identifier: Rimélé, A. (2021). Entrepôts autonomes à l'ère du e-commerce : apprentissage automatique pour la prise de décision en temps réel  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La récente et rapide croissance du commerce et ligne a fondamentalement changé le secteur de la vente au détail et, plus généralement, la façon dont les individus consomment. Cette industrie fait face à une grande compétitivité avec une grande volatilité de sa clientèle. En cherchant constamment à réduire ses délais de livraison tout en minimisant les coûts, les chaînes logistiques font face à un défi de taille pour satisfaire une demande grandissante et s'adapter à des tendances qui évoluent constamment. Cette thèse considère un nouveau type d'entrepôt de stockage automatique, appelé centre de distribution robotisé, qui est particulièrement bien adapté aux spécificités du commerce en ligne. Dans un centre de distribution robotisé, une flotte de robots récupère et entrepose des étagères remplies d'articles dans l'espace de stockage. Ces étagères sont apportées à des stations de cueillette où des opérateurs humains sélectionnent les articles pour satisfaire les commandes. En pratique, un robot réalise une succession continue de cycles de commandes doubles. Ces cycles correspondent à une première tâche de stockage, suivi immédiatement d'une tâche de récupération, puis d'une durée d'attente à une station. Ce processus engendre une multitude de problèmes de décision tels que l'allocation d'emplacements de stockage, l'ordonnancement des commandes, l'affectation d'une station de cueillette et autres. De plus, la promesse d'une livraison toujours plus rapide force les vendeurs à considérer une nouvelle commande dès que celle-ci est placée. Pour cette raison, ainsi que la nature dynamique du système d'entreposage, la prise de décision doit être réalisée en temps réel dans un environnement incertain. Cette thèse s'organise autour de trois articles publiés ou soumis dans des journaux scientifiques. Compte tenu du manque habituel de formalisation des problèmes de décision en temps réel, le premier article propose un modèle de programme dynamique stochastique qui modélise les décisions opérationnelles dans un centre de distribution robotisé. L'objectif de ce modèle est de formaliser les opportunités d'optimisation dans ce système afin de permettre aux chercheurs de développer de nouvelles approches dans un environnement bien défini. Reproduit par un simulateur à événements discrets, ce modèle est illustré par une étude de simulation qui vise à comparer les règles de décision standards d'allocation d'emplacements de stockage : un stockage aléatoire, sélection de l'emplacement disponible le plus proche, un stockage par classes et la politique gloutonne de temps d'accès et de transition le plus court. Le second article présente une méthode d'apprentissage d'une politique de stockage par zones. Un élément essentiel des centres de distribution robotisés est leur grande modularité de stockage. Lorsqu'un robot replace une étagère, il peut sélectionner n'importe quel emplacement disponible. Étant donné le nombre important de robots opérant simultanément, cela crée de nombreuses opportunités. Cette modularité permet d'adapter la configuration de l'entrepôt à de nouvelles tendances de la demande et de créer des cycles les plus efficaces possibles. Cet article utilise une méthode d'apprentissage par renforcement qui vise à minimiser le temps de déplacement des robots. Les décisions sont prises dans un processus de décision markovien partiellement observable où l'état du système est représenté par de l'information sur la configuration actuelle de l'espace de stockage, la prochaine commande à traiter et des statistiques sur les distributions d'arrivée des commandes. Basé sur cette représentation, un agent de Deep Q-learning est utilisé pour apprendre à quelle zone de l'entrepôt chaque étagère devrait être dynamiquement affectée. De plus, une stratégie d'exploration de trajectoires est proposée afin de tirer profit des informations sur les commandes déjà révélées à un instant donné. Avec une étude de simulation, la méthode proposée, incluant l'exploration de trajectoires, génère des résultats qui améliorent de 7.6% la meilleure règle standard de décision en termes de temps de déplacement. Le troisième article propose une autre approche d'apprentissage pour sélectionner dynamiquement les emplacements de stockage exacts (au lieu de zones) en utilisant des méthodes de recherche d'arbres. Une recherche arborescente Monte-Carlo est employée hors ligne pour accumuler de l'expérience de haute qualité. Cette recherche d'arbre étant particulièrement coûteuse en temps de calcul, elle ne peut être déployée en temps réel. Cependant, un réseau de neurones peut être utilisé pour apprendre de cette expérience avec une certaine représentation d'état du système (les emplacements libres et les étagères requises sont représentées par leurs coordonnées). Ce réseau est ensuite employé comme prédicteur d'actions dans plusieurs nouvelles politiques de stockage, soit tel quel, soit dans des stratégies d'exploration de trajectoires ou de recherches d'arbres supervisées. Le niveau de performance obtenu est constamment supérieur aux règles de décision de la littérature et dépend du temps de calcul alloué à la prise de décision. Par exemple, la meilleure politique de recherche d'arbre supervisée améliore la meilleure règle de décision de 13.7%.  ABSTRACT: The growth of e-commerce has changed the way people consume and the business-to-consumer retail market segment. The goal of increasing delivery speed while remaining cost-effective poses significant new challenges for supply chains as they race to satisfy the growing and fast-changing demand. This thesis considers a recent automated warehouse called Robotic Mobile Fulfillment System (RMFS), particularly well-suited for e-commerce operations. In an RMFS, a fleet of small robots retrieves and stores shelves of items in the storage area. These robots bring the shelves to picking stations, where a human operator picks the required items to fulfil orders. The life of a robot is a succession of dual command cycles where a storage task is immediately followed by a retrieval task to finally wait in line at a picking station. Such cycles involve numerous decisions, from storage allocation to order sequencing, picking station assignments, and others. Also, online retailers promise speedy deliveries, which requires that new orders be included in the set of requests to fulfil as soon as they are known. For this reason, and because of the very dynamic nature of the robots' cycles, decision-making needs to be done in real-time, in an uncertain environment. This thesis is articulated around three articles, published, or submitted to scientific journals. First, and because such a real-time problem often lacks a formal description, we propose a mathematical framework that models decision-making in an RMFS as a stochastic dynamic program. This model's objective is to formalize optimization opportunities to allow researchers to develop more advanced methods in a well-defined environment. Embedded in a discrete event simulator, this model is illustrated by simulations to compare against standard storage decision rules, including a random storage policy, a closest open location policy, a class-based storage policy, and the shortest leg (greedy) policy. In a second phase, we present a method that learns a zone-based storage policy. A distinguishing feature of an RMFS is its great storage modularity. Indeed, when a robot returns a shelf to the storage area, it can select any available location. Because of the large number of simultaneously operating robots, there are plenty of available options. This flexibility allows the warehouse's layout to adapt to new demand patterns and create efficient cycles. We propose to tackle this storage allocation sub-problem by using Deep Reinforcement Learning to minimize the robots' average travel time. The decision-making process is first formulated as a Partially Observable Markov Decision Process where information about the current layout of the warehouse, the next order in line, and the demand distribution is available. Based on this state representation and a discrete event simulator, a Deep Q-learning agent is used to learn to which zone a shelf should be dynamically assigned. Additionally, we propose a rollout strategy to enhance our method by leveraging more information about already revealed orders at a given time step. Using simulations to compare our method to the best standard decision rule (shortest leg) showed average performance gains of 7.6% in travel time. Finally, and motivated by the good results of the rollout strategy, a different learning approach is proposed to dynamically select exact storage locations (instead of zones) using tree search methods. This approach first consists of running offline an efficient yet computation costly Monte Carlo Tree Search method to generate a high-quality experience. This experience is later learned by a neural network with a proper coordinates-based features representation. The obtained neural network is used as an action predictor in several new storage policies, either as it is or in rollout and supervised tree search methods. The supervised tree search method explores the tree's nodes most likely to be visited by the policy network. The obtained performance levels depend on the computation time available at a decision step and are highly competitive compared to real-time decision rules from the literature. For instance, the best-supervised tree search instance improves by 13.7% the shortest leg policy.


identifier: Le Pironnec, E. (2021). Méthode d'analyse de causes racines supportée par la donnée pour les chaînes d'approvisionnement  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: L'utilisation de la donnée s'impose comme une pratique clé dans l'atteinte des objectifs stratégiques et opérationnels des chaînes d'approvisionnement. Toutefois, très peu de méthodes de valorisation de données issues des systèmes de gestion d'entreprises pour supporter la prise de décision au sein de ces dernières sont proposées dans la littérature. Nous avons cherché à combler ce manque en proposant une méthode d'analyse de causes racines supportée par la donnée et appliquée à un cas d'étude dans le secteur du transport urbain. Nos recherches, basées sur la littérature scientifique et sur les observations réalisées en entreprise, nous ont permis de mieux comprendre les enjeux de la valorisation de données pour supporter la prise de décision au sein des processus d'approvisionnement. Lors de ce projet de recherche, la Société de Transport de Montréal a exprimé le besoin de valoriser la donnée stockée dans son progiciel de gestion d'entreprise pour améliorer ses pratiques d'approvisionnement et la gestion de ses inventaires. La méthodologie DRM (Design Research Methodology) a été employée pour répondre à ces besoins. Cette méthodologie de recherche est mixte. Elle lie des études empiriques aux approches scientifiques pour nous permettre de proposer une méthode d'analyse de causes racines supportée par la donnée pour les chaînes d'approvisionnement. Dans cette proposition, une méthode combinant les avancées scientifiques sur le sujet aux requis indispensables au développement d'une méthode est présentée. Cette méthode d'analyse de causes racines fait intervenir un arbre de causes racines placé dans un outil de forage de la donnée permettant de pointer une procédure corrective à l'émergence d'une non-performance. La méthode proposée prend en considération les besoins et les contraintes du cas d'étude et les lie avec les travaux proposés dans la littérature. Avec la méthode développée, un gestionnaire de chaîne d'approvisionnement est en mesure de répliquer et d'implanter dans ses processus un outil de résolution de problèmes en réalisant rigoureusement les activités des différentes phases proposées dans cette étude. Les intrants, extrants, rôles et les techniques utilisées sont maintenus dans le système d'information de la méthode proposée. L'application de la méthode à un cas concret nous a permis de valider la faisabilité et l'efficacité de cette dernière. Depuis son implantation, la méthode a permis de diminuer la valeur des inventaires du partenaire de 8%, de réduire le taux d'autobus immobilisés par manque d'article de 6% et d'augmenter le taux de service du processus de distribution du partenaire de 16%.  Les principales limitations mises en évidence sont la maîtrise de la donnée du partenaire industriel et la capacité à extraire cette donnée pour la valoriser. Cette étude nous a aussi permis d'analyser les pistes de recherches futures et les voies d'amélioration des travaux présentés dans ce mémoire. À la vue de la durée du projet de recherche qui se limite à huit mois d'étude, nous avons conclu qu'une analyse des performances de la méthode en phase de maturité apporterait beaucoup à la littérature dans le domaine de l'analyse de causes racines supportée par la donnée pour les chaînes d'approvisionnement. Si le cas d'étude nous a permis de définir les fondements de cette dernière, l'analyse des résultats nous a montré qu'une gouvernance de la donnée est requise pour faire performer efficacement la méthode proposée.  ABSTRACT: Data analytics is becoming a key practice in achieving both strategic and operational goals in supply chains. However, very few data enhancement methods are proposed in the literature to support supply chains' decision-making processes. We have sought to fill this gap by proposing a data-driven root cause analysis method applied to an organization managing rolling assets. Our research, based on the scientific literature and interviews in companies, has allowed us to better assess the issues involved in using data to support decision-making within supply processes. A supply chain manager hoping to leverage the data stored in his information system to support decision-making processes lacks a clear and structured method. For this research study, the Société de Transport de Montréal expressed the need to enhance the data stored in its enterprise management software to improve its procurement practices and inventory management. A Design Research Methodology was used to meet these needs. This research methodology links empirical studies with scientific approaches, which helped us propose a data-driven root cause analysis method for supply chains.   In this proposal, a method combining the scientific advances with the mandatory elements of a method suggested in the litterature is presented. We used a root cause tree set in a data drilling tool that links specifics root causes to identification metrics and corrective procedures to support decision-making in problem-solving phases. We took into consideration the needs and constraints of the case study and linked them with the work proposed in the literature. With the developed method, a supply chain manager can replicate and implement in his processes a problem-solving tool by thoroughly performing the activities of the four phases proposed in this study. Inputs, outputs, roles, and techniques used are maintained in the information system of the proposed method. Applying the method to a case study allowed us to assess the feasibility and effectiveness of our proposal. Since its implementation, the method has helped to decrease the partner's inventory value by 8%, to reduce the rate of buses grounded for lack of material by 6% and increased the service level rate by 16%. We highlighted that mastery of the data and the ability to extract it are the main limitations to build up a data-driven root-cause method to support decision-making process. This study also allowed us to analyze further improvement of the work presented. Because of the duration of the research project, we concluded that an analysis of the method's performances in a more mature phase would add a lot to the literature in the field of data-supported root cause analysis for supply chains. While the case study allowed us to define the foundations of the method, the analysis of the results showed us that data governance is required to make the proposed method perform effectively.


identifier: Tchanjou Njomou, A. (2021). DevOps4ML : analyse et reconstruction semi-automatique des artéfacts et pipelines d'apprentissage machine  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les promesses de l'Apprentissage Machine (AM) et les avancées les plus récentes en termes d'apprentissage profond et de réseaux de neurones entraînent un intérêt grandissant de la part des organisations et des développeurs vers ces technologies. Cependant, les applications d'AM sont fondamentalement différentes des logiciels traditionnels du fait de leur processus de développement impliquant des activités et des composants plus complexes à gérer et à maintenir. Étant donné le manque de services ciblés pour les logiciels d'AM par les systèmes de contrôle de version traditionnels (VCS), de nombreuses plates-formes pour la configuration et la gestion du cycle de vie de l'apprentissage automatique et la configuration ont vu le jour. Ces outils tirent parti des pratiques d'ingénierie logicielle et du DevOps pour améliorer la façon dont les développeurs créent, exploitent et maintiennent des applications d'AM. Néanmoins, l'aspect récent de ces outils et l'insuffisance de ressources scientifiques sur le sujet posent des limitations à leur adoption, et une majorité de projets d'AM sont encore construits en utilisant les plateformes traditionnelles de développement logiciel. Au vu de ces éléments, cette étude vise à analyser les pratiques, défis et opportunités relatives aux processus et outils de développement de l'AM d'une part, et d'autre part à proposer des solutions favorisant l'automatisation de ces processus. Au travers du minage des dépôts logiciels, nous avons (1) analysé les pratiques de développement d'AM et de gestion des artéfacts relatifs à partir des dépôts logiciels, (2) identifié les défis relatifs à l'adoption/migration des plateformes MLOps et avons proposé des solutions et recommandations afin de réduire l'impact de ces défis et optimiser les activités afférentes, (3) proposé des méthodologies systématiques de reconstruction automatique des pipelines et des liens entre les artéfacts d'AM.  ABSTRACT: The promises of Machine Learning (ML) and its recent advancements in deep learning and neural networks cause a growing interest from organizations and developers. However, ML applications are fundamentally different from traditional software because of their development process involving a more complex management of related activities and components. Given the lack of targeted services for ML applications by traditional version control systems (VCS), specialised platforms for the configuration and management of the machine learning lifecycle have been proposed. These tools leverage software engineering and DevOps practices to improve the way developers create, operate, and maintain ML applications. However, they are still in an early stage of adoption, and the lack of scientific resources on the subject pose many limitations to their adoption. Thus, a majority of ML projects are still built using traditional software development platforms and processes. This study aims to analyze and explain the practices, challenges and opportunities related to ML development processes and tools. We also propose targeted solutions to prepare ML projects for automation. Through Mining of Software Repositories (MSR) techniques, we (1) analyze ML development practices from software repositories, (2) identify challenges related to the adoption/migration of MLOps platforms; propose solutions to reduce the impact of these challenges and optimize related activities, (3) propose systematic methodologies for automatic reconstruction of pipelines and links between ML artefacts


identifier: Saltet, R. (2021). Quantification de l'incertitude avec un ensemble de substituts pour l'optimisation de boîtes noires  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: En optimisation sans dérivées et de boîtes noires, les fonctions définissant le problème n'ont pas de forme analytique connue. Les dérivées ne sont notamment pas accessibles, ce qui rend caduc un grand nombre d'algorithmes existants. Une méthode éprouvée en optimisation de boîtes noires consiste à construire des modèles de l'objectif et, le cas échéant, des contraintes, grâce aux valeurs déjà connues. Ces modèles, peu coûteux en temps de calcul comparés aux vraies fonctions, permettent de guider l'optimisation puisqu'ils procurent une information sur le comportement du vrai problème. Une technique connue consiste à utiliser pour une même fonction non pas un seul modèle mais un ensemble de modèles afin de tirer avantage de chacun d'entre eux. Ce mémoire propose une extension aux ensembles de modèles leur permettant de fournir en tout point de l'espace non seulement une prédiction mais aussi une mesure d'incertitude. Les ensembles de modèles ainsi modifiés se comportent comme des modèles stochastiques, ce qui permet d'utiliser des outils de l'optimisation bayésienne. La mesure d'incertitude proposée repose sur les différences de variations entre les modèles, et se décline en deux versions : une pour l'objectif et une pour les contraintes. Pour tester cette approche, de tels ensembles de modèles ont été intégrés dans l'algorithme de recherche directe sur treillis adaptatifs (MADS). À chaque itération, un sous-problème issu de l'optimisation bayésienne et faisant intervenir les ensembles de modèles est résolu afin de trouver des points candidats. Le but est de vérifier que l'approche proposée améliore le choix de points par rapport aux méthodes existantes et en particulier par rapport aux modèles stochastiques. La version de l'algorithme MADS ainsi conçue a été testée sur des problèmes variés : sept problèmes analytiques, deux problèmes d'optimisation multi-disciplinaire et deux problèmes de simulation. L'approche proposée a été comparée à deux autres versions de MADS : une sans étape de recherche globale et une avec des modèles quadratiques ; ainsi qu'à deux autres solveurs d'optimisation de boîtes noires. Les résultats montrent que notre approche est préférable aux autres versions de MADS et aux autres solveurs sur la plupart des problèmes difficiles. De plus, les modèles agrégés conçus sont plus rapides et plus précis que les modèles stochastiques sur les problèmes où ces derniers ont été testés. La méthode proposée est en revanche surpassée sur les problèmes analytiques et sur un problème de simulation dont la plupart des contraintes sont linéaires. Par ailleurs, un des deux solveurs concurrents n'est compétitif avec aucune version de MADS. L'autre solveur produit de bons résultats mais nécessite un temps de calcul bien supérieur, et sur la plupart des problèmes il est préférable d'exécuter plusieurs fois l'algorithme proposé. Étant donnés ces résultats, on peut conclure que les ensembles de modèles construits améliorent les résultats de l'algorithme MADS de référence et sont par ailleurs une alternative sérieuse aux modèles stochastiques.  ABSTRACT: In derivative-free and blackbox optimization, the analytical expression of the problem is unknown. In particular, no derivatives can be used and as a consequence many optimization algorithms are inoperative. In this context, an efficient method is to build models of the objective and constraints of the problem with the values that are already known. These models are cheap to compute compared to the actual functions and enable to guide the optimization since they bring information on the behaviour of the true problem. This master thesis proposes an extension to ensembles of models, a technique that consists in using several models of the same function simultaneously. The extended ensembles of models provide at any point not only a prediction, but also an uncertainty on that prediction. They therefore behave like stochastic models, thus enabling to use efficient tools from Bayesian op-timization. The proposed measure of uncertainty is based on the di˙erences in the variations of the models and is given in two versions: one for the objective and one for the constraints. In order to test the approach, the extended aggregate models have been integrated into the MADS algorithm. At each iteration, a subproblem inspired by Bayesian optimization is solved to find candidate points on which the true problem is evaluated. The purpose is to test whether the proposed approach improves the selection of candidate points compared to existing versions of MADS and especially to stochastic models. The resulting MADS algorithm instance has been tested on various problems : seven ana-lytical problems, two multi-disciplinary optimization problems and two simulation problems. The proposed approach has been compared to two other versions of MADS : one without any search step and one with a search involving the minimization of quadratic models; as well as two other blackbox optimization solvers. The results show that the proposed approach out-performs the other versions of MADS and the other solvers on most of the diÿcult problems. Moreover, the extended aggregate models are faster and more accurate than the stochastic models on all the problems where the latter have been tested. However, the proposed method is outperformed on the analytical problems and on one simulation problem where most of the constraints are linear. Furthermore, one of the two competing solvers is not competitive with any version of MADS, and the other solver takes a large amount of time which is better invested running the proposed method multiple times. Based on these results, the extended aggregate models improve the performance of the base MADS algorithm and constitute an alternative to stochastic models.


identifier: Jimenez Aranda, I. (2021). Towards Improving the Security and Privacy of Discovery Protocols in IoT  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les appareils IoT domestiques reposent sur des protocoles de découverte de réseau pour l'intégration et la gestion. Bien que ces protocoles de découverte (à la fois propriétaires et standardisés) offrent une expérience utilisateur transparente pour connecter des appareils aux applications associées, ils peuvent être abusés pour révéler d'autres appareils sur le réseau ou apprendre des informations privées sur l'environnement réseau. Les implications en matière de sécurité et de confidentialité des protocoles de découverte de réseau sont généralement bien comprises sur l'Internet des ordinateurs, mais leur impact sur les réseaux IoT en particulier n'a pas encore été entièrement évalué. Cet memoire présente une analyse empirique sur l'utilisation de protocoles de découverte tels que mDNS, UPnP et des variantes propriétaires sur les appareils IoT grand public. Nous avons analysé un hub domotique, ainsi qu'un petit ensemble d'appareils locaux et un grand ensemble de données publiques de trafic IoT. Nous avons constaté que les protocoles de découverte sont non seulement fréquemment utilisés par les appareils IoT, mais qu'il existe de nombreux cas de mauvaise configuration conduisant à des vulnérabilités. Nous avons conclu en fournissant un ensemble de recommandations de sécurité et d'outils de validation de principe aux administrateurs IoT pour renforcer leurs réseaux sans perdre les avantages offerts par les protocoles de découverte.  ABSTRACT: Home IoT devices rely on network discovery protocols for onboarding and management.While such discovery protocols (both proprietary and standardized) provide seamless user experience for connecting devices to companion apps, they can be abused to reveal other devices on the network or learn private information about the network environment. The security and privacy implications of network discovery protocols are generally well-understood on the Internet of computers, but their impact on IoT networks specifically has not yet been fully evaluated. This thesis presents an empirical analysis on the use of discovery protocols such as mDNS, UPnP, and proprietary variants on consumer IoT devices. We analyzed a home automation hub, as well as a small set of local devices and a large public dataset of IoT traffic. We found that discovery protocols are not only frequently used by IoT devices, but there are numerous instances of misconfiguration leading to vulnerabilities. We concluded by providing a set of security recommendations and proof-of-concept tools for IoT administrators to harden their networks without losing the benefits afforded by discovery protocols.


identifier: El Mrabet, E. (2021). Développement d'approches géophysiques, d'imagerie thermique et de modélisation pour l'évaluation des processus hydrologiques au sein d'un parc à résidus miniers  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La présente étude vise à développer des approches non invasives pour la caractérisation du parc Quémont-2, et plus particulièrement pour les résidus miniers. Ce site, propriété de Glencore Fonderie Horne, est situé à Rouyn-Noranda au Québec. D'une superficie d'environ 102 ha, le parc à résidus présente des enjeux environnementaux particuliers en raison de la nature de ses rejets, mais aussi de sa proximité au périmètre urbain de la Ville de Rouyn-Noranda et du lac Dufault. L'objectif général du projet est de développer des approches géophysiques, de télédétection et de modélisation numérique pour l'étude des processus hydrologiques du site Quémont-2. Les simulations numériques, réalisées en employant les composantes SEEP/W et TEMP/W de la suite Geoslope 2021, permettront d'améliorer la compréhension du comportement hydrogéologique et thermique des résidus miniers et des zones périphériques. Les résultats des travaux de laboratoire ont permis de développer une équation empirique locale décrivant la variation de la teneur en eau volumique en surface en fonction de la constante diélectrique des résidus. Ces travaux ont montré que l'élaboration d'une équation de calibration spécifique pour chaque type de sol est nécessaire pour évaluer sa teneur en eau volumique, avec les valeurs les plus proches possible de celles du terrain. Un Géoradar (ci-après GPR) a été employé en mode Common Mid-Point (CMP) afin d'estimer la vitesse de propagation des ondes électromagnétiques (OEM) dans les résidus. Cette démarche a permis l'estimation des teneurs en eau en surface sur la base de relations établies entre la vitesse de propagation des OEM, la constante diélectrique des résidus et leur teneur en eau. Les résultats illustrent le potentiel des méthodes non invasives pour l'obtention d'information sur des propriétés physiques comme la teneur en eau de surface. Des travaux de résistivité électrique ont de surcroît permis de documenter l'architecture des unités géologiques et des résidus et d'évaluer certaines propriétés physiques et hydrauliques des résidus. En effet, l'application de la loi d'Archie a permis d'établir une cartographie en coupe de la distribution de la porosité au sein des résidus à partir de l'exploitation des résultats de résistivité électrique. Cette dernière propriété a aussi été exploitée, en la combinant avec l'équation de Kozeny-Carman, pour construire une cartographie en coupe de la conductivité hydraulique des résidus miniers. Les résultats issus des données de résistivité électrique tendent à indiquer une forte hétérogénéité spatiale de la porosité et de la conductivité hydraulique des résidus. Pour caractériser les résidus miniers à l'échelle locale, un essai d'arrosage contrôlé a été réalisé en utilisant l'imagerie thermique par drone et des sondes de teneur en eau volumique in situ. En documentant la teneur en eau à la surface des résidus, l'imagerie thermique par drone a permis d'illustrer l'hétérogénéité du processus d'infiltration et l'influence des fissures sur l'écoulement dans la tranche supérieure de la zone non saturée. Une approche combinant le GPR et l'imagerie thermique par drone a été déployée pour évaluer les discontinuités physiques au sein des digues ceinturant les résidus ainsi que les gradients thermiques à la surface de ces dernières. Le GPR a été utilisé en modes réflexion et CMP pour identifier des anomalies susceptibles d'indiquer le niveau d'étanchéité des digues. L'utilisation de l'imagerie thermique a permis de comparer la position des gradients thermiques mesurés à la surface des digues avec celles des discontinuités souterraines détectées sur les profils radar. Pour la caractérisation du secteur localisé entre l'ancien parc à résidus et le lac Dufault, deux techniques de prospection ont été appliquées, soit la résistivité électrique et l'imagerie thermique par drone. Les résultats des profils de résistivité électrique réalisés dans la zone située à proximité de l'ancien parc à résidus ont permis de bonifier le modèle géologique préalablement établi sur la base de données ponctuelles issues de forages. Les profils collectés près du lac Dufault ont suggéré la présence d'une discontinuité structurale au sein du roc. Les images thermiques acquises par drone dans ce secteur n'ont pas permis de déceler de gradients thermiques associés à l'exfiltration d'eau souterraine au niveau de la potentielle discontinuité structurale. Les résultats de simulations sur le modèle en coupe représentant le système d'écoulement entre le parc Quémont-2 et le lac Dufault montrent que le niveau piézométrique est très sensible à la conductivité hydraulique dans les résidus miniers et à l'effet des digues. Le modèle numérique développé est une première étape visant à documenter les processus d'écoulement de l'eau souterraine au site d'étude. L'intégration des données terrain et de modélisation a permis d'émettre des recommandations sur les pistes d'amélioration du modèle numérique. Étant non invasives, les approches géophysiques et de télédétection développées dans le cadre de ce projet sont transposables aux sites miniers actifs et abandonnés, et pourraient constituer des outils essentiels pour optimiser la caractérisation de sites et la restauration de passifs environnementaux.  ABSTRACT: The present study aims to develop non-invasive approaches for the characterization of the Quémont-2 site, and more particularly the mine tailings. This site, owned by Glencore Fonderie Horne, is located in Rouyn-Noranda, Quebec. Covering an area of approximately 102 ha, the tailings site presents particular environmental issues due to the nature of its mine waste, but also to its proximity to the urban perimeter of the City of Rouyn-Noranda. The general objective of the project is to develop geophysical, remote sensing and numerical modeling approaches for the study of hydrological processes at the Quémont-2 site. Numerical simulations, carried out using the SEEP/W and TEMP/W components of the Geoslope 2021 suite, will improve the understanding of the hydrogeological and thermal behavior of tailings and peripheral aquifers. The results of the laboratory work allowed to develop a local empirical equation describing the variation of the surface volume water content as a function of the dielectric constant of the mine waste. This work has shown that the development of a specific calibration equation for each type of soil is necessary to assess its volume water content, with values as close as possible to those in the field. Ground-penetrating radar (hereafter GPR) was used in Common Mid-Point (CMP) mode to estimate the propagation speed of electromagnetic waves (EMW) in the tailings. This approach allowed to estimate the surface water content based on relationships established between the propagation speed of EMW, the dielectric constant of the tailings and their water content. The results illustrate the potential of non-invasive methods for obtaining information on physical properties such as surface water content. In addition, electrical resistivity work allowed to document the architecture of the geological units and tailings and to evaluate certain physical and hydraulic properties of the tailings. Indeed, the application of Archie's Law allowed to establish a cross-sectional mapping of the distribution of porosity within the mine waste from the use of electrical resistivity results. The electrical resistivity results have also been used, by combining them with the Kozeny-Carman equation, to construct a cross-sectional map of the hydraulic conductivity within the mine waste. The results from the electrical resistivity profiles tend to indicate a strong spatial heterogeneity of the porosity and the hydraulic conductivity of the tailings. To characterize the tailings on a local scale, a controlled spraying test was performed using drone thermal imaging and in situ volumetric water content probes. By documenting the water content at the tailings surface, drone thermal imaging allowed to illustrate the heterogeneity of the infiltration process and the influence of fissures on the flow in the upper section of the unsaturated zone. An approach combining GPR and drone thermal imaging has been deployed to assess the physical discontinuities within the dams surrounding the tailings, as well as the thermal gradients at the surface of the dams. The GPR was used in reflection and CMP modes to identify anomalies that could indicate the level of watertightness of the dams. The use of thermal imagery allowed to compare the position of thermal gradients measured at the surface of the dams with those of underground discontinuities detected on the radar profiles. To characterize the area located between the old tailings pond and Lake Dufault, two prospecting techniques were used, namely electrical resistivity and drone thermal imaging. The results of the electrical resistivity profiles carried out in the area near the old tailings pond have improved the geological model previously established based on drilling information. Profiles collected near Lake Dufault suggested the presence of a structural discontinuity within bedrock. Thermal images acquired by drone in this area did not allow to detect thermal gradients associated with groundwater seepage at the potential structural discontinuity. The results of simulations on the cross-sectional model representing the flow system between Quémont-2 site and Lake Dufault show that the piezometric level is very sensitive to variations to hydraulic conductivity in the tailings and to the effect of dams. The developed numerical model is a first step to document the groundwater flow processes at the study site. The integration of field data and modeling allowed to make recommendations on ways to improve the numerical model. Being non-invasive, the geophysical and remote sensing approaches developed in this project can be transposed to active, abandoned mining sites, and could become essential tools for optimizing site characterization and restoration.


identifier: Dumouchelle, J. (2021). Machine Learning for Booking Control  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

title: Machine Learning for Booking Control

abstract: RÉSUMÉ: La gestion des revenus est une approche analytique que les entreprises utilisent pour maximiser leurs profits. Cette thèse se concentre sur le problème du contrôle de l'acceptation et de rejet de réservations : Étant donné une capacité limitée, accepter une demande de réservation ou la rejeter afin de réserver de la capacité pour de futures réservations avec des revenus potentiellement plus élevés. Ce problème peut être formulé comme un programme dynamique stochastique à horizon fini, où l'acceptation d'une demande entraîne un profit et, à la fin de la période de réservation, le coût d'exécution des réservations acceptées est encouru. Le coût de l'exécution des demandes est appelé le problème de la prise de décision opérationnelle et, dans de nombreuses applications, il nécessite la résolution de problèmes non triviaux de programmation en nombres entiers mixtes. Ce travail propose d'entraîner un modèle prédictif pour approximer la valeur de la solution du problème de prise de décision opératioNnelle par l'apprentissage supervisé. Les prédictions peuvent ensuite être exploitées par de la programmation dynamique approximative générale et de l'apprentissage par renforcement pour résoudre le problème du contrôle des réservations. Cette méthodologie est ensuite évaluée sur deux problèmes de contrôle de réservation issus de la littérature. Le premier problème est un problème de logistique de distribution, pour lequel cette méthodologie produit des politiques qui permettent d'obtenir des bénéfices significativement plus élevés avec un temps de calcul réduit par rapport aux solutions de base. La deuxième application est une application de fret aérien, où la performance de cette approche se situe juste en dessous de l'état de l'art. Bien que les résultats obtenus dans cette thèse ne soient pas complètement compétitifs par rapport à l'état de l'art, plusieurs directions pour les travaux futurs existent qui pourraient, nous l'espérons, conduire à une amélioration supplémentaire. En outre, la méthodologie présentée dans cette thèse est générale, c'est-à-dire qu'elle peut facilement être étendue à de nombreux problèmes à horizon fini et, pour cette raison, elle apporte une contribution notable au contrôle des réservations.  ABSTRACT: Revenue management is an analytic approach which companies utilize to maximize profit. This thesis focuses on the problem of controlling booking accept/reject decisions: Given a limited capacity, accept a booking request or reject it to reserve capacity for future bookings with potentially higher revenue. This problem can be formulated as a finite-horizon stochastic dynamic program, where accepting a request results in a profit and at the end of the booking period the cost of fulfilling the accepted bookings is incurred. The cost of fulfilling requests is referred to as the operational decision-making problem, and in many applications requires the solution of non-trivial mixed-integer programming problems. This work proposes to train a predictor to approximate the solution value of the operational decision-making problem through supervised learning. The predictions can then be leveraged within general-purpose approximate dynamic programming and reinforcement learning to solve the booking control problem. This methodology is then evaluated on two booking control problems from the literature. The first problem is a distributional logistics problem, where this methodology produces policies that result in significantly higher profit at a reduced computing time when compared to baselines. The second application is an airline cargo application, where this approach falls just short of state-of-the-art baselines. Although the results achieved in this thesis are not competitive with the state-of-the-art, there are several directions for future work that can hopefully lead to further improvement. Furthermore, the methodology presented in this thesis is general, i.e., can easily be extended to many end-of-horizon problems and for this reason, it provides a valuable contribution to booking control.


identifier: Bretin, A. (2021). Optimisation spatio-temporelle des routes pour les problèmes de livraison de colis par services postaux  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: En raison d'une forte croissance du commerce en ligne, combinée à un recul significatif du courrier transactionnel, les services postaux ont dû, au cours des dix dernières années, s'adapter à un marché en métamorphose. En effet, le courrier traditionnel et la livraison de colis ne se gèrent pas de la même façon. Pour le courrier postal, les facteurs sont généralement assignés à des zones géographiques dans lesquelles ils doivent visiter toutes les adresses sur toutes les rues au cours de leur tournée. En ce qui concerne les colis, seulement quelques résidents ou commerçants doivent être visités, et l'encombrement des divers colis oblige les livraisons à s'effectuer par camion. Parmi les clients à visiter, certains présentent des contraintes horaires, appelées fenêtres de temps, période durant laquelle leur colis doit être livré. Cette contrainte provient généralement d'accords entre les services postaux et leurs clients (généralement des entreprises). Depuis quelques années, des contrats de livraison en moins de 24H ou 48H peuvent aussi être à l'origine de ces fenêtres de temps. Le problème de livraison de colis dans le milieu postal possède quelques caractéristiques qui lui sont propres. Le nombre de clients par route est relativement conséquent (traditionnellement entre 50 et 150 clients par route) et la capacité des camions n'est généralement pas limitante. En revanche, la durée des tournées est une mesure essentielle dans ce genre de problème, la durée des journées de travail des livreurs en dépendent. Il est bon de noter que le temps de service, comprenant entre autres stationnement du véhicule, récupération du colis dans le camion et livraison en mains propres, compte pour une part conséquente de la durée des routes et que ce temps est incompressible. Au cours des dernières années, les compagnies postales ont cherché à assigner à leurs livreurs des routes plus compactes pour diverses raisons. Cela permet notamment d'augmenter la connaissance du quartier des livreurs (travaux, embouteillages réguliers aux heures de pointe, etc.) et ainsi améliorer leurs performances. Dans certaines compagnies pour lesquelles les livreurs reçoivent une récompense pour chaque colis livré, cela peut aussi permettre un retour plus rapide chez un client absent. Dans cette thèse, nous présentons les outils mis en place pour optimiser les caractéristiques spatio-temporelles des routes dans ce contexte postal. Ce dernier étant très dynamique, puisque les clients peuvent changer d'un jour à l'autre, nous cherchons à développer des méthodes donnant les meilleurs résultats possibles en peu de temps, et ce malgré la taille conséquente des instances. L'intégralité des projets présentés par la suite a été réalisée en collaboration avec Giro Inc., la compagnie montréalaise ayant développé GeoRoute, un logiciel d'optimisation utilisé par de nombreuses compagnies postales à travers le monde. Dans la première partie de cette thèse, nous expliquons en quoi la durée des routes peut être un avantage aussi bien stratégique que purement économique. En effet, en nous intéressant au problème de voyageur de commerce avec fenêtres de temps, nous mettons en place des méthodes pour essayer de trouver le meilleur équilibre économique entre temps de parcours et durée de la tournée, le temps des livreurs étant une ressource précieuse et limitée. En plus de ceci, nous développons une méthode permettant de résoudre des instances postales de très grande taille (jusqu'à près de 500 clients) avec très peu de fenêtres de temps en mélangeant agrégations de clients, programmation par contraintes et programmation en nombres entiers. Nous observons que, dans un contexte où il existe des fenêtres de temps, le chemin le plus court n'est pas forcément le moins coûteux, car il faut prendre en considération les éventuels temps d'attente. Dans le deuxième projet, nous nous intéressons particulièrement à la notion de compacité. À partir d'une compacité géographique considérée comme exacte et calculée comme étant l'aire de l'enveloppe convexe des clients d'une route, nous proposons deux approximations de cette mesure. Par la suite, nous les testons, aussi bien sur des instances académiques que sur des instances dérivées de données du monde industriel, en ajustant un algorithme combinant recherche à voisinage large et génération de colonnes heuristique. Dans ce projet, nous nous limitons à des instances de taille moyenne, relativement à la nature du problème, c'est-à-dire ne dépassant pas les 500 clients. Nous pouvons analyser à travers les résultats obtenus sur les instances académiques que, lorsqu'il existe de nombreuses fenêtres de temps, la compacité des routes ne peut être améliorée qu'au détriment d'un temps de parcours plus long. En revanche, quand les fenêtres de temps sont moins nombreuses comme c'est le cas avec les données réelles, la prise en compte de la compacité peut avoir l'effet d'un guide pour notre méthode, permettant ainsi, en un temps limité, d'améliorer à la fois la compacité et le temps de parcours de chacune des routes. La troisième partie de cette thèse est une extension du projet précédent, appliqué à des instances industrielles de très grande taille (jusqu'à plus de 3000 clients). Gérer de telles instances amène de nouveaux défis. Nous présentons donc plusieurs techniques pour rendre les temps de calcul raisonnables sans impacter la qualité des solutions. Tout d'abord, nous limitons l'espace de recherche de façon dynamique autour de la solution courante afin de favoriser l'obtention de routes améliorantes. Ensuite, nous utilisons une méthode de décompositions successives du problème, à taille variable pour limiter les effets de bord, pour intensifier la recherche dans toutes les zones géographiques de l'instance. Nous montrons alors que notre heuristique permet d'obtenir des routes plus compactes sans dégrader la qualité de la solution par rapport à d'autres méthodes négligeant l'aspect compacité.  ABSTRACT: In the last ten years, postal services had to adapt to a changing market, due to vigorous growth in online shopping, combined with a significant decline in transaction mailing. Indeed, traditional mail and parcel delivery are not handled similarly. For the first one, postmen are generally assigned to geographical areas and must visit every address on every street within their assigned territories. For the latter one, only a few residents or businesses have to be visited. Also, truck usage is mandatory because of the bulkiness of the parcels. Time constraints, called time windows are assigned to some of the clients, restricting the visiting time to a predefined period. Those constraints most of the time originate from agreements between the postal service and its clients, generally companies. In recent years, contracts such as 24H or 48H-delivery may also lead to time windows. The parcel delivery problem has some special characteristics in the postal context. The number of customers per tour is relatively high (50 to 150 customers per route) and the truck capacity is not considered. However, route duration is a key component in this problem, as the postmen shifts depend on it. Furthermore, the service time counts for a substantial part of the route duration. It includes parking time and parcel handling at the customers among other little tasks and is, by definition, incompressible. In the last years, postal companies also tended to assign more compact routes to their employees for several reasons. It helps to increase the postman's knowledge of the neighborhood (road works, rush-hour congestion, etc.) and thus improve his performance. In some companies where rewards are granted for every parcel effectively delivered, it may enable a faster return to absent clients. In this thesis, we present tools to optimize spatio-temporal characteristics of the routes in a postal context. The latter is very dynamic, as customers potentially change every day. We intend to develop methods able to generate good quality solutions in a reasonable amount of time, despite the large size of instances. Giro Inc., the Montreal-based company that develops GeoRoute, a software optimizing routes of several postal services worldwide, has supported us during the three different projects presented in the following document. In the first part of this thesis, we illustrate how dealing with route duration may be beneficial from a strategic point of view as well as for economical considerations. Working on the traveling salesman problem with time windows, we define solution methods that find the best balance between travel time and route duration, deliverers' time being a precious and limited resource. Besides, we develop a method to solve large postal instances (up to about 500 customers) with very few time windows by mixing customer clustering, constraints programming and mixed-integer programming. Finally, we show that when some time windows are set, the shortest path is not necessarily the most cost-effective, as some potential waiting time may occur. In the second project, we focus on compactness. We first define the exact compactness of a route as the area of the convex hull of the clients belonging to this route. Then, we propose two different approximations of this measure. The two latter approximations are tested on academic benchmarks and on instances derived from industrial instances by adjusting an algorithm combining large neighborhood search and heuristic column generation. In this project, the size of the tested instances is limited to 500 customers, which is not as large as real world-instances in the postal context. We observe that with academic instances, where many time windows are imposed, compactness may be largely improved, but generating more compact routes is costly as longer travel times are required. However, when there are fewer time windows as in real-world instances, considering compactness may even work as a good guide for our method. Indeed, in a limited amount of time, both compactness and travel time may be reduced for the different routes. The third part of the thesis may be seen as an extension of the previous one, applied to large industrial instances (up to more than 3000 customers). Dealing with such large instances brings new challenges. Therefore, we present several techniques to obtain good-quality solutions in a reasonable amount of time. First, we limit the search space dynamically around the current solution to help to generate improving routes. Then, we use an iterative problem decomposition, with variable size to limit side effects, in order to intensify the search in every geographical zone of the instance. We show that our heuristic generates more compact routes without degrading travel time, compared to other solutions not considering compactness.


identifier: Moslehi Alaleh Goorabi, A. (2021). Recycling of Fibreglass Wind Turbine Blades Into Reinforced PLA Composite with Enhanced Mechanical Properties and Toughness  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Afin de pouvoir considérer l'éolien comme une alternative propre et durable aux énergies fossiles, des solutions de recyclage doivent être trouvées pour son nombre croissant de déchets composites. Ce travail vise à développer plus avant une solution de recyclage des composites renforcés de fibres de verre des pales d'éoliennes en incorporant les fibres récupérées dans de l'acide polylactique (PLA) pour en faire un composite renforcé aux propriétés améliorées par rapport au PLA pur. Les fibres peuvent être utilisées comme filament pour l'impression 3D. Pour ce faire, des parties de pales d'éoliennes à structure composite pure ont été meulées mécaniquement et la fraction riche en fibres du composite déchiqueté a été affinée par plusieurs opérations de tamisage pour obtenir des fibres de verre courtes avec des traces de résine. Ces fibres de verre recyclées sont utilisées à teneur fixe de 15 % poids et sont incorporées au PLA par extrusion bivis. Les propriétés mécaniques du composite obtenu ont été comparées au PLA pur. Les premières observations ont démontré non seulement des améliorations mineures de la résistance à la traction des échantillons, mais également une diminution de l'allongement à la rupture. Ce dernier paramètre est particulièrement important quand on considère que le désavantage principal du PLA est sa fragilité et sa faible ténacité.  ABSTRACT: The wind power industry requires recycling solutions for its increasing composite waste, to be considered as a clean and sustainable alternative to fossil fuels. This work aims to further develop a recycling solution for glass fibre reinforced composites from wind turbine blades by incorporation of the recovered fibres into polylactic acid (PLA) to fabricate a reinforced composite with enhanced properties compared to the neat PLA for the purpose of 3D printing filament. To achieve this goal the composite part of the wind turbine blades was mechanically ground and the fibrous-rich fraction of the shredded composite was refined through several screening operations to achieve short glass fibres with traces of old resin. These recycled glass fibres are used to reinforce PLA at fixed content of 15% mass via twin-screw extrusion. The mechanical properties of the obtained composite were compared to the neat PLA. The preliminary observations demonstrated not only minor improvements in tensile strength of the samples but also a decrease in elongation at break. The latter comes of importance when one considers that PLA's main disadvantage is its brittleness and low toughness.


identifier: Gauthier, G. (1997). Coordination de robots pour la manipulation d'objets  [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].

abstract:
RÉSUMÉ Ce mémoire décrit le contrôle et la coordination de plusieurs manipulateurs en utilisant la logique floue. Quand les robots manipulent un objet pour remplir une tâche quelconque, ils doivent être bien coordonnés et contrôlés, sinon il peut y avoir des dommages au niveau de l'objet et des robots. Pour surmonter ces problèmes, il est proposé de faire le design de deux contrôleurs flous (une variante d'un régulateur de vitesse et une variante d'un régulateur d'accélération). Ces contrôleurs flous auront la tâche de commander et de coordonner les manipulateurs. Un point qui est important lorsqu'un tel contrôleur est réalisé, c'est de développer un algorithme efficace qui générera une commande adéquate qui permettra le contrôle du suivi de trajectoire et de la force interne. Le modèle dynamique de l'ensemble du système manipulateurs-objet et de la loi de contrôle sera décrit, et sa stabilité analysée. Des résultats de simulations sont montrés, pour constater l'efficacité des deux contrôleurs proposés.

CONTENU Modélisation du système -- Modélisation de l'objet -- Modélisation du manipulateur -- Modélisation des k manipulateurs -- La contrainte du point de contact -- Modélisation de l'ensemble -- Description du système manipulateurs-objet utilisé -- Introduction et description du contrôleur flou -- Exemple d'un contrôleur flou -- Description d'un contrôleur proportionnel-dérivé (PD) flou -- Application du krigeage sur les contrôleurs flous -- Description des deux contrôleurs utilisés -- Conception et analyse du contrôleur flou -- Contrôleur conventionnels en position et en force -- Analyse du régulateur d'accélération flou -- Analyse du régulateur de vitesse flou -- Étude de robustesse face aux variations des paramètres réels -- Résultats des simulations des contrôleurs flous -- Génération de trajectoire pour le système simulé -- Simulation du système avec un contrôleur conventionnel -- Simulation du système avec des contrôleurs flous -- Simulation du système à paramètres non-nominaux -- Comparaison avec un contrôleur PID conventionnel pour le suivi de trajectoire.


identifier: Troche, N. (1997). Etude du dépôt de neiges usées sur le campus de l'Université de Montréal  [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].

abstract: Le mont Royal -- Principales sources de contamination des neiges usées -- Le mode de relargage des contaminants dans un dépôt de surface -- Impacts généraux des contaminants selon le mode d'élimination des neiges usées -- Impacts particuliers des fondants -- Impacts particuliers des métaux lourds sur la végétation d'un dépôt de surface -- Impacts climatiques d'un dépôt de surface sur les végétaux -- Politique gouvernementale en matière d'élimination des neiges usées -- Partie expérimentale -- Description du site et choix des indicateurs -- Emplacement des points d'échantillonnage des différents indicateurs -- Méthodes analytiques -- Résultats -- Végétation -- Caractéristiques physico-chimiques des eaux de fonte -- Sols pH et teneur en métaux lourds -- Neiges usées caractéristiques physico-chimiques et teneur en métaux lourds -- Végétation -- Eaux de fonte -- Teneur des sols en métaux lourds -- Neiges usées.


identifier: Vaillancourt, J. (1999). Drainage initial et formation du matelas fibreux dans un formeur à double toile : développement d'un modèle  [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].

abstract: Formation de la feuille -- La machine à papier -- Les suspensions papetières -- Théorie sur la formation de la feuille -- Cinétique de formation de la feuille -- Drainage et rétention -- Modélisation du drainage et de la rétention, travaux antérieurs -- Les machines à double toile -- Types de machines et performances -- Principe de la formation de la feuille entre deux toiles -- Modélisation de la formation de la feuille entre deux toiles -- Développement d'un modèle d'égouttage et de rétention dans une machine à double toile -- Résolution des équations du modèle -- Système d'équations à résoudre -- Algorithme général -- Problème de l'égouttage asymétrique -- Modélisation globale du drainage initial : intégration des trois zones -- Définition des entrées du modèle -- Analyse de l'égouttage dans une machine pilote et validation du modèle -- Description de la machine pilote -- Conditions aux frontières.


identifier: Li, J. (2007). Position location in wireless MIMO communication systems  [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].

abstract: Motivation and objectives -- Contributions -- Organization of the thesis -- Wireless communication channels -- Overview of wireless position location systems -- Fundamentals of array signal processing -- Mimo and space-time processing -- Bidirectional mimo channel model -- The system model -- The bidirectional beamforming MIMO channel -- Joint estimation of multipath parameters for Mimo systenms -- The proposed maximum likelihood multipath parameter estimation algorithms -- The proposed subspace-based multipath parameter estimation algorithm -- The cramer-rao lower bound -- Position location of mobile terminal in mimo systems -- The proposed hybrid TDOA/AOA/AOD location method for Mimo systems -- Analysis of the proposed location method for MIMO systems.


identifier: Tremblay, S. (1998). Etude des paramètres d'injection influençant le comportement d'un composite polystyrène fibres de verre courtes  [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].

abstract: Dégradation des fibres de verre lors du processus d'injection -- Méthodologie -- Résultats des mesures de dégradation et analyse statistiques -- Modèle statistique/prédictif de la dégradation des fibres de verre -- Configuration optimale minimisant la dégradation des fibres de verre -- Influence des paramètres d'injection sur les propriétés mécaniques en tension et en flexion -- Conductibilité thermique des composites thermoplastiques -- Revue des modèles de prédiction de la conductibilité thermique.


identifier: Dewart, F. (2021). Étude de la cinétique de montée capillaire dans une matrice en carbure de silicium caractérisée par des défauts contrôlés  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'utilisation des composites à matrice céramique (CMC) dans le domaine aéronautique a pour but de remplacer les superalliages de nickel dans les moteurs des aéronefs. L'objectif de l'utilisation des CMC est de diminuer la masse des structures et d'augmenter la température de service des matériaux composant les turbines afin d'augmenter l'efficacité des moteurs. Les CMC possèdent une résistance mécanique élevée, une bonne tenue au fluage et une inertie chimique même lorsqu'ils sont soumis à un environnement extrême (atmosphère oxydante, température et pression élevées). L'objectif de ce projet de recherche est de comprendre comment les défauts artificiels impactent le remplissage de la céramique poreuse. Il s'agit de quantifier et de hiérarchiser les défauts par rapport à la cinétique de montée capillaire car il existe différentes échelles de porosités dans le cru de céramique. Le but est de comprendre les phénomènes qui se passent à proximité des défauts dans une matrice de carbure de silicium. Pour cela, la première étape a été de développer une méthode pour fabriquer des échantillons à défauts contrôlés (défauts sphériques et planaires). Les échantillons ont été fabriqués avec la méthode du modèle sacrificiel par l'injection de barbotine. La deuxième étape a été de caractériser les phénomènes capillaires dans ces milieux poreux bien définis afin de prédire les chemins préférentiels et d'étudier l'impact de ces défauts. La microscopie optique a permis de valider la dispersion, la géométrie et la taille des défauts. L'imprégnation des échantillons par montée capillaire a permis de caractériser le réseau poral des échantillons en calculant le diamètre effectif. Il a été montré que le remplissage des échantillons suivait, dans un premier temps, la loi de Washburn. La microtomographie a permis de visualiser la position des défauts et de montrer que les défauts ne se remplissaient pas durant l'imprégnation. Cela a permis également de visualiser la géométrie du front d'imprégnation. Le front est ogival. Ceci a révélé une inhomogénéité du réseau poral au sein des échantillons qui pourrait être due au traitement thermique subi par les crus. Le projet a permis de mettre en lumière que les défauts sphériques ne semblaient pas avoir d'impact sur le remplissage des échantillons. Par contre, les fissures longitudinales (défauts planaires) présentes dans les échantillons semblent accélérer le remplissage de la matric  ABSTRACT: The use of ceramic matrix composites (CMCs) in aerospace is intended to replace nickel superalloys in aircraft engines. The objective of the use of CMC is to reduce the weight of the structures and to increase the service temperature of the materials composing the turbines in order to increase the efficiency of the engines. CMCs have high mechanical strength, good creep resistance and chemical inertia even when subjected to extreme environments (oxidizing atmosphere, high temperature and pressure). The objective of this research project is to understand how artificial defects impact the filling of the porous ceramic. The aim is to quantify and prioritize the defects in relation to the kinetics of capillary rise because there are different scales of porosity in the ceramic material. The goal is to understand the phenomena that occur near the defects in a silicon carbide matrix. For this, the first step was to develop a method to fabricate samples with controlled defects (spherical and planar defects). The samples were fabricated with the sacrificial method by slip injection. The second step was to characterize the capillary phenomena in these porous media in order to predict the preferential paths and to study the impact of these defects. Optical microscopy was used to validate the dispersion, geometry and size of the defects. Impregnation of the samples by capillary rise allowed to characterize the pore network of the samples by calculating the effective diameter. It was shown that the filling of the samples followed, at first, Washburn's law. The microtomography allowed to visualize the position of the defects and to show that the defects did not fill up during the impregnation. It also allowed to visualize the geometry of the impregnation front. The front is ogival. This revealed an inhomogeneity of the pore network within the samples which could be due to the heat treatment undergone by the samples. This project revealed that the spherical defects did not seem to have an impact on the filling of the samples. On the other hand, the longitudinal cracks (planar defects) in the samples seem to accelerate the filling of the matrix.


identifier: Doiron, E. (2021). Electric Field Measurements from Terahertz to Mid-Infrared  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La recherche sur les technologies photoniques Térahertz (THz) a connu un progrès extrêmement rapide au cours des trois dernières décennies. Par conséquent, la région spectrale complexe autrefois dénommée « le gap THz » devient maintenant technologiquement accessible, ce qui est motivé par les possibilités de spectroscopie d'excitations fondamentales dans la matière condensée et d'autres technologies, telles que par exemple la communication courte-distance par protocoles au-delà du 5G. Parmi les techniques les plus importantes respectivement pour la génération et la détection de THz dans les laboratoires de recherche, la rectification optique et l'échantillonnage électro-optique permettent d'effectuer de la spectroscopie en domaine temporel eÿcace et large-bande. C'est-à-dire, une trace complète du champ électrique de la radiation THz est mesurée directement dans le domaine temporel, four-nissant ainsi l'information relative à la phase spectrale qui n'est normalement pas obtenue à l'aide de spectroscopie traditionnelle qui ne retourne que l'amplitude spectrale. L'objectif principal de ce projet était la conception, l'assemblage et la caractérisation d'un montage de génération et de détection résolue en champ d'impulsions allant du régime THz à infrarouge moyen (MIR), à l'aide d'effet non-linéaires d'ordre deux stimulés par un laser titane-saphir (Ti:sapph) à blocage de modes fait-maison. Afin d'obtenir une bonne efficacité de génération et détection à de hautes fréquences, il était d'abord nécessaire d'abaisser la durée des impulsions émises par le laser à une durée aussi près que possible de Fourier-limitée. Ainsi, un montage frequency-resolved optical gating (FROG) a été assemblé, permettant la caractérisation de dispersion des impulsions, avec l'aide également d'un montage two-dimensional spectral shearing interferometry (2DSI) disponible en laboratoire. Tel que vérifié par cette caractérisation, les impulsions du laser Ti:sapph ont pu être compressées temporellement à une durée de 11 fs, pour les branches de génération et de détection du montage THz. De très courtes impulsions, couvrant la région THz à MIR, on ensuite été générées par rectification optique des impulsions bien compressées du laser Ti:sapph. Ainsi, des composantes fréquentielles allant de 0.2 à 60 THz ont été détectées par échantillonnage électro-optique. Des tests avec des cristaux ZnTe relativement épais (500 µm) ont permis de démontrer l'aptitude du montage à la détection de basses fréquences, en dessous du point de résonnance du matériau, et ce malgré le fait que le montage est optimisé pour une opération à hautes fréquences.  ABSTRACT: Terahertz (THz) photonic technologies, as a field of research, has undergone very rapid development in the past three decades. As a result, the spectrally complex region once referred to as the "THz gap" is now becoming technologically accessible, which is motivated by spectroscopy of fundamental excitations in matter and other technologies, such as e.g. near-distance communication beyond 5G protocol. Among the most prominent techniques in research laboratories for THz generation and detection respectively, optical rectification and electro-optic sampling allow eÿcient and broadband time-domain spectroscopy. That is, the full electric-field trace of THz radiation is directly measured in the time domain, providing phase information usually unavailable in traditional spectroscopy which only measures the spectral amplitude. The main objective of this project was to design, assemble and characterize a setup aimed at the generation and field-resolved detection of THz to mid-infrared (MIR) transients using second-order nonlinearities driven by a home-built mode-locked titanium sapphire (Ti:sapph) laser. For eÿcient high-frequency generation and detection, it was first necessary to bring the output pulses of the laser closest possible to the Fourier-limited duration. A frequency-resolved optical gating (FROG) system was thus assembled, enabling dispersion characteri-zation supported with a two-dimensional spectral shearing interferometry (2DSI) setup avail-able. As verified by this characterization, pulses from the Ti:sapph laser were compressed down to 11 fs in both the generation and detection branches of the THz setup. Short THz to MIR pulses were then generated via optical rectification of the well compressed Ti:sapph output, with frequency components covering 0.2 to 60 THz measured via electro-optic sampling. Tests with relatively thick (500 µm) ZnTe crystals showed the setup's ability for eÿcient operation at low frequencies below the Reststrahlen band of the electro-optic detector, even though the setup is optimized for high-frequency operation. This can be attributed to the careful selection of pump focus size and recollimating mirror's numerical aperture for the eÿcient collection of strongly diverging low frequencies. With very thin (<12 µm) GaSe crystals, ultra-broadband single-cycle pulses with an intensity bandwidth of 24 THz centered at 25 THz were generated and detected.


identifier: Laage, G. (2021). Models for Integrated Demand Forecasting and Planning: Application to Large-scale Transportation Networks and Impact Assessment  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Pour une meilleure gestion de leurs opérations, les compagnies de transport ont mis en place des outils d'aide à la décision. Les décisions suggérées par ces outils reposent fortement sur les prévisions de demande, et peuvent affecter considérablement leur rentabilité. Les compagnies aériennes par exemple, utilisent des systèmes de gestion du revenu pour le transport de passagers. Les compagnies de transport de marchandises quant à elles, résolvent des problèmes de conception de réseaux de service, dont l'objectif est de définir les services à offrir sur leur réseau pour transporter la demande à coût minimal. Les prévisions de demande, la planification et la rentabilité des compagnies de transport sont donc très fortement reliées. Dans cette thèse organisée en trois articles, nous réalisons des études interdisciplinaires portant sur l'intégration de la prévision de la demande et de la planification pour des réseaux de transport de grande taille, et sur l'analyse de l'impact sur des indicateurs de performance. Tout d'abord, nous présentons pour la première fois le problème d'estimation de la demande périodique relatif aux décisions tactiques des compagnies de transport de marchandises. Ce problème incorpore à la fois le problème de prévision de la demande, et le problème de planification. Pour des raisons de complexité et de faisabilité, les modélisations cycliques et déterministes de ce dernier sont majoritairement utilisées en pratique pour les problèmes de grande taille. Celles-ci reposent sur l'hypothèse d'une demande fixe, connue et identique à chaque période de l'horizon de planification, appelée la demande périodique. Nous proposons une méthodologie en deux étapes pour son estimation, de façon à minimiser les coûts tactiques. L'objectif de la première étape est d'estimer la demande à venir pour toutes les commodités transportées, à chaque période. Nous développons et comparons des modèles de prévisions issus des statistiques et de l'apprentissage automatique utilisant d'importantes caractéristiques extraites des données. Puis, la deuxième étape définit la demande périodique comme la solution d'un problème multi-niveaux qui intègre le problème de planification et dont l'objectif est de transporter la demande prévue à coût minimal. C'est un problème difficile car les niveaux inférieurs sont de grande taille, non convexes, non différentiables et combinatoires. Nous le résolvons sur un petit ensemble discret de solutions réalisables. Des résultats numériques produits avec les données de la division intermodale de la Compagnie des Chemins de fer nationaux du Canada montrent que notre méthodologie permet de réduire considérablement les coûts par rapport au cas où la demande périodique est égale à la moyenne des prévisions, une pratique répandue chez les transporteurs. Dans un deuxième temps, nous élargissons le problème d'estimation de la demande périodique introduit précédemment, et définissons cette dernière comme étant une fonction linéaire de la moyenne des prévisions. Nous proposons donc une nouvelle formulation multi-niveaux du problème, dans laquelle les variables de décisions sont désormais les coefficients de la fonction linéaire pour toutes les commodités transportées. De par la complexité du problème, nous explorons deux pistes pour sa résolution: les méta-heuristiques et les algorithmes d'optimisation de boîte noire. Toutes deux exploitent la propriété de résolution séquentielle, affirmant que les niveaux inférieurs de la formulation peuvent être résolus séquentiellement lorsque les variables de premier niveau sont fixées. Nous proposons deux nouvelles méta-heuristiques de recherche locale, et comparons leurs résultats avec un logiciel de boîte noire dont les meilleures performances sont obtenues sur des problèmes avec peu de variables. Toutefois, les réseaux de transport de grande taille rencontrés en pratique transportent des centaines de commodités, ce qui correspond à des centaines de variables. Pour réduire le nombre de variables tout en conservant des bonnes solutions, nous présentons des approches heuristiques ayant pour but de créer des groupes de commodités ayant la même valeur de coefficient. Les groupes sont créés à partir de la structure du réseau ou de l'analyse de la distribution de la demande sur l'horizon de planification. Cette méthodologie surpasse les performances indiquées dans un premier temps sur le problème du réseau intermodal, et génère une amélioration des coûts. De plus, les heuristiques de groupement permettent non seulement d'obtenir les meilleurs résultats, mais elle rendent également l'utilisation des logiciels de boîte noire possible pour les applications de grande taille. Dans un dernier temps, nous nous concentrons sur l'évaluation de l'impact d'une amélioration apportée à un outil d'aide à la décision. L'objectif est d'estimer, pour un transporteur, l'impact sur des indicateurs de performance tels que le revenu et le chiffre d'affaires. Nous considérons le cas particulier du système de gestion du revenu d'une compagnie aérienne, et proposons une approche qui évalue l'impact sur le revenu, indépendamment du type d'amélioration apportée au système. Le problème d'estimation de l'impact est intrinsèquement difficile car le revenu qui aurait été obtenu sans l'amélioration, en maintenant le système inchangé, n'est pas observable. L'approche que nous proposons repose sur des modèles dont l'objectif est d'estimer ce revenu, et qui nécessitent uniquement les données d'observation du revenu. L'impact est alors calculé comme étant la différence entre le revenu observé, résultant de l'amélioration, et le revenu estimé. Des résultats numériques issus des données d'Air Canada montrent que les modèles d'estimation du revenu non observable sont précis, et permettent d'estimer même un impact de petite ampleur.  ABSTRACT: Decision-making systems deployed in transportation companies are used for efficiency and better planning of their operations. Such systems rely on demand forecasts, and the decisions they suggest can substantially affect the profitability of a carrier. Airlines, for instance, use Revenue Management Systems for their passenger-based activities. Freight carriers solve service network design problems for their tactical planning, optimizing the services to offer to transport the demand at minimal cost. Hence the strong link between demand forecasting, planning and profitability. In this research organized in three papers, we carry out interdisciplinary studies that focus on integrating demand forecasting and planning for large-scale transportation networks, and analyzing the impact on key performance indicators. First, we introduce the periodic demand estimation problem that integrates demand forecasting with planning for tactical decisions of a freight carrier. Cyclic and deterministic formulations of tactical planning problems prevail in practice, due to the complexity and feasibility of large-scale applications. This is our focus. Those formulations assume that the demand is fixed, known and repeated at each period of the planning horizon. We refer to the latter as periodic demand. We propose a two-step methodology to estimate it. The first step consists in forecasting demand for each commodity transported in the network at each period of the planning horizon. We develop and compare models based on statistics and machine learning literature exploiting important features extracted from the data. The second step defines the periodic demand as a solution to a multilevel mathematical program which integrates the planning problem and aims at transporting the forecasted demand at minimal cost. The lower levels are non-convex, non-differentiable and combinatorial, hence the difficulty of solving the multilevel program. We apply the methodology on the intermodal network of the Canadian National Railway Company. Computational experiments on a limited feasible set of periodic demand show that this methodology allows substantial reduction of the tactical planning costs compared to the common practice which consists in taking the periodic demand as the average of the demand forecasts. Second, we extend the periodic demand estimation problem and define the periodic demand as a deviation from the average of the demand forecasts. We propose a new multilevel formulation for the periodic demand estimation problem, where the decision variables are now the deviation coefficients for all commodities transported in the network. Due to the complexity of the problem, we explore two avenues for its resolution, namely metaheuristics and blackbox optimization algorithms. Both use the sequential property specific to our multilevel formulation, asserting that when the first-level variables are fixed, the lower levels can be solved sequentially. We propose two local search metaheuristics and compare their performances with an off-the-shelf blackbox solver known to perform best for problems with few variables. However, large-scale transportation networks met in practice carry hundreds of commodities, resulting in hundreds of deviation coefficient variables. To reduce the number of variables while keeping high-quality solutions, we propose heuristic approaches creating clusters of commodities having equal deviation coefficients. The clusters are formed by either exploiting the structure of the network or analyzing the distribution of demand over the planning horizon. The proposed methodology outperforms previous findings and yields decreases in costs on the Canadian National Railway Company application. Moreover, the clustering heuristics allow to reach the best tactical costs and leverage the use of off-the-shelf blackbox solvers even for large-scale applications. Finally, we propose a counterfactual prediction approach for the impact assessment problem of an improvement to a decision-making system. The objective is to assess the impact on a key performance indicator of the carrier, such as the revenue or the income. We focus on the Revenue Management System of an airline, and the impact on the revenue. The approach is independent of the improvement itself and only needs the revenue data. Since the revenue that would have been without improving the system is not observable, we propose to estimate it with counterfactual prediction models. We can then estimate the impact as the difference between the observed impacted revenue and estimated non-impacted revenue. Computational experiments with data from Air Canada show that both linear and deep-learning models are highly accurate for aggregated counterfactual revenue predictions, which allows to estimate small impacts.


identifier: Léonard, F. (2021). Détection de collisions d'objets déformables en temps réel pour la simulation chirurgicale  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

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abstract: RÉSUMÉ: La simulation chirurgicale permet aux chirurgiens de pratiquer certaines opérations dans un environnement virtuel. Elle offre un moyen de développer les connaissances et les aptitudes motrices et techniques requises sans risque pour des patients et à un coût moindre que la plupart des méthodes traditionnelles. Pour y parvenir, les simulateurs doivent reproduire fidèlement des situations médicales complexes de façon interactive et avec un comportement physique réaliste des organes et tissus simulés. Un aspect important de la simulation chirurgicale est la détection de collisions. Cette étape consiste à identifier en temps réel les contacts entre les surfaces d'objets déformables générale- ment représentées par des maillages de triangles. De plus, elle doit être adaptée aux diverses interactions complexes qu'exige la simulation de certaines procédures, comme la découpe d'objets avec un scalpel ou d'autres instruments chirurgicaux. De telles découpes entraînent des changements dans la topologie des objets qui peuvent impacter l'algorithme de détection. La recherche présentée ici porte sur la détection de collisions dans un environnement de simulation d'objets déformables permettant la découpe des objets à l'aide d'un outil virtuel. L'objectif principal est de développer un algorithme capable de détecter en temps réel les collisions d'objets pouvant subir des changements de topologie. L'algorithme doit pouvoir détecter rapidement les collisions aussi bien entre objets que les auto-collisions, c'est-à-dire les collisions d'une surface avec elle-même, et ce pour des environnements contenant plusieurs dizaines de milliers de triangles.  ABSTRACT: Surgical simulation allows surgeons to practice certain operations in a virtual environment. It offers a way to develop the required knowledge as well as the technical and motor skills needed without any risk for patients and at a lower cost than most traditional methods. For this, simulators must be able to reproduce complex medical situations realistically with the proper physical behaviour of the simulated organs and tissues. An important aspect of surgical simulations is collision detection. It consists in identifying in real-time the contacts between the surface of deformable objects generally represented with a triangles mesh. Moreover, the collision detection must be adapted to the complex interactions required to simulate certain procedures, like cutting an object with a scalpel or other surgical instruments. Such cuts cause topological changes of the object which can impact the detection algorithm. This project focuses on collision detection in a simulator of deformable objects which allows interactive cuts with a virtual tool. The main objective is to develop an algorithm to detect collisions in real-time between objects which can undergo topological changes. The algorithm must be able to detect rapidly the collisions between different objects as well as self-collisions, that is, collisions of a surface with itself, for scenes containing tens of thousands of triangles.


identifier: Dumas, R. (2021). Segmentation de la couche choroïdienne sur images OCT oculaires par apprentissage profond et applications  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans la quête d'étendre nos connaissances sur des maladies encore très incomprises comme le glaucome ou la dégénération maculaire liée à l'âge (DMLA), le besoin d'extraire des bio- marqueurs pertinents se fait ressentir. Parmi les pistes envisagées, l'étude de la biomécanique de l'œil est prometteuse. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire traitent, en particulier, d'un élément clé dans la mesure directe et non invasive de la rigidité oculaire (propriété biomécanique de l'œil, définie par l'équation de Friedenwald, notée OR) : la seg- mentation de la choroïde sur images par tomographie en cohérence optique (OCT). Grâce à elle, les variations de l'épaisseur choroïdienne peuvent être analysées au cours du temps. Alors que les méthodes traditionnelles ont progressivement disparu de la littérature depuis 2017, celles par apprentissage automatique sont aujourd'hui très dominantes. La méthode présentée dans ce mémoire se distingue par la manière dont les modèles ont été entraînés. Nous avions en effet à disposition une base de données de plus de 413 638 images alors qu'elle dépassait rarement les 1000 images dans les études portant sur le même sujet. L'annotation de ces données a été fait de manière automatique grâce à une technique traditionnelle par recherche de chemin dans un graphe, alors qu'elles étaient faites manuellement dans la lit- térature. Bien que ces annotations automatiques soient imparfaites, une sélection de 41500 d'entre elles avec des garanties sur la qualité de la segmentation a été extraite pour former l'ensemble d'entraînement.  ABSTRACT: In view of extending our knowledge about diseases still mysterious like glaucoma and Age- related Macular Degeneration (AMD), we need to extract relevant biomarkers. The study of the eye biomechanics is one of the promising explored ways to fulfill this task. The research work presented here deal with a key element of the direct and non-invasive measurement of the ocular rigidity (OR), a biomechanical property of the eye : the segmentation of the choroid on images by optical coherence tomography (OCT). It allows the analysis of the changes of the choroid thickness through time. As traditional methods have slightly disappeared since 2017, a strong interest in deep-learning approaches raised. In this thesis, we highlighted how different is our training method com- pared to other studies. Indeed a highly expanded database of 413 638 images was available, as it was barely over 1000 images in the literature. Nevertheless a smaller database is still advantageous when manual segmentations are needed. With a huge one like ours, we decided to automatically annotate the data thanks to a traditional graph-search method. Although these automatic labels are sometimes untrue, 41500 of them were selected with quality garan- tees about the segmentation to build a training dataset.