caused by an accumulation of frazil or fragmented ice, restrict flow and can trigger ice jam floods, one of the greatest river ice hazards. Ice jam can damage properties and infrastructures as well as cause inconveniences to people, such as dislocation or even loss of life. In order to mitigate these consequences, the dynamic of river ice jams needs to be understood and predicted. Due to the complexities involved in the multiphase ice-water system, this phenomenon has remained largely unpredictable. This thesis's main objective is to give more insight into this phenomenon by providing benchmark cases mimicking the characteristics of a jam release and developing a numerical model capable of reproducing the complex dynamic behavior of solid (ice) and fluid (water) interactions. Small-scale and challenging experiments were carried out at the Hydraulic Laboratory of École Polytechnique of Montreal. Dam-break flows were reproduced over dry and wet beds with floating block floes (representing the ice) to provide useful and comprehensive quality data for the validation of ice jam models.«


identifier: Hamdavi Mohammad Pure, S. (2021). Proposal of a Model to Enhance Safety of Machinery during Operation and Maintenance in the Era of Digitalization and Connectivity  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les machines sont l'un des actifs les plus critiques de l'industrie manufacturière. Malgré le fait que les concepteurs / fabricants de machines et les utilisateurs finaux déploient des efforts prudents pour rendre les machines plus sûres, il y a cependant tellement d'accidents liés aux machines qui se produisent encore pour plusieurs raisons. La revue de la littérature sur les machines a révélé que (i) le manque d'intégration de la sécurité adéquate dans la conception de la machine (ii) le manque d'évaluation systématique des risques, (iii) le manque de retour d'expérience et (iv) le manque d'expérience / de connaissances de la ou des personnes en matière de sécurité des machines, sont des causes potentielles de problèmes liés au fonctionnement et à la maintenance en toute sécurité des machines. Ces obstacles sont principalement dus au manque de communication efficace entre les concepteurs / fabricants de machines et les utilisateurs finaux, ce qui a conduit à des évaluations incomplètes des risques des machines. En dehors de cela, les concepteurs et les fabricants de machines, en raison du manque de connaissance de la situation de travail réelle et du manque de connaissances suffisantes en matière de sécurité, ne bénéficient pas du système de retour d'expérience le plus récent qui peut aider à concevoir des machines plus sûres. Ces derniers temps, l'amélioration des technologies à l'ère de la numérisation et de la connectivité de différentes industries telles que l'internet des objets (IoT), le système cyber-physique (CPS) et la technologie cloud, etc. ont grandement contribué à améliorer les processus, les produits, les services et les performances de manière autonome pour les activités de bout en bout ainsi que la chaîne de valeur. Dans ce but, un travail de recherche est proposé pour un système conceptuel de gestion de la sécurité (SMS) générique basé sur les concepts des technologies clés habilitantes susmentionnées afin de surmonter le manque actuel de connexion insuffisante entre les concepteurs de machines et les utilisateurs finaux de machines. En outre, un modèle de sécurité basé sur la connaissance basée sur la hiérarchie de l'évaluation des risques introduite dans l'ISO 12100: 2010 est proposé pour capturer les données de sécurité (SRD) les plus à jour et les retours d'expérience basés sur l'utilisation réelle de la machine dans Smart Working Environnements (SWEs). Une étude de cas basée sur des scénarios a été menée sur une machine industrielle de fabrication de sacs pour expliquer le mécanisme de fonctionnement de la solution proposée. Afin d'étudier les performances de la solution proposée, la machine sélectionnée avec différentes fonctions de fonctionnement, diverses énergies dangereuses, des capteurs / dispositifs de sécurité et un dispositif intégré pour échanger des données du niveau physique vers les niveaux supérieurs dans les SWE sont utilisés. Les résultats de cette étude de recherche révèlent que la solution proposée peut considérablement améliorer les connaissances en matière de sécurité liées aux machines et échanger des SRD, entre les fabricants de machines et les utilisateurs finaux de machines. Le SRD transmis est tenu (i) d'effectuer une évaluation plus réaliste des risques machine en tenant compte des problèmes de conception, (ii) de tirer parti des retours d'expérience des utilisateurs finaux et d'en apprendre mutuellement davantage sur les incitations à contourner les dispositifs de protection et les dispositifs de protection par la machine opérateurs pendant le fonctionnement normal ou par le personnel de maintenance pendant les activités de maintenance. L'étude a également identifié certaines limites, qui pourraient affecter la mise en œuvre des mesures proposées. Dans les études futures, la solution proposée pourra être étendue en organisant des groupes de discussion avec des acteurs clés, y compris des utilisateurs finaux de machines, des fabricants de machines et des associations SST. Malgré certaines limites imprévues, on pense que cette étude contribue de manière significative à rendre les machines plus sûres en adaptant les opportunités qui ont été présentées par l'industrie 4.0, ses technologies habilitantes, la numérisation et la connectivité.  ABSTRACT: Machinery is one of the most critical assets of the manufacturing industry. Despite the fact that machine designers/manufacturers and end-users put careful effort in making machines safer, however, there are so many machinery-related accidents that still occur due to several reasons. The literature review about the machines have revealed that (i)  lack of adequate safety integration in machine design  (ii) lack of systematic risk assessment, (iii) lack of experienced feedback, and (iv) lack of individual(s) experience/knowledge in machine safety, are potential causes for problems that are linked to the safe operation and maintenance of machinery. These obstacles are mainly due to the lack of effective communication between machine designers/manufacturers and end-users, which have resulted in incomplete risk assessments of machines. Apart from this, machine designers and manufacturers due to lack of awareness of the actual working situation and lack of sufficient safety knowledge do not benefit from the most updated experienced feedback system that can help in designing of machines safer. In recent times, the enhancement on technologies in the era of digitalization and connectivity different industries such as the internet of things (IoT), the cyber-physical system (CPS) and cloud technology, etc. have greatly helped in improving the processes, products, services, and autonomously performances for the end-to-end activities along with the value chain.   Aiming at that, a research work is proposed for a generic conceptual safety management system (SMS) that is based on the concepts of above-mentioned key enabling technologies in order to overcome the current shortage of insufficient connection between machine designers and machine end-users. Furthermore, a knowledge-based safety model based on the hierarchy of risk assessment introduced in ISO 12100:2010 is proposed to capture the most up-to-date safety-related data (SRD) and experienced feedback based on the machine's actual use in Smart Working Environments (SWEs). A scenario-based case study was conducted on an industrial bag-making machine to explain the working mechanism of the proposed solution. In order to investigate the performance of the proposed solution, the selected machine with different operating functions, various hazardous energies, safety sensors/devices, and an embedded device to exchange data from physical level to upper levels in SWEs are used.


identifier: Dominguez Trujillo, A. (2021). Reinforcement-Learning-Based Attacks on Adaptive Traffic Control Systems  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Grâce à l'utilisation des capteurs et aux nouvelles technologies de la communication, les systèmes de contrôle adaptatif de trafic routier (Adaptive Traffic Control Systems ou ATCS) sont devenus une solution prometteuse dans le domaine du contrôle de la route au sein des villes modernes. Ces systèmes visent à diminuer la congestion routière en adaptant continuellement les feux de signalisation à la demande de trafic en temps réel. Cependant, le manque de mesures de sécurité adoptées dans ce domaine rend ces systèmes vulnérables à des attaques informatiques. Étant donné que ces systèmes sont capables de estimer le comportement des véhicules, le fonctionnement d'un ATCS est bien dynamique face aux conditions du trafic de la route. Par conséquent, la réponse du système n'est pas connue préalablement. Nous basons notre étude sur l'hypothèse qu'une attaque informatique est plus difficile à détecter lorsqu'un attaquant cible un système adaptatif, contrariement à un système traditionnel dont le fonctionnement demeure toujours immuable. Néanmoins, une attaque qui reste inaperçue demande un niveau de raffinement élevé. Dans cette optique, nous avons développé une plateforme d'essai pour réproduire des attaques intelligents sur un système ATCS générique. La solution proposée intègre des techniques d'apprentissage profond par renforcement (Deep Reinforcement Learning ou DRL) pour contrôler le traffic dans un réseau routier avec un simulateur microscopique de trafic routier. En utilisant les techniques de DRL, nous avons entrainé un agent pour produire de la congestion dans un réseau routier composé de 25 intersections. L'algorithme d'apprentissage fut Proximal Policy Optimization (PPO). Cette plateforme permet l'exécution des cyberattaques sur deux scénarios différents. Le premier reproduit les actions d'un attaquant qui connait l'organisation de l'intérieur, tandis que le deuxième vise à simuler l'exécution d'une attaque de l'homme au milieu (Man-in-the-Middle ou attaque MITM) depuis l'extérieur de la compagnie. Dans ce contexte, nous présentons un outil de tests qui fournit l'environnement nécessaire pour déployer ces scénarios.  ABSTRACT: Adaptive Traffic Control Systems (ATCS) are emerging as a promising solution for urban traffic control in modern cities with the use of sensors and communication features. Seeking to mitigate urban congestion in a city, ATCS continuously adapt traffic light timing to meet realtime traffic demand. Nevertheless, due to its present lack of security, these systems remain vulnerable to cyber-attacks. Given that these systems can forecast traffic conditions, the operation of ATCS is meant to adapt to real-time traffic demand dynamically. Consequently, the system's response is not known beforehand. We believe that attacking an adaptive system remains unnoticed in an easier manner than it would be if an attacker targeted a traditional system whose operation is always the same. However, going unnoticed requires a higher sophistication. With this aim in mind, we developed a testbed that enables the reproduction of intelligent attacks on a generic ATCS. It integrates Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques to control traffic in a road network with a microscopic traffic simulation tool. A DRL-based agent was trained to produce congestion on a road network constituted of 25 intersections. The learning algorithm that we used was Proximal Policy Optimization (PPO). The proposed testbed supports the reproduction of cyber-attacks in two different scenarios. The first one enables reproducing cyber-attacks from an insider standpoint, while the second of them implements a Man-in-the-Middle (MITM) attack executed by an external attacker. In this context, we present the test platform that provides the required environment to deploy these scenarios.


identifier: Robatian, D. (2021). Weakly-Supervised Learning from Incomplete Data  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le paradigme paramétrique de l'inférence statistique a été principalement restructuré au début du XXe siècle. Bien que, pendant plusieurs décennies, cette approche classique de l'inférence ait continué à conserver sa prédominance en tant que principal motif d'inférence accepté, le siècle précédent a également vu l'arrivée d'autres approches favorables à l'inférence statistique. Les techniques non paramétriques, l'analyse exploratoire des données et la théorie de l'apprentissage statistique sont des exemples de ces paradigmes alternatifs. L'adoption de ces nouvelles méthodologies, en plus des avantages offerts par les machines classiques, a enrichi les sciences, où l'analyse des données empiriques est préoccupante. Cependant, l'adoption des nouvelles méthodologies s'est faite à son propre rythme dans différents domaines. En particulier, dans les domaines où les données communément rencontrées présentent des propriétés atypiques, cette transition a souvent été retardée. La thèse présentée ici étudie et établit certaines étapes essentielles vers la réalisation de l'application du paradigme inférentiel de l'apprentissage statistique ou de la théorie Vapnik-Chervonenkis (VC) à l'analyse de données incomplètes; plus précisément, les données biaisées et censurées sont au coeur de notre intérêt. Ce cadre d'apprentissage sera appelé faiblement supervisé, tout au long de ce travail. En outre, nous étudions les capacités d'apprentissage des réseaux de neurones dits de cartographie, selon les normes fournies par la théorie de l'apprentissage statistique. La théorie de l'apprentissage statistique, à l'heure actuelle, est l'une des branches les plus matures de la science des données moderne et héberge une riche offre de techniques mathématiquement approuvées pour résoudre les problèmes de données. Comme son homologue classique, les techniques fournies par la théorie de l'apprentissage statistique peuvent alimenter les méthodologies d'analyse de données, en général, et l'analyse de données incomplètes, ce qui est notre intérêt, en particulier. Le certain type de données considéré, ici, est fréquemment rencontré dans l'analyse du temps jusqu'à l'événement ou de la survie, où l'approche paramétrique classique de l'inférence statistique est toujours courante. Cela suggère que l'- analyse des données incomplètes pourrait, de manière significative, bénéficier du potentiel des nouvelles méthodes offertes par l'apprentissage statistique. Bien que certains cadres non classiques aient déjà fait leur chemin dans l'analyse des données de survie, les études fondamentales connexes franchissent encore des étapes rudimentaires. La majorité des études existantes portent sur les performances pratiques de certains algorithmes, tels que les méthodes d'ensemble, sur des ensembles de données de survie concrets. Cela laisse un certain nombre de questions fondamentales, visant l'applicabilité globale des méthodes d'apprentissage à l'analyse de données incomplètes, sans réponse. Un exemple de telles questions est les conditions nécessaires et suffisantes pour la fiabilité d'une machine pour apprendre à partir de données biaisées et censurées. Combler ces lacunes était la principale motivation derrière la thèse présentée ici. Plus précisément, le paramétrage particulier du biais d'échantillonnage simultané et de la censure semble totalement absent de la littérature sur l'apprentissage statistique. Pour au moins deux raisons, il est important d'étudier l'intégration des méthodes d'apprentissage statistique dans l'analyse de données incomplètes: (i) La théorie de l'apprentissage statistique offre une flexibilité inférentielle étendue, ce qui conduit à couvrir un plus large éventail de situations dans des problèmes du monde réel; et (ii) il pourrait utiliser la capacité de calcul des ordinateurs modernes pour résoudre des problèmes complexes ou complexes d'analyse de données. De plus, à partir de maintenant, certaines techniques d'apprentissage se sont déjà révélées très prometteuses dans la pratique. La puissance accrue offerte par ces méthodes est ce qui justifie la pertinence de la présente recherche.Nous étudions ici les sujets suivants, dans le cadre de données biaisées et censurées: (i) l'apprentissage de la fonction de distribution, (ii) le problème de minimisation des risques et sa cohérence, (iii) l'apprentissage de la fonction de régression, (iv) la sélection de la variable de régression basée sur l'estimation du maximum de vraisemblance, (v) l'application de la cartographie des réseaux de neurones pour résoudre le problème d'apprentissage, et (vi) certains problèmes importants et ouverts ainsi que quelques défis à considérer dans les études futures. Les trois premiers problèmes font partie des problèmes les plus fondamentaux de la théorie de l'apprentissage statistique et sont résolus ici, avec succès, pour des données biaisées et censurées. En particulier, nous dérivons les mesures de probabilité empiriques appropriées, définies en termes de données biaisées et censurées, qui peuvent estimer de manière cohérente les mesures de probabilité réelles sous-jacentes. Il est illustré comment les résultats peuvent être appliqués davantage pour minimiser le risque fonctionnel. De plus, une méthode de régression par noyau pour une estimation correcte de la fonction de régression, en présence de biais et de censure, est proposée. En outre, les conséquences de certaines approches naïves du problème sont indiquées. Dans le cadre du quatrième problème, nous considérons deux méthodes de sélection de variables basées sur la vraisemblance, appelées approches conditionnelle et conjointe. La première est, en fait, basée sur l'approche conventionnelle de l'analyse de régression, c'est-à-dire conditionnant la vraisemblance de la réponse sur les covariables. Elle est dite conventionnelle car elle est basée sur la définition de la fonction de régression et est la méthode, normalement, utilisée dans les problèmes de régression. En revanche, nous proposons une deuxième approche qui utilise la vraisemblance conjointe des covariables et la réponse pour sélectionner les variables. Cette approche a été créée à l'origine pour l'estimation des paramètres mais nous étendons son application au problème de la sélection des variables. Nous pensons que cette dernière approche pourrait être supérieure à la première en termes de sélection du sous-ensemble correct de caractéristiques influentes. Certaines propriétés mathématiques des deux méthodes, qui seraient responsables de cette supériorité, sont dérivées et discutées. Enfin, une brève étude de simulation établit une comparaison entre les deux approches, dont le résultat soutient l'hypothèse de la suprématie de l'approche inconditionnelle sur l'autre. Cependant, fournir une preuve mathématique complète, en faveur ou contre cette hypothèse, nécessite une enquête plus approfondie. Ensuite, nous fournissons une étude complète des réseaux de neurones dits de cartographie et de leur capacité à résoudre le problème principal de l'apprentissage statistique. Nous remontons les racines mathématiques justifiant les capacités d'estimation des réseaux il y a plus d'un siècle. Divers problèmes mathématiques connexes, tels que le problème de solvabilité algébrique et le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold, sont introduits et leur relation avec les réseaux de neurones cartographiques est examinée. Nous montrons comment la distinction entre l'approximation et la représentation explique la capacité de ces réseaux en estimation de fonction. Pour conclure, nous discutons de la pertinence des réseaux de neurones dans le cadre de la théorie de l'apprentissage statistique. Plus précisément, nous discutons des raisons pour lesquelles les réseaux de neurones ne sont pas capables de résoudre complètement le problème d'apprentissage, selon les principes d'apprentissage statistique d'un apprentissage fiable. Enfin, quelques défis ouverts, y compris le problème de classification, la détection de la direction de la dépendance et l'apprentissage de la dimension intrinsèque des données, dans le contexte de données biaisées et censurées, sont introduites et, rapidement, discutées. Comme mentionné précédemment, certains des problèmes résolus ici, tels que l'estimation de la fonction de distribution et le problème de minimisation des risques, sont d'une importance cruciale en théorie de l'apprentissage statistique. La raison, comme expliqué au chapitre 3, est que la résolution des principales formes génériques des problèmes d'apprentissage supervisé, c'est-à-dire l'estimation de la densité, la régression et la classification ou la reconnaissance de formes, se résume à résoudre les problèmes de minimisation des risques et d'estimation de la distribution.  ABSTRACT: The parametric paradigm of statistical inference was mostly systematized in the early twentieth century. Although for several decades this classical approach to inference continued to preserve its dominance as the main accepted ground for inference, the previous century has witnessed the arrival of other propitious approaches to statistical inference too. The non-parametric techniques, exploratory data analysis, and statistical learning theory are all examples of these alternative paradigms. Adopting these new methodologies, in addition to the benefits the classical machinery offers, has enriched sciences, where analysis of empirical data is of concern. However, embracing the new methodologies has occurred at its own pace in different areas. Particularly, in domains, where commonly encountered data exhibit some atypical properties, this transition has often been delayed. The current thesis studies and establishes some essential steps towards realizing the application of the inferential paradigm of statistical learning or Vapnik-Chervonenkis (VC) theory to the analysis of incomplete data; specifically, the data that are biased and censored, are at the core of our interest. This setting of learning will be called weakly-supervised, throughout this work. In addition, we investigate the learning capabilities of the so-called mapping neural networks, according to the standards provided by statistical learning theory. Statistical learning theory, by now, is one of the maturest branches of modern data science and hosts a rich supply of mathematically approved techniques for solving data problems. Like its classical counterpart, the techniques provided by statistical learning theory can empower data analysis methodologies, in general, and analysis of incomplete data, which is our interest, in particular. The certain type of data considered, here, is frequently encountered in time-to-event or survival analysis, where the classical parametric approach to statistical inference is still the mainstream. This suggests that incomplete-data analysis might, significantly, benefit from the potential of the new methods offered by statistical learning. Although some non-classical frameworks have already made their way into the analysis of survival data, related foundational studies are still passing rudimentary stages. The majority of the existing studies deal with the practical performance of certain algorithms, such as ensemble methods, to concrete survival datasets. This leaves a number of fundamental questions, targeting the global applicability of the learning methods to the analysis of incomplete data, unanswered. An example of such questions is the necessary and sufficient conditions for the reliability of a machine for learning from biased and censored data. Filling such gaps was the primary motivation that triggered the present research. Specifically, the particular setting of the simultaneous sampling bias and censoring seems to be, completely, lacking in the statistical learning literature. For at least two reasons, it is important to investigate the integration of the statistical learning methods into the analysis of incomplete data: (i) Statistical learning theory provides extended inferential flexibility, which leads to covering a wider range of situations in real–world problems; and (ii) it might employ the computational capability of modern computers to solve complex or computationally heavy problems of data analysis. In addition, as of now, some learning techniques have already proved to be very promising in practice. The increased power offered by these methods is what justifies the relevance of the present research. Here, we study the following topics, in the context of biased, and censored data: (i) learning the distribution function, (ii) risk minimization problem and its consistency, (iii) learning the regression function, (iv) regression variable selection based on maximum likelihood estimation, (v) application of the mapping neural networks to solve the learning problem, and (vi) some important, open problems as well as a few challenges to be considered in future studies. The first three problems are amongst the most fundamental problems of statistical learning theory and are settled here, successfully, for biased and censored data. In particular, we derive the appropriate empirical probability measures, defined in terms of biased and censored data, that can consistently estimate the underlying actual probability measures. It is illustrated how the results can be further applied to minimize the risk functional. Also, a kernel regression method for a proper estimation of the regression function, in the presence of bias and censoring, is proposed. In addition, the consequences of some naïve approaches to the problem are indicated. In connection with the fourth problem, we consider two likelihood-based variable selection methods, referred to as the conditional and joint approaches. The first one is, in fact, based on the conventional approach to regression analysis, i.e., conditioning the likelihood of the response on the covariates. It is called conventional because it is based on the definition of the regression function and is the method, normally, used in regression problems. In contrast, we propose a second approach that employs the joint likelihood of the covariates and the response for selecting variables. This approach was originally created for parameter estimation but we extend its application to the problem of variable selection. We speculate that the latter approach might be superior to the former one in terms of selecting the correct subset of influential features. Some mathematical properties of both methods, which are believed to be responsible for this superiority, are derived and discussed. Finally, a brief simulation study draws a comparison between the two approaches, whose outcome supports the hypothesis of the supremacy of the unconditional approach over the other one. However, providing a complete mathematical proof, in favour of or against this hypothesis, requires further investigation. Next, we provide a comprehensive investigation of the so-called mapping neural networks and their capability of solving the main problem of statistical learning. We trace back the mathematical roots justifying the estimation abilities of the networks to more than a century ago. Various related mathematical problems, such as the algebraic solvability problem and the Kolmogorov-Arnold representation theorem, are introduced and their relation with the mapping neural networks are scrutinized. We show how the distinction between the approximation and representation explains the capacity of these networks in function estimation. To conclude, we discuss the relevance of the neural networks inside the framework of statistical learning theory. Specifically, we discuss why neural networks are not able to, completely, solve the learning problem, according to the statistical learning principles of reliable learning. Finally, a few open challenges, including the classification problem, detection of the dependency direction, and learning the intrinsic dimension of data, in the context of biased and censored data, are introduced and, swiftly, discussed. As mentioned earlier, some of the problems solved here, such as estimation of the distribution function and the risk minimization problem, are of crucial importance in statistical learning theory. The reason, as explained in Chapter 3, is that solving the main generic forms of the supervised learning problems, i.e., density estimation, regression, and classification or pattern recognition, boil down to solving the risk minimization and the distribution estimation problems.


identifier: Sepahi Boroujeni, S. (2021). Uncertainty of Form and Size Measurement with On-Machine Tool Metrology  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Équipée d'un palpeur, une machine-outil devient également capable de servir d'appareil de mesure. Cela augmente à la fois l'efficacité et la précision de la fabrication et rend la machine-outil compétente pour remplacer la machine à mesurer tridimensionnelle. Bien qu'efficace, l'utilisation de machines-outils pour la mesure en cours de processus pose le défi de la traçabilité métrologique. L'évaluation de l'incertitude est le seul moyen de relever ce défi. Malgré l'utilisation croissante des techniques de mesure sur machines-outils, les informations sur son incertitude sont confinées aux méthodes spécifiquement développées pour les machines à mesurer tridimensionnelles, en particulier ISO 15530-3. Cette étude concerne l'évaluation de l'incertitude des résultats de la mesure sur machine- outil avec une méthode de covariance sans utiliser d'étalon, contrairement à l'instruction spécifiée par l'ISO 15530-3. Le schéma d'évaluation de l'incertitude comprend deux approches principales, soit un estimateur de Monte Carlo adaptatif et un estimateur dans le cadre du Guide pour l'Expression de l'incertitude de mesure (GUM). La fonction de mesure pour le palpage sur machine-outil est le modèle cinématique de la machine-outil à cinq axes, qui reçoit cinq positions des axes et treize erreurs géométriques de la machine en tant que grandeurs d'entrée et renvoie trois coordonnées cartésiennes de la position compensée dans le repère de la pièce. En conséquence, la fonction de densité jointe requise pour démarrer la méthode de Monte Carlo adaptative encode les informations statistiques de ces grandeurs d'entrée. La répétabilité des positions d'axe saisies détermine une partie de leurs incertitudes sous la forme d'une matrice de covariance. En faisant varier les positions des cinq axes de la machine et des deux composantes du vecteur unitaire d'approche, les mesures répliquées sur machine-outil sur deux sphères de précision donnent la variance et la covariance des positions enregistrées des articulations qui sont utilisées pour ajuster un modèle de répétabilité. Des expériences séparées sur une jauge annulaire déterminent les effets potentiels de l'orientation du palpage, de l'hystérésis du système, de la stratégie de la mesure et de la durée de la tâche sur la répétabilité de la mesure. Puis, un simulateur de Monte Carlo adaptatif estime l'incertitude des treize erreurs géométriques de la machine avec l'artefact de l'échelle et des billes de référence. L'identification quotidienne (une fois par jour) des erreurs avec cette méthode donne des échantillons des centres des billes mesurés sur machine-outil variant sur le long terme, dont la fonction de densité jointe est la grandeur d'entrée de l'estimateur de l'incertitude des paramètres de la machine. Cet évaluateur de l'incertitude valide également une méthode dans le cadre du GUM (« GUM uncertainty framework ») comme alternative efficace à l'approche de Monte Carlo qui exige beaucoup de temps de traitement. Les matrices de covariance des positions d'axe enregistrées et celle des paramètres de la machine s'assemblent dans un simulateur de covariance. La matrice de covariance assemblée lance un estimateur Monte Carlo adaptif distinct basé sur le modèle cinématique de la machine, qui estime l'incertitude associée à la position compensée d'un ensemble de points. L'incertitude peut se propager plus à travers une fonction de GD&T et produire l'incertitude standard de propriétés géométriques. La mesure sur machine-outil des étalons à différentes positions d'axe de la machine valide le schéma d'incertitude développé. Enfin, une méthode de GUM validée avec l'estimateur de l'incertitude de Monte Carlo remplace cette dernière et augmente considérablement l'efficacité de l'évaluation de l'incertitude.  ABSTRACT: Equipped with a touch probe, a machine tool becomes able to serve as a measuring device, as well. This promotes both the efficiency and accuracy of manufacture and makes the machine tool competent to replace the coordinate-measuring machine. Although efficient, the use of machine tools for in-process measurement raises the challenge of measurement traceability. The uncertainty evaluation is the only means to address this challenge. Despite the growing use of the on-machine measurement techniques, the guidelines on its uncertainty have mostly remained confined to the standards specifically developed for coordinate-measuring machines, particularly ISO 15530-3. This study concerns the uncertainty evaluation of the on-machine measurement results with a full-covariance matrix method without using a calibrated reference, unlike the instruction specified in ISO 15530-3. The uncertainty evaluation scheme includes two main approaches, an adaptive Monte Carlo estimator and the GUM framework. The measurement function in on-machine probing is the forward kinematic model of a five-axis machine tool, which receives five probed joint positions and thirteen geometric errors of the machine as input quantities and returns three Cartesian coordinates of the compensated position in the workpiece frame. Accordingly, the joint distribution required to start the adaptive Monte Carlo method encodes the requisite statistical information of these input variables. The repeatability of the probed axis positions determines, in part, their uncertainty in the form of a covariance matrix. By varying the positions of the machine's axes and two components of the unit approach vector, replicated on-machine probing on two precision spheres gives the variance and covariance of the recorded joint positions to fit the repeatability model. Separate experiments on a ring gauge determine the potential effects on the probing repeatability of the probe orientation, system's hysteresis, measurement strategy, and task period. Then, a Monte Carlo simulator estimates the uncertainty of thirteen geometric errors of the machine using the scale and master ball artifact. A day-to-day (once a day) error identification with this method gives samples of the on-machine probed ball centres varying over the long-term (15 days), whose joint distribution is the input of the uncertainty estimator of the machine parameters. This uncertainty evaluator also validates a GUM-framework method as an efficient alternative to the time-consuming Monte Carlo approach. The covariance matrices of the recorded axis positions and the machine parameters assemble in a covariance matrix simulator. The assembled covariance matrix initiates a separate Monte Carlo estimator based on the machine's forward kinematic model, which evaluates the uncertainty associated with the compensated position of a probed point set. The uncertainty can propagate further through any GD&T function and yield the standard uncertainty of desirable geometric features. The on-machine measurement of calibrated references at various positions of the machine's axes validates the developed uncertainty scheme. Finally, a separate GUM framework, validated with the Monte Carlo uncertainty estimator, replaces this method and highly increases the efficiency of uncertainty assessment.


identifier: El Garoui, L. (2021). Approches de routage basées sur les technologies émergentes SDN et IoT pour les environnements intelligents  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: De nos jours, la modernisation des villes est au centre des préoccupations majeures des différents gouvernements et scientifiques à travers le monde. Ils sont confrontés à surmonter l'urbanisation accrue des villes par l'anticipation des solutions aux problèmes chaotiques liés à cette conséquence. Ils doivent traiter les déficits des capacités saturées de l'infrastructure, prévoir le manque de ressources pour répondre aux besoins croissants de la population et éviter la détérioration des services substantiels offerts aux citoyens. L'adoption des technologies d'information et de communication facilitera à relever ces défis et elles permettront la prochaine évolution des métropoles. Tout commence par le développement de diverses applications de haut niveau qui échangent des données en dépit de leur complexité et leur étendue. Ces applications sont connectées par le biais d'équipements variés qui donnent accès à des informations transparentes en temps réel, dont les villes disposent et traitent. Les données échangées assistent les systèmes existants à réagir adéquatement aux situations critiques, à allouer intelligemment les ressources et à projeter les futurs défis. L'accès aux informations en temps réel des systèmes et des différents contextes permet de prendre de meilleures décisions et de jouer un rôle plus actif pour assurer une performance globale de la ville.  ABSTRACT: Today, the modernization of cities is at the center of the various governments and scientists' major preoccupations around the world. They face the increased urbanization of cities as an issue that is not be easy to overcome, so they must inevitably anticipate the solutions before the consequences become chaotic. They must address the deficits in saturated infrastructure capacity, foresee the lack of resources to meet the population's growing needs, and avoid the deterioration of the substantial services offered to citizens. The adoption of information and communication technologies will make it easier to meet these challenges and enable the next evolution of metropolises. It all starts with the development of various high-level applications that exchange data despite their complexity and scope. These applications are connected and provide transparent information in real-time, which cities have and process. This data helps existing systems respond appropriately to critical situations, intelligently allocate resources, and project future challenges. They can save lives, prevent accidents, reduce the spread of diseases, save production time, reduce waste, and even help strengthen the social connection. Besides, access to real-time information from systems and different contexts enables better decisions making and a more active role in ensuring overall city performance.


identifier: Abriat, C. (2021). Mechanical and Functional Insights of the Biofilm Polymeric Matrix and its Role in the Antibacterial Resistance  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les bactéries sont des microorganismes sociaux qui vivent généralement au sein de communautés complexes appelées biofilms, entourées de substances polymériques qu'elles ont elles-mêmes produites. Le développement de biofilms bactériens sur différentes surfaces pose de nombreux problèmes dans les domaines industriel et sanitaire. La matrice polymérique protège les bactéries des stress extérieurs, les rendant extrêmement résistantes dans la nature ainsi que dans les infections, et difficiles à traiter avec les antibiotiques traditionnels. Dans les habitats naturels, plusieurs espèces bactériennes coexistent souvent dans des biofilms. Elles interagissent de manière synergique ou antagoniste et leurs interactions entre espèces peuvent influencer le développement et les propriétés des biofilms. Les connaissances actuelles sur les interactions entre les différentes espèces sont encore limitées malgré des progrès récents qui ont permis l'analyse de communautés microbiologiques complexes. L'objectif de ce travail est de comprendre le comportement viscoélastique et la composition des biofilms bi-espèces, et d'étudier le rôle de la matrice polymérique dans la résistance antibactérienne.  ABSTRACT: Bacteria are social microorganisms that tend to coexist in complex communities called biofilms, in which they are surrounded by self-produced extracellular polymeric substances. The development of bacterial biofilms on various surfaces raises important issues in the industrial and health domains. The polymeric matrix protects bacteria from external stresses making them extremely persistent in nature as well as in infections, and complicating the treatments with traditional antibiotics. In natural habitats, multiple bacterial species often coexist together in biofilms. They interact in synergetic or antagonistic ways and their interspecies interactions can influence the biofilms' development and properties. The current knowledge on interspecies interactions is still limited despite recent advances that have enabled analysis of complex microbiological communities.