identifier: Eskandari, Sina  (2021). Harmonic tuned GaN-based power amplifiers with enhanced efficiency, bandwidth and thermal management.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: amplificateur de puissance en mode continu

subject: CCGF

subject: CCGF-1

subject: GaN

subject: PA accordé harmonique

subject: haute efficacité

subject: LTCC

subject: manipulation d'harmoniques de deuxième source

subject: gestion thermique

abstract:
High efficiency broadband power amplifiers (PAs) are increasingly in demand for the novel wireless communication standards to meet the high spectral efficiency and integration requirements in front-end modules (FEMs) and massive multiple input multiple output (MIMO) active antenna systems. Modern PAs are therefore developed to address extended operational bandwidth requirement under increased peak data rates but still suffer from inefficiencies resulting from complicated matching networks and large power dissipation in the active devices. These can degrade the power efficiency and linearity performance and increase the heat density, particularly for high power PAs (HPAs), which in turn affects the overall performance and reliability of transmitters. To address these challenges, a two-pronged approach is taken in this thesis: (i) novel techniques to increase power efficiency and reduce the thermal load over wide bandwidths are proposed and (ii) efficient thermal management techniques are investigated.

First, to enhance power efficiency while increasing bandwidth novel harmonic impedance tuning at the device input are developed for two distinct classes of operation: continuous-mode inverse class GF (CCGF−1) and the continuous class GF (CCGF). For the CCGF-1, we propose new closed-form drain current expression to model the PA current waveforms in the time domain. We then use this analytical expression to exploit second source harmonic impedance manipulation in order to expand the design space of the output matching circuit resistively. This approach allows to diminish the complexity of the design of the load matching network at the fundamental and harmonic frequencies and to achieve wider bandwidth while simultaneously improving drain efficiency across the new optimum admittance points. As a proof of concept, a wideband CCGF−1 PA is designed, fabricated and tested. Results show a drain efficiency of more than 70% from 3.05 GHz to 3.85GHz, a gain between 11 and 12.4 dB with a gain flatness of ± 0.7 dB and an output power at 3-dB gain compression between 39.9 and 41.4 dBm over the same frequency band. For the CCGF, the second source harmonic in CCGF is similarly optimized to flatten the power amplifier’s frequency response over a wideband range. Moreover, a new design space is explored by considering the effects of controlling the input nonlinearity of the gate-source capacitance (Cgs) on the drain current waveforms under continuous mode drain voltage waveforms. Unlike the CCGF-1 mode where current overshoot can occur, the obtained drain current waveforms in the CCGF mode do not exceed the maximum drain current. Since the current overshoot can negatively affect the reliability of the device over time while simultaneously increasing the overlap with the voltage waveform in continuous mode, avoiding it by going to the CCGF mode will alleviate these problems. A second proof of concept prototype of a CCGF PA is also designed, fabricated and tested. Measurements show a flat frequency response from 3.3 GHz to 4.3 GHz with variations less than ± 0.4 dB for 40 dBm output power, and ± 2% for 66% drain efficiency.

The efficient thermal management of HPAs is undertaken through the design, fabrication, integration and testing of a 40 W C-band amplifier. Two alternative approaches are investigated: (i) the integration of an existing single MMIC (Monolithic Microwave Integrated Circuit) chip PA design, where matching and power combining are carried out on-chip, on a heat-sink housing and (ii) the hybrid PA design where lower power MMIC power-bars are matched and combined off-chip using low-loss multi-layer LTCC (Low Temperature Cofired Ceramics) technology and mounted in an optimized thermal management structure. It is shown that by using highly thermally conductive interposers with properly matched thermal expansion coefficient, namely copper-graphite, along with cavities in the LTCC and a copper base, the hybrid approach yields significant improvements in thermal management. Indeed, thermal images from the chip surface show 10-15 °C better thermal management of the hybrid HPA compared to MMIC HPA at the same saturated output power level.


identifier: Dollon, Quentin  (2021). Analyse modale opérationnelle des roues de turbines hydroélectriques par l’étude de régimes transitoires.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

type:
Mémoire ou thèse
Non évalué par les pairs

subject:
analyse modale opérationnelle
inférence bayésienne
résonances synchrones
turbines hydroélectriques

abstract:
Depuis plusieurs années, l’intermittence des sources de production solaires et éoliennes a poussé les exploitants à utiliser les turbines comme des moyens de production palliatifs, servant de stabilisateurs du réseau. Les turbines se prêtent particulièrement bien à cette mission car ce sont des installations très agiles, qui ont des capacités de modulation de production rapide et des procédures de démarrage/arrêt simples. Cette nouvelle utilisation des roues hydroélectriques implique un fonctionnement bien souvent hors de leur régime optimal, associé à de nombreuses phases transitoires. En conséquence, la capacité des turbines à jouer le rôle de stabilisateur est à pondérer par une dégradation accélérée des installations.

Cette dégradation par fatigue peut s’accompagner d’une perte de fiabilité des modèles numériques. Pour remédier à la détérioration des performances numériques, une idée repose sur l’exploitation de mesures expérimentales réalisées sur des prototypes opérationnels. Ces mesures contiennent de l’information sur le comportement réel de la machine. Correctement traités, les signaux délivrent une estimation fiable des propriétés mécaniques et du comportement de la roue dans certains régimes particuliers. Ces axes de réflexion ont mené au développement de différents projets de recherche à HydroQébec, dont les plus notables sont les projets PREDDIT (Prédiction de la Dégradation et Diagnostic Intégré des Turbines) et THAUR (Turbines Hydroélectriques Adaptées à leur Utilisation Réelle).

En collaboration avec Andritz et l’IREQ, les travaux décrits dans ce mémoire s’intègrent dans la continuité de ces projets, et se concentrent sur le développement d’une méthodologie pour l’identification des paramètres structuraux caractérisant le comportement dynamique des roues de turbine lorsqu’elles fonctionnent en régime transitoire. L’objectif pratique est d’estimer la réponse modale de la machine, afin d’accéder aux paramètres modaux réels et à leurs incertitudes. La méthodologie repose sur l’analyse des résonances synchrones générées par les harmoniques de la vitesse de rotation. Ces résonances sont extraites par des algorithmes de suivi d’ordre synchrone, puis caractérisées à l’aide d’outils d’analyse modale opérationnelle. Il s’est avéré que les outils d’identification bayésiens sont bien adaptés au traitement des données.

Un travail de réflexion a également été mené sur l’usage des paramètres expérimentaux, et sur le développement de modèles hybrides plus précis. Les résultats ont servi d’outils de validation pour les modèles numériques, et de moyen de calibration pour préciser les estimations de vitesse critique. La finalité du projet repose sur l’obtention de niveaux de chargement plus précis, afin d’améliorer la prédiction de l’état de fatigue des roues.


identifier: Abuelwafa, Sherif  (2021). Representation learning for document image analysis with practical considerations.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: analyse de documents

subject: apprentissage de représentations d’images de documents

subject: classification de documents

subject: segmentation sémantique de documents

abstract:
This thesis sets up reliable document image representation learning approaches that can stand up to the practical real-world challenges currently facing the document image analysis field. Particularly, two challenges are tackled, performing efficient analysis on large-scale datasets and adapting to the scarcity of labeled training data. The proposed approaches aim to improve the performance of the document image analysis processes when applied to real-world use-cases. For this purpose, we address the practical challenges in two main tasks of document image analysis, classification and semantic segmentation.

Current document representation approaches usually focus on use-cases with an unrealistic assumption that any document representation can well generalize when applied on large-scale document datasets. Therefore, we first propose a document representation approach for the task of document classification that can generalize well for such large-scale datasets. The classification process in this task is based on the existence of a distinctive visual local object (e.g., footnote) within the document image, which is of high relevance to various use-cases in the document image analysis field. The proposed approach is applied to datasets that contain more than 32 million document images and show a consistent reliable performance across various datasets using less than 0.07% of the dataset’s samples for training.

Many recent representation learning approaches are based on supervised feature learning, which requires a large amount of annotated training document images to obtain reliable performance. Meanwhile, in real-world use-cases, the available amount of labeled data is very limited and scarce, while a large amount of unlabeled data is often abundant. We, therefore, propose a document representation learning approach for the task of document classification, which is capable of learning features solely from unlabeled data, and without any dependence on hand-crafted features. Unlike our earlier work above, the classification process in this work is based on the global context of the document image. Our approach utilizes unlabeled data to learn a representation that is used later for document classification either with few labeled data or with no labeled data. The efficiency of the proposed approach and its associated performance boost is demonstrated with the obtained experimental results.

Considering each previously classified document, we finally propose a document representation learning approach for the task of document semantic segmentation to obtain an additional interpretation of that document’s content and prepare it for further analysis tasks. This approach is capable of learning features from unlabeled data without requiring annotated data, datasetdependant heuristics techniques, or textual information. In addition, it tackles the common challenge of having high inter-class similarities between different semantic classes. Experiments on various public datasets demonstrate the effectiveness of our proposed approach by yielding better results than earlier approaches.


identifier: Guérineau, Julia  (2021). Le développement de produits multidisciplinaires à l’ère du numérique et de la connectivité ubiquitaire.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
développement de produits
produits multidisciplinaires
mécatronique
systèmes cyber-physiques
produits intelligents
transformation numérique

abstract:
Nos travaux se positionnent dans le cadre général de « l’ère du numérique et de la connectivité ubiquitaire » qui induit de nombreuses transformations au sein de l’industrie, notamment concernant les produits conçus et leur développement. Sous l'impulsion du numérique et de la connectivité, les produits peuvent évoluer vers des produits multidisciplinaires, dotés de nouvelles capacités et fonctions. Ces produits multidisciplinaires, au sens où nous l’entendons, sont issus de l’intégration de contributions mécaniques, électroniques, électriques, logicielles et des technologies de l'information et des communications. Dans le cadre de ces travaux, les produits mécatroniques, les systèmes cyberphysiques et les produits « intelligents » sont particulièrement considérés pour leur caractère multidisciplinaire.

Cette évolution des produits induit également deux formes de complexité, la complexité intrinsèque au produit et celle liée à l’organisation nécessaire à son développement. En conséquence, il est attendu que la manière dont les entreprises développent ces produits soit adaptée. Cette adaptation du développement de produits s'appuie sur une variété de « concepts et techniques » (formulation qui regroupe les approches, processus, méthodes et outils) qui peuvent être agencés pour former ce qui a été nommé dans ces travaux une « structure de développement ». Ainsi, nous examinons ici le lien entre le produit et la structure de développement à employer. La constitution d’une structure adaptée aux produits multidisciplinaires reste en effet un défi pour les entreprises, notamment de par l’ancrage mono-disciplinaire d’une majorité de ces concepts et techniques. Dès lors, un accompagnement des entreprises semble nécessaire. Cet accompagnement passe, d’une part, par la cartographie de la littérature scientifique en vue d’identifier des structures de développement, et, d’autre part, par la compréhension de la manière dont les entreprises développent actuellement leurs produits multidisciplinaires. Ces volets littérature scientifique et pratiques industrielles ont guidé l’élaboration de notre proposition.

Les contributions apportées par ces travaux sont les suivantes. Premièrement, nos travaux proposent un modèle de structuration du développement en quatre niveaux, basé sur des définitions et un arbre de décision permettant d’organiser les concepts et techniques en approches, processus, méthodes et outils. La deuxième contribution établit les représentations graphiques, appelées « cartographies », du développement des produits mécatroniques, des systèmes cyber-physiques et des produits intelligents, avant de synthétiser l’ensemble en une cartographie du développement de produits multidisciplinaires. Ces cartographies représentent ainsi les concepts et techniques indiqués dans la littérature pour le développement de produits multidisciplinaires, ainsi que les liens existants entre eux, en vue d’identifier des structures, ou des pans de structure déjà constitués et documentés. La troisième contribution de nos travaux réside dans l’analyse des pratiques industrielles par le biais d’entrevues semi-dirigées. Cette collecte de données a permis de réaliser les cartographies des concepts et techniques employés par 10 entreprises pour organiser leurs développements de produits multidisciplinaires. La manière dont les entreprises ont fait évoluer leurs pratiques a également été analysée, à travers l’adaptation ou la sélection de nouvelles pratiques de développement.

Enfin, les écarts et similarités entre les recommandations de la littérature scientifique et la manière dont les entreprises travaillent ont pu être mis en lumière. Sur la base de ces constats, nous proposons une démarche pour l’élaboration d’une structure de développement adaptée à chaque entreprise. Cette dernière s’appuie sur un audit permettant de réaliser la cartographie des pratiques industrielles actuelles et sur l’identification des défis en lien avec le développement des produits multidisciplinaires. Enfin, l’élaboration de la structure proposée s’appuie sur l’association entre les défis rencontrés et les concepts et techniques présentés dans les cartographies de la littérature scientifique. Cette démarche a été appliquée chez un manufacturier d’équipement agricole afin d’accompagner son évolution vers des produits multidisciplinaires. Ainsi, nos travaux se positionnent comme une première brique visant à mieux accompagner les entreprises, qui souhaitent tirer parti des évolutions induites par le numérique et la connectivité, à travers la proposition d’une structure de développement adaptée à l’évolution de leurs produits.


identifier: Hamdi, Oumayma  (2021). An empirical study on the impact of refactoring in Android applications.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
applications mobiles
refactoring
défauts de code
métriques de qualité
étude empirique

abstract:
Android applications (apps) are becoming complex software that must be developed quickly while continuously evolving to meet new user needs as well as regular updates. This rapid evolution may lead to poor implementation and design choices, known code smells. The presence of these smells within an application may degrade the quality and performance by complicating maintenance and evolution tasks. Thus, it is important to know these smells but also to detect and correct them, in order to allow developers to improve the quality and performance of their applications. Code refactoring is a key practice that is employed to ensure that the intent of a code change is properly achieved without compromising internal software quality.

While most of existing studies have investigated the impact of refactoring activities in desktop applications, little attention has been paid to mobile applications. In particular, there is a lack of knowledge about the impact of refactoring on different software quality aspects, including code smells and quality metrics. Moreover, most of previous research focused on studying the characteristics of traditional object-oriented (OO) code smells affecting source code files in desktop software systems, and advocated that the interaction and co-presence of code smells reduce the ability of developers to understand and maintain source code. However, little knowledge is available on emerging categories of Android-specific code smells and their interactions, i.e., co-occurrences, with traditional OO smells, in the context of Android apps.

Therefore, in this work we conduct a series of empirical studies to better understand the concept of refactoring and code smells in mobile apps. First, we conduct a longitudinal empirical study that analyses the evolution history of five open-source mobile apps to investigate the impact of refactoring on code smells. Then, we examined the prevalence of code smell co-occurrences and determine which code smell types tend to co-exist more frequently on a large dataset composed of 1,923 open-source mobile apps. Finally, we perform a study on a dataset composed of 300 open-source mobile apps to analyze the impact of refactoring on quality metrics.

Our results show that (1) code smells are widespread across Android applications, but smelly classes are not particularly targeted by refactoring activities and, when they are, it is rare for refactoring to actually remove a smell, (2) the co-occurrence phenomenon is indeed prevalent in Android apps and several smell types have strong associations, and (3) when refactoring affects the metrics it generally improves them. In many cases refactoring has no significant impact on the metrics, whereas one metric (LCOM) deteriorates overall as a result of refactoring.

The results of these studies revealed important research findings. In particular, on the current practice of refactoring and code smells in the context of mobile applications. These results allowed us to develop some recommendations for researchers and tool creators to design tools for detecting and refactoring mobile code smells. Our results opened perspectives for research works about the identification of code smells in mobile codes and development practices in general.


identifier: Esmaeilpour, Mohammad  (2021). Towards reliable data-driven sound recognition models: developing attack and defense algorithms.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: classification des sons environnementaux

subject: reconnaissance de la parole

subject: transcription de la parole-en-texte

subject: attaque adversariale

subject: défense adversariale

subject: spectrogrammes

subject: décomposition de Schur généralisée

subject: distance d’accord

subject: sous-espace adversatif

subject: réseau antagoniste génératif

abstract:
Environmental sound classification (ESC) and automatic speech recognition (ASR) have always attracted increasing interest from industry and academia due to their extensive range of practical applications in real-life. For instance, multimedia sensor networks, surveillance systems, and voice assistance applications embedded into our smartphones unanimously employ ESC and ASR models. Regarding the significant progress made over the last few decades, the recognition accuracy of the cutting-edge classifiers introduced in these domains has competitively reached to human-level of understanding. However, these state-of-the-art data-driven models are intensely vulnerable against adversarial signals, which are carefully crafted to fool the classifiers toward any incorrect output phrases. Technically, an adversarial signal carries a slight perturbation achievable through an optimization formulation, and it forces the recognition model to predict incorrect outputs as predefined by an adversary. This poses a major security concern since adversarial signals are not detectable by subjective evaluations either. Moreover, these malicious signals are bĳectively transferable to both 1D (i.e., Mel-frequency cepstral coefficient - MFCC) and 2D representations (2D spectrograms) such as short-time Fourier and discrete wavelet transforms. Since the majority of the advanced ESC and ASR models are trained on representations, hence such adversarial spectrograms can effectively debase the recognition accuracy of these models. Unfortunately, there is a limited number of investigations on defending classifiers against various targeted and non-targeted adversarial attacks. Additionally, these approaches might not be reliable enough to secure models against strong white and black-box attacks.

Since there is no standard definition for the reliability of an adversarial defense algorithm, we define our implications from reliability and impose three main conditions. Firstly, a reliable defense algorithm should avoid any filtration operations resulting in obfuscating gradient information or shattering the Jacobian matrix. Secondly, it should make a reasonable tradeoff among recognition accuracy, robustness against adversarial attack (fooling rate), and the algorithm’s computational complexity to work in real-time. Thirdly, it should be designed to yield an inherently strong classifier to maximize the cost of attack (e.g., the total number of required gradient computations) for the adversary. Moreover, complying with each of these conditions should not conflict with another. This thesis develops reliable defense and attack algorithms for the advanced end-to-end and representation-level ESC and ASR systems organized into four chapters and five appendices.

Our first contribution is developing an ESC classifier mainly in regard to our third defense reliability conditions. More specifically, we design an ensemble-based classifier in the frontend since it is more robust against adversarial attacks. Furthermore, we exploit a generative adversarial network (GAN) with optimized architectures for both the generator and discriminator networks in the back-end for spectrogram augmentation purposes. We demonstrate that this classification framework outperforms other conventional (e.g., support vector machines) and deep learning-based architectures on benchmarking ESC datasets.

As a second contribution, we develop a robust approach for securing ESC models from a wide range of white and black-box adversarial attacks. This algorithm complies with all the defense reliability conditions mentioned above, and it makes a reasonable trade-off between recognition accuracy and attack fooling rate. Moreover, we study the adversarial transferability ratio between conventional and neural network-based classifiers. According to these findings, we reconfigured our back-end configuration to fill the gap between robustness against attacks and the performance of the front-end classifier. For instance, we employed highboost filtering, dimensionality reduction operation, various logarithmic spectrogram visualizations, and convolutional denoising autoencoder. Our conducted experiments on four challenging datasets corroborate the superior performance of our defense approach compared to other algorithms.

Our third contribution is experimentally characterizing the inverse relation between the recognition accuracy and robustness of the victim classifier against targeted and non-targeted adversarial attacks. Additionally, we identified a few spectrogram settings that maximize the adversary’s cost of attack. This is completely in line with our third reliability condition which obliges us to develop an inherently strong recognition classifier. These settings should be applied before spectrogram production; therefore they do not negatively affect the Jacobian matrix’s distribution either during training or runtime.

As a fourth contribution, we develop an upscale defense approach for end-to-end ASR systems, particularly speech-to-text transcription models. This algorithm is based on synthesizing a new signal using the adjusted chordal distance, and it entirely meets our predefined defense reliability conditions. We employ a multi-discriminator GAN with novel residual-convolutional architectures for the generator and discriminator networks. Then, we train this generative model in the Sobolev space since it is closely related to coefficients of Fourier series, such as Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC). Furthermore, we propose a new constraining technique for the generator network to improve its stability and generalizability during training and real-time execution, respectively. Finally, we run our experiments against white and black-box adversarial attacks benchmarked on the advanced DeepSpeech, Kaldi, and Lingvo transcription systems. These experiments indicate that our proposed defense algorithm outperforms other approaches both in terms of word error rate and sentence-level accuracy.

The rest of our contributions published in the flagship signal processing conference and journal letters are organized into appendices. They include four defense and one adversarial attack algorithm developed for both ESC and ASR systems. Our main motivation for developing an adversarial attack algorithm is introducing a fast and robust attack for exploiting in the reliable defense frameworks such as adversarially training.


identifier: Amiriyan, Milad  (2021). Ordonnancement de données multiprotocoles des objets connectés dans la maison intelligente.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
IdO
optimisation
ordonnancement de trafic
multi-interface hétérogène
apprentissage par renforcement profond
maison intelligente

abstract:
Au cours des dernières années, le nombre d’appareils et d’applications de l’Internet des objets (IdO) et leur volume de données génerées ont augmenté rapidement. Afin de répondre aux diverses exigences des utilisateurs en termes de transmission de données et de réduire des embouteillages dans le réseau domestique intelligent, des objets connectés intelligents multi-interfaces ont été déployés pour offrir la flexibilité d’accès à plusieurs réseaux d’accès hétérogènes. Dans ce mémoire, nous proposons un mécanisme pour affecter dynamiquement les flux de trafic de ces objets aux interfaces des passerelles d’IdO tout en satisfaisant leur qualité de service (QdS), et simultanément augmenter la quantité de données valides acceptées par les passerelles.

De ce fait, nous formulons le problème d’assignation optimale des flux de données provenant des appareils IdO ayant plusieurs interfaces vers les passerelles IdO (OFAP-MIG) en tant qu’un modèle de programmation mixte non entière (PMNE). Ensuite, nous proposons une solution basée sur une approche d’apprentissage par renforcement profond (ARP) pour résoudre ce problème NP-difficile. Les agents déployés dans les passerelles IdO et le nuage informatique utilisent les réseaux de neurones profond (RNP) pour calculer une solution optimale basée sur un espace d’état, un espace d’action et une fonction de récompense. Les résultats de simulation montrent que notre solution proposée surpasse la solution centralisée, qui a été présentée dans des travaux antérieurs, en termes de la quantité totale de données transférées par les passerelles et du taux d’acceptation.


identifier: Baril, Guillaume  (2021). Automatic audio anonymization.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

title: Automatic audio anonymization

subject:
désidentification de l’audio
traitement du langage naturel
reconnaissance d’entités nommées
alignement forcé
apprentissage profond

abstract:
Data anonymization is often a task carried out by humans. Automating it would reduce the cost and time required to complete this task. This work shows that the anonymization of audio data in French can be automated. We propose a pipeline, which takes audio files with their transcriptions and removes the named entities present in the audio.

Our pipeline is made up of two components. The first component is the aligner which will align the words in the transcript with the audio and the second component is the template which performs named entity recognition. Then, we replace the audio corresponding to the named entities with a silence. We compared several aligners and several models to find the best ones for our scenario.

We evaluated our pipeline on a small hand-annotated dataset, and it achieved a F1 score of 76.9%. This result proves that automating this task is feasible. However, by having a more extensive dataset it would be possible to get better results, train the model to recognize new named entities, and train an end-to-end model that would likely perform better than a pipeline with components trained separately.


identifier: Salehianmatikolaie, Fatemeh  (2021). Use of prosodic features in infant cry diagnostic system.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: caractéristiques prosodiques

subject: rythme

subject: mélodie

subject: intensité

subject: coefficient cepstral de fréquence mélodique

subject: caractéristiques de modulation d’amplitude inspirées de l’audition

subject: système de diagnostic des pleurs du nouveau-né

subject: pleurs du nouveau-né

subject: pleurs d’expiration et d’inspiration

abstract:
The newborn’s Cry Audio Signal (CAS) is made up of a rhythmic sound. Imagine that the newborns would not cry; in this case, we had no way of understanding the newborn’s needs. Needs like hunger, pain, illness, or just the need to hug. When a parent hears the sound of a newborn crying, stress hormones are released into the parent’s body, which leads to high blood pressure, heart rate, and muscle tension, and thus the parent tries to stop crying by alleviating the newborn. Crying is explained as a graded signal that is a stimulus in the behavioural system. Newborns can elicit the surrounding people’s reaction by crying, so newborns’ crying is regarded as an early behaviour for survival in the behavioural system.

The cry-researchers found the newborns’ CASs having concealed information about the newborn’s physical and psychological states. The newborns’ brain changes the amount of traction in the vocal cords through the cranial nerves. Because the cranial nerves control crying, the cry-researchers made a connection between crying and the brain. The research on newborns’ CAS to investigate the potential of discriminating characteristics started in the 1960s. It started with the subjective auditory investigations, and interestingly, several reports showed that mothers and the hospital staff often could distinguish the needs of newborns only by listening to them. The investigation was then followed by time, frequency, and spectrographic domains analyses. Through these examinations, distinctive patterns were revealed that determine group characteristics. Finally, to avoid the tedious task of analyzing a large amount of information in newborns’ CASs by humans, automated machine-based analysis was proposed. Such a system for analyzing newborns’ CASs can considerably speed up the investigation time and automatically classify them. This is where machine learning models were introduced to capture the statistics in the newborns’ CASs.

This thesis aims to develop the Newborn Cry Diagnostic system (NCDS) to automatically identify sick infants’ CASs from healthy ones without any newborn physical examination. An NCDS includes three main stages of preprocessing, feature extraction, and model training for classification. This research presented here explores patterns at different levels of newborns’ CASs in the feature extraction phase. The analysis includes investigating the short-term and long-term information in the newborn’s CASs for potential pathologically informed features. Our main contribution in this work is the use of the prosodic features to investigate the long-term statistical patterns in newborns’ CASs. We explored the effectiveness of rhythm, tilt, and intensity feature sets in NCDS. The prosodic feature sets of tilt and rhythm have never been studied in NCDS. The high-level information, namely prosodic features, was found to improve the discriminative ability within audio signals in speech and language recognition systems.

Regarding the short-term feature sets, the common feature set successfully examined in NCDS is Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Another innovation of this work is that we employed the short-term feature set of Auditory-inspired Amplitude Modulation (AAM) for the first time in the NCDS. Our goal was to compare the functionality of the AAM feature set in NCDS with the most influential examined feature set of MFCC and explore the fusion potential of this feature set with MFCC and the prosodic feature set.

The performance of each feature set was evaluated using a collection of classifiers, including support vector machine, decision tree, perceptron neural network and discriminant analysis. We also examined the majority voting method to upgrade the classification results, which has not previously been reported in the literature relating to developing an NCDS.

Our study primarily focused on two critical pathologies of respiratory distress and sepsis, ranking as the 11th and sixth leading causes of death in Canada. In the end, we came up with a comprehensive model encompassing 34 pathologies common among newborns.


identifier: Luan, Yu  (2021). Experimental and numerical study on the contribution of acoustic test fixtures to hearing protector sound attenuation: Sound transmission paths in the case of a double hearing protector and influence of eardrum acoustic impedance.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
montage d’essai acoustique
double protection auditive
simulateur d’oreille
modélisation par éléments finis
atténuation sonore

abstract:
Acoustic test fixtures (ATFs) can be adopted to assess the sound attenuation of hearing protectors (e.g., earplugs and earmuffs) as they can facilitate measurements, and allow data acquisition under severe noise conditions. However, standardized ATFs are not realistic enough to closely capture the subjective attenuation of all types of protectors and their fitting on a large majority of human subjects. As an initial step towards a more accurate evaluation of hearing protector attenuation on ATFs, this thesis seeks to address two primary issues related to their vibroacoustic design features: (i) sound attenuation prediction of double hearing protectors (DHPs, i.e., earplugs combined with earmuffs) which involves structure-borne sound transmission through the ATF; (ii) impact of the IEC 60318-4 ear simulator acoustic impedance in the ATF earcanal on the hearing protector attenuation.

On the one hand, the DHP effect on a commercial ATF is studied through specially designed experiments by modifying the system coupling conditions or controlling the sound pressure level under the earmuff. Such an effect refers to the phenomenon where the DHP overall attenuation falls short of the algebraic sum of each single protector’s attenuation, and is particularly characterized by the decrease of the earplug noise reduction after adding the earmuff. Experimental data suggest that the DHP effect is mainly associated with the structure-borne energy transmitted from the earcup, through the earmuff cushion/ATF assembly and finally into the earcanal due to the sound radiation of the earplug and/or earcanal lateral walls, which dominates over the “direct” airborne transmission via the earplug outer surface. A finite element model is afterwards developed and experimentally validated to predict the DHP effect on an ATF. The crucial contribution of structure-borne transmission is further confirmed through the power balances simulated with selected configurations of the ATF. The DHP effect is shown to originate from the structure-borne power injected from the ATF boundaries and/or earmuff cushion. The important influence of earcanal wall vibration is highlighted when the artificial skin is accounted for. An indirect structure-borne path is identified which corresponds to the radiation of the earplug excited by the earcanal walls.

On the other hand, a transfer matrix model of an ear simulator is proposed based on a direct assessment of its geometric dimensions, and validated through numerical and experimental approaches. Compared to the lumped parameter model commonly used in the literature, this model is shown to accurately account for the thermo-viscous effects in the simulator, and represent its input impedance in a relatively wide frequency range. The transfer matrix model enables to retrieve an equivalent tympanic impedance of the simulator which is imposed as an impedance boundary condition at the “eardrum position” in the finite element model of open and occluded ATF earcanals to simulate the insertion loss of an earplug. Furthermore, a similar process is adopted to investigate the influence of the eardrum impedance inter-individual variability on the earplug attenuation. This is achieved through a Monte Carlo simulation of 1000 equivalent tympanic impedances obtained by varying the simulator dimensions in the transfer matrix model. The simulation results are deemed representative of the variability in the human eardrum impedance. Representative sets of equivalent tympanic impedance are then selected among these results, and applied as impedance boundary conditions in a finite element model to simulate the earplug insertion loss in a realistic-shaped earcanal. The variability in the equivalent tympanic impedance is shown to induce non-negligible differences in the insertion loss results, indicating that the human eardrum impedance diversity should be accounted for by the ear simulator for earplug attenuation measurements.

Overall, this thesis presents the experimental methodology and numerical models for investigating the ATF vibroacoustic features of interest, and in the long term, could serve as a foundation to guide the design and implementation of ATFs for more realistic characterization of hearing protector attenuation.


identifier: Jemmali, Mariem  (2021). Maintenance prédictive pour une turbine de puissance en utilisant des algorithmes d’apprentissage machine.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
maintenance prédictive
industrie 4.0
diagnostic
détection des défauts
déséquilibre
turbine de puissance
machine rotative
analyse vibratoire
apprentissage machine

abstract:
Aujourd’hui, des technologies telles que l'automatisation et l'apprentissage machine s'introduisent à plein régime au sein de plusieurs secteurs industriels. Cela permet aux entreprises de tirer un meilleur profit de leurs chaînes de production. L'un des plus grands atouts de cette avancée technologique est de permettre aux équipements de fonctionner plus longtemps sans l’apparition de panne. Ceci est une conséquence de la maintenance prédictive appliquée au système industriel et réalisée avec des systèmes d'analyse de données.

La maintenance prédictive consiste à prévoir les pannes des machines avant qu'elles ne surviennent et à éviter les pauses non programmées. L'une des principales techniques utilisées dans le cadre de la maintenance prédictive est l'extraction des données vibratoires des machines. Les informations extraites de ces données permettent d'identifier, de prévoir et de prévenir les pannes des machines rotatives. Dans ce contexte, ce mémoire propose une méthode de diagnostic et pronostic du défaut de déséquilibre d’une turbine de puissance à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine en mettant en exergue leurs avantages par rapport aux anciennes techniques de diagnostic principalement l’analyse temporelle et l’analyse fréquentielle des signaux.

Cette étude de recherche a été réalisée en collaboration avec un partenaire industriel, Siemens Energy, qui est basé à Montréal. Elle a pour but d’améliorer et d’automatiser leur processus de maintenance quant à la détection de l’état de leurs machines. L’objectif de ce travail est donc de proposer une démarche de maintenance prédictive pour suivre et détecter en temps réel si la turbine de puissance est sujette d’un défaut de balourd ou elle est en état de fonctionnement normal à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle. Pour cela, une étude comparative de différentes approches analytiques et de plusieurs algorithmes d’apprentissage machine tel que le SVM (Support Vector Machine), le RF (Random Forest) et le KNN (K Nearst Neighbors), a été réalisée afin de choisir l’approche la plus efficiente en ce qui concerne la détection du défaut.


identifier: Abdoli, Sajjad  (2021). End-to-end deep learning for audio classification: from waveforms to a security perspective.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
l'apprentissage en profondeur
traitement audio
apprentissage automatique
perturbation adverse

abstract:
Audio processing is one of the challenging problems in machine learning. Deep learning models have recently had a significant impact on sound processing problems such as audio classification, speech recognition, speaker identification, etc. Most of the methods based on deep models usually rely on feeding the models by 2D representations like spectrograms. Inspired by deep learning models designed for computer vision, these 2D representations are treated as images. Recently, end-to-end audio processing models have been developed for various tasks. In this case, as a 1D vector, the raw audio signal is used as the input to deep models to benefit from the full potential of such models and eliminate signal processing modules for generating the handcrafted features from audio signals. This study explores how deep models can be used for audio processing, notably, audio classification problems. The general methodologies for audio processing based on handcrafted representations and raw audio signals as inputs to the models are reviewed. A novel end-to-end architecture based on a convolutional neural network for Environmental Sound Classification (ESC) is proposed. The proposed model eliminates the necessary signal processing modules for generating handcrafted features and outperforms most state-of-the-art approaches that use handcrafted features as input. The experimental results demonstrate the power and the potential of such an end-to-end model for the classification problem.

Moreover, recent studies demonstrate the vulnerability of deep learning models to a range of adversarial attacks, which threaten the functionality and credibility of such models. Such threats cover a wide range of goals such as evasion, data, model poisoning, model extraction, etc. This study also explores such attacks focusing on end-to-end audio processing models by mentioning their strengths and weaknesses. Adversarial perturbation is one of the evasion attacks, which is a severe threat against such models. This attack injects a quasi-imperceptible perturbation to the input sample to deceive the model into misclassifying it. In this context, universal adversarial perturbation is a single adversarial perturbation that can fool the classifier for most input samples once added to the input samples. This study proposes two methodologies for crafting universal adversarial audio perturbations. One method is inspired by an iterative greedy algorithm, which is well-known in computer vision, and the other is based on a novel penalty formulation. The experimental results indicate the effectiveness of such perturbation for fooling a family of end-to-end ESC and speech recognition models. In this regard, suitable defensive mechanisms and mitigation strategies must be considered for designing and implementing such end-to-end models.


identifier: Sadri, Samin  (2021). Enhancing healthcare using blockchain technology: blood donation supply chain.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
chaîne d’approvisionnement
don du sang
chaîne de blocs

abstract: Blood banking is a complicated business: it’s a multibillion-dollar industry where the majority of the product is donated and then sold by nonprofit organizations. Slipping safety standards, poor employee training, deteriorating equipment and a desire for profits, according to government officials, have put the industry in jeopardy. Blood banks compete fiercely for contracts to supply domestic hospitals. Blood can also be refined into a variety of higher-priced products, similar to oil, with market values fluctuating widely based on global supply and demand.(new your times) The main goal of choosing Blockchain technology is to improve the traceability in supply chain processes as well as tracing and tracking drugs during manufacturing and shipment. They also trace and track drugs during manufacturing and shipment. In this study, we deployed a blockchain-based solution for the blood donation supply chain. Because current systems are vulnerable to contamination and falsification, it is clear that the blockchain can reduce the risk of contaminated blood donation. Moreover it can help to verify the source of blood and make sure it comes from a trusted source. The proposed solution will decrease ethical risk by creating a decentralized donor registry. By using this system, donors can control their data and donation process. In our system, we used Blockchain, which enabled us to introduce transparency and traceability along with additional layer of security in the Blood donation supply chain. By applying the smart contract feature in Ethereum Blockchain we were able to design an advanced decentralized access management for the entities in our proposed system. For evaluating our proposed solution, we assessed our system from different perspectives and by optimizing our design, we observed that gas consumption was decreased significantly in comparison to the similar supply chain smart contracts. Our system will help to create an innovative blood donation that would help to increase the number of donors in the future.


identifier: Guediri, Aimen  (2021). Simulations aux grandes échelles de la turbulence du sillage d’une éolienne située dans écoulement de couche limite atmosphérique.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: sillage éolien

subject: éolienne

subject: modélisation de la turbulence

subject: modélisation des grandes échelles de la turbulence

subject: disque actuateur

subject: technique stochastique

subject: Simulation aux grandes échelles

subject: résolution de maillage

abstract:
Le sillage créé par la présence d’une éolienne correspond à un écoulement ralenti et fortement turbulent. Si une éolienne se trouve dans le sillage d’une éolienne placée en amont, elle subit donc à la fois une perte de production et une augmentation des contraintes structurelles, pouvant occasionner une détérioration prématurée du matériel. Étudier la propagation du sillage d’une éolienne située dans un écoulement atmosphérique permettra une meilleure prévision des modifications de l’écoulement atmosphérique par la présence d’éoliennes. Et par conséquence une optimisation de la disposition des parcs éoliens et une augmentation à la fois de la production et de la durée de vie des machines.

Ce travail vise à étudier numériquement l’évolution de sillage d’une éolienne située dans écoulement de couche limite atmosphérique. La problématique est traitée en deux parties, la première portant sur la modélisation de l’écoulement de couche limite atmosphérique, avec une attention particulière portée à la modélisation de la turbulence de l’écoulement atmosphérique. La seconde partie porte sur l’étude du sillage d’un disque actuateur soumis à un écoulement atmosphérique très turbulent.

La modélisation numérique de la turbulence de l’écoulement atmosphérique nécessite l’utilisation d’une technique stochastique de génération de la turbulence adéquate à l’application d’un écoulement atmosphérique, avec une attention portée sure à la modélisation des grandes échelles de turbulence atmosphérique. La seconde partie porte sur l’étude du sillage d’un disque actuateur soumise à l’écoulement atmosphérique modélisé dans la première partie.

Une comparaison entre le sillage produit et un sillage résultant par une simulation sans turbulence prescrite permettent de tirer de conclusions. L’un des principaux résultats est que l’évolution de sillage éolien pour la simulation aux grandes échelles avec turbulence prescrite est plus réaliste que le sillage résultant sans turbulence prescrite qui demande une résolution de maillage très importante afin de résoudre toutes les échelles de l’écoulement.


identifier: Njah, Yosra  (2021). Efficient and reliable management of IoT-based services and big data in SDN-based smart environments.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: environnements intelligents

subject: Internet des Objets (IdO)

subject: réseau définie par logiciel (SDN)

subject: multi-programmabilité

subject: flux simultanés

subject: big data

subject: analyse du trafic

subject: caractérisation des services

subject: apprentissage automatique et en profondeur

subject: allocation distribuée des débits

subject: Qualité de Service (QdS)

subject: optimisation des ressources

subject: sensibilisation à l’énergie

abstract:
Recently, organizations worldwide have been embracing intelligent digital technologies in order to boost the quality of living within smart-sustainable environments (e.g., homes, campuses, factories, healthcare, vehicles, cities, etc.). The Internet of Things (IoT) is one of the most promising enabling technologies for deploying these environments by creating a worldwide network of a plethora of interconnected physical objects embedded with electronics, software, sensors, and network connectivity, bringing thereby tremendous opportunities and benefits, including convenience, automation, flexibility, and intelligence. However, this explosive expansion of mobile and sensing devices, cloud services, and video traffic has raised unprecedented challenges for network administrators in advanced solutions development to ensure efficient and reliable management of the underlying constrained infrastructure and the corresponding big data, as innumerable heterogeneous IoT and non-IoT services. On the other hand, the traditional network has limited global visibility of the overall architecture and the corresponding available resources because of the coupled control and data planes paradigm. Software-Defined Networking (SDN) is a promising technology that provides a centralized model with pure software for remote control and dynamic configuration of all heterogeneous network resources and services.

For designing efficient and reliable management of smart-sustainable environments, which is the aim of this thesis, we study the hypothesis of developing generic SDN-based engines for monitoring and optimizing the network underlying infrastructure resources and the massive concurrent heterogeneous flows. To meet this goal, four key issues are required to be addressed in our framework and are summarized as follows: (i) What are the essential particularities of the various smart environments to design generic SDN-based engines? (ii) How to design QoS provisioning aware routing mechanisms? (iii) How to design resource optimization aware routing mechanisms? And (iv) Why/How/Where traffic analysis and characterization (e.g., in terms of QoS) should be performed in fully programmable architectures?

To address the main goal of this thesis and the above research questions, we fix five objectives that enable us to design and experimentally validate new network engines related to traffic analysis, QoS provisioning, resource allocation, and energy consumption. Furthermore, different smart environment use cases (e.g., smart industry and education) have been considered in order to review their requirements and characteristics from various perspectives, thereby validating the proposed engines’ commonness. With each environment, we start by reviewing heterogeneous services and the underlying network architecture, where we particularly focus on the softwarization and programmability technologies. Then, based on each network’s purpose, we design, over centralized control systems, reactive and proactive mathematical models and algorithms using the Lagrangian relaxation theory to manage a set of thousands of heterogeneous flows while fulfilling the required QoS, optimizing available resources, reducing energy consumption, and minimizing the routing cost. On the other hand, we demonstrate how traffic analysis and service classification aspects play a crucial role in appropriate routing algorithm design and network performance. Hence, we focus on network traffic heterogeneity analysis, particularly IoT and non-IoT traffic flow identification. We propose an extensive evaluation framework based on machine and deep learning mechanisms for fine-grained service differentiation while preserving users’ privacy and supporting the evolving nature of network traffic, the high classification accuracy, and the low computational complexity. The results of our study show that the deployment of generic engines over the different smart environments is possible with certain modules (e.g., infrastructure recovery, traffic analysis and characterization, etc.), while some other modules (e.g., QoS provisioning, resource optimization, etc.) need to be adjusted based on the application purpose. Furthermore, the proposed SDN-based engines within each environment significantly enhance QoS assurance, optimize resource allocation, and save energy consumption compared to existing works.


identifier: Chartrand, Alexandre  (2021). Détection des défauts dans un environnement de maintenance prédictive.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
maintenance prédictive
modèles prédictifs
apprentissage profond
simulation
séquences temporelles

abstract:
L’anticipation des défaillances est une fonction importante en maintenance prédictive. Ce mémoire propose une méthodologie capable de prédire un nombre de défauts en utilisant des signaux captés des moteurs à courant continu. Ces moteurs électriques sont très présents dans le monde industriel et en particulier dans des chaînes de production. Avec l’avènement de l’Internet industriel des objets, l’instrumentation des moteurs et la collecte des signaux générés sont grandement simplifiées. Désormais, l’utilisation des signaux enregistrés dans la prédiction des défauts est devenu un sujet de recherche très prisé dans le domaine de la maintenance industrielle.

Pour concevoir la fonction de la prédiction des défauts, des signaux temporels sont générés par simulation à l’aide de MATLAB et de Simulink. Ces signaux représentent différentes régimes de fonctionnement des moteurs soumis à des défauts mécaniques et électriques. Dans ce projet, cinq (5) défauts sont analysés sur trois (3) moteurs différents. Ces défauts sont : problème de roulement, court-circuit de l’alimentation, défaut des capteurs de vitesse, de courant et de tension. De plus, des consignes de vitesse sont appliquées aux moteurs afin de simuler des conditions d’utilisation tels le convoyage, le transfert et le levage. Au total 9000 signaux d’une durée de 5 secondes chacun sont générés pour ce projet.

Quatre (4) modèles prédictifs tirés des techniques d’apprentissage profond sont évalués à l’aide des signaux générés. Ces modèles sont : le FCN, le ResNet, l’Encodeur et le LSTM. La performance prédictive de ces modèles sont quantifiée par des métriques de classification telles l’exactitude, la précision, le rappel et le F-score. Le modèle prédictif Encodeur présente les meilleurs résultats lors de son entraînement obtenant 89.6% pour l’exactitude, 90.47% en précision, 90.08% pour le rappel et 90.28% pour le F-score. Ce même modèle appliqué à des nouvelles données produit une exactitude 88.53% et un rappel de 88.67%. Plus intéressant encore, le modèle Encodeur est en mesure de prédire correctement l’absence des défauts à un taux de 83.14% alors que le score est de 50.4% pour le FCN, 14.4% pour le ResNet et 54.4% pour le LSTM.

Enfin, le code source des expérimentations est disponible sur GitHub à : https://github.com/alexchartrand/Fault-detection-in-IIoT et les fichiers de simulation MATLAB-Simulink sont entreposés dans le dossier https://github.com/alexchartrand/DCMotor-fault-simulation.


identifier: Ngo, Van Quyen  (2022). Multi-stage day-ahead scheduling for building-integrated large-scale electrical vehicle charging station.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
micro-réseau de bâtiment
BESS
PV solaire
MILP
station de charge EV
V2G

abstract: Electric vehicle (EV) fleets have grown significantly over the past decade. To meet the increase in EV charging demand, one scenario considered is to convert parking spaces in functional buildings into EV charging stations, so that the large-scale EV charging demand is added to the building microgrid in a cooperatively controlled manner to avoid the negative effect on the building itself as well as on the main grid. In this work, we consider a building charging microgrid (BCM) system equipped with a solar photovoltaic (PV) system and a stationary battery-based energy storage system (BESS), which aims to achieve three objectives: 1) minimize their operating cost, 2) commit to acting as a well-behaved load in the day-ahead electricity market by flattening their power profile and following their day-ahead schedule; and 3) balance PV generation, given the limitation of the main grid, the capacity/power limit of the BESS, and the stochastic behavior of the EV parking pattern, building load, PV generation, and electricity price. The biggest challenges faced by BCM operators are the highly stochastic behavior of the EV parking models, the high computational complexity, and the dynamics of EV load. To address these challenges, we propose a multi-stage charge/discharge scheduling framework, which consists of three main steps: 1) a day-ahead scheduling optimisation is solved one hour in advance of the operating day; 2) an intra-hour rolling horizon optimization is solved every 15 minutes adapting to the forecast errors of EV demand; 3) a real-time heuristic control and adjustment algorithm is based on the laxity and stage of charge (SOC) of the EVs and their real-time flexibility assessment. A stochastic modeling approach for EV fleets adopting the Monte Carlo simulation method assuming known probability distribution of the arrival time, parking duration, initial SOC, battery capacity, and diversity of the charging rate is proposed to capture the stochastic nature of EV behaviors. To reduce the computational complexity related to large-scale EV fleets, a novel cluster-based aggregation technique which divides EV fleets into three clusters based on their laxity and discharge capability is applied to guarantee high satisfaction of EV users. Finally, a real-time adjustment algorithm is applied to track the day-ahead power schedule. The performance of the proposed algorithm is measured through extensive simulations in office, residential and commercial BCMs using both real and simulated data. Our simulation results show a 4.42% reduction of operating cost in average while maintaining customer satisfaction at over 97% thanks to the real-time electric vehicle flexibility assessment and the new cluster-based aggregation model.


identifier: Croain-Poulette, Damien  (2022). Évaluation de la liquidité des options de type américain entre la bourse de Montréal et Chicago.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
liquidité
options
ingénierie financière

abstract: Ce travail de recherche examine la possibilité d’un manque de liquidité dans le marché des options d’action canadiennes. L’analyse est examinée sur deux marchés en importance en Amérique du Nord soit le Chicago Board Option exchange (CBOE) et le Montreal Exchange (MX). Il met en abîme les différents enjeux reliés à l’analyse de la liquidité d’un produit dérivé comme les options. L’étude est réalisée sur des fonds négociés en bourses (FNB) suivant l’indice S&P 500 et transigeant respectivement dans ces deux bourses. Pour arriver à cet objectif, plusieurs indicateurs mesurant la liquidité sur le marché des actions ont été adaptés au marché des options. Sur presque l’ensemble des indicateurs, nous notons une liquidité supérieure du côté américain par rapport au côté canadien sans toutefois pouvoir déceler les raisons de cette disparité. Cette recherche propose également un modèle unique basé une la régression multiple où l’objectif est de maximiser les connaissances de la littérature en évaluation des options afin d’obtenir une évaluation accrue du prix de l’option. La différence entre les prix réels du marché et le prix évalué par notre modèle (i.e. terme d’erreur de la régression) est donc une portion du prix inexpliquée par les informations fondamentales du marché. Ceci peut être expliqué par un manque de liquidité. Ayant basé nos évaluations de prix sur un bassin trop restreint de contrats d’options, les coefficients de notre régression sont trop élevés pour assurer la fiabilité du modèle dans une optique d’outil d’investissement. Cependant, les résultats démontrent une évaluation des prix manifestement supérieure de notre modèle comparativement à l’utilisation d’une technique quelconque prise individuellement.


identifier: Elgnemi, Tarek  (2021). Experimental investigation on machining process performance for carbon fiber reinforced polymer composites: part quality, tool wear and dust emission.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
CFRP
fraisage
force de coupe
l’usure de l’outil
température
l’émission de poussières fines

abstract:
The use of carbon fibre reinforced polymer (CFRP) in industries is continuously increasing because of its exceptional properties such as high strength, low weight, and corrosion resistance. Although CFRP parts can be moulded to a near-net-form geometry, machining processes (milling, drilling) are frequently required to achieve the final shape. However, CFRP does not behave like pure plastic or metals during machining. The chip formation for CFRP is largely brittle factures caused by shearing of the fibres and matrix. Also, CFRP produces powdery chips or dust during dry machining, which are currently categorised as a nuisance pollutant and cause of health hazard. Moreover, its inhomogeneity and the abrasive nature of the fibres bring additional challenges during machining: delamination, cutting temperature, dust emission, and limited tool life.

Accordingly, this work aims to investigate the milling of CFRP and key factors that affect its machinability. The application of conventional cutting fluid is a common solution for increasing the tool life, reducing cutting forces or lowering the dust emission and dispersion. However, this solution cannot be applied to the machining of CFRP, because moisture may damage the structural integrity of the composite workpiece.

In this manuscript-based thesis, an experimental study was first conducted to examine the feasibility and effectiveness of applying atomized cutting fluid in milling of CFRP (article 1, chapter 3). The cutting fluid is broken down into micrometer size droplets that are sprayed directly into the cutting zone to lubricate the chip and tool interface, and also to dissipate the heat generated by fast evaporation. Because of the significantly higher evaporation rate of the atomized cutting fluid, the applied coolant not get absorbed into the workpiece material. In the study, CFRP milling operations were conducted in a range of high cutting speed, up to 40,000 rpm, and feed rate values up to 6 um under different machining conditions: dry condition, and using two types of cutting fluids, a general purpose semisynthetic coolant and a vegetable-oil-based coolant. The result showed that using atomized vegetable oil helps significantly in reducing the cutting force, tool wear, and fibre delamination as compared to the dry milling condition.

The machining performance of CFRP could also be influenced by fibre orientation and its interactions with the machining parameters and conditions. In article 2 (chapter 4) the effects fibres orientation (0◦, 30◦ 45◦, 60◦ and 90◦) on chip formation, delamination, tool wear and cutting forces when milling dry and with vegetable oil-based fluid was investigated. It is found that the cutting direction, in relation to the fiber orientation, strongly influences chip formation, the cutting force, fiber breakage, tool wear, surface quality of the part machined and the delamination, according to the machining parameters and conditions used. The delamination percentage when cutting at tool-fiber orientation angles of 0◦, 30◦ 45◦, 60◦ and 90◦ were improved by 65%, 91%, 54%, 66%, and 75%, respectively, under ACF (vegetable oil) conditions at 3um feed rate. The magnitude of the resultant cutting force was found to be greater in the dry condition relative to the ACF condition by more than 23% depending on fibre orientation angles and feed rate used.

Some manufacturers might be very hesitant in using any fluid when machining CRFP because moisture may damage the structural integrity of the composite. Machining dry could bring additional challenges to tool performance, part quality and occupational safety. In article 3, (chapter 5), the dry milling of CFRP machining is investigated with special focus on cutting force, specific cutting energy, cutting temperature, tool wear, and fine dust emission. The cutting temperature was examined using analytical and empirical models, and cutting experiments (full factorial design) were conducted to assess the reliability of the theoretical predictions. Finally, results of the experimental optimization are presented, and the model is validated. It was found in, among other conclusions, that during milling of the tested CRPF, fine particles were emitted (diameters ranging from 0.5–10 um) and that their concentration can reach 2776 particles per cubic centimeters. All the obtained results help to better understand specific phenomena associated with milling of CFRPs and provide the means to select effective milling parameters to improve the technology and economics of the process.


identifier: Alzaareer, Khaled  (2020). Novel fast techniques for online voltage and T/D power exchange control in smart distribution grids considering voltage stability issues.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

format: application/pdf application/pdf

subject:
réseaux de distribution intelligents
génération distribuée
contrôle de tension
stabilité de tension
analyse de sensibilité

abstract:
The integration of Distributed Generation (DG) units into Distribution Networks (DNs) has been raised in the recent years. Hosting high penetration levels of DG units can add new challenges to power system operation, stability, and control. Such challenges are a) over/under voltage problems caused by the intermittent generation of DGs, b) operational conflicts between DG units and convention voltage control devices, c) voltage stability problem due to increase the electrical distances between the generator nodes and load nodes, and d) active and reactive power control problem at Transmission/Distribution (T/D) interface to meet the requirements issued by international Demand Connection Codes (DCC) at this point. Although numerous research efforts have focused to utilize DG units to solve the first two problems through Coordinated Voltage Control (CVC), the last two problems have not yet been fully studied. Besides, the calculation time needed to obtain the global control through CVC may not meet smart grid requirements.

This thesis aims to develop novel online techniques for CVC and power exchange control at T/D interface for smart DNs while considering the voltage stability issues and high-voltage (HV) side support. The fast-computational speed associated with these techniques makes them unique. Including the cost in the analysis also adds an important feature to the techniques.

The CVC and T/D power exchange control are mainly based on the relation between network voltages and control variables. Thus, a fast voltage sensitivity analysis method (ABCD model) is proposed via the direct derivative of system nodal quantities (power, current and voltage) with respect to power injections. Moreover, a new online CVC technique for choosing a global group of the most effective control variables considering the ones with low cost is proposed. This technique is based on the concept of electrical distances to define the effectiveness of control variables, and on top-down/bottom-up method for control selection. Besides, a new technique for online static voltage stability control for smart DNs is developed by using the sensitivity of the load and the equivalent impedances to control variables. The impedance sensitivities can be used to evaluate the Thevenin Load Impedance Margin (TLIM). Finally, an online multi-modes T/D power exchange control is developed by formulating the problem as Mixed-integer Quadratically Constrained Optimization Problem (MIQCP). Coordination among different types of control resources, including the customer-owned devices and utility-owned devices is achieved for this purpose.


identifier: Trudeau, Charles  (2021). Printed electronics prototyping of flexible optoelectronic methylammonium trihalide perovskite-based devices.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
électronique imprimable
pérovskite
dispositifs flexibles
couches minces

abstract:
The field of printable electronics has become very extensive in recent years, with applications ranging from high volume photovoltaic device fabrication to organic field-effect transistors and organic light-emitting diodes. Existing printed electronics technologies, such as inkjet printing, gravure printing, and aerosol jet printing have been used in conventional printing for decades. It is recent advances in functional materials and ink formulations which have allowed these technologies to be used for electronic device fabrication. One of the main advantages of printable electronics when compared to conventional device fabrication techniques is the relatively low cost and high throughput for large surface deposition. One of the main application markets for low-cost flexible devices is for the internet of things, in which there is a growing need for these devices, for communication and data acquisition purposes at a massive scale. Moreover, there is a real need to switch from current non-renewable energy sources to more renewable and ecological sources of energy such as solar, wind and nuclear energy. The massive production of flexible low-cost photovoltaic devices could be a partial answer to this need, as fabrication on flexible substrates not only lowers device weight and transport costs but also increases the ease of solar cell installation.

One material of current interest for photovoltaic applications are perovskites, which can be solution processed, offer a range of adapted properties depending on their composition and have been shown to be especially efficient in harvesting solar energy. These materials are typically made in lab for research and development purposes, however, some formulations can now be found commercially. The commercial development of these materials is one of the driving forces for the work performed in this thesis. In this work, a study of the feasibility of fabricating active devices with these commercial perovskite formulations, using printed electronic methods, is proposed. More specifically, inkjet printing is used to print flexible active optoelectronic devices using commercially available perovskite formulations. Multiple device architectures are studied for their fabrication feasibility using inkjet printing methods. Once the best suited architectures for device printing are identified, arrays of devices are printed to evaluate the feasibility of large-scale device fabrication. Two types of perovskitebased devices are fabricated; bolometers for smart building applications and flexible photovoltaic devices. The flexible bolometers offer great temperature sensing capabilities, with a TCR of up to 100 %/°C, within a limited temperature sensing range of 17 °C to 36 °C, these also show light switching behavior. The photovoltaic devices performances are rather limited, with an obtained maximum power conversion efficiency of 0.11 %, however this study proved their fabrication feasibility and offers optimization pathways to further enhance performances. Working photovoltaic device yields of up to 80 % are found, further demonstrating that printed electronic fabrication methods may be used for large scale flexible device fabrication.


identifier: Oliveira, Daniela  (2022). Integrating tacit knowledge in product lifecycle management: a holistic view of the innovation process.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: gestion du cycle de vie du produit

subject: gestion de connaissances

subject: connaissances tacites

subject: création collaborative de cartes conceptuelles

subject: conception de systèmes d’information

abstract: Product Lifecycle Management (PLM) aims to increase the reuse of work outputs of the design, development, sales and support of a product in order to reduce time to launch and to facilitate the creation of a product that is more suited to clients’ needs. Organizations aiming to benefit from PLM equally need to maintain or increase innovation levels. PLM implementation should therefore not be detrimental to the innovation potential of an organization. PLM requires the integration of tacit knowledge, the different ways of thinking that coexist in the organization. The need to integrate tacit knowledge comes from the fact that most practices are poorly documented or not documented at all. In addition, connections between departments before the implementation of the PLM paradigm are mostly informal. Previous initiatives of integration of tacit knowledge in PLM have focused on individual tacit knowledge and the conversion of tacit to explicit knowledge. Theorists and practitioners agree on the need to include individual employees’ expertise and vision in PLM. However, multiple perspectives and needs that are different but equally valid make it challenging for the Knowledge Management (KM) or Information Technology (IT) expert to prioritize them or to create a balanced approach on their own. Although the need for integration of tacit knowledge has been argued in the PLM field, no research has explored in depth the nature of tacit knowledge, the challenges concerning its management, its relationship to innovation, data management and the design of information systems and the relationship of these issues with PLM. This research explores a Knowledge Management (KM) framework, the Intellectual Capital Model (ICM). It expands this framework to clearly consider creativity and innovation. The framework is used to reveal the multifaceted nature of tacit knowledge, its relationship with language and the importance of social interaction for its validation and application. An empirical exploration complements the theoretical one. Tacit knowledge integration requires identification techniques and representation tools. These techniques and tools must be informative without burdening the design process. Classifications have long been used as tools to make sense of knowledge domains. As a consequence, ontologies are more and more frequent in organizational environments. Ontologies have also been acknowledged as important tools to connect departments through PLM systems. Therefore, it would be desirable that the results of tacit knowledge techniques and tools of identification and representation are absorbed by ontologies. Knowledge domains other than PLM have developed techniques and tools to integrate tacit knowledge. Among those techniques, the focus group allows participants to share context and find consensus. Among those tools, concept maps allow groups to represent context in a conceptual level. A concept map may also function as the graphical representation of an ontology. This research explores the potential of concept maps as a representation tool and their collaborative creation as a technique to identify tacit knowledge in an PLM environment.


identifier: Ayral, Théo  (2021). Spatio-temporal facial expression recognition with 3D convolutional neural networks.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
informatique affective
reconnaissance d’expressions faciales
reconnaissance spatio-temporelle
apprentissage profond
3D CNNs
attention visuelle

abstract:
In this thesis, focus is set on spatiotemporal 3D convolutional neural networks (3D CNNs) for facial expression recognition (FER) in videos. Over the last decade, deep learning has emerged as a state-of-the-art paradigm for FER and spatiotemporal recognition. The transition of research focus toward deep learning was also a regression from spatiotemporal to spatial methods. Models are increasingly dependent on the quantity of training data, favouring 2D-image datasets over videos which are more difficult to collect, label and process.

Different approaches to spatiotemporal FER are evaluated, leveraging pretrained deep-learning models. The 3D-convolution paradigm for video classification is analyzed, questioning the relevance of considering spatial and temporal dimensions of video data as forming a unified 3D volume. To cope with the computational requirements and scarcity of data, clip sampling is commonly adopted for training 3D CNNs. To increase performance within this framework, a new method is developed. The proposed temporal stochastic softmax is based on a weighted clip-sampling mechanism. This method allows the model to focus on the most relevant clips, for efficient training and accurate recognition. Experiments are carried out on several video classification tasks, focusing on facial expression recognition, and discussions are provided concerning the relevance of such weighted temporal sampling and pooling mechanisms in addressing common issues such as occlusion, inaccurate trimming and coarse annotation of videos, and uneven distribution of discriminant cues across time. In addition, the study explores visual attention mechanisms, as a way to implement more complex weighting behaviors for masking or highlighting regions of the input videos. The different attentional behaviors that can be developed with 3D CNNs are analyzed, and their relevance is discussed in the context of spatiotemporal recognition and FER specifically. Experiments notably demonstrate the benefits of guiding attention with contextual representations, summarizing the global information of the video. The study discusses the relative importance of temporal frames in a video, to address the heterogeneous distribution of relevant cues in time. The proposed methods increase the performance of 3D CNNs on all benchmarks, providing better ways to learn from data. Such methods for efficient spatiotemporal recognition should become more and more important as larger datasets become available in the future, allowing richer training of 3D CNNs.


identifier: Mousavi, Seyyedmohsen  (2021). Simultaneous control of the production, maintenance, and inspection strategies for a failure-prone manufacturing system with quality-based financial penalties/incentives.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: détérioration du système de fabrication

subject: politiques de fabrication et de remise à neuf

subject: pénalité/incitation financière basée sur la qualité

subject: stratégie d’inspection

subject: PM et planification des réparations/remplacements

abstract:
This thesis investigates the simultaneous production planning, maintenance, replacement, and inspection control strategies for a system in three different scenarios. In the general scenario, the system consists of an unreliable manufacturing machine capable of producing one type of part to satisfy the demand. In the second scenario, to increase the efficiency of the system, a rectifying machine is added to the system to recover the rectifiable parts of defective products. In the third and the most complete scenario, a remanufacturing machine helps the system to recover the non-rectifiable parts along with the products returned from the market. Also, a recovery stock room is added to the system to store the defective parts for remanufacturing processes.

The aging process and imperfect repair activities lead to the deterioration of the manufacturing machine. This deterioration affects the reliability of the manufacturing machine and the quality of produced parts. To ensure the continuous fulfillment of the demand and to palliate the undesirable effects of deterioration, several maintenance activities are applied. The maintenance activities consist of preventive maintenance and repair/replacement switching options. A quality control step is also carried out to conduct the inspection process in which the detected defective parts are sent to be recovered either by the rectifying machine or the remanufacturing machine.

The main objective of this study is to jointly determine the cost-optimized production policy for the manufacturing and remanufacturing machines, maintenance planning in terms of PM and repair/replacement switching activities, and inspection strategy over a finite planning horizon.

The proposed model is subject to a quality constraint on the average outgoing quality limit (AOQL) which is specified by the market, where a financial penalty or incentive is considered for providing products with a quality lower or higher than AOQL, respectively.

Furthermore, numerical methods are adopted to find the optimal control solution. Finally, numerical examples are provided as well as the sensitivity analysis to verify the accuracy of the proposed model.


identifier: Pham, Quang Hung  (2022). Développement d’un outil d’interpolation inter-régimes d’une turbine hydroélectrique.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
turbine hydroélectrique
contraintes/déformations
fatigue de la roue
interpolation
krigeage
cyclostationnarités
comptage Rainflow
simulation stochastique

abstract: L’introduction récente d’autres sources d’énergie dans le réseau électrique (éolienne, solaire, etc.) a récemment fait en sorte que les centrales hydroélectriques sont amenées à opérer la turbine hydraulique dans des régimes de fonctionnement qui s’écartent du meilleur point de rendement afin de régulariser et stabiliser le réseau. Cette expansion de la plage d’opération augmente le risque de fatigue de la roue principalement à cause des grandes fluctuations des contraintes. Pour estimer le dommage, il est impératif de connaître les niveaux de contraintes pour tous les différents régimes de fonctionnement. Or, cette information n’est pas disponible, d’où la nécessité d’avoir un modèle d’interpolation qui permettra d’estimer, avec une précision suffisante, les niveaux de contraintes cycliques pour un régime de fonctionnement donné. Pour l’évaluation de la fatigue de la roue, les mesures expérimentales de contraintes par jauges sont les informations essentielles. Cependant, à cause du coût élevé et des exigences temporelles et logistiques, ces mesures expérimentales ne peuvent couvrir que quelques points sur l’étendue de la plage possible d’opérations de la turbine. Dans cette thèse, on s’intéresse au développement d’outils de prédiction de contraintes pouvant couvrir tous les régimes de fonctionnement. Un outil mathématique basé sur des méthodes de krigeage est développé, ce qui permet d’interpoler et de reconstruire le signal de contraintes dans des régimes non mesurés à partir de ceux mesurés. Les signaux expérimentaux sont prétraités et transformés vers des formes différentes (par exemple, des processus stochastiques ou des composantes cachées dans le signal...) pour les adapter par la suite à chaque stratégie d’interpolation. Les outils développés sont validés sur des études de cas tirés d’applications industrielles. Cette thèse contribue à répondre à un besoin actuel du concepteur et de l’exploitant des turbines hydrauliques. Le but, est d’améliorer l’estimation de la fiabilité en fatigue de la roue, de réduire les coûts d’une campagne de mesures expérimentales ou de simulations numériques, et de mieux estimer la durée de vie résiduelle.


identifier: Hurel, Valentin  (2022). Optimisation du traitement thermique d’un acier à haute résistance mécanique : étude expérimentale et simulation.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
revenu
bainite
martensite
transformation de phases
carbure
m/a
dilatométrie

abstract:
Ce mémoire établi l’impact des paramètres de traitement thermique sur les phénomènes métallurgiques. Il détaille les caractéristiques microstructurales d’un acier faiblement allié utilisé pour la confection de moules produisant des composantes automobile. L’investigation se porte sur l’austénitisation, la trempe, mais surtout le revenu qui vont déterminer la microstructure et son évolution en termes de phases ainsi que de précipités.

Les traitements thermiques ont été généré à l’aide d’un dilatomètre pour assurer la détection de la moindre transformation. L’analyse débute par la détermination des phases formées lors du refroidissement à plusieurs vitesses depuis la température d’austénitisation de 900°C. Les refroidissements au-dessus de 0.7°C/s aboutissent à de la martensite et ceux en dessous donnent de la bainite.

Une fois le diagramme TRC obtenus l’impact du revenu, à travers la vitesse de chauffe et la température, est observé sur la bainite et la martensite. La chauffe est comparée pour une vitesse lente de 0.2°C/s et une vitesse rapide de 5°C/s afin de visualiser les dissimilitudes dans la précipitation. Il y a plus de précipités dans une microstructure chauffée à faible vitesse pour la martensite et pas ou peu pour la bainite.

Ensuite, les revenus à 550°C et 620°C sont étudiés afin de statuer sur le comportement des carbures, de la décomposition des blocs de martensite-austénite résiduelle (M/A) et de la progression de la matrice (bainite ou martensite). La décomposition des blocs de M/A est incomplète pour les deux températures, mais elle est plus avancée à 620°C. La partie transformée devient des carbures de chrome et pendant le refroidissement, à la fin du cycle du revenu, le reste se transforme en martensite. Une température plus haute équiaxialise les lattes et change les caractéristiques des carbures aux joints de grains.

Un cycle de revenu simulant le processus industriel a été testé avec une austénitisation à 900°C pendant 24h et un revenu à 550°C pendant 44h. L’objectif étant de le comparer à la microstructure jugée optimale afin de statuer sur les paramètres à modifier pour réduire le temps total de traitement thermique.


identifier: Anctil-Robitaille, Benoit  (2022). Synthèse de diffusion sur variété riemannienne à partir d’imagerie structurelle en haute-résolution.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
synthèse de diffusion
apprentissage sur variétés
géométrie riemannienne

abstract: Les contraintes physiques et cliniques entourant l’imagerie pondérée en diffusion (DWI) limitent souvent la résolution spatiale des images produites à des voxels jusqu’à 8 fois plus grands que ceux des images T1w. Ainsi, les informations détaillées contenues dans les images T1w pourraient aider à la synthèse d’images de diffusion à plus haute résolution. Cependant, la nature non euclidienne de l’imagerie de diffusion empêche les modèles génératifs profonds actuels de synthétiser des images physiquement plausibles. Par conséquent, est-il possible de développer un réseau de neurones profonds exploitant la géométrie du cerveau, codée dans les images structurelles en haute résolution, pour générer des images de diffusion valides au même niveau de détail ? Pour y répondre, nous développons deux objectifs : 1) la synthèse d’images de diffusion à partir d’images structurelles et 2) la super-résolution d’images de diffusion. Nous proposons donc la première architecture de réseau de neurones riemannien pour la génération directe de tenseurs de diffusion (DT) et de fonctions de distribution d’orientation de diffusion (dODF) à partir d’images T1w haute-résolution. L’intégration de la métrique log-euclidienne dans un objectif d’apprentissage garantit, contrairement aux réseaux euclidiens standards, la synthèse mathématiquement valide de la diffusion. De plus, notre approche améliore l’erreur quadratique moyenne de l’anisotropie fractionnelle (FA MSE) entre la diffusion synthétisée et réelle de plus de 23% et la similarité cosinus entre les directions principales de près de 5% par rapport aux méthodes comparées. La diffusion générée est validée en comparant les tractogrammes résultants à des données réelles attendues. La méthode proposée produit des faisceaux de fibres similaires aux données réelles avec des streamlines ayant moins de 3% de différence de longueur, moins de 1% de différence de volume et une apparence visuellement similaire. Bien que l’approche présentée dans ce mémoire soit capable de générer des images de diffusion en haute-résolution à partir d’entrées structurelles en moins de 15 secondes, les limites de l’inférence de la diffusion en s’appuyant uniquement sur des images T1w sont discutées. Les résultats suggèrent néanmoins une relation entre la géométrie de haut niveau du cerveau et l’architecture globale de la matière blanche.


identifier: Khan, Makarim  (2022). Interaction entre précipités et recristallisation dynamique dans un acier médium carbone au vanadium pendant le forgeage.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
recristallisation dynamique
modèle constitutif
précipitation
interaction
déformation à chaud

abstract:
Des tests de compression sont effectués sur un acier médium carbone au vanadium dans le but de simuler le forgeage libre d’un lingot de grande taille. Plusieurs températures sont utilisées en vue de prendre en considération le gradient de température d’un lingot et son évolution microstructurale. En effet, de multiples phénomènes microstructuraux se produisent lors du forgeage selon les paramètres procédés. Les courbes de contraintes déformations sont ainsi générées à partir des tests de compression. On considère quatre vitesses de déformation disponible sur une presse hydraulique et des niveaux de déformations représentant les conditions du forgeage libre. Les effets de friction et chauffage adiabatiques sont pris en compte et, si nécessaire, les courbes contrainte-déformation sont ajustées en conséquence. Les cinétiques de recristallisation dynamique ont été ensuite déterminées et les lois de comportement, décrivant de façon précise l’évolution de la microstructure, sont proposées. L’application de la loi de comportement a permis de déterminer une énergie de déformation de 374 kJ pour l’alliage étudié.

Pour le domaine industriel, cette étude a pour but de récolter des données sur la déformation d’un acier afin de pouvoir les appliquer sur des logiciels de calculs en éléments finis et donc, prédire l’évolution de la microstructure sous l’action d’une déformation pour l’ensemble d’un lingot de 40 tonnes. D’un point de vue scientifique, l’idée est de quantifier les énergies d’interaction entre la recristallisation dynamique et les précipités et de les comparer. Ce faisant, il est possible de prédire si le système possède assez d’énergie pour amorcer une recristallisation dynamique.

Les résultats ont démontré que la cinétique de recristallisation dynamique était accélérée par les hautes températures ainsi que par l'augmentation de la vitesse de déformation. Au-delà d'une certaine vitesse de déformation, la cinétique de recristallisation dynamique devient très lente. Les analyses microscopiques (optiques et électroniques (à balayage et à transmission)) ont démontré qu'il y avait bien de la recristallisation dynamique dans les microstructures. L'analyse au microscope électronique à balayage a également révélé la présence de précipité de vanadium interagissant avec la recristallisation dynamique d'après la comparaison entre les forces de Zener et les forces de recristallisation dynamique.


identifier: Lafontaine, Jean-François  (2022). Impact des stratégies d'injection double sous différentes pressions sur un moteur à allumage commandé à injection indirecte à l'essence.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
moteur à allumage commandé
injection indirecte
injections doubles
pression d'injection
jets
gouttes
essence
endoscope
caméra endoscopique
émissions polluantes
flammes de diffusion

abstract: Les moteurs à allumage commandé à injection indirecte sont encore largement utilisés dû à son faible coût de production et à ses faibles émissions de particules comparées aux moteur à injection directe. Des études ont montré qu'en 2021, plus de 50 % des véhicules aux États-Unis étaient toujours propulsés par de l'injection indirecte. Il est donc toujours d'actualité d'optimiser ce type de moteur. Une revue de littérature a montré des essais faisant appel à l'injection double à soupape ouverte, mais aucune recherche récente semble avoir explorer l'injection double avec une portion à soupape fermée et ouverte. Dans ces circonstances, les travaux de ce mémoire s'intéresseront à l'impact des stratégies d'injection double sous différentes pression d'injection sur un moteur à allumage commandé à l'essence à injection indirecte. Afin d'y parvenir, une campagne de tests pour un point d'opération moteur a été mis en place nécessitant l'élaboration du banc d'essai d'un moteur monocylindre incluant une caméra endoscopique. Une caractérisation macroscopique des jets a montré une diminution de la pénétration du jet avec l'augmentation de la pression d'injection pour une même quantité injectée. Une caractérisation microscopique du jet complet et du jet complètement développé a été effectué. L'analyse du jet complet a révélé une diminution du SMD (Sauter Mean Diameter), un indicateur de taille moyenne des gouttes, entre la tête et la queue du jet démontrant l'impact réduit des forces aérodynamiques sur les gouttes de plus grande taille dû à leur inertie. L'analyse du jet complètement développé a permis d'observer une légère diminution du SMD en augmentant la pression d'injection et en diminuant la durée d'injection, jusqu'à ce que l'aspect transitoire de l'injecteur devienne trop important et que le SMD croît. Le RSF a révélé une moins grande disparité dans la distribution de la taille des gouttes en augmentant la pression d'injection et en diminuant la durée d'injection jusqu'à ce que l'aspect transitoire de l'injecteur devienne trop important, encore une fois. Toutes les stratégies d'injection montrent une excellente stabilité du moteur avec des CVPMEI ne dépassant pas 1,5 %. Une diminution de la CSC allant jusqu'à 10 % est observé lors de l'augmentation de la pression d'injection due à une meilleure atomisation du carburant. Les stratégies d'injection double montre également une diminution de la CSC en profitant d'une meilleure évaporation à soupape fermée et d'un délai d'initiation de la flamme réduit à soupape ouverte. Les stratégies d'injection ne montrent pas d'impact majeur sur la combustion complètement développée sauf pour une basse pression d'injection avec une portion importante de la durée d'injection à soupape ouverte. Les émissions de CO montrent une diminution lors d'injections doubles à 3,5 bars alors qu'elles sont stables à 2 bars. Les émissions de HC sont réduites avec l'augmentation de la pression d'injection s'expliquant par une meilleure atomisation du carburant et augmentent linéairement avec la portion de la durée d'injection à soupape ouverte montrant l'importance du temps pour évaporer. Les émissions de NOx ne sont pas affectés significativement par la stratégie d'injection employée. L'endoscope a permis une analyse qualitative des émissions de particules de suies montrant une courbe bimodale de l'intensité lumineuse des flammes de diffusion en fonction de la position vilebrequin pour les stratégies d'injection double avec les durées d'injection les plus courtes et unimodale pour les autres. Le premier mode révèle des flammes de diffusion près de la soupape d'admission pour les stratégies avec une portion importante d'injection à soupape fermée et près de la bougie du côté de la soupape d'échappement pour celles avec une portion importante d'injection à soupape ouverte. Le mécanisme de formation principal pour le deuxième mode d'intensité se trouve à être les zones localement riches de carburant dans la phase gazeuse.