identifier: Thiémonge, R. (2022). Étude des conditions frontières pour la méthode des éléments discrets dans les milieux granulaires  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La méthode des éléments discrets (DEM) est une méthode numérique généralement utilisée sous sa forme explicite pour modéliser des matériaux granulaires. Cette méthode modélise la position et le déplacement de particules individuelles et leurs interactions à travers leur chevauchement. Pour s'assurer de la validité des prédictions de la DEM, il faut toutefois bien contrôler les sources d'erreurs introduites par les différents algorithmes utilisés lors de la simulation de matériaux granulaires. Ce mémoire tente de reproduire un essai de cisaillement direct, tiré de l'article [1], d'un échantillon composé de billes d'acier supposées identiques. Dans cet essai, un couvercle comprime un échantillon contenu dans une boite qui est cisaillée. La simulation a utilisé la soft DEM et le modèle de contact de Hertz-Mindlin. La simulation a été effectuée à l'aide du logiciel à code source ouvert LIGGGHTS. Les paramètres physiques fournis par l'article ont été utilisés à l'exception de la densité qui a été multipliée par un facteur de 108 pour permettre l'utilisation d'un pas de temps environ 104 fois plus grand et de l'accélération gravitationnelle qui a été diminuée par un facteur de 10−8 pour obtenir un poids des billes d'acier identique aux billes réelles. Le coefficient de restitution nécessaire au modèle de Hertz-Mindlin a été choisi à 0.8, car il n'est pas fourni par l'article. Cette reproduction a pour but de tester deux méthodes permettant de maintenir une contrainte constante comme condition limite et de quantifier l'effet d'erreurs de la contrainte normale sur la déformation d'un échantillon. La première méthode utilise un correcteur PID pour contrôler un couvercle comprimant un échantillon et est couramment utilisée dans des simulations similaires. Nous avons toutefois eu de la difficulté à paramétrer ce correcteur PID et avons obtenu une erreur relative de 6% sur la contrainte normale dans le meilleur cas. La deuxième méthode, que nous proposons, cherche une position du couvercle qui est un zéro de l'erreur entre la force désirée et la force appliquée par le couvercle en fonction de sa position. Cette recherche est faite à l'aide de la méthode de Newton. Cette nouvelle méthode obtient une erreur relative de 3% sur la contrainte normale sans la nécessité de sélectionner une paramétrisation, ce qui simplifie son utilisation. Ces deux méthodes ont aussi été testées sur des modèles simplifiés de l'interaction entre le couvercle et l'échantillon. Ces modèles considèrent des particules immobiles et des forces de contact linéaires et non linéaires. Dans ces modèles simplifiés, lorsque le modèle de contact produit des forces linéaires, il est possible de paramétrer le correcteur PID pour qu'il corrige une erreur sur la contrainte normale en une seule itération. Il n'est toutefois pas possible de résoudre analytiquement les équations obtenues lorsque le modèle de contact génère des forces de contact non linéaires, comme c'est le cas pour le modèle de Hertz-Mindlin. On ne peut donc pas trouver analytiquement les paramètres qui minimisent le nombre d'itérations requises par le correcteur PID pour corriger une erreur sur la contrainte dans le cas où les forces de contact sont non linéaires. La nouvelle méthode de contrôle proposée dans ce mémoire rencontre des diffcultés lorsque l'on prend en compte la vitesse des particules dans la force générée par le modèle de contact de Hertz-Mindlin. L'erreur de la force appliquée possède alors des dérivées de très grande amplitude, des dérivées nulles et des changements de signe de la dérivée seconde qui nuisent à la convergence de la méthode de Newton. Pour minimiser ces problèmes, nous bornons la dérivée de cette erreur et nous utilisons la méthode de la bissection pour trouver un zéro lorsque le signe de l'erreur change entre deux itérations de la méthode de Newton. Les résultats de nos simulations, lorsque comparés à l'essai de laboratoire de [1], semblent indiquer que les erreurs sur la contrainte normale ne sont pas des sources d'erreurs importantes dans nos simulations. En effet, on constate que les courbes de déformations de nos simulations sont similaires entre elles malgré les différentes contraintes normales maintenues lors des simulations, mais nos simulations ne prédisent pas le comportement des échantillons réels. Il semble probable qu'une source d'erreur plus importante ait été négligée.  ABSTRACT: The discrete element method (DEM) is a numerical method generally used in its explicit form to simulate granular materials. This method models the position and motion of individual particles as well as their interactions when they overlap. To ensure the validity of the predictions of the DEM, it is necessary to control for the sources of errors introduced by the various algorithms used during the simulation of granular materials. This thesis attempts to reproduce a direct shear test, taken from the article [1], of a sample composed of supposed identical steel balls. In this test, a lid compresses a sample contained in a box that is sheared. The soft DEM and the Hertz-Mindlin contact model were used to numerically reproduce the laboratory test. The simulation was performed using the open-source software LIGGGHTS. The physical parameters provided by the article were used except for the density, which was multiplied by a factor of 108 to allow the use of a time step about 104 times larger, and for the gravitational acceleration of the steel balls, which was decreased by a factor of 10−8 to obtain an identical weight to the real balls. We chose a coeffcient of restitution of 0.8 for the Hertz-Mindlin model, because it was not provided by the referenced article. The objectives of the simulation were (1) to test two methods allowing to maintain a constant stress as a boundary condition and (2) to quantify the effect of normal stress errors on the strain of a sample. The first method uses a PID controller to control a lid compressing a sample. This method is commonly used in comparable simulations. However, we had difficulty to identify the suitable parameters for the PID controller and obtained a relative error of 6% on the normal constraint in the best case. The second method, which we propose, seeks a position of the lid which corresponds to a zero of the error between the desired force and the force applied by the lid. This search is done using Newton's method. This new method maintain a normal stress with a relative error of 3% without the need to be parameterized, which simplifies its use. These two methods were also tested on simplified models to studie the interaction between the cover and the sample. These models consider immobile particles and linear and nonlinear contact forces. In these simplified models, when the contact model produces linear forces, it is possible to find a configuration of the PID controller which corrects an error on the normal stress in a single iteration. However, it becomes difficult to analytically solve the equations obtained when the contact model generates nonlinear contact forces, as is the case for the Hertz-Mindlin model. Therefore, it is not possible to know which set of parameters will minimise the errors with the least number of iterations when the contact forces are non linear. The new cles. In this case, the error on the applied force has derivatives of very large amplitude, null derivatives and changes of sign of the second derivative which deteriorates the convergence of Newton's method. To minimise these problems, we bound the derivative of the error and we use the bisection method to find a zero when the sign of the error changes between two iterations of Newton's method. The results of our simulations, when compared to the laboratory test of the reproduced article, seem to indicate that the errors on the normal stress doesn't have a marked impact on the deformation of our simulated samples. Indeed, we note that the deformation curves of our simulations are similar to each other despite the different normal stresses maintained during the simulations. Meanwhile our simulations do not predict the behavior of the real samples. It seems likely that a larger error source has been overlooked. control method proposed in this thesis encounters diffculties when the force generated by the Hertz-Mindlin contact model takes into account the speed of the parti-cles. In this case, the error on the applied force has derivatives of very large amplitude, null derivatives and changes of sign of the second derivative which deteriorates the convergence of Newton's method. To minimise these problems, we bound the derivative of the error and we use the bisection method to find a zero when the sign of the error changes between two itera-tions of Newton's method. The results of our simulations, when compared to the laboratory test of the reproduced article, seem to indicate that the errors on the normal stress doesn't have a marked impact on the deformation of our simulated samples. Indeed, we note that the deformation curves of our simulations are similar to each other despite the di˙erent normal stresses maintained during the simulations. Meanwhile our simulations do not predict the behavior of the real samples. It seems likely that a larger error source has been overlooked.


identifier: Chiu, T.-Y. (2022). Explainability and reliability for automated dynamic decision systems  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: Pour de nombreuses tâches automatisées de perception et de décision, les meilleures performances sont actuellement atteintes grâce à des algorithmes trop complexes pour que leur comportement soit entièrement prédictible et compréhensible par les utilisateurs, parce qu'ils déploient de grands modèles d'apprentissage automatique par exemple. Pour déployer ces algorithmes dans des systèmes de décision et de contrôle critiques à la sécurité, il est particulièrement important de développer des méthodes afin de promouvoir la confiance dans leurs décisions et d'aider à explorer leur mode de défaillance. Ce mémoire comprend un article et un travail de recherche complémentaire, où nous cherchons à aborder le problème de certification pour permettre une meilleure compréhension de leurs comportements sous deux aspects différents : explicabilité (générer des explications) et fiabilité (fournir une mesure de qualité) de leurs comportements. Pour l'explicabilité, nous présentons une méthode qui permet de générer des explications pour les comportements de n'importe quel système dynamique de décision traitant des signaux, tandis que pour la fiabilité nous nous concentrons sur un type particulier de système dynamique de décision — système de suivi multi-objets en ligne, où nous proposons d'apprendre une mesure de qualité interprétable pour chaque trajectoire d'objet, ou “tracklet”, pour que l'on puisse réagir en conséquence lors de l'exécution. Plus précisément, dans l'article nous combinons la méthodologie d'« anchors » avec Monte Carlo Tree Search (MCTS) pour générer des explications locales pour un comportement donné d'un modèle dit boîte-noire, qui est censé prendre des décisions de manière dynamique en traitant des signaux qui varient dans le temps. En effet, des systèmes de contrôle tels qu'un système de direction basé sur la perception dans un véhicule autonome sont fondamentalement des systèmes dynamiques entrée-sortie traitant des signaux. Anchors est une méthode modèle-agnostique qui peut s'appliquer à tout type de modèle d'entrée-sortie que l'on cherche à analyser, indépendamment de son architecture interne (e.g., réseau de neurones, système à base de règles, etc.). L'approche proposée cherche des explications très descriptives pour ces décisions sous la forme de propriétés des signaux d'entrée, exprimées en Signal Temporal Logic (STL), qui sont les plus susceptibles de reproduire le comportement observé. STL est une logique populaire qui sert à capturer les propriétés temporelles des signaux, et qui fournit des descriptions riches du comportement des séries temporelles facilement interprétables. Pour illustrer la méthodologie, nous l'appliquons en simulation à l'analyse d'un système de transmission automatique basé sur des règles et d'un système anticollision d'aéronef sans pilote (ACAS Xu) implémenté avec un réseau de neurones.  ABSTRACT: For many automated perception and decision tasks, state-of-the-art performance may be obtained by algorithms that are too complex for their behavior to be completely understandable or predictable by human users, e.g., because they employ large machine learning models. To integrate these algorithms into safety-critical decision and control systems, it is particularly important to develop methods that can promote trust into their decisions and help explore their failure modes. This thesis includes an article and a complementary research work, in which we try to tackle the problem of certification to provide a better understanding of the behaviors from two different aspects: explainability (generating explanations) and reliability (estimate a quality measure) of the behaviors. For explainability, we introduce a method to generate explanations for behaviors of any dynamic decision system processing signals, while for reliability, we focus on a particular type of dynamic decision system — online 3D Multi Object Tracking (MOT) system, for which we propose to learn an interpretable quality measure for each estimated object trajectory, or tracklet, so that human users can react upon accordingly at runtime. More precisely, in the article we combine the “anchors” methodology with Monte Carlo Tree Search (MCTS) to provide local explanations for a given behavior of a black-box model, supposed to make decisions dynamically by processing time-varying signals. Indeed, control systems such as a perception-driven steering system for an autonomous car are fundamentally input-output dynamical systems processing signals. Anchors is a model-agnostic method which can be applied to any type of input-output model that one tries to analyze, irrespective of its internal architecture (e.g., neural network, rule-based system, etc.). The proposed approach searches for highly descriptive explanations for these decisions in the form of properties of the input signals, expressed in Signal Temporal Logic (STL), which are most susceptible to reproduce the observed behavior. STL is a popular logic used to capture temporal properties of signals, which provides rich descriptions of the behavior of time series that are easily interpretable by humans. To illustrate the methodology, we apply it in simulations to the analysis of a rule-based automatic transmission system and a collision avoidance system for unmanned aircraft (ACAS Xu) implemented with a neural network. In the complementary research, we focus more specifically on perception-driven online MOT systems, whose goal is to estimate the trajectory of objects in the surrounding environment based on the “tracking-by-detection” framework, while keeping track of the identity of each object.


identifier: Desclaux, O. (2022). Protocole pour la création d'une base de données multimodale d'estimation de pose 3D d'enfants en salle de soins intensifs  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Nous présentons les fondations du projet PICUPE, qui vise à intégrer un algorithme d'estimation de pose humaine dans les salles de soins intensifs du CHU Sainte Justine (CHUSJ). Pour cela, nous souhaitons filmer les patients avec deux caméras - une caméra de profondeur et une caméra thermique - placées au dessus de leur lit, et utiliser un réseau de neurones sur les images obtenues. Devant le manque de bases de données spécifiques pour entraîner notre réseau, nous proposons un protocole d'acquisition afin de créer notre propre base mutimodale au CHUSJ. Nous développons pour cela un système stéréo de deux caméras synchronisées temporellement, qui permet de faire l'acquisition de séquences vidéo à 29 images par seconde. Afin d'automatiquement générer la pose du sujet dans chaque image, nous combinons l'information de capteurs inertiels placés sur les membres du sujet avec un modèle musculosquelettique de la librairie OpenSim. Approuvé par le comité d'éthique du CHUSJ, notre protocole a pu être testé sur un patient 0. Notre base de données n'attend plus qu'à être populée.  ABSTRACT: We introduce the foundations of the PICUPE project, which works towards integrating Human Pose Estimation algorithms in CHU Sainte Justine's (CHUSJ) Intensive Care Unit. To do so, we aim to film patients with two cameras - a depth camera and an infrared camera - placed above their bed, and use a neural network on the retrieved images. Given the lack of specific databases to train our network, we introduce an acquisition protocol to create our own dataset at CHUSJ. We develop a stereo system of two time-synchronized cameras, which allows the recording of video sequences at 29 Frames Per Second. In order to automatically generate the subject's pose in each frame, we combine information from Inertial Measurement Units placed on the subject's limbs with a musculoskeletal model from the OpenSim library. Approved by the CHUSJ ethics committee, our protocol has been tested on a patient 0. Our database is now waiting to be populated.


identifier: Labelle, L. (2022). Identification des sites de prélèvement d'eau souterraine en situation de filtration sur berge par un cadre géochimique et isotopique  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La filtration sur berge (FSB) est une méthode de pré potabilisation de l'eau de surface. Elle consiste à installer un système de prélèvement d'eau souterraine à proximité d'une eau de surface, dans des formations géologiques perméables. L'eau captée par le pompage sera constituée d'un mélange d'eau souterraine et d'eau de surface récemment infiltrée. Les systèmes de FSB sont utilisés avec succès depuis plusieurs décennies dans des sites où les besoins en eau potable excèdent le rendement potentiel des aquifères, et où la charge de contaminants dans les eaux de surface est considérée comme trop élevée pour un prélèvement direct. Le passage de l'eau dans les berges a comme bénéfice d'atténuer les contaminants initialement présents dans l'eau de surface, tout en permettant le prélèvement d'un grand volume d'eau. Par contre, cette réduction des contaminants est particulièrement sensible au taux de mélange entre l'eau de surface et l'eau souterraine et au temps de séjour de l'eau de surface dans les berges. Tout changement dans les conditions hydrodynamiques, que ce soit une augmentation du niveau de l'eau de surface ou du débit de pompage au puits, aura un effet sur ces paramètres. Il importe donc de bien identifier les sites qui font de la FSB, pour permettre un suivi de leur vulnérabilité. L'enjeu est que de nombreux sites de prélèvement d'eau souterraine sont en situation de FSB de façon non intentionnelle, c'est-à-dire qu'ils prélèvent une eau de surface infiltrée sans prise en compte de la vulnérabilité spécifique liée à ces systèmes. L'objectif principal de ce projet est de développer une approche basée sur des traceurs environnementaux, présents naturellement dans l'eau, pour identifier à grande échelle les sites qui sont en situation de FSB. La conductivité électrique (CE) et les isotopes stables de la molécule de l'eau (δ2H et δ18O) ont été choisis comme traceurs pour leur stabilité (long temps de conservation, conditions d'entreposage à température pièce), leur faible coût analytique ainsi que pour la simplicité des protocoles d'échantillonnage. Les résultats de cette étude permettront non seulement d'obtenir de l'information utile pour les décideurs au Québec, mais aussi de développer une méthodologie exportable dans d'autres contextes à l'international. Pour ce faire, 40 sites de prélèvements municipaux ont été échantillonnés à l'eau brute de façon hebdomadaire à mensuel pendant 18 mois. Les 40 sites ont été choisis pour pouvoir représenter une gamme la plus large possible de caractéristiques hydrogéomorphologiques (distance à l'eau de surface, profondeur de la crépine, type d'aquifère…). Dans le cadre de ce projet pilote, les opérateurs des installations ont été mobilisés pour collecter eux-mêmes les échantillons, qui étaient ensuite envoyés pour être analysés en laboratoire pour δ2H, δ18O et pour la CE. L'hypothèse de base était que ces traceurs présentent une variation saisonnière dans les eaux de surface, tout en étant stables dans l'eau souterraine. Un signal variable dans le temps, retrouvé à l'eau pompée d'une installation de prélèvement, signifierait donc que le signal de l'eau de surface s'est propagé dans les berges jusqu'au puits. Pour bien caractériser la variation saisonnière de l'eau de surface, quatre rivières ayant des régimes hydriques distincts ont été échantillonnées au même pas de temps que les installations de prélèvement. Les 40 sites ont été classés en fonction de la variabilité saisonnière du signal dans l'eau des puits. Les séries temporelles de 19 installations de prélèvement n'ont pas présenté de variation saisonnière. Les sites ont donc été classés dans le Groupe 1 : Non-FSB et ont été considérés comme pompant uniquement une eau souterraine. Pour 5 installations de prélèvement, les séries temporelles ont présenté une forte variation saisonnière, visible à tout moment de l'année. Les sites sont considérés comme pompant une forte proportion d'eau de surface infiltrée et ont été classés dans le Groupe 2 : FSB continue. Pour 4 sites, le signal variait à certains moments seulement dans l'année, ce qui signifie que l'apport d'eau de surface n'était effectif à l'eau pompée qu'occasionnellement. Ces sites ont été classés dans le Groupe 3 : FSB occasionnelle, et considérés comme pompant une eau de surface infiltrée uniquement lorsque certaines conditions hydrodynamiques sont respectées. Pour représenter rapidement les sites en situation de FSB, l'écart-type sur les séries temporelles du δ2H et de la CE a été calculé. Un écart-type plus élevé que l'incertitude analytique des traceurs est le signe potentiel d'une variation due à la propagation du signal de l'eau de surface et non au bruit analytique. Les limites sur les écarts-types, posés à 25 μS/cm pour la CE et 1 ‰ pour le δ2H, permettent d'identifier facilement sur un abaque à quel groupe (Non-FSB, FSB continue ou FSB saisonnière) appartient à chaque site. Pour identifier correctement les moments dans l'année où l'eau de surface s'infiltre jusqu'au puits de pompage, l'échantillonnage doit être effectué au minimum une fois par mois pendant 12 mois consécutifs. Les données des séries temporelles étaient ainsi incomplètes pour 12 installations. La vulnérabilité à la contamination microbienne des neuf sites classés en situation de FSB a ensuite été discutée en comparant les épisodes de contamination à la bactérie Escherichia coli (E. coli), communément utilisée comme indicateur de contamination fécale, à l'eau brute des sites. Parmi ces sites, six ne présentaient aucune contamination au E. coli (<0 UFC/100 mL) pendant la durée de l'étude. Cela a permis de constater que même si une connexion hydraulique entre l'eau de surface et le puits est synonyme de FSB, elle n'est pas automatiquement associée à une contamination microbiologique. Finalement, une caractérisation hydrogéomorphologique simplifiée de l'ensemble des 40 sites a été effectuée à partir des rapports hydrogéologiques fournis par les partenaires ainsi que des données provenant du Ministère de l'Environnent et de la Lutte contre les changements climatiques (MELCC). Cette caractérisation a permis une première identification des liens entre certains critères (distance à l'eau de surface, profondeur de la crépine et type d'aquifère au droit du puits) et la classification des sites en trois groupes.  ABSTRACT: Riverbank filtration (RBF) is a method of pre-purification of surface water. It consists of installing a groundwater withdrawal system near-surface water, in a permeable geological formation. The water captured by the pumping well consists of a mixture of groundwater and recently infiltrated surface water. RBF systems have been used for several decades in sites where drinking water requirements exceed the potential yield of aquifers, and where the load of contaminants in surface water is considered too high for direct removal. The passage of water through the banks has the advantage of mitigating the contaminants initially present in the surface water, while allowing the withdrawal of a large volume of water as compared to groundwater sources that do not benefit from such infiltration from nearby rivers or lakes. On the other hand, the reduction in contaminants is particularly sensitive to the rate of mixing between surface water and groundwater and the residence time of surface water in the banks. Any changes in hydrodynamic conditions, whether an increase in surface water level or pumping flow at the well, will have an effect on these parameters. It is therefore important to identify the sites that are in RBF situation, to adequately characterize their vulnerability. The challenge is that a lot of groundwater withdrawal sites are in a situation of RBF unintentionally, as they abstract infiltrated surface water without taking into account the specific vulnerability related to these systems. The main objective of this project is to develop an approach based on environmental tracers, naturally present in the water, to identify on a regional scale the sites that are in the situation of RBF. The electrical conductivity (EC) and stable isotopes of the water molecule (δ2H) were chosen as tracers for their stability (long shelf life, storage conditions at room temperature), low analytical cost and for the simplicity of sampling protocols. The results of this study will not only provide useful information for decision-makers in Quebec, but also develop a methodology that can be exported to other international contexts. To do this, 40 municipal sampling sites were sampled on a weekly to monthly basis for 18 months. The 40 sites were chosen to represent the widest possible range of hydrogeomorphological characteristics (distance to surface water, depth of the strainer, type of aquifer, etc.). As part of this pilot project, facility operators were mobilized to collect the samples themselves, which were then sent for laboratory analysis for δ2H and for the EC. The hypothesis was that these tracers exhibit seasonal variation in surface water, while being stable in groundwater. A time-varying signal, found in the water pumped from a sampling facility, would therefore mean that the surface water signal has propagated through the banks to the well. To properly characterize the seasonal variation in surface water, four rivers with distinct water regimes were sampled at the same time step as the sampling facilities. The 40 sites were classified according to the seasonal variability of the signal in the well water. The time series for 19 sampling facilities showed no seasonal variation. The sites were therefore classified in Group 1: Non-RBF and were considered pumping only groundwater. For 5 sampling facilities, the time series showed a strong seasonal variation, detected at any time of the year. The sites are considered to pump a high proportion of infiltrated surface water and have been classified in Group 2: Permanent-RBF. For 4 sites, the signal varied at only certain times in the year, meaning that the surface water supply was only visible to the pumped water occasionally. These sites have been classified in Group 3: Occasional-RBF, and considered pumping infiltrated surface water only when certain hydrodynamic conditions are met. To quickly represent the sites in RBF situation, the standard deviation on the time series of the δ2H and the EC was calculated. A standard deviation higher than the analytical uncertainty of the tracers is a potential sign of a variation due to the propagation of the surface water signal and not to analytical noise. The standard deviation limits, set at 25 μS/cm for the EC and 1 ‰ for the δ2H, make it easy to identify on an abacus which groups (Non-RBF, Permanent-RBF or Occasional-RBF) each site belongs to. To correctly identify the times in the year when surface water infiltrates to the pumping well, sampling should be carried out at least once a month for 12 consecutive months. As a result, time series data were incomplete for 12 facilities. The vulnerability to microbial contamination of the nine sites classified as RBF was then discussed by comparing episodes of Escherichia coli contamination to the raw water of the sites. Of these sites, 6 showed no sign of E. coli contamination for the duration of the study. While a hydraulic connection between surface water and the well is synonymous with RBF, it is not automatically synonymous with microbiological contamination. Finally, a simplified hydrogeomorphological characterization of all 40 sites was carried out using hydrogeological reports provided by the partners as well as data from the Ministère de l'Environnent et de la Lutte contre les changements climatiques (MELCC). This characterization allowed an initial identification of the links between certain criteria (distance to surface water, depth of the strainer and type of aquifer) and the classification of sites into three groups.


identifier: Viveros Santos, I. (2022). Modélisation de l'influence du changement climatique sur l'écotoxicité terrestre du cuivre dans le cadre de l'analyse du cycle de vie prospective : application à la filière vitivinicole  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: In vino veritas, dans le vin se trouve la vérité, disait Pline l'Ancien. En effet, la précocité des dates des vendanges, des changements dans la composition des raisins, ainsi que des pertes de rendement en viticulture ont été attribuées aux impacts des changements climatiques déjà manifestés dans quelques régions viticoles. De plus, dans son sixième rapport, le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) affirme avec un degré de certitude élevé que plus de la moitié de l'élévation observée de la température moyenne de la planète depuis 1979 est causée par les émissions de gaz à effet de serre (GES) générées par les activités humaines. Donc, la vérité sur l'origine anthropique du changement climatique n'est plus contestée. Le changement climatique entraine des impacts sur l'humain, sur les écosystèmes et en particulier sur les systèmes vulnérables aux variations du climat, comme c'est le cas de la filière vitivinicole. De plus, il est projeté que le changement climatique influera sur l'ampleur de l'impact des polluants dans des conditions futures en raison de son incidence sur le sort, l'exposition et le niveau d'effet des substances chimiques  ABSTRACT: In vino veritas, in wine, there is truth, the Roman author Pliny the Elder wrote. The truth is that the advancement of harvest dates, the changes in grape composition, and the losses of yield in viticulture have been attributed to the impacts of climate change already manifested in some winegrowing regions. Moreover, the sixth report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) states with a high confidence level that more than half of the observed rise in average temperature on Earth since 1979 has been caused by greenhouse gas (GHG) emissions generated by human activities. Thus, the truth about the anthropogenic origin of climate change is no longer doubtful. Climate change impacts humans, ecosystems, and particularly systems vulnerable to climate variations, as is the case with viticulture. Furthermore, projected climate change can also affect the extent of pollutants' impacts under future conditions because of its influence on the fate, exposure, and effect level of chemicals.


identifier: Castillo Sanchez, J. R. (2022). On the Aluminium Alloy Design Using Molecular Dynamics  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le présent travail porte sur le développement des alliages d'aluminium à l'aide de la dynamique moléculaire (MD, son acronyme commun en anglais), la thermodynamique classique ainsi que des essais expérimentaux. La combinaison de ces outils facilite la compréhension de la physique des procédés lors de l'élaboration des nouveaux alliages. Elle identifie leurs limites d'application et leurs possibilités d'amélioration. Traditionnellement, la thermochimie est utilisée pour déterminer l'assemblage de phases et les coûts énergétiques lors du design des alliages. De plus, le développement rapide d'outils informatiques permet d'étudier la dynamique des systèmes métalliques à la meso-échelle, c'est-à-dire entre 10 nm et 1 μm (voir Figure 0.1). Par ailleurs, des essais expérimentaux sont requis pour l'amélioration des outils numériques. Les applications de la MD se concentrent sur deux aspects principaux : la description thermodynamique des systèmes solides et liquides ; et l'étude de la solidification des alliages. La transférabilité des potentiels interatomiques actuels en MD a été analysée sur la modélisation des solides et liquides dans les systèmes constitués de : Zr, Al-Cu, Al-Cr et Al-Zr-Ti. Les études de solidification couvrent trois cas : La solidification de l'aluminium pure, l'effet de l'ordre icosaédrique sur la nucléation de la phase FCC dans des alliages Al-Cr et la précipitation des intermétalliques Al3Zr (D023) and Al3Ti (D022) dans le système Al-Zr-Ti. Ce dernier cas a été aussi exploré expérimentalement en incluant le Si dans le système Al-Si-Zr-Ti. Les résultats des simulations révèlent que les modèles de potentiels interatomiques actuels en MD ne peuvent être extrapolés correctement pour des systèmes multicomposants, ceci est dû aux hypothèses propres au formalisme pour la paramétrisation des forces intermoléculaires. C'est-à-dire, à cause de la simplification des contributions énergétiques par pairs. Cependant, la description des systèmes métalliques reste acceptable pour des cas spécifiques et systèmes simples. La solidification, étant un phénomène complexe, ne peut pas être modélisée proprement avec la MD classique pour les raisons suivantes : (1) Limitation des ressources computationnelles : actuellement la taille et le temps de simulations sont amplement courts par rapport aux cas d'étude réels, même en utilisant des superordinateurs. (2) Non-homogénéité des potentiels interatomiques : Il existe plusieurs formalismes pour décrire les interactions intermoléculaires, malheureusement, la description énergétique de phases avec ces potentiels peut changer fortement d'un formalisme à l'autre. Ceci amène des erreurs supplémentaires durant l'intégration de plus d'éléments dans le système. Donc, la modélisation des alliages à haute entropie (High-Entropy Alloys) devient difficile. (3) Manque de description entropique : Puisque la MD est basée sur des apports purement enthalpiques, l'effet entropique n'est pas considéré lors d'une simulation classique, ce qui empêche la prédiction des phases primaires lors d'un refroidissement. Quand la teneur des éléments d'alliage dépasse la limite acceptée pour cristalliser la phase α-Al FCC, des verres métalliques sont obtenus. En revanche, la MD donne accès aux propriétés physiques à pression et température constantes. Aussi, elle donne également des indices sur les phénomènes de nucléation en accord avec la théorie de la nucléation de la phase FCC assisté par l'ordre icosaédrique dans le system simple Al-Cr. Les essais expérimentaux ont été réalisés sur un montage innovant basé sur la technologie Porous Disc Filtration Apparatus (PoDFA). Les résultats sur la précipitation des phases Al3Zr et Al3Ti ont montré que la cinétique de précipitation peut décaler l'équilibre de phases primaires prévues par la thermodynamique classique. Les intermétalliques Al3Ti sont cinétiquement favorisés par rapport aux intermétalliques Al3Zr. La cristallographie de ces intermétalliques a été confirmée par microscopie électronique à transmission. La substitution des sites de sous-réseau Al par le Si a été quantifiée par Microscopie Electronique à Balayage (MEB). FactSage, étant un logiciel spécialisé en métallurgie, a confirmé qu'une telle substitution est possible pour la phase de nature Al3−xSix(Tiy−1Zry)-D022. Tandis que pour le modèle actuel de la phase Al3(Zr1−x,Tix)-D023, le Si n'est pas considéré dans sa liste de end-members des bases de données. Finalement, il a été expérimentalement montré que les intermétalliques tétragonales type Al3X (X=Zr,Ti) agissent comme des sites de nucléation pour la phase FCC. Et donc, ils pourront être utilisés comme affinants des grains.  ABSTRACT: This master's thesis focuses on the applications of classical Molecular Dynamics (MD) simulations for the design of aluminum alloys. The predicting capability of this emerging tool has been compared to classical thermodynamics and experimental work. MD has gained popularity as a result of the accelerated development of computer science. Current computational resources already allow to perform simulations at the mesoscale, i.e. between 10 nm and 1 μm (see Figure 0.2). Nevertheless, most force field models are still based on pairwise interactions. Limitations of such as approximation have been identified for a series of applications of interest for aluminum alloy design.MD simulations of this work include two main aspects: 1. Metallic solution modeling and 2. Solidification of aluminum alloys. Systems analyzed for solution modeling were Zr, Al-Cu, Al-Cr, and Al-Ti-Zr. Solid and liquid solutions were evaluated and compared to experiments, first-principles calculations, and other interatomic potentials when available in the literature. Overall, it has been confirmed that the modified embedded-atom method (MEAM) formalism for modeling interatomic interactions is robust enough for describing metallic systems. However, it is not transferable for simultaneous modeling of liquids and anisotropic solids. Its predicting capability is also weakened as more elements are included in a system. Simulations of Zr have shown that there is a strong correlation between unary interactions of a liquid and the allotrope used during potential parametrization. The effect of a reference structure for the Al-Cu interactions has been studied. Three metastable binary compounds were used to show that the universality of MEAM potentials is questionable and highly dependent on the users' compound choice. Modeling of the Al-Cr interactions has demonstrated that the MEAM potential is partially transferable for solution modeling but still robust enough when compared to other interatomic potentials available in the literature. Large-scale MD studies for solidification were concentrated in pure Al, Al-Cr alloys, and Al- Zr-Ti alloys. Simulations for pure Al and Al-Cr alloys have been performed using a Finnis and Sinclair (FS) interatomic potential available in the literature and with a MEAM potential developed in this work. Notably, melting and solidification have been found to be affected by the formalism of the interatomic potential. MEAM potential showed the best predicting capability for primary solidification of the α-FCC phase. Moreover, simulations with the MEAM formalism were in agreement with the icosahedral-enhanced nucleation theory of the α-Al phase in Al-Cr alloys. A clear correlation between the local structure and nucleation was observed. Simulations for the prediction of primary phases within the Al-Cr and Al-Zr-Ti systems were explored. The latter is geared to the precipitation of Al3X (X=Zr,Ti) phases. Precipitation of primary phases other than the FCC and HCP phases was not achieved. MD's limitations for describing the solidification of multi-component systems were discussed. Such restrictions are related to MD's short time/length scales and the missing entropic effects for classical MD simulations. Finally, solidification of Al-Si-Ti-Zr alloys was carried out experimentally. In the same way as in the MD simulations, these experiments were targeted toward the precipitation of Al3X (X=Zr,Ti) intermetallics. An innovative setup based on Porous Disc Filtration Apparatus (PoDFA) technology is presented for the synthesis of primary phases. Si sublattice substitution within Al sites of Al3X (X=Zr,Ti) D022 and D023 intermetallics was quantified. This founding is a benchmark for further refinement of current thermodynamic models stored in the FTlite database of the FactSage software. TEM results showed that Al3X intermetallics acted as nucleant particles for the Al-FCC phase. As such, they can be used for grain refinement purposes in aluminum alloy design.


identifier: Iben Brahim, Y. (2022). Conception et optimisation d'une sonde magnétique légère pour l'inspection non destructive des lignes à haute tension  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les conducteurs électriques des lignes à haute tension vieillissent et subissent des dégradations dues à la corrosion, aux conditions météorologiques de l'environnement, aux dégâts mécaniques et à la fatigue interne. Si ces dégradations restent ignorées, elles peuvent rapidement évoluer et causer ultimement l'effondrement de la ligne. Il est donc crucial d'évaluer fréquemment l'état des conducteurs par contrôle non destructif. Les conducteurs sont composés d'une âme d'acier protégée par un revêtement en zinc et des couches externes en aluminium. Il existe aujourd'hui plusieurs méthodes pour les inspecter. Hydro-Québec, partenaire du projet, montre un intérêt particulier pour deux technologies prometteuses : une sonde à courant de Foucault, principalement pour la détection des défauts dans les couches d'aluminium et de zinc, et une sonde magnétique, pour la détection des défauts dans l'âme d'acier. Dans ce travail de maîtrise, nous nous intéressons exclusivement à l'inspection par sonde magnétique, l'autre technologie étant étudiée en parallèle dans un projet de doctorat d'une autre étudiante. Les sondes magnétiques actuellement disponibles dans le marché présentent plusieurs lacunes. Elles sont notamment très lourdes (> 20 kg), ont une petite ouverture (< 45 mm) insuffisante pour inspecter certains types de conducteurs, disposent d'un mécanisme de verrouillage nécessitant l'intervention d'un technicien et leurs mesures manquent de sensibilité. Le défi du projet est de trouver des solutions innovantes pour corriger ces différentes lacunes via la conception d'une nouvelle sonde très sensible, légère et déployable par drone, permettant d'automatiser et accélérer les inspections des lignes, tout en éliminant les risques d'intervention humaine. La conception de la nouvelle sonde s'est faite en trois étapes principales. Tout d'abord, nous avons réalisé une simulation numérique par la méthode des éléments finis sur le logiciel Comsol Multiphysics. Cette simulation a permis de comprendre et visualiser les principes de fonctionnement de la sonde magnétique et a également permis d'explorer différentes géométries de sonde et de déterminer leurs avantages et inconvénients. En particulier, une sonde à trois pôles a été retenue comme choix final de géométrie. Cette géométrie dispose d'un design ouvert et, grâce à sa symétrie cylindrique, permet de compenser le décentrement du conducteur durant l'inspection. Il serait ainsi possible de la déployer par drone sans mécanisme de verrouillage, tout en produisant des mesures stables et fiables. Nous avons également optimisé cette géométrie pour respecter une contrainte de poids de 1.5 kg et une grande ouverture de 90 mm.  ABSTRACT: Electrical conductors on high voltage lines are damaged by corrosion, environmental conditions, mechanical stress and internal fatigue. If left unchecked, this damage can deteriorate rapidly and eventually cause the line to collapse. Therefore, it is crucial to regularly assess the condition of conductors through non-destructive testing. These conductors are composed of a zinc-coated steel core and aluminum outer layers. There are various methods of inspecting them, but Hydro-Quebec, the project partner, is particularly interested in two promising technologies: an eddy current probe, mainly to detect defects in the aluminum and zinc layers, and a magnetic probe, to detect defects in the steel core. In this work, we focus exclusively on the magnetic probe, while the eddy current probe is being explored separately as part of a PhD thesis. The magnetic probes currently available on the market have several deficiencies. For instance, they are very heavy (> 20 kg), have a small aperture (< 45 mm) which isn't sufficient to inspect certain types of conductors, and have a locking mechanism that requires a technician to mount it on the power line. In addition, their measurements can be very noisy and difficult to interpret. The challenge of this project is to find innovative solutions to overcome these various shortcomings by developing a new, highly sensitive and lightweight probe that can be deployed by drone to automate and accelerate line inspections and eliminate the risk of human intervention. The design of the new probe was achieved in three main steps. First, we performed a numerical simulation using the finite element method with Comsol Multiphysics software. This simulation allowed us to understand the physics of the magnetic probe and its operation. It also allowed us to study different probe designs and determine their strengths and weaknesses. The final design choice was a three-pole probe. This particular three-pole design has an open and symmetrical geometry, which allows it to compensate for the conductor's imperfect centring during inspection. As a result, it can be deployed with a drone and without any locking mechanism, while providing stable and reliable measurements. We have also optimised this design to meet a weight limit of 1.5 kg and a large aperture of 90 mm. In a second step, we compared several magnetic sensors available on the market in order to choose the best sensor for the probe. Sensors of different technologies were tested using an experimental Helmholtz coil set-up to evaluate their linearity error, sensitivity and repeatability. A Fluxgate sensor performed well with very low noise and high resolution (in the μT range). While this sensor offers high sensitivity, it has a small measuring range (± 2 mT).


identifier: Moeini Gharagozlo, M. R. (2022). Stiffness Optimization of a honeycomb foot orthotic  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les orthèses plantaires sont couramment utilisées pour corriger les pieds plats. Toutefois, la prescription d'orthèses plantaires demeure une question ouverte. Récemment, les techniques de numérisation 3D, d'impression 3D et de simulation par éléments finis nous permettent de concevoir et de fabriquer une orthèse qui soit spécifique au patient avec une géométrie complexe et des propriétés personnalisées. Au niveau de l'orthèse plantaire imprimée en 3D avec une géométrie en nid d'abeilles, les dimensions des cellules peuvent être modifiées localement afin d'obtenir la rigidité requise pour soutenir l'arche médiale longitudinale chez des pieds plats. Cependant, une simulation explicite et détaillée qui utilise des éléments 3D est très coûteuse en temps de calcul. Cette recherche vise à construire et développer un modèle plus efficace en temps de calcul pour prédire la déformation de l'orthèse en nid d'abeilles soumise à une pression exercée par un pied plat afin d'optimiser ses paramètres géométriques.      Pour ce faire, l'orthèse plantaire a été modélisée avec l'élément coque dont les propriétés équivalentes ont été calculées avec la technique d'homogénéisation numérique. La capacité prédictive de notre modèle a été évaluée en deux temps. Dans un premier temps (notre premier article), une procédure de vérification et validation a été implémentée sur le modèle homogénéisé de structure en nid d'abeilles qui a été soumis à une charge uniaxiale en traction. La vérification était la comparaison de la prédiction du modèle homogénéisé d'une part avec la prédiction du modèle explicite et d'autre part avec les prédictions des modèles analytiques dans la littérature. Dans la validation, les prédictions des simulations numériques ont été comparées avec les mesures expérimentales qui provenaient de la force de réaction et du déplacement mesuré grâce à la technique de corrélation d'images. Deux structures en nid d'abeilles avec la même densité relative de 40% mais avec un nombre de cellules différent (13 et 37) ont été testées avec la machine de traction. Les résultats ont montré que la performance du modèle homogénéisé dépendait significativement du nombre de cellules. Le modèle homogénéisé peut prédire la rigidité apparente pour la structure en nid d'abeilles avec 37 cellules avec 4% de différence relative par rapport à la mesure expérimentale, alors que la divergence augmente de 70% quand il y a seulement 13 cellules dans la structure en nid d'abeilles. D'autre part, le modèle le plus fiable était la simulation explicite avec une précision non affectée par rapport au nombre de cellules.     Dans un second temps (notre deuxième article), les prédictions du modèle homogénéisé d'orthèse plantaire imprimée en 3D en nid d'abeilles ont été vérifiées et validées. Pour la vérification, l'orthèse plantaire était soumise aux distributions de pression du pied, alors que les parties du talon et de l'avant-pied étaient fixées. Le déplacement prévu par le modèle homogénéisé a été comparé avec la prédiction du modèle explicite sur la surface supérieure de l'orthèse plantaire (qui est en contact avec le pied). Cette comparaison a montré que la différence relative entre leurs déplacement locaux minimum prévus était de moins de 8%, alors que le modèle homogénéisé était 46 fois plus rapide que le modèle explicite pour calculer le déplacement. Au niveau de la validation, l'orthèse plantaire a été soumise à un déplacement vertical de l'arche médiale longitudinale à l'aide d'un poinçon en acier et d'une machine de traction uniaxiale. La force de réaction a été mesurée avec une cellule de charge de 1 kN et le déplacement du bord de l'orthèse plantaire a aussi été mesuré avec la technique de corrélation d'images. Les résultats des simulations montrent que les deux prédictions sont proches avec une différence relative inférieure à 1%. De plus, la comparaison des prédictions des simulations avec les mesures expérimentales ont montré que les courbes force-déplacement prévues étaient comprises dans l'intervalle de confiance de 90% des mesures expérimentales ayant une différence relative de moins de 10%. Dans ce cas, utiliser le modèle homogénéisé réduit le temps de calcul de 22 heures à 22 minutes par rapport au modèle explicite. Le modèle homogénéisé est donc suffisamment précis et plus efficace en termes de calcul afin d'être utilisé comme un modèle de substitution (Surrogate) au modèle explicite de l'orthèse plantaire en nid d'abeilles pour l'optimisation des paramètres géométriques.    Dans un troisième temps (notre troisième article), la performance du substitut a été évaluée en concevant six exemples d'optimisation afin d'optimiser les paramètres géométriques à savoir la densité relative et la hauteur des cellules. Dans les problèmes d'optimisation à une seule variable, l'orthèse plantaire constitue une variable géométrique uniforme. Dans les problèmes d'optimisation multivariables, le domaine de l'orthèse a été divisé en neuf sous-domaines. Chaque sous-domaine représentait un groupe de nid d'abeilles avec les mêmes paramètres géométriques. L'objectif était de trouver les meilleurs paramètres géométriques pour obtenir la déformation requise de l'orthèse. La déformation requise était déjà prévue par le modèle homogénéisé avec les paramètres géométriques connus. La fonction de coût a été calculée avec la fonction de norme2 qui calcule la différence entre la déformation requise et la déformation prévue avec la simulation en cours. Par conséquent, la valeur minimale de la fonction de coût était exactement à zéro et la réponse exacte était déjà connue. L'évaluation de la précision de la solution optimale peut être ainsi réalisée. Les résultats ont montré que tous les exemples ont été résolus avec succès et aussi une précision acceptable (dans le pire des cas, le coût était de f(x*)=0.3 mm). De plus, le modèle de substitution pourrait prédire le déplacement hors du plan 78 fois plus rapidement que le modèle explicite. Pour réaliser 2000 simulations, le temps de calcul est réduit de 34 jours à 10 heurs en utilisant le modèle homogénéisé au lieu du modèle explicite. Le modèle homogénéisé de l'orthèse pourrait être potentiellement utilisé pour accélérer l'optimisation afin d'aider les orthésistes à trouver les dimensions optimales des cellules de l'orthèse pour une déformation requise. Ils pourraient alors fabriquer une orthèse optimisée en impression en 3D et les prescrire aux patients avec les pieds plats.  ABSTRACT: Foot Orthotics (also termed as orthopedic insoles) are one of the most common medical devices to correct the flat feet condition. Recently, 3D scanning, 3D printing and finite element simulation enable to design and manufacture patient-specific orthopedic insoles featuring complex geometries and customized mechanical properties. In 3D printed honeycomb insoles, the cell dimensions can be locally varied to provide a required overall stiffness to support the medial longitudinal arch in flat feet condition. An explicit and detailed finite element simulation of a lattice insole using 3D solid elements (so called explicit model), however, is computationally expensive. This research aims to build and develop a computationally efficient model to predict the insole's deflection under a flat foot pressure distribution for the purpose of the optimization of the geometrical parameters of a honeycomb lattice insole.    To do so, we modelled the lattice insole by shell elements whose effective properties were computed from the numerical homogenization technique. We assessed our model's predictive capability at two levels. In the first level of assessment (our first paper), a verification and validation procedure was conducted over homogenized models of honeycomb lattice dog-bone specimens under a uni-axial tensile loading. The verification consisted in comparing the homogenized model predictions against the explicit model predictions as well as against the predictions resulting from the previous analytical beam-based models in the literature. In the validation, the predictions from numerical simulations were compared to experimental measurements resulting from the reaction force and the measured displacement field by the digital image correlation technique. In this regard, two honeycomb structures with the same relative density of 40%, but with different numbers of cells (13 and 37), were tested by a uni-axial tensile machine. The results showed that the homogenized model performance is significantly affected by the represented number of cells. The numerical homogenization model can predict the apparent in-plane stiffness in structures made of 37 cells having a relative difference of 4% when compared to the experimental measurements, while the discrepancy increases to 70% when 13 cells are considered. On the other hand, the most reliable way to model the honeycomb structure was the explicit FE simulation whose accuracy is not affected by the number of cells.    In the second level of assessment (our second paper), the predictions resulting from the homogenized model of a 3D printed honeycomb lattice insole were verified and validated. In the verification, the insole was subjected to a pressure distribution of a foot, while the heel part and the forefoot were fixed. The homogenized model predicted out-of-plane displacement was compared against the predictions of the explicit model over the top surface of the insole (the surface in contact with the foot). This comparison showed that the relative difference between their predicted local minimum out-of-plane displacement was less than 8%, while the homogenized model was 46 times faster than the explicit model to compute the displacement. In the validation, the insole was subjected to a vertical displacement at the medial longitudinal arch through a steel punch and by a uni-axial tensile machine. The reaction force was measured with a 1 kN load cell and the displacement field of the insole edge was measured using the digital image correlation technique. The simulation results show that both models predicted the same contact force with a relative difference of less than 1%. Comparing the simulation results with the experimental results revealed that the predicted force-displacement curves were also within a 90% confidence interval of the experimental measurements having a relative difference smaller than 10%. In this case, using the homogenized model reduced the computational time from 22 hours to 22 minutes, when compared to the explicit modelling of the insole. The homogenized model, therefore, is sufficiently accurate and more computationally efficient to be used as a surrogate of the explicit model of honeycomb lattice insole to optimize its local geometrical parameters.    In the third step (our third paper), the surrogate was evaluated in six optimization problems to optimize the geometrical parameters which were the relative density and the height of the honeycomb cells. In single variable optimization problems, the insole uniformly consisted of one geometrical variable. In multi variable optimization examples, on the other hand, the insole's domain was discretized into nine sub-domains. Each sub-domain represented a group of honeycomb cells with the same geometrical parameters. The objective was to find the best geometrical parameters to reach a target insole's deflection. The target deflection was already predicted with the homogenized insole having known geometrical parameters. The cost function was computed by the norm2 of the difference between the target deflection and the predicted deflection by the current simulation. Thus, the minimum cost was exactly equal to zero and the exact solutions in the examples were previously known. This enables us to evaluate the accuracy of the optimized solutions. The results show that all examples were successfully solved with an acceptable accuracy (in the worst case, the cost was f(x*)=0.3 mm). Moreover, the surrogate could predict the out-of-plane displacement field 78 times faster than the explicit model. When 2000 simulations were required, the computational time was reduced from 34 days to 10 hours using the homogenized model rather than the explicit model. The homogenized model of the cellular FOs, therefore, could be potentially employed to speed up the optimization process to help orthotists find the optimal cell dimensions for a given target insole deflection, fabricate it with additive manufacturing and prescribe it for the patients with flat feet.


identifier: Bele, G. (2022). Outil d'aide à la décision pour distinguer les procédés de bioraffinage  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La décarbonisation de l'industrie incluant celle des moyens de transport est nécessaire et doit être mise en place, afin de pouvoir atteindre l'objectif d'une carboneutralité d'ici 2050. Un des procédés permettant la réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) est le bioraffinage. Ce procédé, utilisant diverses sources de biomasse en tant que matière première, en l'occurrence, les résidus forestiers, permet l'obtention de différents biomatériaux, biocarburants ou produits biochimiques, selon la voie technologique utilisée. Au cours des dernières années, plusieurs voies technologiques de bioraffinage ont été développées dont le portfolio de produits est variable d'une voie à une autre. La mise en oeuvre de ces procédés mène à beaucoup d'incertitudes liées à différents facteurs tels que la mise à l'échelle, le rendement ou la présence de règlementations politiques. Les industries ont besoin d'un système de prise de décision pour évaluer et déterminer les conditions de leur déploiement. En particulier, les outils d'aide à la décision multicritère sont les moyens les plus appropriés pour mener l'analyse, l'évaluation et la comparaison de ces voies technologiques. En outre, l'accès à une base de données et à des critères multidisciplinaires peut aider les parties prenantes (développeurs et fournisseurs de technologies, investisseurs, gouvernements, agences de réglementation, organismes de recherche, collectivités locales, autochtones, etc.) à prendre des décisions éclairées, en particulier à un stade précoce de la conception. Cette problématique permet donc de soulever plusieurs questions de recherche, à savoir s'il est réellement possible de distinguer plusieurs variantes d'une même voie technologiques et quelles catégories de critères de décision seraient pertinentes à prendre en compte pour conclure quant à la rentabilité d'un projet et l'évaluation des voies technologiques existantes? De plus, y a-t-il un outil d'aide à la décision qui peut faciliter ces tâches, tout en fournissant l'accès aux informations nécessaires techniques, économiques et environnementales (bilans de masse et d'énergie, rendements en produits biosourcés, estimations des coûts, impacts environnementaux, etc.), ainsi qu'à des critères multidisciplinaires pour faciliter le processus de triage ? L'objectif principal de ce mémoire était de choisir un outil d'aide à la décision (OAD) qui permettaient d'effectuer une évaluation complète de plusieurs voies technologiques et d'analyser de manière systématique et critique si le processus de triage réalisé est accéléré et éclairé, suite à la réalisation des études de cas. À la lumière de l'analyse de la littérature à ce sujet, l'outil d'aide à la décision choisi fut I-BIOREF, développé par CanmetÉNERGIE à Varennes de Ressources naturelles Canada. À la suite d'une analyse critique des différents OAD disponibles actuellement, I-BIOREF est ressorti comme celui ayant les données les plus récentes sur les voies technologiques de bioraffinage existantes, tout en donnant accès à l'utilisateur à une variété des critères, des analyses techniques et économiques complète, ainsi que des analyses de sensibilité et de scénarios. Afin d'analyser son utilisation pour l'évaluation des voies technologiques et la convivialité de l'outil pour les besoins des spécialistes en bioraffinage, une méthodologie a été mise en place.  ABSTRACT: The decarbonization of industry, including transportation, is necessary and must be implemented in order to reach the goal of carbon neutrality by 2050. One of the processes allowing the reduction of greenhouse gas (GHG) emissions is biorefinery. This process, using various sources of biomass as raw material, in this case forest residues, allows the production of different biomaterials, biofuels or biochemical products, depending on the technological pathway used. In recent years, several biorefinery technological routes have been developed with a product portfolio that varies from one route to another. The implementation of these processes leads to many uncertainties related to different factors such as scale-up, yield or presence of political regulations. Industries need a decision-making system to evaluate and determine the conditions for their deployment. In particular, multi-criteria decision support tools are the most appropriate means to conduct the analysis, evaluation and comparison of these technology pathways. In addition, access to a multidisciplinary database and criteria can help stakeholders (technology developers and providers, investors, governments, regulatory agencies, research organizations, local communities, indigenous people, etc.) make informed decisions, especially at an early stage of design. This issue raises several research questions, such as whether it is really possible to distinguish between different variants of the same technology pathway, and what categories of decision criteria would be relevant to conclude on the cost-effectiveness of a project and the evaluation of existing technology pathways? Furthermore, is there a decision support tool that can facilitate these tasks, while providing access to the necessary technical, economic, and environmental information (mass and energy balances, biobased product yields, cost estimates, environmental impacts, etc.), as well as multidisciplinary criteria to facilitate the sorting process? The main objective of this thesis was to select a decision support tool (DST) that would allow for a comprehensive evaluation of multiple technology paths and to systematically and critically analyze whether the triage process performed with its help is accelerated and informed, following the completion of the case studies. The decision support tool chosen was I-BIOREF, developed by CanmetENERGY at Varennes at Natural Resources Canada. Following a critical analysis of the different DSTs currently available, I-BIOREF emerged as the one with the most recent data on existing biorefinery technology pathways, while providing the user access to a variety of criteria, complete technical and economic analyses, as well as sensitivity and scenario analyses. To analyze its use for technology pathway evaluation and the usability of the tool for the needs of biorefinery specialists, a methodology was developed.


identifier: Salino, V. (2022). Incertitudes et ajustements de données nucléaires au moyen de méthodes déterministes, probabilistes et de mesures effectuées sur des réacteurs à eau sous pression  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La sûreté des réacteurs nucléaires repose en partie sur des prédictions issues de ces incertitudes sont, à ce jour, estimées à partir des écarts entre les mesures existantes et les simulations correspondantes. Ce procédé inhabituel en sciences aboutit à des fragilités dans l'estimation des incertitudes. Par exemple, une nouveauté pourrait induire plus d'écarts que ceux vus dans le retour d'expérience. De plus, dans certains cas (courants), ces incertitudes sont basées sur des écarts entre des mesures et des simulations ajustées, c'est-à-dire réalisées après avoir eu connaissance des mesures et en forçant les simulations au plus près des mesures. L'écart résiduel aboutit donc à considérer des incertitudes comprimées. Cette méthode d'évaluation des incertitudes peut donc être améliorée. Pour gagner en robustesse, l'approche proposée est de revenir aux fondamentaux : les sources d'erreurs des simulations. Pour ces travaux, elles sont principalement de deux types : — d'une part, les erreurs dues aux approximations physiques et numériques, regroupées sous le terme de « biais déterministes » ;— d'autre part, les incertitudes des constantes universelles gouvernant les interactions entre neutrons et noyaux, qui sont non négligeables en physique nucléaire. Ces incertitudes de données nucléaires, provenant de la physique nucléaire, sont propagées par une méthode de Monte-Carlo, exempte d'approximation, jusqu'aux simulations de physique des réacteurs nucléaires. Cette technique se révèle industrialisable en l'état. De plus, des propagations d'incertitudes ont été réalisées avec des méthodes approximatives, touchées par les biais déterministes, et par des méthodes de référence quasi exactes. La comparaison des deux a permis cette découverte centrale : pour des variations de données nucléaires cor-respondant typiquement à leurs incertitudes, les biais déterministes peuvent être considérés constants. D'apparence anodine, cet excellent accord permet une économie substantielle, mettant à portée l'évaluation de toutes les sources d'erreurs. En effet, les différents échantillons (Monte-Carlo) de données nucléaires peuvent être propagés avec des méthodes approximatives, puis tous corrigés à l'aide d'une seule solution de référence. Cette méthode originale, en double approche, permet de bénéficier du meilleur des méthodes quasi exactes et du meilleur des méthodes approximatives. Elle trouve une application toute particulière dans la suite de cette thèse.  ABSTRACT: Nuclear reactors safety relies partly on predictions from numerical simulations. are nowadays estimated on the basis of the differences between existing measurements and the corresponding simulations. This approch – unusual in science – leads to weaknesses in the estimation of uncertainties. For example, a novelty could induce more deviations than those seen in the past. Moreover, in some (common) cases, these uncertainties are based on differences between measurements and adjusted simulations, i.e. carried out after the measurements and by forcing the simulations as close as possible to the measurements. The residual deviation thus leads to consider compressed uncertainties. This method of evaluating uncertainties can therefore be improved. To further increase robustness, the proposed approach is to go back to the basics : the sources of errors in the simulations. For this work, they are mainly of two types : — on the one hand, the errors due to physical and numerical approximations, lumped together under the term “deterministic biases” ; — on the other hand, the uncertainties of the universal constants governing the interactions between neutrons and nuclei, which are not negligible in nuclear physics. These nuclear data uncertainties, stemming from nuclear physics, are propagated by an approximation-free Monte-Carlo method through reactor physics simulations. This technique proves to be industrializable as it is. Moreover, uncertainty propagations have been performed with approximate methods, affected by deterministic biases, and with quasi-exact reference methods (Monte-Carlo transport). Comparison of the two led to this central finding : for variations in nuclear data typically corresponding to their uncertainties, the deterministic biases can be considered constant. Although seemingly insignificant, this excellent agreement allows a substantial saving, bringing the evaluation of all sources of error within reach. Indeed, the different (Monte-Carlo) samples of nuclear data can be propagated with approximate methods, and then corrected at once with a single reference solution. This original dual approach method allows to benefit from the best of quasi-exact methods and from the best of approximate methods. It finds a particular application in the remainder of this thesis. Indeed, beyond this first theme concerning the propagation of uncertainties, a second theme – closely related – is addressed in this thesis: adjustments to measurements. It is legitimate to consider that scientific computational tools should reproduce measurements performed experimentally on real reactors.


identifier: Asgharifard, P. (2022). Digital Technology Adoption as a Factor to Build Supply Chain Resilience: The Case of an Animal-Food Supply Chain During the COVID-19 Pandemic Crisis  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Plusieurs chaînes d'approvisionnement ont été gravement perturbées par la COVID-19 qui a contribué à augmenter la demande de produits alors que l'approvisionnement en matières premières se trouvait diminué. Les chefs d'entreprises ont été contraints de penser différemment et de rechercher de nouvelles opportunités pour améliorer les chaînes d'approvisionnement. Pendant la pandémie, les technologies du numérique et de la connectivité auraient pu permettre d'améliorer les chaînes d'approvisionnement en s'appuyant sur des solutions de mesure en temps réel. Cette transformation aurait pu être bénéfique pour les chaînes d'approvisionnement, en particulier pour la gestion des stocks, du transport et des contrats  à l'échelle mondiale. La résilience de la chaîne d'approvisionnement fait référence à la capacité pour une chaîne d'approvisionnement à se préparer et à s'adapter à des événements inattendus en ajustant ses opérations qui affectent négativement les performances de la chaîne d'approvisionnement, puis à continuer de fonctionner tant que la perturbation perdure et de revenir rapidement à son état antérieur à la perturbation ou à un état plus souhaitable. Les technologies du numérique et de la connectivité pourraient rendre la chaîne d'approvisionnement plus résiliente et aider les entreprises à suivre le rythme des perturbations, qu'il s'agisse d'une pandémie, d'une catastrophe naturelle, de menaces géopolitiques ou d'une nouvelle réglementation industrielle. Selon l'analyse de la littérature scientifique portant sur la résilience des chaînes d'approvisionnement et les technologies numériques, il existe plusieurs documents de recherche sur la «résilience de la chaîne d'approvisionnement» et «l'industrie 4.0 et les technologies numériques». Cependant, aucune recherche n'a empiriquement lié l'adoption de la technologie à la résilience de la chaîne d'approvisionnement, qui est précisément le sujet que ce projet de recherche cherche à résoudre de manière qualitative et exploratoire. Sujet spécifique, et il n'y en a pas de travaux qui ont lié empiriquement l'adoption des technologies à la résilience de la chaîne d'approvisionnement, ce qui est exactement l'écart que ce projet de recherche qualitatif et exploratoire cherche à résoudre. Le projet étudie si, et comment, les technologies numériques peuvent être un facteur pour favoriser la résilience de la chaîne d'approvisionnement et pour évaluer cela connexion dans le contexte du scénario de la pandémie de COVID-19. Pour y parvenir, une méthodologie basée sur des études de cas a été choisie pour effectuer une analyse qualitative des données. À la suite de cette étude qui est basée sur une chaîne d'approvisionnement Canadienne dans le secteur alimentaire durable, et après avoir déterminer les questions de recherche initiales et la marche à suivre pour la collecte et l'analyse des données, nous trouvons des liens entre les éléments de résilience de la chaîne d'approvisionnement et les technologies du numérique et de la connectivité. Les résultats montrent que l'adoption, la disponibilité et la rentabilité des mégadonnées, ainsi qu'une utilisation beaucoup plus large des technologies basées sur l'info-nuagique et l'IA ainsi que la communication de machine à machine (M2M) peuvent augmenter la résilience de la chaîne d'approvisionnement et permettre aux entreprises de suivre le nouveau rythme imposé par une situation de crise.  ABSTRACT: Several supply chain networks have been severely disrupted as a result of COVID-19, which has raised product demand while decreasing raw material supply. Company managers have been forced to think differently and seek new chances to improve supply chains. During pandemics, digital and connectivity technologies could improve supply chains by enhancing real-time tailored solutions. This transformation can be beneficial to supply chains, especially when it comes to managing inventories, transportation, and contracting methods on a worldwide basis. Supply chain resilience refers to a supply chain's ability to prepare for and adapt to unexpected events by adjusting its operations that negatively affect the supply chain performance, and then to continue functioning during disruption and quickly recover to its pre-disruption state or a more desirable state.  Digital and connectivity technologies could make supply chain more resilience and help companies to keep up with the rate of disruption whether it is a pandemic, a natural disaster, geopolitical threats, or new industry regulation. According to the scoping literature review which focuses on supply chain resilience and digital technologies, there are several research papers on "supply chain resilience" and "industry 4.0 and digital technologies", however, there is no research has empirically linked technology adoption with supply chain resilience, which is precisely the gap that this qualitative and exploratory research project seeks to solve. The project is investigating whether and how digital technologies may be a factor in establishing supply chain resilience and to evaluate this connection in the context of the COVID-19 pandemic scenario. To achieve this, Case study Theory methodology was chosen as methodology to conduct a qualitative data analysis. According to this study which is based on a Canadian supply chain in the sustainable food sector, after determining initial research questions and following with data collection and data analysis the results of data analysis, I find the links between supply chain resilience elements and digital technology elements. The findings show that the adoption, availability, and cost effectiveness of big data, as well as a much broader use of cloud-based technologies and AI tools with accessibility of ERP and machine-to-machine communication can increase supply chain resilience and allowing companies to keep up with the rate of disruption in a pandemic.


identifier: Traore, M. (2022). Look-Up Table Based Neural Networks For Fast Inference  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La dernière décénie a connu de fulgurants dévelopements dans le domaine de l'intelligence artificielle, plus précisément de l'apprentissage profond. Bien qu'ayant été un sujet de re- cherche depuis les années 80, ce domaine ne connait son essor que depuis 2012 lorsqu'un modèle d'apprentissage profond gagne la compétition ImageNet de reconnaissance d'image. Depuis, de nombreux chercheurs se sont penchés sur la question. Plusieurs problèmes majeurs restent encore sans solution, dont celui de la performance de ces modèles et de leur consom- mation importante d'énergie. Dans le cadre de ce travail, nous explorons l'efficacité de ces modèles dans le contexte des systèmes embarqués qui ont un budget énergétique et une puissance de calculs relativement limités. Pour tenter d'apporter une solution à certains de ces problèmes, nous explorons des techniques de quantification binaire, d'élagage, et des réseaux maître-élève. Généralement, lors de la conception d'un réseau binaire, l'architecture du système sous-jacent n'est pas prise en compte. Cependant, l'exploration récente de l'application des réseaux binaires sur des FPGA a mené à de nouvelles architectures de réseaux pouvant être contenus complètement dans les tables de vérités d'un FPGA. Pour construire ce type de modèles, plusieurs algorithmes d'apprentissage existent. PoET-BiN, l'un de ces algorithmes, est au coeur de notre travail. Dans ce travail, nous commençons par explorer une nouvelle forme d'algorithme visant à compresser les réseaux de neurones binaires. Nous apportons en- suite des améliorations sur le modèle algorithmique de PoET-BiN, dans le but d'améliorer la précision de ses prédictions et explorons comment ce modèle peut être appliqué sur les couches de convolution d'un réseau neural convolutif. Nous démontrons des améliorations en terme de précision d'apprentissage par rapport à l'algorithme original de PoET-BiN sur MNIST.  ABSTRACT: The last decade has seen tremendous developments in the field of artificial intelligence, more specifically deep learning. Although deep learning had been a research subject since the 1980s, the field only took off in 2012 when a deep leaning model won the ImageNet competition. However, several key problems still exist including that of the performance of these models with respect to their energy and power consumption. In this work, we explore the effectiveness of these models in the context of embedded systems that have a constrained energy and power budget. In an attempt to provide a solution to common problems, we explore techniques of binary quantification, pruning and master-networks students. Generally, when designing a binary network, the architecture of the underlying system is not taken into account. But, lately the exploration of the application of binary networks using FPGAs has led to new network architectures that can exclusively be contained in the look-up tables of an FPGA. Several learning algorithms exist to build such models. One of which, PoET-BiN, is at the heart of our work. In this work, we begin by exploring a new form of algorithm aimed at compressing binary neural networks. Then, we bring improvements to the algorithmic model of PoET-BiN, in order to improve the accuracy of the predictions made by PoET-BiN and explore how this model can be applied on the convolutional layers of a convolutional neural network. We demonstrate improvements in terms of learning accuracy compared to the original PoET-BiN algorithm on MNIST.


identifier: Wang, C. (2022). Development of Ethylene Scavenging Systems Based on Pumice and Potassium Permanganate for Food Packaging Applications  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans les emballages alimentaires actifs, les absorbeurs d'éthylène jouent un rôle essentiel dans la prolongation de la durée de conservation des fruits et légumes en éliminant l'éthylène produit dans l'espace de tête de l'emballage. Le permanganate de potassium (KMnO4) est largement utilisé pour préparer des absorbeurs d'éthylène, et il est généralement soutenu par des matériaux poreux inertes pour augmenter la surface en contact avec l'éthylène. La pierre ponce est un adsorbant de gaz potentiel avec une structure poreuse et une propriété d'adsorption de gaz, mais sa combinaison avec KMnO4 en tant que absorbeurs d'éthylène n'a pas été développée. Les sachets et les films sont deux formes de absorbeurs d'éthylène, mais aucune étude complète sur l'application de KMnO4 et de pierre ponce dans les emballages alimentaires actifs n'a été réalisée. Par conséquent, le projet vise à développer un système de récupération d'éthylène contenant du KMnO4 et de la pierre ponce, sous forme de sachets et de films, pour conserver les fruits et légumes. La première partie du projet consistait à développer un piégeur d'éthylène composé de pierre ponce et de KMnO4. La pierre ponce a été choisie comme matériau de support principalement en raison de son faible coût, de sa bonne propriété d'adsorption et de sa grande disponibilité. Tout d'abord, la taille des particules de pierre ponce a été étudiée pour déterminer que la plus petite taille était favorable à l'adsorption de l'éthylène. Ensuite, la pierre ponce et le KMnO4 ont été broyés jusqu'à l'uniformité pour étudier l'influence de leur rapport pondéral sur l'adsorption d'éthylène, et un rapport pondéral de 10 à 1 (pierre ponce sur KMnO4) s'est avéré être le choix optimal. De plus, une humidité relative (HR) élevée n'était pas bénéfique pour l'adsorption d'éthylène car l'humidité entrerait en compétition avec l'éthylène pour les sites d'adsorption sur la surface de la pierre ponce. Plus important encore, il a été découvert que la combinaison de pierre ponce et de KMnO4 améliorait considérablement la capacité de piégeage de l'éthylène par rapport à la pierre ponce seule ou au KMnO4 seul. Cela est dû à l'effet synergique de la pierre ponce adsorbant physiquement l'éthylène et du KMnO4 oxydant chimiquement l'éthylène. De plus, le mélange de pierre ponce et de KMnO4 a été appliqué comme piégeur d'éthylène pour conserver des avocats. Les résultats ont révélé que le piégeur d'éthylène éliminait efficacement l'éthylène produit par les avocats et inhibait la production de dioxyde de carbone (CO2). Enfin, la durée de conservation des avocats a été prolongée d'environ une semaine à 25 °C par rapport au groupe témoin sans absorbeurs d'éthylène.  ABSTRACT: In active food packaging, ethylene scavengers play an essential role in extending the shelf life of fruits and vegetables by removing the ethylene produced in the packaging headspace. Potassium permanganate (KMnO4) is widely applied to prepare ethylene scavengers, and it is usually supported by inert porous materials to increase the surface area in contact with ethylene. Pumice is a potential gas sorbent with a porous structure and gas adsorption property, however its combination with KMnO4 as ethylene scavengers has not been developed. Sachets and films are two forms of ethylene scavengers, but no complete studies on the application of KMnO4 and pumice in active food packaging have been performed. Therefore, this thesis aims to develop an ethylene scavenging system containing KMnO4 and pumice, including sachets and films, to preserve fruits and vegetables. The first part of this thesis was to develop an ethylene scavenger made up of pumice and KMnO4. Pumice was chosen as supporting material mainly owing to its low cost, good adsorption property, and easy availability. First of all, the size of pumice particles was studied to determine that the smaller size was favorable to ethylene adsorption. Then, pumice and KMnO4 were ground to uniformity to investigate the influence of their weight ratio on ethylene adsorption. A weight ratio of 10 to 1 (pumice to KMnO4) was confirmed to be the optimal choice. In addition, a high relative humidity was not beneficial to ethylene adsorption because moisture would compete with ethylene for the adsorption sites on the pumice surface. More importantly, it was discovered that the combination of pumice and KMnO4 significantly improved the ethylene scavenging capacity compared to pumice or KMnO4 alone. This is due to the synergistic effect combining pumice physically adsorbing ethylene and KMnO4 chemically oxidizing ethylene. Further, the mixture of pumice and KMnO4 was applied as an ethylene scavenger to preserve avocados. The results revealed that the ethylene scavenger efficiently removed the ethylene produced by avocados and inhibited the production of carbon dioxide (CO2). Finally, the shelf life of avocados was extended by approximately one week at 25 °C compared to the control group without ethylene scavengers.


identifier: Duhem, L. (2022). Paramétrisation d'une méthode de production pilotée par la demande avec un algorithme d'apprentissage par renforcement  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Avec l'augmentation des exigences clients et une demande plus diversifiée, le domaine industriel fait face à de nouveaux enjeux en termes de production et satisfaction client. Il s'agit d'optimiser les niveaux de stock tout en réduisant les temps de livraison. Néanmoins, les anciennes méthodes de production ne sont plus suffisantes pour répondre à ces nouveaux objectifs. Les industriels cherchent donc à innover et s'intéressent à de nouvelles méthodes basées sur de nouvelles règles de production. Le Demand Driven Material Requirements Planning (ou DDMRP) est un méthode de production pilotée par la demande qui s'inscrit dans cette nouvelle aire d'innovation industrielle. Basée sur des règles simples, elle tend à réduire les niveaux de stock et les temps de livraison en s'appuyant sur la demande réelle. Cependant, cette méthode est encore assez récente. Par conséquent, sa documentation est encore assez limitée. En particulier, sa paramétrisation lui fait défaut : il peut paraître difficile, dans le cas d'une implémentation du DDMRP dans un cas pratique, de paramétrer correctement l'algorithme. Le sujet de cette étude est la paramétrisation de la méthode DDMRP à l'aide d'un algorithme d'apprentissage par renforcement. Ce projet vise à apporter des ajustements dynamiques à des seuils et horizons de détection de pics afin d'assister et améliorer la paramétrisation de la méthode de production. Un agent d'apprentissage par renforcement est implémenté dans un environnement géré en DDMRP. Cet agent vise également à augmenter les performances du DDMRP. Il est notamment question d'optimiser les stocks et améliorer la satisfaction client. L'agent, dérivé et adapté d'un algorithme de Branching Deep Q-Learning, est intégré à une modélisation d'atelier géré en DDMRP. Cet atelier est représenté à l'aide d'une simulation à événements discrets et est repris d'un modèle déjà existant. Le projet est entièrement réalisé avec le langage Python sur l'éditeur de code VS Code. Nous utilisons les librairies classiques de Python, et intégrons en particulier la librairie Keras du module Tensorflow afin de créer l'agent. L'agent développé est testé sur des environnements d'essai avant d'être intégré à la simulation en DDMRP. Il est intégré à un modèle sans agent, qui correspond au modèle de Ptak et Smith. Une fois l'agent intégré et validé, nous effectuons d'abord des expériences en lien avec les paramètres de l'apprentissage par renforcement. Ces expériences nous permettent de construire un agent efficace dans un environnement DDMRP. Ensuite, nous cherchons à identifier les cas métiers dans lesquels l'apprentissage par renforcement est le plus efficace. Cela nous permet de démarquer les profils de demande les plus adaptés à l'utilisation de l'apprentissage par renforcement. Les résultats sont principalement analysés à l'aide des indicateurs de l'apprentissage par renforcement, relatant de la performance de l'agent. Ces indicateurs sont également comparés à ceux du modèle sans agent, qui sert de base à notre étude. Les résultats de simulation ont montré qu'il est possible d'intégrer à un agent à une simulation d'un atelier géré en DDMRP. L'agent est non seulement capable d'apprendre dans un tel environnement, mais il est aussi apte à dépasser les performances d'un modèle sans agent. De plus, les résultats montrent que l'agent construit et étudié dans ce travail est efficace dans des environnements à fréquence de pics faible. Si la fréquence de pics augmente, un atelier avec une charge de travail élevée peut nuire à sa performance.  ABSTRACT: Confronted with more demanding customers and a more diversified demand, the industrial field faces new stakes regarding production and customer satisfaction. The stakes are to optimize the stocks while reducing delivery time. Nevertheless, the former manufacturing methods can't reach these new goals. The industrials attempt to innovate and find new methods with simple production rules. The Demand Driven Material Requirements Plan-ning (DDMRP) is a demand-driven production method which belongs to this new industrial innovation. Based on simple and consistent rules, this method attempts to limit the stocks levels and reduce delivery time by using real demand. However, this method is still new. Consequently, its literature is limited. Particularly, its parametrization defaults : it seems difficult to correctly set up the algorithm, especially in a real world case study. The subject of this study is the parametrization of the DDMRP method with a reinforcement learning algorithm. This project attemps to bring dynamic adjustments to order spike thresholds and horizon spike thresholds. It is done to assist and improve the parametrization of the production method. A reinforcement learning agent is implemented in a DDMRP-driven environment. This agent also aims to increase the DDMRP performance. It tries to optimize the stocks and improve customer satisfaction. The agent, which is inspired et adapted form an Branching Deep Q-Learning algorithm, is integrated to a workshop model run by DDMRP. This workshop is modeled by a discret event simulation. It is adapted from a model which already exists. The project is entirely done with the Python language with the code editor VS Code. We use standard Python libraries, and we add the Keras library of the Tensorflow module to make the agent. The developed agent is tested on "dummy" environments before we use it in the DDMRP model. It is integrated to an agent-free model, which matches withe the Ptak and Smith's model. Once the agent is integrated and validated, we run experiments regarding the reinforcement learning parameters. These experiments allow us to create an efficient agent in a DDMRP-driven environnement. Then, we aim to identify the real world case studies which give us the best reinforcement learning results. This lets us identify the most adapted demand streams for the reinforcement learning. The results are mostly analysed using reinforcement learning indicators, relating the agent's performance. These indicators are also compared to the results of an agent-free model, which we use as a baseline. The project shows it is possible to integrate an agent to a simulation with a DDMRP-driven workshop. The agent can learn in this environement, and it can also be better than a model-free agent. The built and studied agent in this study is efficient in environements with low spikes frequency. If the spikes frequency increases, a workshop with a high workload can jeopardize its results.


identifier: Delisle, J.-F. (2022). Intelligent Adaptive Flight Training System- A Human Performance in the Loop for Real-Time Decision Making  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'automatisation toujours plus grandissante des systèmes offre à l'humain de nouveaux défis dans l'opération de système complexe tel que le pilotage d'avion. Avec une conscience distribuée de la dans la situation entre l'homme et la machine, nous parlons maintenant de système intelligent avec l'humain boucle. La conception des systèmes et la formation des pilotes doivent d'être élaborées en prenant compte de cette nouvelle réalité d'opération n. La formation adaptative est une innovation majeure qui devrait améliorer la capacité d'apprentissage d'opération de système complexe tel que le vol d'avion. Les simulateurs de vol offrent une plateforme immersive et un support pour la formation. En plus de favoriser l'apprentissage, des quantités importantes de données peuvent y être générées et collectées et ainsi alimenter des modèles d'intelligence artificielle qui permettent l'évaluation et l'adaptation de la formation. Ces modèles peuvent être complémentés par les données d'opérations d'entrainement, les profils de vol des avions simulés et le des s profil s biométrique et psychométrique pilotes et des instructeurs. L'intégration multiple de modèle intelligent à partir d'une variété de sources riches e st au cœur de la recherche actuelle. Les différents modèles d'apprentissage machine ou humain évoluant selon des cycles de vie qui leur sont propres seront mis en chorégraphie afin permettre une évaluation des performances des pilotes et instructeurs. Cette évaluation consiste en la fondation permettant l'adaptation du système de formation afin de maximiser les objectifs d'apprentissage tout en augmentant la maturité de description, de diagnostic, de prédiction et de prescription des scénarios de formation en aviation. En utilisant l'apprentissage machine, la neuroscience et l'optimisation mathématique, les pilotes, les instructeurs et les systèmes avions simulés peuvent être modélisés pour adapter l'environnement d'apprentissage. L'objectif est de maximiser les performances d'entraînement et d'augmenter la prise de décision en tenant compte des différents aspects des facteurs humains. temps réel dynamique, l'évaluation automatique des profils humain s La visualisation en ainsi que les outils d'adaptation du système d'entrainement devraient améliorer le cycle de vie de la formation au pilotage tout en donnant à toutes les parties prenantes un aperçu plus approfondi des performances des acteurs sur la voie de la numérisation au sein d'une variété de dispositifs immersifs vi d'environnements d'apprentissage synthétiques.  ABSTRACT: The ever-increasing automation of systems offers humans new challenges in the operation of complex systems such as aircraft operations. With a distributed situation awareness between man and machine, we are now talking about intelligent systems with human-in-the-loop models. Systems design and pilot training must be developed considering this new reality of operations. Adaptive training is a major innovation that is expected to enhance the learning ability and complex system operation in such areas as aircraft flying. Flight simulators offer an immersive platform and support for training. In addition to fostering learning, large amounts of data can be generated and collected and fed into artificial intelligence models that allow evaluation and adaptation of the training. These models can be complemented by training operation data, flight profiles of simulated aircraft and the learner profile of pilots and instructors using biometry and psychometry to objectively assess human performance. Multiple intelligent model integration from a variety of rich sources that can provide automatic assessment and systems adaptation is at the heart of current research. The various models of machine or human learning that are evolving according to their own lifecycles will be choreographed to allow an evaluation of the performances of the pilots and instructors. This evaluation consists of the foundation to adapt the training system and maximize learning objectives while enhancing the maturity of description, diagnosis, prediction and prescription of aviation training scenarios. Using machine learning, neuroscience and mathematical optimization, pilots, instructors and simulated aircraft systems can be modelled to fit the learning environment. The aim is to maximize training performance and augment decision-making by considering the different aspects of human factors using objective biometric and psychometric data to assess human behavior Dynamic real-time visualization, automatic human profile assessment, and training system adaptation tools should improve the lifecycle of flight training while providing all stakeholders with a deeper insight into the performance of the players involved, on the road of digitalization within and variety of immersive virtual device and synthetic learning environment.