identifier: Elfar, O. (2022). Scaling Logical Analysis of Data for Large Volume and Streaming Data in Industry 4.0 Applications  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les avancées significatives dans la collecte et le stockage des données ont contribué au développement et à l'émergence des techniques d'apprentissage automatique (ML) en tant qu'outils puissants pour le traitement des données et la prise de décision dans les systèmes industriels. Ces systèmes ont essayé de s'adapter aux évolutions des progrès qui ont conduit à de nouveaux concepts tels que l'industrie 4.0 et la qualité 4.0. Dans de tels systèmes, les données sont stockées dans de grands volumes et se présentent sous la forme de flux continus de grandes quantités, au lieu des petits ensembles de données statiques traditionnels qui ont longtemps été utilisés pour créer des modèles statistiques et pour former des modèles ML. Ces systèmes industriels nécessitent des modèles ML à fort pouvoir d'interprétabilité. Dans ce contexte, l'analyse logique des données (LAD), en tant que technique de classification hautement interprétable, devient un candidat de l'approche ML qui a la capacité de traiter un grand volume de données ainsi que des données en continu tout en préservant son pouvoir distinct d'interprétabilité. De telles versions de LAD n'ont pas encore été développées, et c'est la proposition de cette thèse. En tant que tel, l'objectif de cette thèse est de développer une technique ML basée sur le LAD classique, mais avec la capacité de traiter un grand volume de données en continu, qui présente un phénomène de dérive de concept. Ce phénomène est très courant en milieu industriel car tous les actifs physiques subissent un vieillissement et une détérioration. Premièrement, une technique basée sur les ensembles est développée pour accélérer LAD et le rendre capable de traiter un grand volume de données. Un nouveau mécanisme est proposé pour développer un système d'ensemble pour LAD (LAD-ENS) afin d'améliorer son efficacité de calcul, tout en préservant son interprétabilité et sa précision. Ce nouveau mécanisme vise à maintenir le pouvoir explicatif de la LAD classique en combinant les classificateurs individuels au niveau des motifs. À l'aide d'ensembles de données obtenus à partir du référentiel d'apprentissage automatique de l'UCI, des expériences informatiques sont menées pour démontrer les performances de LAD-ENS en termes de temps de calcul, de précision de la classification et d'interprétabilité. En plus d'obtenir une réduction statistiquement significative du temps de calcul, le LAD-ENS développé atteint des précisions de classification compétitives par rapport à deux approches LAD classiques et à cinq algorithmes d'apprentissage automatique courants. Deuxièmement, une adaptation de la technique LAD est fournie pour devenir dynamique et adaptative afin de pouvoir gérer des flux de données continus qui incluent des dérives de concept - c'est ce qu'on appelle l'analyse logique dynamique et adaptative des données en continu, ou DA-LASD. De plus, DA-LASD est conçu pour avoir la capacité de gérer des données de flux déséquilibrées. Le cadre proposé est construit de différents modules qui modifient dynamiquement les caractéristiques des modèles LAD ; éliminer les modèles pourris et inefficaces ; et en générer de nouveaux si nécessaire. Cela met à jour en permanence le classificateur LAD pour s'adapter aux changements dans les flux de données. Le DA-LASD est testé sur plusieurs jeux de données synthétiques couvrant différents types de dérives de concept. Les résultats montrent comment le cadre proposé adapte dynamiquement le modèle et améliore avec succès toutes les mesures de performance qui commencent à décliner. De plus, il s'avère assez compétitif en termes de précision de classification, par rapport à d'autres techniques d'apprentissage automatique qui traitent des données en continu. En plus de sa puissance d'interprétabilité distinctive, le DA-LASD est un cadre prometteur pour une gamme variée d'applications où la haute précision et l'interprétabilité sont toutes deux essentielles. Le système de contrôle de la qualité des processus industriels est considéré comme l'un des systèmes qui devraient être adaptés pour être plus intelligents et automatisés sous le label de l'Industrie 4.0. Cela peut être réalisé en utilisant une technique d'apprentissage automatique interprétable afin de prendre des actions correctives automatiques pour les états hors de contrôle et de ramener le processus à l'état sain. De plus, cette technique doit traiter et s'adapter dynamiquement à la nature des données de flux collectées à partir de ces systèmes avancés et complexes. Par conséquent, DA-LASD est renforcé par un processus d'ingénierie des fonctionnalités et utilisé dans ce contexte à travers une étude de cas de l'industrie aérospatiale. Le modèle proposé montre à quel point il est résilient et durable, et comment il s'adapte dynamiquement aux dérives du concept et améliore avec succès les mesures de performance qui commencent à se détériorer après les dérives du concept. De plus, le modèle proposé surpasse statistiquement les autres techniques d'apprentissage automatique en termes de sensibilité de classification, ce qui est important pour mesurer la capacité à détecter les défauts et les états hors de contrôle, tout en fournissant de puissants modèles interprétables qui aident à prendre des mesures de contrôle automatiques. Avec leurs hautes précisions et leur pouvoir d'interprétabilité distinctif, le LAD-ENS et le DA-LASD montrent une performance prometteuse dans les applications où un grand volume de données ou de flux de données existe et où l'interprétabilité est requise, à savoir dans les applications industrielles et de machines.  ABSTRACT: The significant advancements in data collection and storage have helped the development and the emergence of Machine Learning (ML) techniques as powerful tools for data processing and decision making in industrial systems. These systems have been trying to adapt to the advancements changes led to new concepts such as Industry 4.0 and Quality 4.0. In such systems, data is stored in large volumes and comes in the form of continuous streams of large amounts, instead of the traditional small and static datasets that have long been used to build statistical models, and to train ML models. These industrial systems require ML models with high-interpretability power. In this context, Logical Analysis of Data (LAD) as a highly interpretable classification technique, becomes a candidate of ML approach that has the ability to process large volume of data as well as streaming data while preserving its distinct power of interpretability. Such versions of LAD have not yet been developed, and it is the proposal in this thesis. As such, the objective of this thesis is to develop a ML technique that is based on the classical LAD, but with the ability of processing large volume of streaming data, which exhibits concept-drift phenomenon. This phenomenon is very common in industrial setting because all physical assets experience aging and deterioration. Firstly, an ensemble-based technique is developed to accelerate LAD and make it able to process a large volume of data. A novel mechanism is proposed for developing an ensemble system for LAD (LAD-ENS) to improve its computational efficiency, while preserving its interpretability and accuracy. This new mechanism aims to maintain the explanatory power of classical LAD by combining the individual classifiers at the level of patterns. Using datasets obtained from the UCI Machine Learning Repository, computational experiments are conducted to demonstrate the performance of LAD-ENS in terms of computational time, classification accuracy, and interpretability. In addition to achieving a statistically significant reduction in computational time, the developed LAD-ENS achieves competitive classification accuracies compared to two classical LAD approaches and five common machine learning algorithms. Secondly, an adaptation of LAD technique is provided to become dynamic and adaptive to be able to handle continuous data streams that include concept drifts – it is called Dynamic and Adaptive Logical Analysis of Streaming Data, or DA-LASD. Moreover, DA-LASD is devised in order to have the ability for handling imbalanced streaming data. The proposed framework is built of different modules that dynamically modify the characteristics of the LAD patterns; eliminate decayed and inefficient patterns; and generate new ones if needed. This continuously updates the LAD classifier to adapt to the changes in the data streams. The DA-LASD is tested on several synthetic datasets covering different types of concept drifts. The results show how the proposed framework dynamically adapts the model, and successfully improves any performance measures that start to decline. Moreover, it proves quite competitive in terms of the classification accuracy, compared to other machine learning techniques that handle streaming data. In addition to its distinctive interpretability power, the DA-LASD is a promising framework for a diverse range of applications where high accuracy and interpretability are both essential. The industrial process quality control system is considered one of the systems that should be adapted to be more intelligent and automated under the label of Industry 4.0. That can be achieved by using an interpretable machine learning technique in order to take automatic corrective actions for out-of-control states and bring the process back to the healthy state. Moreover, this technique has to deal and adapt dynamically with the nature of the streaming data collected from such advanced and complex systems. Therefore, DA-LASD is reinforced with a feature engineering process and used in this context through a case study from the aerospace industry. The proposed model shows how resilient and sustainable it is, and how it is dynamically adaptive to the concept drifts and successfully improves performance measures that start to deteriorate after the concept drifts. Moreover, the proposed model outperforms statistically other machine learning techniques in terms of classification sensitivity which is important to measure the ability to detect faults and out of control states, while providing powerful interpretable patterns that help automatic control actions to be taken. With their high accuracies and their distinctive interpretability power, the LAD-ENS and the DA-LASD show a promising performance in applications where large volume of data or data stream exists, and interpretability is required, namely, in industrial and machinery applications.


identifier: Gourcerol, E. (2022). Nickel Coated Carbon Fibre Nonwoven as Light, Efficient and Scalable Lightning Strike Protection for Carbon Fibre Reinforced Polymers  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: Le secteur aéronautique s'est engagé à réduire ses émissions de CO2, dans le but d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2050. L'utilisation croissante de matériaux composites pour remplacer l'aluminium dans les pièces structurelles contribuera à accroître le rendement énergétique des avions. En effet, les polymères renforcés de fibres de carbone ont de meilleures propriétés mécaniques spécifiques que l'aluminium. Cependant, leur conductivité électrique est plus faible, ce qui les rend plus vulnérables aux dommages causés par la foudre. En effet, un avion commercial est frappé en moyenne une fois par an par la foudre. Pour compenser cette faiblesse, un grillage métallique est ajouté sur les composites pour protéger la structure contre la foudre. Ce grillage est efficace mais lourd. L'objectif de ce projet est d'étudier l'efficacité de protection contre la foudre d'une couche légère et capable d'être facilement mise à l'échelle protégeant des panneaux composites peints contre les dommages structurels, en utilisant des matériaux fabriqués commercialement à base de fibres de carbone recouvertes de nickel (FCRN). Deux stratégies sont envisagées. Pour la première, un tissé de FCRN sec est intégré à l'aide d'une couche de résine époxy comme premier pli d'un stratifié à 8 plis, ajoutant ~150 g/m². Pour la seconde, quatre types de voiles non-tissés de FCRN sont ajoutés au-dessus d'un stratifié à 8 plis, ajoutant respectivement 18, 19, 43 et 70 g/m². Plus la densité surfacique est élevée, plus la résistivité de surface du voile est faible et plus le revêtement de nickel sur les fibres est épais.  Les panneaux protégés peints et non peints sont testés avec un émulateur de foudre de 40 kA, développé à Polytechnique Montréal. La surface des panneaux est observée avec une caméra thermique à haute vitesse durant le test. La caractérisation des dommages est effectuée à l'aide de quatre méthodes : une inspection par ultrasons pour les dommages en surface et interne, une observation en coupe ainsi qu'une microtomographie à rayons X pour les dommages internes et un test de flexion à 4 points pour évaluer la conservation des propriétés mécaniques après le test. Les résultats des panneaux protégés par des matériaux à base de FCRN sont comparés à deux types de panneaux de référence : des stratifiés à 8 plis protégés par un maillage de cuivre de 360 g/m² et des stratifiés à 8 plis non-protégés. Sans peinture, les panneaux protégés par le voile non-tissé avec la plus faible résistivité de surface ne présentent aucun dommage interne et une conservation de la résistance mécanique à la flexion de 97%, plus élevée que celle des panneaux protégés par le maillage de cuivre. Le non-tissé est à peine évaporé à la surface du panneau, ce qui confirme l'absence de zones de haute température observée avec la caméra thermique et indique la bonne dispersion de l'énergie de l'éclair. Le tissé de FCRN conserve 63% de sa résistance à la flexion, ce qui est dans la même plage que le stratifié non-protégé. Les panneaux peints protégés par les nontissés sont plus sévèrement endommagés que ceux protégés par l'ECF, conservant au mieux 69% de leur résistance à la flexion. A cause de la peinture, le courant de foudre a été conduit plus profondément dans le stratifié. En raison de l'effet Joule, la résine a pyrolysé à l'intérieur du stratifié. L'accumulation de gaz a généré des surpressions qui ont conduit à des délaminations et à la rupture des fibres de carbone dans les premiers plis. La peinture n'a pas eu d'effet sur les propriétés mécaniques des panneaux protégés par le maillage de cuivre : ils ont conservé la même résistance à la flexion que leurs homologues non peints avec 83 %. Les non-tissés de FCRN constituent une alternative prometteuse aux grillage métallique. Le voile de 70 g/m² est 80 % plus léger, 30 % moins cher et aussi efficace sans peinture. La mise à l'échelle de cette solution est simple car celle-ci est déjà commercialisée et pourrait être préimprégnée de résine. Cependant, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour réduire l'effet néfaste de la peinture sur l'efficacité de protection contre la foudre et rendre cette solution utilisable par l'industrie aéronautique.  ABSTRACT: The aviation industry is committed to reduce its CO2 emissions to a net zero level by 2050. The increasing use of composite materials as a replacement for aluminium in structural parts will help increase the fuel efficiency of aircraft. Indeed, carbon fibre reinforced polymers (CFRP) have better specific mechanical properties than aluminium. However, their lower electrical conductivity makes them more subject to lightning strike damage. Indeed, a commercial airplane is struck in average one time per year by lightning. To compensate this weakness, a metallic mesh is added on top of the composites to protect the structure from lightning strike. The addition of metal mesh is efficient but heavy. The aim of this project is to investigate the lightning strike protection (LSP) efficiency of a light and scalable layer that protects painted composite panels from structural damage, using dry commercially fabricated nickel coated carbon fibre (NCCF)-based materials. Two strategies are considered. For the first one, a woven NCCF fabric is integrated by wet lay-up as the first ply of an 8-ply laminate, adding ~150 g/m². For the second one, four types of nonwoven NCCF veils are stacked on top of an 8-ply laminate, adding respectively 18, 19, 43 and 70 g/m². The higher the areal density is, the lower the sheet resistivity and the thicker the nickel coating on the fibres.  Painted and nonpainted protected panels are tested with an in-house 40 kA lightning strike emulator and observed during the test with a high-speed thermal camera. The damage characterisation is made using four methods: an ultrasonic inspection for the surface and internal damage, a cross-section observation and an X-ray microtomography scan for the internal damage, and a 4-point bending test to assess the mechanical properties retention after the test. The results of the NCCF-based LSP are compared with two reference panels: 8-ply laminates protected by a 360 g/m² expanded copper foil (ECF) and non-protected 8-ply laminates. Without paint, the panels protected by the nonwoven veil with the lowest sheet resistivity show no internal damage and a mechanical flexural strength retention of 97%, higher than the ECF-protected panels. The nonwoven is scarcely evaporated on the panel surface, confirming the absence of high temperature areas observed with the thermal camera and indicating the good dispersion of the lightning strike energy. The woven cloth maintains 63% of its flexural strength, which is in the same range as the non-protected laminate. The painted panels protected by the nonwoven veils are more severely damaged than the ones protected by the ECF, retaining at best 69% of their flexural strength. The lightning current was conducted deeper in the laminate and the pyrolysis gas, released from the heating of the resin in the depth of the laminate, generated overpressures that led to delamination and fibre breakage in the first plies. However, paint had no effect on the mechanical properties of the ECFprotected panels: they retained the same flexural strength as their nonpainted counterparts with 83%. Nonwoven NCCF are a promising alternative to the ECF. The 70 g/m² veil is 80% lighter, 30% cheaper and as efficient without paint. The scalability of this solution is straightforward as it is already commercialised and could be pre-impregnated with resin. However, further investigations are required to overcome the detrimental effect of paint on the lightning strike protection efficiency and make this solution applicable.


identifier: Gregorio, P. (2022). Developing a Custom Printhead Controller to Print Large-Scale Parts Using Industrial Motion Systems  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le dépôt de fil fondu (FFF, de fused filament fabrication) pourrait devenir une puissante méthode de fabrication, mais cette technologie de fabrication additive (FA) doit d'abord surpasser certaines limites, dont sa mise à l'échelle et la qualité des pièces produites. Dans ce projet, nous avons adressé ce problème de taille en développant un contrôleur de tête d'impression personnalisé permettant de produire de grandes pièces par FFF sur des robots industriels.L'objectif principal du projet était de créer un contrôleur universel pouvant être connecté à différents robots munis de têtes d'impression à haut débit. Le contrôleur a été conçu pour communiquer avec deux robots industriels spécifiques : un grand système à portique d'Aerotech et un bras robotique à six axes Fanuc M-20iB/25. Les deux systèmes sont installés dans le Laboratoire de mécanique multi-échelle (LM2) de Polytechnique Montréal. Une carte mère Duet 3 6HC est au cœur du contrôleur de tête d'impression, qui peut contrôler plusieurs outils à la fois et est compatible avec un large éventail de composants que l'on trouve couramment dans les têtes d'impression FFF. Nous avons choisi les autres composants internes du contrôleur selon les exigences de deux têtes d'impression à haut débit : les extrudeuses Typhoon et Pulsar de Dyze Design. Pour utiliser le contrôleur de tête d'impression avec les robots industriels du LM2, nous avons développé une méthodologie d'impression adaptée. Pour ce faire, nous avons utilisé une méthode de contrôle d'extrusion personnalisée, implémenté des protocoles de communication, modifié le firmware de la carte mère Duet et développé des post-processeurs dans RoboDK, un logiciel de programmation hors-ligne pour robots industriels. Nous avons ensuite imprimé diverses pièces à l'aide de plusieurs têtes d'impression, dont l'extrudeuse Typhoon et la version bêta de l'extrudeuse Pulsar, afin de démontrer la polyvalence du contrôleur. Avec l'extrudeuse Typhoon et le robot Fanuc, nous avons produit deux grandes pièces: un vase en spirale mesurant 400 mm de hauteur et pesant 640 g (imprimé à 250 % de sa taille originale), et un modèle #3DBenchy de 240 mm de long et 636 g (à 400 % d'échelle). Les temps d'impression des deux pièces étaient d'environ 3h et 3h20m, respectivement. Pour le vase, nous avons estimé qu'il faudrait jusqu'à 18h42 pour produire la même pièce en utilisant une tête d'impression conventionnelle couramment utilisée dans les imprimantes FFF. Malheureusement, la méthode de contrôle d'extrusion que nous avons mise en place a abouti à une qualité d'impression moyenne dont les effets étaient particulièrement observables sur le #3DBenchy.  ABSTRACT: Fused filament fabrication (FFF) could become a powerful manufacturing method if the technology can scale up and produce higher quality parts. In this project, we addressed FFF's scale limitation by developing a custom printhead controller to produce large parts on industrial motion systems.  The project's main objective was to create a universal controller that could easily be connected to different motion systems to print with high-flowrate, extrusion-based toolheads. We designed the controller to communicate with two specific motion systems: a large, gantry-based system from Aerotech and a Fanuc M-20iB/25 six-axis robotic arm. Both systems are installed in the Laboratory for Multiscale Mechanics (LM2) at Polytechnique Montreal. A Duet 3 Mainboard 6HC drives the printhead controller, which can control multiple toolheads at a time and is compatible with a wide range of components commonly found in FFF printheads. We selected the controller's other internal components based on the requirements of two high-flowrate printheads: the Typhoon and Pulsar extruders from Dyze Design. To use the printhead controller on the LM2 motion systems we developed a custom printing methodology. This required using an in-house extrusion control method, implementing communication protocols, modifying the Duet mainboard's firmware, and developing post-processors in RoboDK, an offline programming software for industrial robots. We then printed various parts using the Typhoon extruder, the beta version of the Pulsar extruder, and several other printheads to demonstrate the controller's versatility. Using the Typhoon extruder on the Fanuc six-axis robot, we produced two large-scale parts: a 400mm tall, 640g spiral vase (printed at 250% its original size), and a 240mm long, 636g #3DBenchy benchmark part (400% scale). Print times were approximately 3h and 3h20m respectively. For the vase, we estimated it would take up to 18h42m to produce the same part using standard toolheads typically used on FFF printers. Unfortunately, the extrusion control method we implemented meant print quality on the #3DBenchy in particular was substandard. This thesis includes a few recommendations as to how to improve on this in the future. Once these issues have been resolved, the printhead controller's flexibility and modularity should help it become a useful research tool. Researchers will be able to use it to explore new ideas related to large-scale additive manufacturing (AM), as well as other important topics such as multi-axis FFF and high-performance composite AM.


identifier: Bourque Bédard, C. (2022). Message Flow Analysis for Distributed Real-Time Control Systems  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Au courant des deux dernières décennies, le développement logiciel en robotique, effectué par des chercheurs et des compagnies à travers le monde, a évolué, en commençant par des solutions sur mesure pour se diriger vers des cadres d'applications haut niveau libres. Ceci est devenu particulièrement utile pendant la dernière décennie, puisque les applications robotiques sont devenues de plus en plus complexes, en partie grâce à des avancées technologiques au niveau des capteurs, actionneurs, et des plateformes de calcul. Malheureusement, les cadres d'applications tels le Robot Operating System (ROS), qui utilisent les mécanismes publishersubscriber et remote procedure call (RPC), présentent plusieurs défis au niveau de la performance. En effet, ils effectuent l'ordonnancement haut niveau par-dessus l'ordonnanceur du système d'exploitation, ce qui peut mener à des inefficacités et des goulots d'étranglement au niveau de la performance. Les outils usuels de débogage fournissent une vision étroite de l'exécution de l'application; ils ne peuvent pas procurer une vue d'ensemble de l'exécution d'une application distribuée. Les techniques et outils de débogage et d'analyse de performance doivent donc être adaptés pour ce genre de cadre d'application. De plus, ces outils ne sont souvent pas compatibles avec les contraintes de systèmes temps réel : ils doivent avoir un surcoût d'exécution minime afin d'éviter d'affecter l'exécution d'une application et de fournir des résultats valides. Les méthodes existantes pour ROS 2 se concentrent sur des cas d'utilisation très spécifiques, ce qui les rend inadéquates pour l'analyse de performance générale, en plus d'avoir un grand surcoût d'exécution. Afin d'améliorer la littérature sur ce sujet, ce mémoire apporte deux contributions principales. Premièrement, il introduit un nouvel ensemble d'outils de traçage pour ROS 2. L'instrumentation polyvalente pour traçage proposée permet d'extraire de l'information sur l'exécution de ROS 2, et des expérimentations démontrent son bas surcoût d'exécution. De plus, des outils de traçage permettent de configurer le traçage à travers le système d'orchestration puissant de ROS 2, ce qui est primordial pour une utilisation efficace par des chercheurs et d'autres utilisateurs. Ensuite, la deuxième contribution est une analyse du flot de messages à travers un système distribué ROS 2. Elle permet d'extraire de l'information haut niveau sur l'exécution, ce qui aide à identifier des causes potentielles de problèmes de performance, en plus de permettre d'étudier l'ordonnanceur haut niveau de ROS 2. Elle inclut aussi un modèle abstrait de l'exécution d'une application ROS 2, qui peut être utilisépour d'autres analyses, et inclut une expérimentation qui démontre encore une fois le faible surcoût d'utilisation de la méthode. D'autres expérimentations sur des systèmes robotiques synthétiques et réels démontrent son potentiel dans un but d'optimisation de performance vi et, en général, dans le but de comprendre l'exécution d'un système ROS 2. Ces contributions pourraient donc être exploitées par d'autres chercheurs et développeurs afin d'étudier et d'améliorer la performance de ROS 2 et d'autres cadres d'application similaires.  ABSTRACT: Over the last two decades, software development in robotics has shifted from a focus on building custom solutions – thus reinventing the wheel frequently – to building open-source high-level modular frameworks that are used and improved by researchers and companies all over the world. This has become particularly useful during the last decade, since robotics applications have gotten significantly more complex, in part due to technological advances with sensors, actuators, and computing plaftorms. Unfortunately, robotics software frame- works like the Robot Operating System (ROS), built on the publisher-subscriber and remote procedure call (RPC) paradigms, have multiple performance challenges. Indeed, they per- form high-level scheduling on top of the operating system scheduler, which can lead to major performance inefficiencies and bottlenecks. Common debugging tools provide a very narrow view of the application execution; they cannot provide a global perspective on the execution of a distributed system. Software debugging and performance analysis tools must be adapted for such frameworks and evolve alongside them. Furthermore, performance analysis tools are often not compatible with strict constraints of real-time – and potentially safety-critical – applications: they must have minimal runtime overhead to avoid perturbing the application and to provide valid results. Current methods for ROS 2 focus on very specific use-cases, thus making them unsuitable for general performance analysis, and generally have high runtime overheads.To improve the literature on this subject, this thesis brings two main contributions. It first introduces a novel multipurpose tracing framework for ROS 2. The proposed multipurpose tracing instrumentation allows extracing ROS 2-level execution information, and experiments demonstrate its low overhead. Furthermore, tracing tools allow configuring tracing through the powerful ROS 2 orchestration system, which is indispensable for effective use by re- searchers and other end-users. Then, the second contribution is a message flow analysis, showing the path of messages across distributed ROS 2 systems. It extracts high-level infor- mation, which helps identify potential causes of performance bottlenecks, and can be used to study the ROS 2 scheduler. It also includes an abstract model of the execution of a ROS 2 application, which can be used for other analysis goals, and includes an experiment to again demonstrate the low runtime overhead of this method. Further experiments on both syn- thetic and real robotic systems demonstrate its potential for performance optimization, and in general for understanding the execution of a ROS 2 system. These contributions could therefore be leveraged by other robotics researchers and software developers to study and improve the performance of ROS 2 as well as other similar frameworks.


identifier: Hussein, H. A. T. (2022). Autonomous Machine Maintenance and Control in Digital Twin Environment  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Cette thèse présente le développement de systèmes intelligents dans l'environnement du jumeau numérique pour prolonger la disponibilité du système industriel et maintenir les performances système souhaitées. Des algorithmes basés sur l'apprentissage automatique (ML) ont été développés pour surveiller et détecter les performances de dégradation des systèmes physiques en ligne tout en analysant les données des capteurs du système. D'autres algorithmes basés sur ML sont développés pour définir les actions capables de restaurer de manière autonome les performances du système au niveau souhaité. Ces algorithmes ont été développés pour fonctionner en ligne dans l'environnement du jumeau numérique et pour déclencher et activer le module d'action autonome. Le module autonome coopère avec le module de surveillance de la santé et l'action corrective est ajustée au système physique pour formuler l'autonomie en boucle fermée. Les systèmes de maintenance autonomes et numériques développés ont été mis en œuvre dans différents systèmes industriels. Ces approches traitent de l'auto-guérison pour l'extension du temps de disponibilité après une panne et avant une panne. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont appliqués à différents types de données, telles que des séries chronologiques et des données numériques indépendantes du temps. La reconnaissance de modèles par analyse logique des données (LAD) active le mécanisme d'auto-guérison et définit la cause de l'échec qui doit être atténuée. L'intégration de Deep Reinforcement Learning (DRL) et de LAD se traduit par un module autonome pré-défaillance qui ralentit la dégradation des actifs et augmente le temps de défaillance (T2F). La combinaison d'actions autonomes et de principes de maintenance centrée sur la fiabilité (RCM) permet les actions de maintenance numérique sur des systèmes dont les données de défaillance opérationnelle sont incertaines ou indisponibles. Le déploiement des approches développées impacte les performances du système et améliore sa disponibilité. Le mécanisme d'auto-guérison développé ralentit la dégradation et prolonge le temps jusqu'à la défaillance d'un système. Les approches prépanne prolongent le temps de fonctionnement et e temps de défaillance (T2F) en moyenne de 40% dans les systèmes industriels et de 35% dans les applications Electric-Bus.  ABSTRACT: This thesis presents the development of intelligent systems in digital twin environment to extend the industrial system's uptime and to maintain the desired system performance. Machine learning (ML) based algorithms were developed to monitor and detect the degradation performance of the physical systems online while analyzing the system's sensor data. Other ML-based algorithms are developed to define the actions that are able to autonomously recover the system's performance to the desired level. These algorithms were developed to run online in digital twin environment, and to trigger and enable the autonomous action module. The autonomous module cooperates with the health monitoring module and the corrective action is adjusted to the physical system to formulate the closed-loop autonomy. The developed autonomous and digital maintenance systems were implemented in different industrial systems. These approaches address the self-healing for post-failure and for prefailure uptime extension. The machine learning algorithms are applied to different types of data, such as time-series and numerical time-independent data. Logical Analysis of Data (LAD) pattern recognition enables the self-healing mechanism and defines the cause of failure that is to be mitigated. The integration of Deep Reinforcement Learning (DRL) and LAD results in a pre-failure autonomous module that decelerates the asset degradation and increases the time to failure (T2F). Combining autonomous actions and Reliability Centered Maintenance (RCM) principals allows the digital maintenance actions on systems that have uncertain or unavailable operational failure data. The deployment of the developed approaches impacts the performance of the system and improves its uptime. The developed self-healing mechanism slows down the degradation and extends the time to a system's failure. The pre-failure approaches extend the uptime and the Time to Failure (T2F) on average by 40% in industrial systems and 35% in Electric-Bus applications. Keywords: Maintenance 4.0; Autonomous Machines; Uptime; Machine learning; Artificial Intelligence; Digital Twin.


identifier: Tison, M. (2022). Robust Lidar-Inertial SLAM for limited-resource system  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les véhicules autonomes sont capables de percevoir leur environnement et d'agir en conséquence. Un aspect des systèmes d'autonomie est la cartographie de l'environnement et la localisation du véhicule dans cet environnement. En partenariat avec Rheinmetall Canada, un fournisseur de premier plan de technologies de défense et de sécurité, nous avons étudié de tels systèmes de localisation et de cartographie, communément appelés localisation et cartographie simultanées (SLAM), pour leur produit Mission Master, un véhicule militaire autonome à 8 roues. Ce véhicule est équipé d'un ensemble de capteurs comprenant un lidar, un récepteur GPS, une boussole et une unité de mesure inertielle (IMU). Au cours de la dernière décennie, une tendance à la robustification des systèmes SLAM a été observée dans la littérature scientifique. Alors que les systèmes SLAM ont été étudiés pour la première fois dans les années 80, ces systèmes fonctionnaient principalement dans des environnements simulés et leurs performances diminuaient considérablement lors des essais sur le terrain. Comment gérer et fusionner de manière optimale un grand nombre de données bruitées et peu fiables, tout en en tenant compte des contraintes environnementales 3D et des capacités de calcul en temps réel embarquées, reste une question ouverte. Dans ce projet, nous nous intéressons à deux aspects qui rendent un système SLAM robuste : la gestion des défaillances des capteurs et la flexibilité au regard des capacités de calcul disponibles. Comme la disponibilité des données GPS dépend de facteurs environnementaux et que le lidar ne peut pas estimer les déplacements dans un environnement sans caractéristiques distinctives, ces capteurs présentent un risque élevé de défaillance ou de panne. La fusion des mesures des capteurs inertiels à l'estimation à l'aide de l'optimiseur de graphe incrémental iSAM2 permet d'estimer la pose du véhicule même lorsque les autres capteurs ne sont pas disponibles. Les données de l'IMU contribuent également au processus de cartographie en offrant une solution initiale aux processus d'association de nuages de points et d'optimisation de graphe. Le Mission Master est en constante évolution, tout comme son ordinateur embarqué. Les algorithmes de planification de trajectoire et de vision, entre autres, sont également exécutés sur cet ordinateur. Le système de SLAM développé doit être flexible face à des capacités de calcul variables.  ABSTRACT: Autonomous vehicles are able to perceive their environment and act accordingly. One aspect of autonomy systems is the mapping of the environment and the localization of the vehicle in this environment. In partnership with Rheinmetall Canada, a foremost supplier of defence and security technology, we are investigating such localization and mapping systems, commonly called Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), for their Mission Master product, an 8-wheeled autonomous military vehicle. This vehicle is equipped with a set of sensors including a lidar, a GPS receiver, a compass and an inertial measurement unit (IMU). In the last decade, a trend towards robustification of SLAM systems can be observed in the scientific literature. While SLAM systems were first investigated in the 80s, such systems were mostly working in simulated environment and performances greatly decreased in fieldtesting. How to manage and fuse a large set of noisy and unreliable sensor data optimally, taking into consideration 3D real world environments and embedded real-time computing capacities, is still an open question. In this project, we are interested in two aspects that makes a SLAM system robust: management of sensors failures and flexibility to available computing capacities. Since GPS data availability is dependent on environmental factors and lidar cannot estimate displacement in a featureless environment, these sensors are at high risk of failure or outage. Tightly coupling inertial sensor measurements to the estimation using the incremental graph optimization framework iSAM2 allows vehicle state estimation even when other sensors are unavailable. IMU data also helps in the mapping process by offering an initial solution to the scan registration and graph optimization processes. The Mission Master is in constant evolution, such as its onboard embedded computer. Path planning and vision algorithms, among other things, are also running on this computer. The developed SLAM system must be flexible to variable computing capacities. To handle this uncertainty, we developed a multilayer architecture in C++ that handles localization and mapping in different threads. A Multiplicative Extended Kalman Filter (MEKF) runs in parallel and parameterizes its orientation estimation as a unit quaternion. While this decoupling allows the system to run in real-time, all layers update each other with their best estimates.


identifier: Morgene, S. (2022). Stratégie de gestion des charges hétérogènes dans un réseau d'agrégateurs ayant une structure hiérarchique à trois niveaux  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le marché d'électricité présente un changement radical, accompagné d'une augmentation extrême de la demande d'électricité et une imposition de plusieurs contraintes politiques et environnementales visant la réduction des émissions de gaz à effets de serre. Ces changements sont accompagnés d'une intégration de nouveaux acteurs du marché d'énergie, à savoir les agrégateurs, rendant ainsi la gestion du réseau électrique de plus en plus complexe. Récemment, la gestion du réseau électrique est confrontée à plusieurs défis, liés surtout à la gestion de la demande de pointe qui impose aux gestionnaires du réseau l'utilisation des centrales thermiques d'appoint, augmentant ainsi la fragilité et les coûts d'opération et d'exploitation du réseau électrique. Au Québec, on remarque des dépassements de puissance répétés surtout lors des grands froids d'hiver avec l'augmentation de la demande de chauffage. Dans ce cas, des coûts supplémentaires doivent être prévus pour satisfaire à cette demande de pointe soit en achetant de l'électricité à des prix supérieurs auprès des réseaux voisins ou en ajoutant des équipements dans les centrales existantes. Cette tendance confirme la nécessité de changer le modèle d'affaire du système électrique. Dans ce travail, on aborde cette problématique. En e˙et, après l'étude de plusieurs méthodologies et approches de la littérature, on a créé une architecture à trois niveaux intégrant différents acteurs du réseau électrique à savoir le gestionnaire du réseau de distribution, les agrégateurs et les consommateurs résidentiels et les utilisateurs des véhicules électriques. L'objectif est de créer une architecture et une stratégie de distribution permettant de réduire la demande de puissance et de lisser la courbe de demande de puissance tout en intégrant plusieurs acteurs du réseau électrique. Plus spécifiquement, on propose une architecture à trois niveaux et une stratégie d'appel d'o˙re entre le gestionnaire du réseau qui est considéré comme le décideur central et des agrégateurs hétérogène à savoir un agrégateur résidentiel et un autre pour la flotte des véhicules électriques. L'agrégateur résidentiel présente à son tour une stratégie d'appel d'o˙re avec des agrégateurs locaux qui gèrent un ensemble de maisons intelligentes. Notre proposition se base sur l'intégration des modèles d'optimisation linéaire au niveau de différents acteurs du réseau. Des récompenses sont distribuées d'une façon équitable entre les participants en se référant à leurs participations dans la réduction de la demande de pointe. L'intégration des énergies renouvelables présente un défi important et un pilier dans la réduction de la demande de pointe. À cet e˙et, on a intégré un ensemble de panneaux photovoltaïques et des batteries permettant de rajouter une flexibilité additionnelle au réseau pour réaliser l'écrêtage de la demande de puissance. Les simulations sur une journée en avance ont démontré que cette proposition a permis de réaliser une réduction de la demande de pointe d'environ 27% par rapport à la puissance maximale demandée sur une journée.  ABSTRACT: Nowadays, due to the integration of distributed energy resources and the new energy actors, it becomes mandatory to change the business models of the electricity market. During the last few years, there were several problems in the grid operation and management, mainly due to the peak power demand in winter and summer periods, else the integration of electric vehicles that are expected to increase the power demand and threaten the security of the grid. In Quebec, the power grid demand is increasing, especially during very cold winters with the increase in heating demand. This threatens the security of the grid while it presents a peak power demand. In this case, the frequency of use of back-up power plants is increasing, leading to additional costs to meet this peak demand. This trend confirms the need to change the business model of the electrical system. In this work, we propose a new three-level hierarchical framework with a demand reduction bidding strategy to control the distribution of energy and the reduction of the peak demand in a day-ahead market. We present a bidding strategy that involves different local aggregators that act as brokers between the Distribution System Operator (DSO) and the different energy consumers. The framework integrates a central residential aggregator that controls a set of local residential aggregators who manage the schedule of associated clients' appliances and generate a list of bids according to different power limits reductions. We also introduce an electric vehicle aggregator to manage the charging of the associated electric vehicles and to submit a set of bids under a list of power reduction limits. The Distribution System Operator is the final decision maker that chooses the best bids combination to optimize the market power demand. We also include a set of photovoltaic panels as a power-generation system and batteries that aims to reduce and smooth an aggregated power demand. Incentives are provided to different aggregators and users for their participation while ensuring end-user satisfaction and comfort. The results show that the distribution network operator reduces 27% of the total peak power demand.


identifier: De Holanda Sousa, R. (2022). Modélisation multiphysique des disjoncteurs à haute-tension avec le couplage entre les méthodes des frontières immergées et des maillages superposés  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Lors de la modélisation d'un système multiphysique comme un disjoncteur haute tension, le couplage fort entre différents phénomènes physiques et la gestion des géométries complexes et mobiles conduit à un modèle numérique non-linéaire et difficile. Afin d'obtenir des simulations efficaces et robustes dans ce domaine multiphysique, l'approche la plus communément employée est d'adapter les nouvelles méthodes numériques pour mieux convenir à l'ensemble des caractéristiques de l'application, permettant d'assurer un bon compromis entre complexité et performance. Après une analyse approfondie des différentes méthodologies numériques existantes concernant les différentes contraintes physiques et numériques de l'application des disjoncteurs haute tension (e.g., multiphysique avec des écoulements compressibles à haute vitesse et gradients de pression, géométries rigides mobiles et efficacité numérique pour 2D et 3D simulations), le couplage entre les méthodes des frontières immergées (IBM) et des maillages superposés a été choisi comme la solution la plus prometteuse. En effet, la méthodologie proposée permet simplifier la génération des maillages malgré la complexité géométrique et la prise en compte du déplacement des objets mobiles. Ce travail a pour objectif de développer une première version d'un code multiphysique 2D axisymétrique basé sur le couplage entre les méthodes IBM et des maillages superposés pour la modélisation des disjoncteur à haute tension. Pour bien définir les différentes zones de calcul présentes dans un disjoncteur à haute tension, l'intégration d'un modèle géométrie et topologique rigoureux s'est avéré crucial. Pour cela, la notion de la Topologie Discrète a été employée. Cela représente un point d'originalité de la thèse. Pour la méthode IBM, l'approche IB Cartésien Hybride a été retenue grâce à une formulation bien adaptée pour une représentation physiquement nette (de l'anglais, sharp) de l'interface fluide-géométrie. Afin de prendre en compte des multiples zones, la version Interface de la méthodologie a été implémentée. Afin de relier le maillage à la topologie, le marquage d'éléments a été réalisé par l'algorithme basé sur le parcours géométrique. Permettant de bien représenter les différentes échelles spatiales des géométries, le processus de raffinement hiérarchique basé sur les arbres quaternaires (QuadTree) a été intégré à la méthodologie IBM. Dans la mise en œuvre de la méthode des maillages superposés, le processus de couplage des maillages est réalisé par l'approche de Découpage en Trou Implicite dont l'algorithme est basé sur la recherche-identification des éléments à désactiver. Le critère de base utilisé pour le découpage en trou est la distance à la paroi en utilisant le concept de la ligne médiatrice comme la région plus appropriée pour le couplage des maillages superposés. L'approche conçue permet de prendre en compte automatique des situations de proximité, voire de contact, entre les courbes à partir de l'échelle du maillage, ceci représentant un point d'originalité. Le champ distance à la paroi a été obtenu par la résolution de l'équation d'Eikonal par la méthode de Balayage Rapide. La prise en compte des conditions aux limites (i.e., IBM), le transfert de la solution entre les maillages (i.e., méthode des maillages superposés) et l'imposition de la condition d'interface matérielle (i.e., discontinuité des propriétés des matériaux) ont été faits par le schéma de reconstruction linéaire et basé sur la méthode de Moindres Carrés implicite d'ordre 2 et 1 pour les conditions aux limites du type Dirichlet et des types Neumann et Robin, respectivement. L'idée est de coupler les inconnus à reconstruire aux inconnus à résoudre reliés au solveur multiphysique. La condition d'interface matérielle a été imposée par le couplage entre les méthodes de Patankar et de reconstruction double, ceci représentant un autre point d'originalité. Dans le but de modéliser les phénomènes physiques mis en jeu dans l'application disjoncteur ainsi que de vérifier la méthodologie proposée, le solveur multiphysique a été conçu pour calculer le champ électrique, le rayonnement et l'écoulement fluide en régime compressible. A cet égard, l'approche Volume Fini 2D axisymétrique d'ordre 2 pour les solveurs de Helmholtz (i.e., le champ électrique et le rayonnement) et d'ordre 1 pour le solveur d'Euler avec le schéma de Roe et d'ALE (Arbitrary Lagrangian-Eulerian) (i.e., l'écoulement fluide) a été utilisé pour la discrétisation spatiale des équations régissant les différentes physiques.  ABSTRACT: The numerical simulation of complex multiphysics applications such as high-voltage circuit-breakers, the coupled physical phenomena and the management of moving geometries leads to a difficult and compounded nonlinear model. To obtain efficient and robust such simulations with a good compromise between fidelity and performance requires to adopt novel numerical methods to suit all the demanding characteristics of the application. We propose a methodology based on the coupling of the Immersed Boundary (IBM) with the Overset Grids Methods as the most promising solution regarding the different physical and numerical requirements of the simulation of high voltage circuit breakers (e.g., plasmas interacting with high-speed unsteady compressible flows and high-pressure gradients, rigid moving geometries). Indeed, the proposed methodology simplifies the generation of meshes despite the geometric complexity of moving objects. This work aims to develop a first attempt of an axisymmetric 2D multiphysics code based on the coupling between IBM and Overset Grids methods for the modeling of high voltage circuit breakers. To properly define the different calculation zones existing within a high-voltage circuit breaker, a rigorous geometry and topological model, known as Discrete Topology, is integrated with the proposed methodology. This represents a point of originality of the thesis. For the IBM, the IB Cartesian Hybrid approach was chosen for its well-suited formulation to the physically sharp representation of the fluid-geometry interface. In addition, to facilitate the resolution of multiple zones, the Interface version of the methodology has been saluted. To link the independent mesh with the topology, the tagging of elements was carried out by an algorithm based on the Geometric Marching approach. To capture and represent the different spatial scales of the geometries, the hierarchical refinement process based on QuadTree has been integrated into the IB methodology. The process of coupling the overset meshes is carried out by the Implicit Hole Cutting approach, based on a search-identification algorithm to disable the mesh elements. Moreover, the basic criterion for the hole cutting is the distance field using the concept of the medial axis as the most suitable region for the overset coupling. This approach automatically considers situations of proximity, even of contact, between the curves with the spatial resolution of the mesh, this represents another point of originality. The wall distance field was obtained by solving the Eikonal equation using the Fast-Sweeping method. The boundary conditions imposition (i.e., IBM), the transfer of the solution between the meshes (i.e., Overset Mesh method), and the treatment of the material interface condition were carried out by the linear reconstruction scheme and based on the implicit Least Square method of order 2 and 1 for the boundary conditions of the Dirichlet type and of the Neumann and Robin types, respectively. The idea is to couple the unknowns to be reconstructed with those to be solved linked to the multiphysics solver. The material interface condition was imposed by the coupling between the methods of Patankar and double reconstruction, representing another point of originality. To verify the proposed methodology and its extension to the circuit breaker application, the multiphysics solver was designed to calculate the electric field, the thermal radiation, and the compressible fluid flow. In this regard, the Finite Volume approach of order 2 for the Helmholtz solvers (i.e., the electric field and the radiation) and of order 1 for the Euler solver with the scheme of Roe and ALE (Arbitrary Lagrangian-Eulerian) has been implemented for the spatial discretization of the governing equations. This is an original attempt for the coupling between the physics. To demonstrate the feasibility and capability of the IB with Overset Grid methods coupling for complex and mobile geometries, and to verify the methodologies of the numerical modules, mainly the discretization and reconstruction schemes associated with the physical solvers, a through verification process was conducted as the final part of the code development. Test cases include solving electric field, thermal radiation, fluid flow, and a simplified version of an electric arc. All the numerical results demonstrated a good agreement with the available analytical solutions as well as with the numerical solutions obtained by the MC3 solver during a comparative study. The order of precision established of order 1 due to the imposition of boundary conditions of the Neumann and Robin type.


identifier: Ho, M. (2022). Modélisation d'écoulements de mélanges gazeux en régime raréfié par la méthode de Boltzmann sur réseau  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Plusieurs domaines d'application, allant des systèmes électromécaniques miniaturisés aux réservoirs de gaz de schiste, contribuent à l'intérêt grandissant dans la modélisation d'écoulements de fluide à l'échelle microscopique. Toutefois, à cette échelle d'observation, les effets discrets ne peuvent plus être négligés pour décrire l'écoulement. En particulier pour les gaz, on peut se trouver en régime d'écoulement raréfié. Les hypothèses de continuité et d'équilibre thermodynamique ne sont plus valides, et donc une modélisation cinétique de l'écoulement remplace la description du fluide par les équations de Navier-Stokes. En particulier dans ce régime d'écoulement, les mélanges gazeux peuvent perdre leur homogénéité malgré la simple phase gazeuse. La présente thèse porte sur le développement d'une méthode numérique capable de modéliser des mélanges gazeux miscibles en régime raréfié. Le développement sera basé sur la méthode de Boltzmann sur réseau, dont la théorie sous-jacente repose sur une description statistique de l'écoulement des gaz et est représentée par une forme discrète de l'équation de Boltzmann. Afin de modifier l'algorithme initialement utilisé pour simuler des écoulements dans le régime hydrodynamique, l'étude sera subdivisée en trois parties. La première partie compare deux modélisations de Boltzmann sur réseau, chacune étant reliée à une description des écoulements multicomposant miscibles en régime hydrodynamique. Les similarités et différences de chaque description sont mises en évidence pour des écoulements de convection-diffusion. Les conclusions découlant de l'étude comparative mènent au développement d'un modèle de Boltzmann sur réseau bidimensionnel pour des mélanges gazeux en régime raréfié dans la seconde partie. Différents cas tests sont proposés pour vérifier le modèle numérique. L'hétérogénéité de la phase gazeuse en régime raréfié, incarnée par la séparation de la phase gazeuse, est étudiée à travers les profils de vitesse et les débits volumiques spécifiques pour différents mélanges binaires. Le modèle numérique est finalement généralisé dans la troisième partie à des géométries tridimensionnelles. Le phénomène de diffusion moléculaire libre, ou diffusion de Knudsen, y est également considéré pour simuler des régimes d'écoulement fortement raréfiés. À des fins de validation, des calculs de débit massique dans de longs microcanaux sont comparés à des mesures expérimentales. L'influence de la composition du mélange, des caractéristiques géométriques et du régime d'écoulement sur la perméabilité apparente est finalement étudiée. La discussion découlant des résultats obtenus propose des pistes d'approfondissement pour une modélisation numérique plus fidèle des mélanges gazeux en régime raréfié.  ABSTRACT: Various applications in different fields, ranging from microelectromechanical systems to unconventional shale gas reservoirs, contribute to the growing interest in microscale flow modeling. However, discrete effects can no longer be neglected at this scale of study to accurately describe the flow behavior. The flow regime becomes rarefied, especially for the gaseous phase. As the continuum and thermodynamic equilibrium hypothesis break down, a kinetic modeling of the gaseous flow is required instead of the macroscopic Navier-Stokes equations. In this peculiar flow regime, gaseous mixtures may lose their homogeneity despite a miscible gaseous phase. The present thesis deals with the development of a numerical model based on the lattice Boltzmann method to simulate miscible gaseous mixtures in the rarefied regime. The lattice Boltzmann method solves a discrete form of the Boltzmann equation, which describes at the mesoscopic scale with help of the kinetic theory of gases. Initially designed to simulate flows in the hydrodynamic regime, several modifications to the algorithm of the numerical model are implemented to extend it to the rarefied regimes. The proposed study is divided in three main parts. The first part compares two lattice Boltzmann models for miscible multicomponent flows in the hydrodynamic regime. Since they treat multicomponent flows differently, the similarities and differences are highlighted through pressure-driven diffusive gas flows. The conclusions drawn from the comparative work led to the development of a two-dimensional lattice Boltzmann model for gaseous mixtures in the rarefied regimes in the second part. Different test cases are simulated for model verification. The heterogeneity of the gaseous phase, indicated by the gas phase separation phenomenon, is studied in terms of velocity profiles and species volumetric flow rates for various binary mixtures. Finally, the numerical model is generalized to three-dimensional geometries in the third part. The capabilities of the numerical model at highly rarefied regimes are also improved by including Knudsen diffusion. Mass flow rates are calculated and compared to experimental measurements in long microchannels for validation purposes. The influence of mixture composition, geometry and rarefaction rate on apparent permeability in microporous media is finally investigated. The discussion following the different numerical results points at potential avenues to explore with the aim of developing a more accurate and reliable numerical model for rarefied multicomponent gas flows.


identifier: Vielfaure, D. (2022). Risk-Aware Swarm Exploration  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

title: Risk-Aware Swarm Exploration

abstract: RÉSUMÉ: L'exploration d'environnements inconnus est au coeur de plusieurs problèmes de robotique, parmi ceux-ci, des scénarios de sauvetage et des missions d'exploration extraplanétaire. Principalement, le problème d'exploration a été étudié pour des systèmes comportant un seul robot. Cependant, l'utilisation de plusieurs robots pour la réalisation de la mission pourrait s'avérer salutaire, en ce sens qu'avec une coordination adéquate, la vitesse à laquelle le terrain est parcouru devrait augmenter avec le nombre de robots dans le système. Ainsi, l'utilisation de systèmes multirobot, en opposition à un seul, se veut un domaine de recherche intéressant pour des applications d'exploration là où une importance est accordée à la vitesse à laquelle la mission s'effectue. Cependant, plusieurs défis demeurent, notamment en ce qui a trait aux fautes affectant les robots. Même si les systèmes multirobot présentent une certaine tolérance face aux risques en raison de leur intrinsèque redondance, il a été démontré qu'en pratique, la robustesse qui les caractérise peut être moindre que celle d'un unique robot. En effet, une faute affectant un seul robot peut facilement se propager à l'ensemble du système, causant une panne généralisée. En addition aux fautes, plusieurs autres problèmes affectent les systèmes multirobot. Parmi ceux-ci, on retrouve la coordination, la communication et le stockage de données. Le présent mémoire répondra à ces défis en présentant deux algorithmes de robotiques d'essaim:• DORA-Explorer: Distributed Online Risk-Aware Explorer • RASS: Risk-Aware Swarm Storage  ABSTRACT: The exploration of unknown environments is at the core of numerous robotic applications from search-and-rescue operations to space missions. The problem has been mostly studied in single robot setups, but the ability to perform exploration with teams of robots opens the door to even more ambitious applications. With proper coordination, the time required to explore a given environment should decrease as the number of robots increases. Therefore, multi-robot exploration is an attractive solution to many time-critical applications such as search-andrescue operations or planetary exploration. Moreover, multi-robot teams are usually resilient to some amount of robot failures. However, robot failures are still undesirable as they can affect team performance and should therefore be avoided. Multi-robot systems come with their own sets of constraints and challenges: among those, coordination, communication and data storage are the most relevant to the exploration problem. In this thesis, two swarm robotics algorithms addressing the aforementioned challenges will be presented: • DORA-Explorer: Distributed Online Risk-Aware Explorer • RASS: Risk-Aware Swarm Storage


identifier: Caron, R. (2022). Towards the Development of a 3D ex Vivo Platform for the Evaluation of Micro-Damage, Strain Fields and Mechanical Properties in Trabecular Bone  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'ostéoporose est une pathologie affectant la densité minérale osseuse. L'absence de symptômes fait en sorte que le diagnostic des patients est très difficile avant les stades avancés de la maladie. Des études visant à comprendre la biomécanique et le remodelage osseux sont ainsi développées pour mieux comprendre la maladie. Différentes approches sont utilisées pour mesurer les propriétés mécaniques des échantillons osseux et ce, dans des conditions ex vivo ou encore dans des conditions in vivo. Une de ces approches consiste en un chargement mécanique d'échantillons osseux combiné à des techniques d'imagerie médicale, comme le microCT, pour étudier les structures internes à un niveau microscopique. La quantité de microdommage accumulée et les patrons de déformation 3D peuvent par la suite être évalués à l'aide d'algorithmes à partir des images microCT. Ce projet présente deux études expérimentales présentant le développement d'une plateforme ex vivo pour étudier les propriétés d'échantillons d'os trabéculaire en 3D.  Une première étude a investigué le potentiel de l'apprentissage profond pour la segmentation des microdommages osseux dans l'os trabéculaire. Six cylindres d'os bovin trabéculaire ont subi une compression jusqu'à la contrainte ultime et ont ensuite été imagés avec un microCT à une résolution de 1,95 um. Deux de ces échantillons (échantillons 1 et 2) ont ensuite été colorés à l'aide d'un agent de contraste, le sulfate de baryum (BaSO4), et imagés à nouveau. Les échantillons non colorés (échantillons 3 à 6) ont été utilisés pour entrainer deux réseaux de neurones, YOLOv4 pour détecter les régions présentant du microdommage à l'aide de boites englobantes, et Unet pour segmenter les pixels composant le microdommage dans les zones détectées. Quatre versions différentes de YOLOv4 ont été comparées à l'aide de la moyenne de l'intersection sur l'union (IoU) et de la moyenne de la précision moyenne (mAP). La performance de Unet a également été mesurée à l'aide de deux mesures de segmentation, le Dice Score et l'Intersection sur Union (IoU). Une comparaison qualitative a finalement été faite entre les approches d'apprentissage profond et d'agent de contraste.  Les résultats de cette première étude ont montré le potentiel et les limites d'utiliser l'apprentissage profond pour la segmentation du microdommage osseux. De toutes les versions de YOLOv4, YOLOv4p5 a obtenu les meilleurs résultats avec une IoU moyenne de 45,32 % et 51,12 % et un mAP de 28,79 % et 46,22 %, pour les échantillons 1 et 2 respectivement. Pour Unet appliqué avec les boîtes englobantes de référence, l'IoU et le DICE score ont respectivement atteint 50,11 % et66,77 % pour l'échantillon 1 et 70,73 % et 82,85 % pour l'échantillon 2. Lorsque Unet a été appliqué avec les résultats YOLOv4p5, l'IoU et le DICE score ont respectivement indiqué 26,04 % et 41,34 % pour l'échantillon 1 et 58,21 % et 73,58 % pour l'échantillon 2. La performance plus basse de l'échantillon 1 peut s'expliquer à l'aide du ratio contraste bruit (CNR). En effet, l'échantillon 1 a montré un CNR plus bas (7,96) que l'échantillon 2 (10.08). Finalement, la comparaison qualitative entre l'agent de contraste et la segmentation par l'apprentissage profond du microdommage a montré que des régions différentes étaient segmentées par les deux techniques. L'apprentissage profond segmente la région à l'intérieur des fissures tandis que l'agent de contraste segmente la région l'entourant ou même les régions sans dommage visible.  Une deuxième étude a exploré la relation entre les patrons de déformation 3D mesurés par la corrélation de volume numérique (DVC) et les microfissures dans l'os trabéculaire. L'étude a également testé la segmentation du microdommage à l'aide du réseau de neurones de la première étude. Un échantillon d'os trabéculaire bovin a été déformé à une vitesse quasi-statique en plusieurs incréments à l'aide du système d'essais in situ Deben combiné au système microCT. L'échantillon a été déformé à 6 % puis à 10 % de déformation, ou jusqu'à ce que la courbe s'approche de la contrainte ultime (pente nulle). L'échantillon a été imagé à une résolution de 2,09 um avant le premier chargement et après chaque incrément de chargement. Ensuite, le réseau YOLOv4p5, entrainé dans la première étude, a été appliqué au volume imagé après la deuxième déformation. Après avoir appliqué le réseau de neurones, l'ensemble de données a été sous-échantillonné par un facteur de quatre pour être traité à l'aide d'un algorithme DVC.  La détection du microdommage à l'aide de l'apprentissage profond n'a pas donné de bons résultats. Cette faible performance pourrait être expliquée par le fait que les images de cette seconde étude avaient un CNR bien inférieur (1.8) comparé aux images de la première étude (7.96 à 10.08). La région de grande déformation mesurée par l'algorithme DVC a été colocalisée avec la région contenant plus de microdommage, selon l'axe des z (parallèle à l'axe de chargement). Cependant, pour les images analysées dans le plan XY , les résultats ne sont pas assez précis pour colocaliser avec confiance les régions de microdommage avec les régions de haute déformation.  Ce projet a permis de développer une procédure expérimentale ex vivo pour l'étude du microdommage dans l'os trabéculaire en 3D. Le projet démontre la possibilité d'utiliser la segmentation par apprentissage profond pour détecter et évaluer le microdommage dans unéchantillon d'os trabéculaire à l'aide d'images obtenues par un microCT à rayons X hautes résolutions. Même si le modèle d'apprentissage profond discuté dans cette étude n'apparait pas encore optimal, le développement d'un ensemble de données plus varié, combiné à des réseaux de neurones modifiés pour la détection de microfissures dans l'os trabéculaire, permettrait d'améliorer les résultats. De plus, la colocalisation entre les régions de microfissures et les régions de forte déformation le long de l'axe de chargement, mesuré à l'aide d'un algorithme DVC, a montré l'importance d'inclure la corrélation de volume numérique pour mieux comprendre le mécanisme de fracture. Ce projet ouvre des avenues pour de futurs travaux qui utiliseront ce système de test mécanique in situ combiné à un scanner microCT pour étudier simultanément les propriétés mécaniques, les patrons de déformation et le microdommages en 3D. Ces connaissances sont indispensables pour le développement de nouvelles techniques pour le diagnostic de pathologie osseuses, comme l'ostéoporose.  ABSTRACT: Osteoporosis is a pathology affecting bone mineral density. Lack of symptoms makes it hard to diagnose the patients before bone fracture. Studies aiming at understanding bone biomechanics and remodeling are developed to better understand the disease. Different approaches are used to measure the mechanical properties and behavior of bone samples. One of them consists of mechanical loading of bone samples combined with medical imaging techniques (Xray microCT) to investigate the internal structures at a microscopic level. Microdamage volume and strain patterns can be computed using post imaging algorithms. This project shows two experimental studies aimed to develop an ex vivo platform to study trabecular bone samples components in 3D.  A first study aimed to investigate the potential of deep learning for the segmentation of bone microdamage in trabecular bone. Six trabecular bovine bone cylinders underwent compression until ultimate stress and were subsequently imaged with a microCT at a resolution of 1.95 um. Two of these samples (samples 1 and 2) were then stained using barium sulfate (BaSO4) and imaged again. The unstained samples (samples 3-6) were used to train two neural networks, YOLOv4 to detect regions with microdamage further combined with Unet to segment the microdamage at the pixel level in the detected regions. Four different versions of YOLOv4 model were compared using the average Intersection over Union (IoU) and the mean average precision (mAP). The performance of Unet was also measured using two segmentation metrics, the Dice Score and the Intersection over Union (IoU). A qualitative comparison was finally done between the deep learning and the contrast agent approaches.  Among the four versions of YOLOv4, the YOLOv4p5 model resulted in the best performance with an average IoU of 45,32% and 51,12% and a mAP of 28.79% and 46.22%, respectively for samples 1 and 2. The segmentation performance of Unet provided better IoU and DICE score on sample 2 compared to sample 1. The poorer performance of the test on sample 1 could be explained by its poorer contrast to noise ratio (CNR). Indeed, sample 1 resulted in a CNR of 7,96, which was worse than the average CNR in the training samples, while sample 2 resulted in a CNR of 10,08. The qualitative comparison between the contrast agent and the deep learning segmentation showed that different regions were segmented by the two techniques. Deep learning is segmenting the region inside the cracks while the contrast agent segments the region around it or even regions with no visible damage. A second study investigated the relationship between 3D strain maps measured by digital volume correlation (DVC) and micro-cracks localization. The complementary study also tested the deep learning models for microcracks segmentation from the first study. One trabecular bone sample was extracted from a bovine tail vertebra. It was then deformed at a quasi-static rate in multiple increments using the Deben in situ testing system inside the microCT scanner. The sample was deformed at 6% and then 10% strain or until it approached the ultimate stress (zero slope). The sample was imaged at a resolution of 2.09 um before the first loading and after every loading increment. Afterwards, the YOLOv4p5 neural network, which was trained in the first study, was applied to the volume imaged after the second deformation. The dataset was then downsampled by a factor of four to process with a DVC algorithm.   In this second study, the detection of microdamage using deep learning did not provide good results. This could be explained by the dataset having a CNR much lower (1.8) than the CNR of the dataset used in the first study to train the neural network (range from 7.96 to 10.08). This strengthened the result from the first study, where training images should be diversified during training to avoid overfitting. Regions of high displacements measured by the DVC algorithm were correlated to regions of damage along the z-axis (parallel to the loading axis). However, for images in the XY plane, visualization was not precise enough to colocalize microdamage with regions of high strain.  This project allowed to develop an ex vivo experimental procedure for the evaluation of micro-damage in 3D in trabecular bone. It showed the feasibility of using deep learning segmentation to detect and segment microdamage in trabecular bone samples using high-resolution Xray microCT images. Even though the deep learning model discussed in this work was not optimal, the development of a more diverse dataset with improvement in the current neural networks could make it more performant and relevant for future work. Also, correlation between region of microcracks and region of high strain along the loading axis, using DVC and an in situ compression system, showed the importance of including DVC to have a better understanding of fracture mechanics. This project opens avenues for future future studies using the in situ Deben system inside the microCT scanner to simultaneously study mechanical properties, D strain patterns, and microdamage in 3D. This knowledge is essential for the development of new diagnosis techniques for bone pathologies, such as osteoporosis.


identifier: Obry-Legros, V. (2022). Méthode de segmentation spatiale des navetteurs combinant lieux de résidence et de travail : les cas de l'intention d'usage du futur Réseau express métropolitain et du choix modal dans le Grand Montréal  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les villes occidentales modernes ont généralement été conçues de manière à faciliter les déplacements automobiles. Bien que cette vision ait eu beaucoup de popularité au 20e siècle, elle est aujourd'hui remise en cause par de nombreux urbanistes et chercheurs dans le domaine des transports. En effet, le tout à l'auto cause de nombreux problèmes écologiques, sociétaux et aussi d'équité (coût, temps de trajet, accessibilité, etc.). De nombreux investissements en transport en commun sont mis de l'avant par des organismes comme le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) comme solution à ces problématiques (IPCC, 2022). C'est dans ce contexte que le mémoire vise à comprendre si les projets de transport collectif (TC) comme le Réseau express métropolitain (REM) et si les services de TC existants répondent aux besoins de la population selon où ils habitent et où ils vont. De cette façon, le mémoire permet d'évaluer la distribution de la desserte des services de TC et de déceler des enjeux d'équité entre différents groupes de population.  ABSTRACT: Modern occidental cities are generally built to facilitate commute by car. While this vision was really popular in the 20th century, it is challenged today by several urban planner and researcher in transportation planning. Actually, the car era creates a lot of ecological, social and equity (cost, travel time, accessibility, etc.) problems. Many public transport projects are suggested by organization such as the IPCC as a solution to these problems (IPCC, 2022). In this context, this dissertation seeks to understand if public transport project such as the Réseau Express Métropolitan (REM) and if current public transport services are able to meet transportation need of the population according to where they live and where they go. This way, the dissertation allows evaluating how the public transport service is distributed and detect equity stakes between different groups of the population. The literature review revealed that, contrary to modal choice studies, few papers about intention to use covers spatial characteristics of the origin and even fewer of them cover destination spatial characteristics. Also, very few studies tried to combine spatial characteristics of the origin and destination into only one variable. This led to the research question: “How does the combination of the spatial characteristics of home and work location could increase our understanding of mobility habits between different types of commuters in an equity lens?”


identifier: Kojtych, S. (2022). Contributions à l'optimisation de systèmes mécaniques non réguliers : reconception d'aubes de compresseur  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Un système mécanique non linéaire est dit non régulier lorsque ses champs de vitesses ou d'accélérations présentent des discontinuités. Tout système mécanique dont des composants subissent des frottements ou des impacts appartient à cette catégorie. Ces systèmes sont très présents dans des domaines industriels clés tels que la production d'énergie et les transports. Leur conception pose un défi particulier aux ingénieurs en raison d'un verrou scientifique majeur : il n'existe pas de cadre théorique unifié permettant de caractériser la réponse vibratoire de ces systèmes. Par conséquent, les configurations visant à éviter les phénomènes non linéaires ont longtemps été privilégiées, souvent au détriment de la performance ou de l'empreinte environnementale. Dans plusieurs domaines, ces compromis ne sont désormais plus acceptables et soulèvent de nouveaux enjeux de conception. Ce contexte a motivé ces dernières années la mise en place de stratégies numériques visant à prédire au mieux les phénomènes de résonance de systèmes mécaniques non réguliers. Ces stratégies sont aujourd'hui utilisées pour discriminer différentes configurations en fonction de leur réponse vibratoire non linéaire. Cette discrimination est effectuée a posteriori, en fin de cycle de conception, ce qui implique nécessairement un allongement de celui-ci. Cette thèse est consacrée au développement de nouveaux outils pour prendre en compte des phénomènes vibratoires non linéaires en amont dans le cycle de conception. Un cycle de conception repose généralement sur une procédure d'optimisation itérative. L'intégration des stratégies prédictives dans cette procédure requiert, d'une part, des algorithmes d'optimisation adaptés à des simulations prédictives coûteuses, dont les quantités d'intérêts sont potentiellement discontinues, et d'autre part, des critères de conception relatifs aux phénomènes non linéaires. D'un point de vue mathématique, les dérivées des quantités d'intérêt issues des stratégies numériques prédictives sont généralement inaccessibles. Ces stratégies sont ainsi modélisées par des boîtes noires, c'est-à-dire des processus dont seules les entrées et sorties sont accessibles. Le cadre mathématique considéré est celui des méthodes d'optimisation sans dérivées et de boîtes noires. D'un point de vue industriel, compte tenu de la variété de systèmes mécaniques non réguliers, la détermination de critères de conception requiert de cibler une application spécifique. L'interface de contact aube/carter dans les compresseurs de turbomachines est considérée. Le cadre industriel choisi est celui de la reconception d'aubes afin d'améliorer leur robustesse aux interactions de contact. Le projet doctoral revêt un caractère multidisciplinaire et comporte quatre contributions. La première contribution, en mathématiques appliquées, est un algorithme d'optimisation de boîtes noires générique permettant de trouver des solutions éloignées des discontinuités des quantités d'intérêt. Pour certains systèmes non réguliers, ces discontinuités peuvent en effet révéler des zones de résonances non linéaires critiques d'un point de vue de la conception. Les autres contributions, en génie mécanique, sont relatives au processus de reconception d'aubes proposé dans cette thèse, qui repose sur une procédure d'optimisation itérative. La deuxième contribution est un outil de modélisation d'aubes industrielles haute-fidélité, requis en entrée de la procédure d'optimisation. La troisième contribution est la reconception de trois géométries d'aubes ouvertes de la NASA, issues des rotors 37, 35 et 67. Une quantité substitut de la robustesse au contact d'une aube, moins coûteuse qu'une stratégie numérique prédictive, est utilisée dans la procédure d'optimisation : la consommation de jeu. Les aubes optimisées obtenues présentent des gains significatifs en matière de réponse aux interactions de contact. Enfin, la quatrième contribution est la détermination de critères de conception relatifs aux interactions aube/carter. D'une part, une prise de recul sur la pertinence de la consommation de jeu comme substitut est proposée, en fonction du type d'aube et de la richesse du comportement dynamique. D'autre part, des tendances géométriques sont dégagées à partir des aubes optimisées obtenues. Les aubes de compresseur présentant la meilleure robustesse aux interactions de contact présentent généralement une forte flèche axiale arrière et une inclinaison tangentielle avant. Mots-clés : optimisation sans dérivées, optimisation de boîtes noires, optimisation discontinue, recherche directe sur maillage adaptatif, compresseur, contacts aube/carter, reconception, rétro-ingénierie.  ABSTRACT: A nonlinear mechanical system is said to be nonsmooth when discontinuities occur in its velocity or acceleration field. All mechanical systems undergoing contact or friction between components are nonsmooth. These systems are very common in crucial engineering domains such as the power, automotive and aerospace industries. The design of nonsmooth mechanical systems is constrained due to a major roadblock for designers: there exists no unified theoretical framework to characterize the vibration response of these systems. Nonlinear vibration phenomena that may arise in nonsmooth mechanical systems have long been avoided, often by means of design solutions increasing the system's environmental footprint. Accounting for more stringent environmental regulations and a very competitive global market, such compromise is no longer acceptable. This is the reason why, over the past few years, several numerical methods have been developed to characterize the vibration response of nonsmooth mechanical systems. These methods are currently used to discriminate design solutions with respect to their nonlinear vibration responses at the end of the design cycle, which unavoidably yields a costlier design process. The focus of this Ph.D. thesis is the development of new tools to account for nonlinear vibration phenomena in the early stages of the design cycle. As this cycle usually relies on an iterative optimization process, two elements are required to integrate predictive numerical methods in this process. First, optimization algorithms are needed, dedicated to time consuming numerical simulations, which may involve discontinuous quantities of interest. Second, design criteria related to nonlinear phenomena are required. From a mathematical standpoint, the derivatives of the quantities of interest computed by predictive numerical methods are often nonexistent or difficult to estimate. As a consequence, these numerical methods can be considered as blackboxes: only input and output of the simulations are available. The mathematical framework of derivative-free and blackbox optimization methods is thus considered in this thesis. From an industrial standpoint, as there exists a variety of nonsmooth mechanical systems, a specific application should be targeted to identify design criteria. The chosen industrial framework is the redesign of compressor blades in order to increase their robustness to blade-tip/casing contact interactions. As the research project is at the interface of applied mathematics and mechanical engineering, the four resulting contributions belong to both fields. The first contribution is a blackbox optimization algorithm able to find solutions away from discontinuities of the quantity of interest. For some nonsmooth systems, discontinuities may betray unsafe nonlinear resonances, which should be avoided. The following contributions, in the field of mechanical engineering, relate to the blade redesign process proposed in this thesis. The second contribution is a modelling tool required to model industrial blades at the beginning of the redesign process. The third contribution is the redesign of the NASA blades rotor 37, rotor 35 and rotor 67. Blades are optimized with respect to a surrogate quantity of the blade robustness, cheaper to compute than predictive numerical methods: the clearance consumption. Significant improvements with respect to the contact robustness are observed for the optimized blades. Finally, the fourth contribution is the identification of design criteria related to blade-tip/casing contact interactions. One the one hand, new insights on the relevance of the clearance consumption as a surrogate are provided and discussed, depending on the blade type and the complexity of the blade dynamics. On the other hand, geometrical trends are deduced from optimized blades geometries: the best robustness with respect to contact interactions is observed for blades featuring a backward axial sweep and a positive tangential lean. Keywords: derivative-free optimization, blackbox optimization, discontinuous optimization, mesh adaptive direct search, compressor, blade-tip/casing contacts, redesign, reverse engineering.


identifier: Mohammed, R. M. K. (2022). Online Anomaly Detection of Industrial Processes and Machinery Based on Logical Analysis of Data and Statistical Control Charts  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: De nos jours, les processus de fabrication évoluent pour intégrer les technologies de l'industrie 4.0, à savoir celles nécessaires à la connectivité, à l'analyse, à l'évolutivité et à la collecte de données en temps réel. Les techniques classiques de surveillance de processus pour surveiller la qualité du processus et/ou la qualité du produit sont confrontées à plusieurs défis. Des quantités massives de données et d'informations sont échangées via de nombreux capteurs et contrôleurs au sein du système. Ils doivent être structurés, gérés et stockés dans une structure de base de données prédéfinie qui définit et caractérise les informations requises et les fournit à chaque partie prenante. L'équipe qualité est l'un de ces acteurs à qui il incombe de contrôler la qualité du processus/produit à l'aide de cartes de contrôle. Cependant, les cartes de contrôle classiques présentent des limitations qui augmentent proportionnellement à la complexité du processus de fabrication. La qualité 4.0 a été introduite en tant que nouveau paradigme qui intègre les technologies de l'industrie 4.0 pour améliorer la surveillance et le contrôle de la qualité, ainsi que la détection des anomalies à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Néanmoins, certaines techniques d'apprentissage automatique ne permettent toujours pas de remédier à l'augmentation des fausses alarmes et des phénomènes de détection manquée. De plus, les techniques d'apprentissage automatique sont utilisées soit pour la détection d'anomalies, soit pour l'identification d'anomalies. Ils ont besoin de suffisamment de données pour pouvoir identifier et détecter les anomalies. Dans cette thèse, nous développons un modèle de données conceptuel et logique à l'aide d'un outil Entity-Relationship Modeling (ERM). Le modèle ERM définit toutes les informations requises par les parties prenantes. Il ingère, collecte, stocke, organise, nettoie, intègre, protège et maintient les données générées au sein de la fabrication dans une base de données structurée prédéfinie. Le modèle est facile à utiliser par les parties prenantes et garantit une qualité élevée des données. Nous avons utilisé l'ERM dans un cas réel pour gérer les données et informations pertinentes des processus d'inspection et de réparation dans le domaine de la maintenance aérospatiale. Les données stockées dans la base de données représentent les données historiques utilisées pour définir les indices de performance clés de la qualité d'un processus. Le modèle de régression d'analyse logique des données (LADR) a été développé sur la base de modèles extraits à l'aide d'une approche LAD commune à appliquer aux problèmes de régression. Le modèle LADR est construit à l'aide de modèles extraits des données d'origine au lieu des variables indépendantes d'origine. Il a été intégré à la carte de contrôle pour obtenir une nouvelle carte de contrôle basée sur un modèle. Il améliore la sensibilité de détection des anomalies. Contrairement à d'autres techniques d'apprentissage automatique, il exploite ses modèles pour effectuer une analyse des causes profondes de l'anomalie détectée. La carte de contrôle basée sur LADR a été adoptée pour développer un nouveau mécanisme de surveillance et d'alerte en ligne. Ce mécanisme a été appliqué pour surveiller les conditions de fonctionnement du système d'entraînement par courroie. Des expériences ont été menées sur le système pour collecter ses signaux vibratoires uniquement en fonctionnement normal. Le mécanisme utilise les caractéristiques statistiques extraites des signaux collectés pour détecter et identifier toute anomalie rencontrée lors du fonctionnement du système. La carte de contrôle basée sur LADR a produit de meilleures performances que d'autres cartes de contrôle bien connues basées sur l'apprentissage automatique. Il a réduit le taux de fausses alarmes et le taux de détections manquées par des pourcentages minimum de 95% et 50%, respectivement, par rapport aux approches actuelles.  ABSTRACT: Nowadays, manufacturing processes are changing to integrate industry 4.0 technologies, namely those needed for connectivity, analytics, scalability, and gathering real time data. The conventional process monitoring techniques for monitoring the process quality and/or product quality are facing several challenges. Massive amounts of data and information is exchanged through many sensors and controllers within the system. They are required to be structured, managed, and stored in a pre-defined database structure that defines and characterizes the required information and provides it to each stakeholder. The quality team is one of these stakeholders, whose responsibility it is to monitor the quality of the process/ product by using control charts. However, the conventional control charts have limitations that increase proportionally with the complexity of the manufacturing process. Quality 4.0 has been introduced as a new paradigm that integrates the industry 4.0 technologies to improve quality monitoring and control, and anomaly detection by using machine learning techniques. Nevertheless, some machine learning techniques still do not remedy the increase in false alarms and missed detection phenomena. Moreover, machine learning techniques are used either for anomaly detection or anomaly identification. They require sufficient data to be able to identify and detect anomalies. In this thesis, we develop a conceptual and logical data model using an Entity-Relationship Modeling (ERM) tool. The ERM model defines all information required by stakeholders. It ingests, collects, stores, organizes, cleanses, integrates, protects, and maintains the generated data within manufacturing in a pre-defined structured database. The model is easy to use by stakeholders, and it ensures high quality of data. We used the ERM in a real case to manage the relevant data and information of the inspection and repair processes in the aerospace maintenance domain. The data stored in the database represents the historical data that is used to define the key performance indices of the quality of a process. The Logical Analysis of Data regression (LADR) model was developed based on extracted patterns using a common LAD approach to be applied on regression problems. The LADR model is constructed using patterns extracted from the original data instead of the original independent variables. It has been integrated with the control chart to obtain a new modelbased control chart. It improves the sensitivity of anomaly detection. Unlike other machine learning techniques, it exploits its patterns to perform a root cause analysis of the detected anomaly. The LADR-based control chart was adopted to develop a new online condition monitoring and warning mechanism. This mechanism was applied to monitor the operating conditions of the belt drive system. Experiments were carried out on the system to collect its vibration signals only during normal operation. The mechanism uses the extracted statistical features from the collected signals to detect and identify any anomaly that is experienced during the operation of the system. The LADR-based control chart produced better performance than other well-known machine learning-based control charts. It reduced the rate of false alarms and the rate of missed detections by minimum percentages of 95% and 50%, respectively, regarding the current approaches.


identifier: El Murr, K. (2022). Modélisation de l'accessibilité aux parcs: intégration des attributs des destinations et des perceptions, besoins et préférences des individus  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Au cours des dernières années, l'augmentation de la proportion de la population vivant dans des zones urbaines a mis en valeur l'objectif ainsi que le défi des autorités publiques de rendre les villes inclusives et durables. Plusieurs stratégies ont été développées pour atteindre cet objectif en se basant sur les domaines du transport et d'aménagement du territoire. Parmi ces stratégies, l'accessibilité aux destinations est de plus en plus considérée comme une alternative au paradigme de planification des transports axé sur la mobilité. Les parcs et espaces verts sont des destinations d'intérêt en raison de leur contribution à la qualité de vie des individus en milieu urbain. Les parcs sont des lieux d'activités diverses ainsi que des espaces d'interactions sociales qui contribuent à l'amélioration de la santé mentale et physique. Les parcs présentent également de nombreux avantages sociaux, économiques et environnementaux. Afin que les bénéfices des parcs et espaces verts se matérialisent, la qualité des parcs ainsi que l'accessibilité aux parcs doivent être assurées. C'est dans ce contexte que le mémoire vise à modéliser l'accessibilité aux parcs et espaces verts en considérant d'une part, les attributs des destinations et d'autre part, les perceptions, préférences et besoins des individus. En complément des attributs des parcs, il est essentiel de comprendre comment l'accessibilité concerne différents groupes de la population. Une méthode pour y parvenir consiste à comprendre comment les différents groupes de la population perçoivent leur accessibilité aux parcs. La revue de littérature a montré que peu d'études considèrent la qualité des parcs et les perceptions des individus lors de la modélisation de l'accessibilité aux parcs quoique leur importance ait été démontrée.  ABSTRACT: In recent years, the increase in the proportion of the population living in urban areas has highlighted the objective, as well as the challenge, for public authorities to make cities inclusive and sustainable. Several strategies have been developed to achieve this objective based on the fields of transport and land use planning. Among these strategies, accessibility to destinations is increasingly seen as an alternative to the transportation planning paradigm that was often focused on the concept of mobility. Parks and green spaces are destinations of interest due to their contribution to the quality of life of individuals in urban areas. Parks are places of various activities as well as spaces for social interactions that contribute to the improvement of mental and physical health. Parks also have many social, economic and environmental benefits. To take advantage of these benefits, the quality of the parks as well as the accessibility to them must be ensured. Considering this context, the thesis aims to model accessibility to parks and green spaces considering the attributes of destinations and the perceptions, preferences and needs of individuals. Along with considering park attributes, it is crucial to understand how these measures relate to different groups of the population. One method to accomplish this is to understand how different groups of the population perceive their access. The literature review showed that few studies consider the park attributes and individuals' perceptions when modeling accessibility to parks despite the fact that the importance of these  components has already been proven. The majority of studies have model accessibility using simple measures, the number of accessible parks for example or the surface area of accessible parks.