identifier: Peng, Jizong  (2022). Reduced supervision methods for medical image segmentation.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
segmentation d’images médicales
segmentation semi-supervisée
segmentation faiblement supervisée
supervision réduite
apprentissage de la représentation

abstract:
Medical image segmentation is an important pre-processing step in computer-aided diagnosis systems. Methods based on neural networks have demonstrated state-of-the-art performance on various segmentation tasks with different image modalities. Despite their unprecedented success, neural networks usually require a large amount of reliable densely-labeled data. However, obtaining this data is a laborious and costly process, which often requires medical experts, and annotations obtained by this process can be prone to errors. To mitigate the scarcity of denselyannotated data, a promising research direction is to exploit images with reduced supervision signals. These reduced types of supervision usually consist of image tags, points, scribbles or bounding boxes as annotations, however images without any form of supervision can also be leveraged. Recent works have also tried to combine these weak annotations with anatomical priors for regions of interest to guide the network prediction towards anatomically-plausible solutions.

The main objective of this thesis is to develop accurate algorithms for medical image segmentation which can learn with reduced supervision. Specifically, we first propose a weakly-supervised segmentation algorithm that learns from scribbles and discrete anatomical constraints. Next, we present a segmentation framework, based on deep ensemble learning, that enables the collaborative training of multiple segmentation networks with a small set of labeled images and a larger amount of unlabeled ones. In another contribution of the thesis, we solve this problem by introducing an algorithm based on mutual information that uses unlabeled images to regularize the feature representation in the network and boost segmentation accuracy when few images are densely annotated. We then propose a method based on representation learning that exploits the information from unlabeled images with various medical meta-labels. As the last contribution, we demonstrate a boundary-aware information maximization method for dense representation pre-training, which acquires meaningful anatomical structure cues from unlabeled images and thus significantly improving segmentation accuracy given a small set of labeled images. This thesis has resulted in three journal publications, two papers in peer-reviewed international conferences, two short papers presented in medical imaging workshops, as well as one paper currently under review. The specific objectives of this thesis are presented below.

As our first objective, we propose an efficient strategy for weakly-supervised segmentation to impose constraints or regularization priors on target regions. This segmentation method is among the first to employ discrete optimization with a neural network, which enables the network obtain a more accurate solution faster. Our proposed method is based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm and trains a CNN with discrete constraints and regularization priors. The performance of this method is validated on the segmentation of medical images with few annotated pixels, as well as discrete constraints of the size and boundary regularity of segmented regions. Experiments on two benchmark datasets showed our method to provide significant improvements compared to existing approaches in terms of segmentation accuracy, constraint satisfaction and convergence speed.

In our second objective, we focus on semi-supervised segmentation and propose an algorithm based on ensemble learning. This method trains multiple models with a reduced number of annotated images, as well as with non-annotated images used for exchanging information between the trained models. To enforce the diversity of models, an adversarial loss is also designed. The effectiveness of this method is assessed on three medical image segmentation tasks covering different modalities, where it boosts segmentation accuracy when very few labeled images are used. The impact of our diversity loss is studied by visualizing the images generated by the adversarial training. We also explore the performance gains obtained with an ensemble containing more than two models, showing that adding models can improve results at the cost of increased computations.

In our third objective, a novel semi-supervised segmentation method is proposed. This method leverages the mutual information computed on categorical distributions to achieve both global representation invariance and spatial smoothness. In this method, we maximize the mutual information for intermediate feature embeddings that are taken from both the encoder and decoder of a segmentation network. A loss on global mutual information is employed on the encoder to enforce invariance towards geometric transformations. Likewise, a loss on the local mutual information is also used to promote spatial consistency in feature maps from the decoder, and thus to provide a smoother segmentation. The advantages of our method are evaluated on four challenging publicly-available datasets for medical image segmentation. Experimental results show our method to outperform recently-proposed approaches for semi-supervised segmentation and provide an accuracy near to full supervision while requiring very few annotated images.

In our fourth objective, we aim to acquire a useful representation by employing unlabeled images. Specifically, we adapt standard contrastive learning to train the encoder of the network for different pre-defined tasks: determining if two images of a 3D MRI scan are from the same position, same subject, or were acquired at the same moment of the cardiac cycle. In order to mitigate the noise presented in these meta-labels, an effective self-paced learning strategy is then proposed in contrastive learning, which yields a more robust representation and thus performance improvements for the segmentation tasks. We verify the quality of the proposed method on five medical image segmentation datasets, indicating clearly the advantage of our proposed self-paced mechanism using the meta-labels.

We present, in our last objective, a cluster-based method to learn discriminative representations for dense feature maps. This approach employs an improved mutual information loss to group dense embeddings into multiple balanced and confident clusters. A boundary-aware loss based on pixel-wise cross-correlation is also enforced to align the cluster boundaries to image edges, which regularizes different clusters to correspond to anatomical structures in the image. Our proposed losses complement the contrastive loss presented in the previous objective, and their combination leads to remarkable improvements for the downstream segmentation tasks. Experimental results obtained from two clinically-relevant benchmark datasets clearly indicate the advantage of our method over contrastive-based counterparts, leading to a segmentation precision close to that of full-supervision, given only a few densely-annotated examples.


identifier: Omrani Tamrin, Milad  (2022). Visual unsupervised deep learning model design for historical document image analysis.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

type:
Mémoire ou thèse
Non évalué par les pairs

subject:
document historique
réseau antagoniste génératif
amélioration
suppression de la dégradation
binarisation
segmentation

abstract:
Historical documents are one of the most crucial influences that drive scientific and historical development. Some historical documents are present and can be used through classical models to be analyzed. Other documents do not meet the quality and minimum visibility required by information retrieval systems. Furthermore, the ancient manuscript analysis models include various algorithms and techniques to make document images more understandable for computers. Although classical techniques have mostly overcome the issue of analyzing and extracting information from such documents, the task of visual information, including enhancement and segmentation, is still a demanding task. Due to the complex characteristics of historical documents and their nature of degradation, document image processing has always been an essential task. Many existing approaches, including text and ornament recognition, achieve the information by measuring the width, height, and aspect ratio. Since most historical documents are handwritten, such approaches fail to analyze such sensitive data. Besides, the issues at the technical levels are the enhancements because of poor segmentation results at the noisy level of historical document images. Exploring and pursuing the actual visual objects that enhance the entire ancient manuscript would help us convey a more reliable historical document representation. These visual objects can be tables, figures, characters, ornaments, shapes, and also the entire page.

This thesis concerns the design of machine learning tools for more accurate detection of various objects on historical documents and establishing a framework for each of the driven objectives. The proposed approaches promote the usage of deep learning models for compactly enhancing the quality of data. In particular, we will argue how to learn from mapping colour data onto binary (noise-free) in order to remove the degradation. Then, we will describe an unsupervised approach for simultaneous object segmentation in an unsupervised manner.

Have it all over, in this thesis, we focus on two such techniques, namely historical document image enhancement, where we will highlight an inference of generative adversarial networks for extracting pixels from an image in order to produce the final binary document image result with better quality. In the present study, we propose an effective deep convolutional generative adversarial network with a few additional parameters that can be trained on various document images to manage the complexity of historical documents and remove degradation. Furthermore, the deep segmentation network can accurately segment the visual objects of historical documents through mapping their data points in the different clusters. The generalization capability and robustness of the proposed framework can remove degradations and segment pages containing characters and ornament regardless of their texture and layouts.

This depiction enhances upon document binarization and provides more actual estimation. Experimental results are shown on numerous databases, including READ-BAD, c-BAD, IAMHist, DSSE and DIVA-HistDB.We also present the results of our two articles which are published in ICPR 2020.


identifier: Emami, Homa  (2022). Wearable flexible pH sensor for biomedical applications.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
capteurs pH
capteurs pH chimirésistifs
sérigraphie
pansements intelligents

abstract: In this project, a screen-printed flexible chemiresistive sensor based on polyaniline emeraldine salt (PANI (ES)) and single-walled carbon nanotubes (SWCNT) on PET substrates is presented. Smart Bandages with embedded sensors can help determine the health of damaged tissue cells and the status of the bandage itself by detecting the pH of the fluid analyte from the wound. One of the most important parameters that changes in wounds in different states is pH, which could help bring added value to patients and health actioners in identifying the onset of infection. Chemiresistive sensors operate in the presence of a chemical target based on electrical changes in resistance. An optimised solution of SWCNTs/PANI (ES) (60/40 wt%) solution was drop-casted on top of flexible silver electrodes screen printed on a polyethylene terephthalate substrate. The sensor was annealed at an optimised temperature of 90 C for 1 hour with a subsequent PANI (ES) drop-casted and annealing step. The developed chemiresistive pH sensor achieved high signal stability, sensitivity of 2.72 pH, linearity in the pH range of 2–10, and response times of 70 seconds. The pH sensitivity of the SWCNTs/PANI nanocomposite depends on the protonation/deprotonation process. The chemiresistive sensor can monitor the changes in the resistance of nanocomposite films (SWCNT, PANI) in different ranges of pH. By using printed electronic fabrication methods, we can develop chemiresistive sensors, which will be a key component of our smart medical bandage system. They also have the potential for differentapplications, such as agriculture, industries, food packaging, and water monitoring.


identifier: Sheikhzadeh Shayan, Reza  (2022). Assessment of seismic floor acceleration demands on nonstructural components in limited ductility RC frame buildings designed according to NBC 2015.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
composants non structuraux
demande d'accélération sismique
spectres d'aléa uniforme
facteur d'amplification du composant
facteur de force du composant

abstract: This research focuses on quantifying the seismic demands on the acceleration-sensitive nonstructural components (NSCs) attached to the RC moment-resisting frame buildings with limited ductility and designed according to the National Building Code of Canada (NBC 2015). A total of four benchmark structures with varying heights are considered in this study, and the seismic capacity of frame buildings has been evaluated using nonlinear static analysis performed in the SAP 2000 software. Time-history analyses have been performed on elastic and inelastic buildings utilizing simulated ground motion records compatible with Montreal uniform hazard spectra for firm ground (site class C in NBC 2015) with 475 and 2475-year return periods. Seismic acceleration demands on NSCs are evaluated by assessing the amplification of horizontal peak floor acceleration (PFA) and the component amplification factor along the height of buildings, compared to the various building code provisions, including NBC 2015, ASCE7, EC8, NZS 1170.5, and ATC. Finally, the overall seismic performance of NSCs is discussed by evaluating the component force factor, and a corresponding optimized profile is proposed to improve the estimation of seismic acceleration demands on NSCs in a moderate seismic zone.


identifier: Rezaeezadeh, Amin  (2022). Pavement evaluation with a non-destructive method, the falling weight deflectometer.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
FWD
rétrocalcul
module de couche
DBSID
MODULUS
IRI

abstract:
Accurate determination of the modulus of asphalt layers for rehabilitation purposes and design of asphalt coating is of particular importance in the structural condition of flexible pavements. Structural evaluation of in-service pavement involves the in-place determination of the elastic modulus of pavement layers by destructive or nondestructive testing. Nondestructive testing has many advantages, such as high speed and low cost compared to destructive testing.

The falling weight deflectometer (FWD) test is the most widely accepted and used technique for nondestructive evaluation of pavements and has been conducted extensively in the last decades to evaluate structural conditions and to determine the modulus of pavement layers. One of the most important applications of FWD test results is the analysis and backcalculation of layers modulus. The modulus of elasticity of the materials used in the pavements is used for the analysis of the remaining life and the design of new pavements and overlays. This critical value is computed through the backcalculation method, which uses FWD raw data. Various methods have been developed and applied to perform backcalculation. In most programs, the FWD data are used as if they are the results of static loads, while the real loads have the dynamic behaviour. Therefore, the results can vary for flexible pavements.

The objective of this study is to present the results and analysis of some FWD data, which have been obtained by some FWD tests carried out in the USA; in particular, to document the results, which were backcalculated by the DBSID program. These results can be compared to the results of the MODULUS program, which has been developed by the Texas Transportation Institute (TTI). Then, the effects of different parameters such as pavement temperature and the surface layer thicknesses on the FWD layer modulus are performed. A comparison between the FWD layer modulus obtained from both programs and the International Roughness Index (IRI) values of the same test sections is also done. This study will enable us to have more precise and reliable results with the FWD.


identifier: Bilodeau, Marie-Ève  (2022). Méthodologie de conception des interfaces tangibles audiovisuelles et artistiques.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
interaction tangible
interface utilisateur tangible
digital live audiovisual arts
expérience utilisateur
interaction humain-machine

abstract:
Les performances audiovisuelles sont des prestations artistiques où un·e ou plusieurs artistes génèrent et manipulent du contenu sonore et vidéo en temps réel devant un public. Les outils de création utilisés par les artistes pour ce genre de performances sont majoritairement logiciels. Ils n’offrent pas un large éventail de possibilités d’interaction. Souvent, les artistes se retrouvent littéralement caché·e·s derrière un écran. Cela rend leur présence scénique transparente.

Ce mémoire a comme objectif d’inspirer les chercheur·e·s et les designers à sortir des sentiers battus et de les guider dans la conception d’outils qui s’éloignent des traditionnelles interfaces utilisateurs graphiques. Ainsi, cette recherche présente une systématisation du processus de design des interfaces performatives audiovisuelles. Une nouvelle méthodologie de design, basée sur les concepts de l’interaction tangible et enracinée dans la recherche en interaction humain-machine est donc présentée.

La nouvelle approche méthodologique proposée fait l’objet de l’article «Digital Live Audiovisual Arts : A Novel Tangible Interaction Design Approach» par Marie-Eve Bilodeau, Ghyslain Gagnon et Yan Breuleux présenté dans ce mémoire. L’article dénote comment les différents types d’interfaces tangibles et leurs caractéristiques physiques propres permettent de remplir les intentions artistiques identifiées suivantes : l’Expressivité, la Performativité, la Participation, l’Esthétisme et l’Engagement. L’article présente une revue de la littérature exhaustive qui cartographie le domaine des «Digital Live Audiovisual Arts». Il définit une taxonomie des différents types d’interfaces et passe en revue les différentes méthodes d’évaluation adaptées au domaine.

Afin de mettre en oeuvre et valider la méthodologie de design présentée, l’interface NUAGE a été développée puis évaluée au moyen d’une expérimentation avec participant·e·s humains. L’évaluation a pris la forme d’une prestation en direct d’une oeuvre audiovisuelle immersive contrôlée par le NUAGE et présentée devant public dans le dôme intégral de la Société des arts technologiques de Montréal. Les résultats de l’expérimentation ont permis de démontrer l’efficacité de l’approche méthodologique proposée dans ce mémoire.

Ce mémoire crée des ponts entre différents domaines, notamment l’interaction humain-machine et l’art numérique. Il fournit une meilleure compréhension de la façon dont les artistes et le public interagissent avec les outils performatifs audiovisuels et il établit une plate-forme pour de futures recherches au sujet des systèmes tangibles artistiques.


identifier: Massé-Gignac, Nicolas  (2022). Approche semi-supervisée pour l'analyse automatique de la moelle épinière sur imagerie par résonance magnétique.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
apprentissage profond
apprentissage semi-supervisé
segmentation
moelle épinière
réseau de neurones convolutif

abstract:
Cette étude utilise des réseaux de neurones convolutifs 2D afin d’automatiser la segmentation de la moelle épinière à partir d’IRM sagittaux pondérés en T2. La base de données est constituée de 106 IRM provenant de 94 patients ayant subi des lésions traumatiques à la moelle épinière. Deux méthodes complètes intégrant le prétraitement des données ainsi que la segmentation automatique ont été développées.

Une de ces méthodes a comme objectif de produire la meilleure segmentation possible de la moelle épinière d’un point de vue clinique. Celle-ci emploie une approche novatrice où les IRM sont analysées en cascade sous le plan axial et sagittal par deux réseaux différents. Les résultats sont comparés avec ceux de Deepseg 2D du Spinal Cord Toolbox, qui représente l’état de l’art. Notre méthode arrive à des résultats significativement supérieurs à Deepseg 2D, avec un coefficient Dice moyen de 0.95 contre 0.88 pour Deepseg 2D (P < 0.001).

L’autre approche a comme objectif le développement et l’évaluation d’une méthode d’apprentissage semi-supervisée. Dans cette approche, deux réseaux sont entrainés en parallèle où chaque réseau utilise une version binarisée des segmentations produites par l’autre réseau afin d’améliorer son propre entrainement. Pour évaluer cette approche, quatre paires de réseaux sont entrainés avec 25%, 50%, 75% et 100% des données annotées respectivement, puis les résultats sont comparés avec ceux de réseaux utilisant seulement l’apprentissage supervisé. Les résultats montrent une amélioration considérable pour les réseaux utilisant l’apprentissage semi-supervisé, amélioration qui est certainement plus marquée lorsque moins de données sont annotées, mais qui demeure néanmoins présente avec 100% des données annotées.

Deux approches ont donc été développées avec succès pour segmenter la moelle épinière, l’une présentant une technique supervisée qui arrive à des résultats de segmentation dépassant l’état de l’art, et l’autre présentant une technique semi-supervisée qui performe bien avec des quantités de données annotées variées.


identifier: Segui, Marine  (2022). CRJ700 regional aircraft performances optimization using adaptive winglet systems.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: aérodynamique modélisation morphing-wing optimisation performances

abstract:
Motivated by the impact of aviation on global warming, this thesis aims to show the advantages of equipping aircraft with adaptive winglets. For validation purposes, the study was applied to the CRJ700 regional aircraft. Indeed, the Research laboratory of active control, avionics and aeroservoelasticity (LARCASE) has a level D flight simulator for this aircraft. This tool is essential in this research because it allows to deliver flight data admitting a maximum error of 5% with the real flight data of the aircraft. Moreover, a geometric model of the CRJ700 aircraft was provided by the manufacturer Bombardier, allowing us to work with the exact original geometry of the aircraft.

An adaptive winglet system was developed to be presented as a short-term solution to improve aircraft performance and thus reduce its fuel consumption. The winglet is one of the last parts to be assembled on an aircraft. Therefore, it was considered that changing conventional winglets to adaptive winglets should be relatively cost-effective from a production perspective.

The adaptive winglet developed in this thesis rotates between -93 deg and +93 deg, considering that for an angle of 0 deg, the winglet is parallel to the horizon. To perform the aerodynamic analysis, a high-fidelity model was developed using the open-source software OpenFoam. A specific methodology was established to make the model fully parametric and convergent for all flight conditions tested, considering angles of attack between -2 deg and +4 deg, as well as Mach number up to 0.79 for an altitude of 30,000 ft. The aerodynamic model validated for all these flight conditions with high accuracy, for instance by admitting a maximum margin of error of 0.0026 for the drag coefficient estimation.

Using this model, an aerodynamic study was conducted. Due to the computational cost, it was chosen to perform simulations for the winglet positions of -93, -73, -35, 0, 35, 73 and 93 deg, and to then predict the evolution of the aerodynamic coefficients for the intermediate winglet positions using interpolation methods. This methodology allowed the aerodynamic coefficients of the different winglet positions available between -93 and 93 deg to be studied, and for 35 flight conditions commonly used by the CRJ700 aircraft. It was found that for the same flight conditions the lift coefficient of an aircraft equipped with an adaptive winglet was significantly increased, while the drag coefficient was reduced compared to the original aircraft configuration. This demonstrated that for a given lift coefficient, an aircraft equipped with an adaptive winglet had a drag 2.65% lower than the drag of the same aircraft equipped with a fixed winglet.

A performance study was then conducted to analyze the benefits in terms of fuel consumption using a model developed and validated at the LARCASE. A methodology was developed to isolate the aerodynamic contributions of the "wing-body" and "horizontal-tail" groupings of the aircraft from the global calculations, computed using the OpenFoam software. In addition, a method to calculate the downwash deviation angle of the fluid by the wing was developed. Using these data and methodologies, the advantages of equipping an aircraft with adaptive winglets can be confirmed, particularly with a climb time improved by 4.21% on average, fuel consumption reduced by 3.79% on average during climb and by 1.99% on average during cruise.


identifier: Taghavi, Vahid  (2022). Implementation and introduction barriers of industry 4.0 with canadian lean mature aerospace manufacturing companies.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: production allégée

subject: fabrication allégée

subject: industrie 4.0

subject: obstacles à la mise en oeuvre et à l’introduction

subject: entreprises manufacturières aérospatiales canadiennes

abstract:
The manufacturing process has dramatically altered during past years and lean is one of the methodologies that played an important role in alterations. Lean is a revolutionary methodology that emerged in the automotive industry. Lean companies succeed in decreasing costs by removing waste. Gradually, new methodologies became popular in different industrial sectors. Industry 4.0 is another innovative method that aims to drive the manufacturing process to the higher levels via using information technology.

Nowadays, some companies combine lean and industry 4.0 to achieve higher level products. Canadian companies, especially aerospace companies are highly motivated to use new technologies, as it is apparent in the 2015 Activity Report of Aéro Montréal. In 2015, They aimed to implement new strategic and operational framework for doing projects to get aero Quebec aerospace sector to a higher level. Therefore, a number of aerospace manufacturing companies in Canada implement industry 4.0 and some of these companies adopt lean too. Firms face a vast domain of barriers before implementing industry 4.0 and during the process, such as high implementation cost, lack of facilities and proper approaches, and lack of knowledge about industry 4.0. This thesis aims to investigate the tendency to industry 4.0 among lean Canadian aerospace manufacturing companies. Also, the obstacles which companies face before and during the implementation of industry 4.0 will be evaluated.


identifier: Michel, Quentin  (2022). Caractérisation rhéologique de mastics bitumineux composés de fines issues de débris de construction.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
rhéologie
mastic
fines de CRD
module complexe de cisaillement
2S2P1D

abstract:
Chaque année au Québec, 400 000 tonnes de résidus de criblage fin issues des débris de construction, de rénovation et de démolition (CRD) sont envoyées dans les lieux d’enfouissement technique en tant que matériau de recouvrement.

L’objectif de ce projet est d’étudier l’influence des fines de post-consommation sur le comportement rhéologique des mastics bitumineux afin de trouver une voie de revalorisation de ces matériaux. Pour ce faire, 7 fines de CRD (béton, gypse, céramique, porcelaine, verre, calcaire et brique), 2 fines industrielles (chaux hydratée et argile) ainsi que 3 fines composées de matériaux de CRD combinés (2 naturels et 1 artificiel) ont été étudiées. Leurs propriétés principales (densité, granulométrie, indice de Rigden et valeur au bleu de méthylène) ont été déterminées. Pour chaque fine, des mastics ont été réalisés à partir d’un bitume PG 64H-28 et de 4 teneurs massiques en fines (20, 40, 60 et 70%).

Le comportement rhéologique des mastics a été principalement étudié à partir d’essais de cisaillement dynamique et les courbes maîtresses des mastics ont été obtenues à l’aide d’une méthode basée sur les relations de Kramers-Kronig. L’utilisation du coefficient de renforcement complexe C * R permis de comparer les différents mastics, de mettre en avant l’influence de la nature des fines ainsi que de leur teneur. De plus, différents modèles prédictifs du pouvoir rigidifiant basés sur les propriétés des fines ont été étudiés. Enfin, un modèle 2S2P1D a été appliqué sur l’ensemble des mastics et une méthode améliorant la calibration du modèle est proposée.

Les résultats des essais montrent que l’ajout de fines de CRD augmente la rigidité des mastics bitumineux ainsi que le module élastique. Ces résultats montrent également que la granulométrie des particules, leur indice des vides de Rigden ainsi que leur concentration dans les mastics sont les principaux paramètres qui influencent le comportement rhéologique des mastics. Enfin, il est observé que la présence de fibres dans les fines issues de résidus de criblage fin influence grandement le comportement des mastics.


identifier: Gaied Chortane, Bacem  (2022). Amélioration de l’algorithme MPPT pour un système PV par l’intégration des nouvelles techniques basées sur l’intelligence artificielle.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
photovoltaïque
convertisseur CC-CC Boost
MPPT
P&O
intelligence artificielle
INC
FLC
ANFIS
EN50530
MATLAB/Simulink

abstract:
Avec l'intégration croissante des énergies renouvelables dans les réseaux électriques, de nombreuses recherches sont menées pour améliorer l'efficacité des systèmes de conversion. Le défi mondial consiste à réduire le coût de production et à maximiser l'utilisation de ressources durables. À cet égard, l'énergie photovoltaïque est considérée comme une source très prometteuse en termes de coûts de mise en oeuvre et du nombre d'applications utilisant des panneaux photovoltaïque (PV). Plusieurs techniques MPPT (Maximum Power Point Tracking) ont été développées pour suivre le point de puissance maximale (MPP). La technique Perturb and Observe (P&O) est l'une des techniques conventionnelles utilisées pour la poursuite du MPP, mais elle présente plusieurs inconvénients en termes de temps de réponse et de qualité du signal de sortie.

Dans notre recherche, une méthode basée sur un contrôleur à logique floue (FLC) qui corrige les limites des algorithmes conventionnels a été développé. Cette technique regroupe les avantages de la P&O-MPPT pour tenir compte des variations lentes et rapides de l'irradiation solaire, ainsi que la réduction du temps de traitement de la FLC-MPPT, pour résoudre des problèmes techniques complexes avec un nombre de règles des fonctions d'appartenance réduit. En conséquence, la technique proposée atteint des efficacités de suivi moyennes d'environ 99,6 % dans le cadre du test standard EN50530. Cette méthode offre un meilleur temps de réponse et des oscillations moins importantes que celles des méthodes conventionnelles.

Comme deuxième partie de notre étude, un modèle basé sur le système d'inférence adaptatif neuro-flou (ANFIS) a été développé. Cette technique combine un contrôleur de logique floue et des réseaux de neurones artificiels (ANN).

Les résultats des tests sont simulés sur Matlab/Simulink avec une comparaison des modèles proposés avec d'autres techniques MPPT telles que Perturb and Observ (P&O) et Incremental Conductance (INC).


identifier: Beguet, Florian  (2021). Modélisation et description par graphes pour des formes géométriques complexes Application aux structures de l’oreille.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
informatique graphique
modélisation 3D
modèle déformable
descripteur de forme
graphe de Reeb
indice de forme

abstract:
Ces travaux de thèse portent sur la reconstruction et la description de formes géométriques complexes. Une application à la modélisation des structures de l’oreille y est présentée et sert de trame tout au long de ces travaux. Ils se décomposent en deux parties. La première présente le développement d’une approche de reconstruction multistructure de données volumétriques à partir de modèles déformables. Cette approche est appliquée sur des volumes obtenus par tomodensitométrie à faisceau conique (CBCT) pour la reconstruction des structures de l’oreille interne et de la chaîne ossiculaire. La deuxième partie présente le développement d’une approche de description de forme 3D pour l’analyse et la comparaison de modèles triangulés. L’originalité de cette approche repose sur le calcul d’un graphe de forme qui caractérise de manière compacte à la fois la géométrie et la topologie de l’objet, en s’appuyant sur l’analyse différentielle du maillage en entrée. Cette approche est appliquée à la détection de déformations locales de surfaces sur les modèles 3D reconstruits de l’oreille interne.

Dans la première partie, nous présentons une approche de reconstruction semiautomatique des structures de l’oreille moyenne et interne à l’aide de modèles génériques de surface déformable 3D. Cette approche a pour avantage d’être complètement indépendante de l’accès à des bases de données importantes nécessaires aux méthodes statistiques et d’apprentissage machine, ces données étant à peu près inexistantes pour le problème de la modélisation des structures de l’oreille à partir d’acquisitions CBCT. Dans un premier temps, l’utilisateur doit positionner un ensemble de points de contrôle dans le volume de données pour chacune des quatre structures de l’oreille interne et moyenne. Chaque maillage est ensuite déformé finement de manière itérative. Cette déformation se décompose en deux étapes : une étape de segmentation, qui permet de trouver les frontières de la structure dans le volume tout en prenant en compte les structures voisines comme contraintes de voisinage; et une étape de régularisation, qui permet le maintien de la forme générale de la structure ainsi qu’un aspect globalement lisse. Enfin, nous validons trois aspects de la méthode : la qualité des reconstructions, la reproductibilité et l’influence des paramètres libres. Les résultats indiquent une qualité supérieure aux méthodes proposées dans la littérature pour des données de qualité similaire, ainsi qu’une meilleure robustesse.

Dans la seconde partie, nous présentons l’élaboration d’une approche de description et de comparaison locale de la surface de formes topologiquement complexes. Dans un premier temps, un graphe de Reeb est construit à partir d’une fonction de courbure pour décrire la forme globale d’un modèle 3D. Nous présentons une amélioration algorithmique qui permet la construction du graphe sur tout type de surface triangulée tout en s’assurant qu’il soit homéomorphe au graphe de Reeb théorique. Nous proposons également un opérateur de filtrage basé sur les propriétés géométriques de la surface qui permet d’éliminer les composantes connexes qui présentent un ratio de surface inférieur à un seuil. L’indice de forme est utilisé comme fonction de courbure pour garantir l’invariance à la mise à l’echelle et au remaillage du graphe de Reeb. Dans un second temps, une partition du graphe en plusieurs sous-graphes est effectuée à l’aide d’un algorithme de partitionnement spectral. Puis, les sous-graphes de deux surfaces similaires sont appareillés en calculant la distance d’édition de graphe entre chaque paire. Cette approche est ensuite appliquée à la détection de malformations sur les canaux semi-circulaires entre un groupe de patients asymptomatiques et un groupe de patients atteints de scoliose. Les résultats préliminaires indiquent une différence notable entre les deux groupes de modèles.


identifier: Gupta, Shreyank  (2021). Improvement of image quality of transcranial Doppler ultrasound.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
échographie médicale
ondes ultrasonores massives
échographie Doppler
traitement du signal
impédance acoustique

abstract: Transcranial Doppler (TCD) sonography is an ultrasound method that measures blood flow velocity (FV) from the cerebral vessels. The use of TCD sonography is highly attractive as a modality because of its non-invasive nature and portability. Although TCD is recommended in the clinics, its usage is hindered in cases like vasospasm, which requires blood flow rate calculation. Blood flow rate calculation requires accurate measurement of the diameter of the blood vessel, and it can only be calculated when the image quality is good. The problem with TCD lies in the low ultrasonic energy penetrating inside the brain through the skull which leads to a low signal-to-noise ratio. This is because of several effects including phase aberration, variations in the speed of sound in the skull, scattering, the acoustic impedance mismatch, and absorption of the three-layer medium made up of soft tissues, the skull, and the brain. Secondly, there is also an energy loss because of the texture of the temporal bone. This thesis seeks to mitigate such limitations firstly through the development of an analytical model that studies the effect of transmission losses because of the acoustic impedance mismatch on the transmitted energies as a function of frequency. To do so, the wave propagation model will be shown from the ultrasonic transducer into the brain. This model calculates frequency-dependent transmission coefficient for a given skin and bone thickness. This approach was validated experimentally by comparing the analytical results with measurements obtained from a bone phantom plate mimicking the skull. The results showed that there is a possibility to choose an optimized excitation frequency based on the skin and the bone thicknesses improving the image quality of TCD. Based on these results, Doppler experiments were performed on the flat bone phantom plate considering the acoustic impedance mismatch effect. The results allowed the visualization of FV in the blood vessel phantom for the selected frequencies for which there is a high SNR. It was also shown in the results that there were some frequencies for which Doppler measurement was not possible because of low SNR. Blood mimicking fluid flow rates were calculated, which showed great consistency across different experiments. Doppler experimental results showed a major dependency on acoustic impedance mismatch. Surface adaptive ultrasound (SAUL) method, a well-known method in non-destructive testing (NDT) was proposed to mitigate the effect of transmitted energy losses due to the irregular surface of the temporal bone phantom. Firstly, a finite element model (FEM) using POGO is proposed, which implemented the SAUL method to calculate the difference in the transmitted energy with a plane wave and surface compensated wave. The results got from FEM laid a proof of concept for the experiments. Experiments were performed using five different temporal bone phantoms having different thicknesses, attenuation, and texture. The results available from these experiments showed higher transmitted energy with a surface compensated wave. Overall, the results obtained from this work laid a strong background to do an in-vivo study for larger samples to quantify the success rate in TCD using the proposed methods.


identifier: Jivan, Mihai Ovidiu  (2022). Calculation methodology for turbine rotor fragment containment.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
confinement
turbines au gaz
impact
fragment du rotor
défaillance du rotor
aube de turbine
LS-DYNA
Johnson-Cook

abstract:
The design process of gas turbine engines is complex, subjected to numerous regulations imposed by national and international authorities and driven by economical requirements in a competitive market. Within the design process, predictive analytical methods are used to determine the minimum case thickness necessary to contain the high-energy fragments that may be released by a compressor or turbine rotor failure. The current methodologies often lead to inaccurate results.

This study proposes a new analytical method to determine the minimum turbine case thickness required for the containment of a rotor fragment, based on investigation results from three distinct research areas: gas turbine rotor fragment containment, terminal ballistics, and finite element analysis.

The general agreement in the industry regarding fragment containment is that all the translational kinetic energy of the fragment is exchanged with the casing, the impact area is proportional with the blade dimensions, the fragment is considered not deformable, and the following blades contribution to the impact is negligible. The present research shows that a fraction of the translational kinetic energy of the fragment is exchanged with the casing and reveals that the deformation of the blade fragment and its interaction with the following blades are not negligible. In addition, it proves that contrary to the legacy modeling, the blade fragment airfoil does not significantly affect the casing, as the main damage is created by the bulky section (the shroud, the blade platform, or its root). Finally, this study highlights key differences between modeling the containment of a shrouded versus a shroudless blade fragment, aspects not considered in the current literature.

Some researchers, when characterizing the terminal ballistic model, assume the damage as resulting from shearing of the casing, while others assume tension and/or bending as primary failure modes. This thesis proposes a new methodology based on defining the threshold between the two main modes of failure, shearing and membrane stretching, as an established function of the fragment geometry and kinematic conditions.

The proposed methodology has been validated with results obtained during containment tests on two Pratt&Whitney engines deemed representative for large gas turbines: JT3D and JT8D. The casing material (A-286) has been characterized using the state-of-art material model definition (Johnson-Cook). The material curves have been calibrated with results obtained from tests performed at various strain rates and temperatures. The damage factor was determined from another series of tests as a surface function of different triaxialities and Lode parameters.

In summary, the present work proposes a new, refined analytical method to determine the minimum thickness required for a gas turbine case to successfully contain a single blade fragment released from the rotor. This improved model of the impact phenomenon leads to accurate results in the preliminary design phases, which translate subsequently in significant weight reduction.


identifier: Rohart, Margaux  (2022). Marges de stabilité avant et après suppression de la douleur chez les personnes gonarthrosiques : Étude de l’impact sur la mécanique de la marche.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
douleur
arthrose
genou
XCoM
marge de stabilité

abstract:
MISE EN CONTEXTE ET OBJECTIFS : Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), 4% de la population mondiale souffre d'arthrose, soit plus de 300 millions de personnes. Parmi elles, 83% souffrent d'arthrose du genou, qui est la forme la plus invalidante et la plus douloureuse de l'arthrose. À ses premiers stades, la prise en charge de l'arthrose consiste à essayer de réduire, voire d'éliminer, la douleur pour apporter plus de confort au patient. Cependant, la douleur étant un mécanisme de protection de l'organisme, sa suppression pourrait être délétère pour la biomécanique des patients atteints d'arthrose et entraîner une exacerbation des causes de la progression de la maladie, mais l'effet exact de la suppression de la douleur sur la biomécanique du genou reste inconnu. Ainsi, l'objectif principal de notre étude est de mesurer et vérifier si la suppression de la douleur a un impact sur la mécanique de la marche chez les personnes atteintes de gonarthrose, tel que quantifié par la marge de stabilité à différents instants du cycle de marche.

MÉTHODES : Douze adultes souffrant d'arthrose fémoro-patellaire douloureuse ont été inclus, avec ou sans implication de l'arthrose fémoro-tibiale. L'expérience s'est déroulée avant et 15 min après suppression de la douleur induite par l'injection intra-articulaire de 5 ml de Xylocaïne (1%) dans le genou. Les participants ont marché sur un tapis roulant instrumenté, horizontal puis incliné, pendant 45 secondes à une vitesse confortable. Nous avons traité les données de forces de réaction au sol recueillies pour ces participants. Le centre de pression (CoP), le centre de masse (CoM) et le centre de masse extrapolé (XCoM) ont été calculés pour estimer la marge de stabilité (Hof et al., 2007) pour différents instants du cycle de marche (ToeOff, HeelStrike, minimal) dans les directions médio-latérale (ML) et antéropostérieure (AP).

RESULTATS : 90% des participants ont présenté une réduction de la douleur de 100%. Pour chaque essai, nous avons isolé les 15 cycles de marche les plus reproductibles pour chaque jambe en utilisant la répétabilité des forces de réaction au sol. Un test de Student apparié a été effectué pour chaque participant pour comparer la marge de stabilité avant et après l'injection, ainsi que la valeur absolue de l’évolution pré-/post- injection, pour la marche horizontale et la marche inclinée. Après l'injection de l'anesthésique, la marge de stabilité a significativement évolué pour ses valeurs minimales, au ToeOff et au HeelStrike dans les directions ML et AP pour l’ensemble de la population, aussi bien en marche horizontale qu’en marche inclinée. Toutefois, il est à noter que chaque sujet a réagi de manière différente suite à la suppression de sa douleur. 19,4% (7/36) des marges de stabilité en ML ont significativement diminué en marche horizontale post- injection, alors que 5,6% (2/36) des marges en ML ont augmenté. En AP, 33,3% (12/36) des marges de stabilité ont diminué et 19,4% (7/36) ont diminué. Pour la marche inclinée, 33,3% (12/36) des marges de stabilité en ML ont significativement diminué en post- injection et 16,7% (6/36) ont diminué. En AP, 25% (9/36) des marges de stabilité ont augmenté et 25% (9/36) ont diminué. Enfin, la marge de stabilité est significativement différente pour ses valeurs minimales, au ToeOff et au HeelStrike dans les directions ML et AP pour l’ensemble de la population entre la marche horizontale et la marche inclinée, aussi bien en pré- qu’en post- injection.

DISCUSSION : En considérant la population totale, il y a eu une évolution significative des marges de stabilité ML et AP une fois que la douleur a été réduite - ou éliminée, à la fois en marche horizontale et en marche inclinée. Cependant, il n'y a pas eu de comportement général significatif quant au signe de l’évolution. En effet, lorsqu'on considère les sujets individuellement, certains patients présentent une augmentation ou une diminution de la marge de stabilité selon les instants considérés. Cela suggère que les patients réagissent de différentes manières lorsque leur douleur est supprimée. Enfin, il existe une différence significative des marges de stabilité ML et AP entre la marche horizontale et la marche inclinée, avant et après suppression de la douleur.


identifier: Lepage, Joëlle  (2022). L’éthique dans l’industrie de la construction : constat de la situation au terme de 155 ans de commissions d’enquête.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
corruption
collusion
éthique
Commission Charbonneau
commission d’enquête

abstract:
Au début des années 2000, l’industrie de la construction au Québec a été particulièrement malmenée : effondrements des viaducs du Souvenir, puis celui de la Concorde, fiasco de la Gaspésia à Chandler, scandale des compteurs d’eau, affaire du Faubourg Contrecoeur, grève illégale des travailleurs de l’industrie de la construction… En 2011, sous la pression populaire, la Commission Charbonneau est instituée pour enquêter sur l’octroi et la gestion des contrats publics dans l’industrie de la construction. Durant les quatre années où la commission siège, la population découvre une longue suite de scandales qui vient inévitablement miner la confiance du public envers l’industrie de la construction. Les scandales mis au jour par la Commission Charbonneau offrent cependant peu de nouveauté : ces différents tableaux ont déjà été dépeints par des commissions antérieures. Aussi l’objectif de cette recherche est-il d’examiner les éléments à la source de ces manquements éthiques – l’élaboration ou la participation à des stratagèmes illégaux de corruption ou de collusion – commis par les acteurs de l’industrie afin de proposer des solutions pour assainir l’industrie.

Afin de bien saisir les éléments déclencheurs, une analyse des commissions d’enquête québécoises a d’abord été effectuée. Nous découvrons des stratagèmes qui existaient déjà à la fin du XIXe siècle. Nous constatons également l’évolution des stratagèmes illégaux à mesure que l’industrie elle-même évolue. Nous découvrons ces événements et les recommandations que différentes commissions ont suggéré, certaines d’entre elles se traduisant en lois ou en règlements dont la plupart sont toujours en application. Le constat d’un effet cyclique dans la propension aux stratagèmes illégaux dans l’industrie de la construction est cependant malheureusement irréfutable.

Toutefois, les acteurs de cette industrie peuvent se réapproprier leur domaine et en assainir les moeurs. Des entretiens réalisés avec des professionnels oeuvrant pour des bureaux d’architectes, pour des firmes de génie-conseil, pour des entrepreneurs, de même que pour des donneurs d’ouvrage, permet de constater un désir franc de changement. Les solutions présentées par ces acteurs s’appuient sur une pratique de leur domaine, mais font également écho aux recommandations de commissions passées. Toutefois, comme plusieurs des solutions soumises par des commissions au fil du temps n’ont pas trouvé de réponse auprès du législateur, il est primordial d’interpeller les gouvernements pour permettre les changements qui s’imposent.


identifier: Bahri, Haithem  (2022). Étude et optimisation de la finition par polissage des arrêtes des pièces en granit : qualité de surface et émissions de particules.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
polissage
granit
finition des arêtes
MQL
particules fines
particules ultrafines
rugosité

abstract:
La finition des arêtes de pièces de granit par polissage est un procédé mécanique indispensable dans l’industrie de transformation de granit donnant une forme géométrique à l’arête tout en maintenant un bon fini de surface et une brillance exigée par les clients. Cependant, la réalisation de ces opérations de polissage dégage des quantités importantes de particules fines et ultrafines qui peuvent pénétrer par inhalation et se déposer dans le système respiratoire des travailleurs qui sont exposés à ces particules pour des longues périodes. L’accumulation de ces particules contenant de la silice cristalline (SiO2) dans les voies respiratoires des travailleurs peut causer des maladies respiratoires et pulmonaires graves comme la bronchite chronique et la pneumoconiose appelée silicose. L’objectif principal de ce travail est d’optimiser ce processus par la diminution des concentrations de poussières générées tout en assurant le fini de surface qui permette de répondre aux exigences des clients.

Des essais expérimentaux sur des échantillons de granit ont été réalisés selon un plan d’expérience factoriel complet dans lequel on a fait varier les paramètres de polissage, afin d’étudier leurs effets sur les émissions des poussières et sur les finis de surface des arêtes réalisées. Deux formes d’arête ont été étudiées (chanfrein et concave) en utilisant les outils de taille de grit G150 (phase d’ébauche) et G600 (phase de finition). Le plan d’expérience a été appliqué sur chaque configuration (Forme de l’arête / Taille de grit) faisant varier les facteurs suivants: vitesse de rotation (1500, 2500, 3500 tr/min), vitesse d’avance (500, 1000, 1500 mm/min) et débit de lubrification (20, 40, 60 ml/min).

Il a été démontré que l’effet des paramètres de polissage sur les émissions de particules ainsi que sur le fini de surface dépendent de la forme de l’outil utilisée et de sa taille de grit. Une optimisation du processus a pu ressortir les meilleures combinaisons des paramètres de coupe selon la forme désirée et la phase de polissage, garantissant un bon fini de surface tout en minimisant les émissions de poussières. Quant à la lubrification, il s’est avéré qu’elle est primordiale. Plus le débit de MQL est grand, mieux est la qualité de surface finie et moins est la concentration des particules fines, d'où la lubrification abondante est recommandée.


identifier: Verdeil, Vivien  (2022). Développement d’un simulateur haptique immersif à trois degrés de liberté pour la reproduction de randonnées réelles en véhicules récréatifs.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
simulateur haptique
véhicule récréatif
proprioception
centrale inertielle
vidéo 360°
traitement du signal

abstract:
De nombreuses technologies de simulation existent aujourd’hui. Elles sont souvent utilisées à des fins de formation, notamment dans les industries aéronautique, automobile et médicale. Dans ce contexte, le projet Sekonride vise à développer un simulateur de véhicules récréatifs qui pourrait être utilisé dans les concessions BRP pour permettre aux potentiels clients de tester les véhicules avant d’en faire l’achat.

Par le présent mémoire, inhérent au projet Sekonride, nous cherchons à développer la capacité du simulateur à reproduire des randonnées réelles en véhicule récréatif. Pour ce faire, notre point de départ est le prototype de simulateur de quadricoptère en réalité virtuelle du projet AeroStraße développé à l’Université de Sherbrooke, qui doit être adapté à nos objectifs.

Le développement du simulateur s’articule en trois objectifs spécifiques et s’appuie sur la méthodologie de design science. Le premier objectif spécifique consiste à concevoir un dispositif permettant de capter des randonnées réelles sur deux types de véhicules récréatifs : la motoneige et le VTT. Pour cela, nous avons développé un dispositif permettant d’enregistrer à la fois les images du parcours à 360° et l’évolution des mouvements de l’engin. Ce dispositif intègre, entre autres, une caméra sportive à 360° GoPro Max et une centrale inertielle fixée sur le châssis du véhicule au cours de la randonnée. Le deuxième objectif spécifique consiste à concevoir une démarche de traitement du signal permettant de convertir les données brutes issues de la centrale inertielle en trame linéaire de déplacement pour les actionneurs. Enfin, le dernier objectif spécifique consiste à concevoir une solution permettant de contrôler le simulateur pour reproduire les randonnées. Pour cela, nous avons développé un ensemble de programmes permettant de reproduire à la fois les images de la randonnée dans un casque de réalité virtuelle et les mouvements enregistrés lors de la captation sur les actionneurs du simulateur. Le travail s’est attaché, pour cet objectif spécifique, à synchroniser la reproduction des images et des mouvements. Les outils scientifiques pertinents pour répondre à chaque objectif spécifique ont été mis en lumière par une revue de littérature.

Une fois l’objectif principal de développement du simulateur atteint, une analyse du comportement de ce dernier a permis d’évaluer les différences entre les mouvements enregistrés lors des randonnées réelles et leur reproduction sur le simulateur. Une campagne de test a également été menée pour valider le sentiment d’immersion procuré par le simulateur. Ces analyses ont permis de valider le prototype Sekonride, qui reproduit fidèlement des randonnées réelles en véhicule récréatif, tout en mettant en lumière des perspectives d’amélioration.

Enfin, certains choix faits et hypothèses posées au cours de cette étude sont discutés, notamment concernant la précision des capteurs et le dimensionnement du filtre passe-bas. Les lacunes et les limites de notre étude sont évoquées, comme l’impossibilité pour l’utilisateur de contrôler la simulation, et la fréquence de fonctionnement du simulateur fixée à 30 Hz. Enfin, les opportunités d’ouverture et d’amélioration sont évoquées pour la phase II du projet Sekonride, qui consiste à rendre la simulation contrôlable par l’utilisateur.


identifier: Yahyaoui, Haythem  (2022). On optimizing network management and traffic transport in software defined networks.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
réseaux définis par logiciel
surveillance des flux
routage
protocole de transport

abstract:
Futuristic network applications like telesurgery, virtual reality and teleportation require high infrastructure performance (i.e., latency, bandwidth, packet loss). Unfortunately, traditional network infrastructures are suffering from numerous shortcomings make them unable to provide the minimum required performance for such applications. These shortcomings range from increased latency and bandwidth consumption to increased packet loss and retransmission delay.

The objective of this thesis is to design solutions for the optimization of network management and traffic transport in software-defined networks in order to ensure the performance required by the applications of the future and to minimize latency. and bandwidth consumption. Thus, the thesis includes three main contributions. The first is to propose a mechanism for monitoring and collecting statistics on flows to minimize monitoring costs in large-scale infrastructures. The second contribution is to propose a routing algorithm that uses data mining to extract user behavior and optimize traffic routing in software-defined networks. The third contribution consists of a new transport protocol allowing to considerably reduce packet retransmission delays.


identifier: Sta, Marwa  (2021). Electrospinning of thermo-and pH-sensitive polymers as potential drug delivery systems.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
thermosensible
pH-sensible
électrofilage
libération contrôlée
délivrance de médicament

abstract:
This project aims to obtain an electrospun membrane of poly(N-vinylcaprolactam) (PNVCL), a thermosensitive polymer, as a drug delivery system. The advantage of the use of this polymer and of the manufacturing method adopted for this application lies in the thermosensitive nature of the polymer, which could allow controlled drug release, and the high specific surface area of the membranes. Several routes have been tested to obtain these membranes.

During a first step, membranes of PNVCL and its mixtures with poly(ε-caprolactone) (PCL) were obtained. These were tested for the ability to deliver ketoprofen, a hydrophobic drug, in a controlled manner. Even if membranes were obtained, they did not exhibit the stability of morphology necessary for their use. Indeed, upon contact with water they dissolved which resulted in too rapid drug release.

In order to solve these two problems, the PNVCL was modified to obtain both thermo-and pHsensitive copolymer poly(N Vinylcaprolactam-co-acrylic acid) (Poly (NVCL-co-AA)). Two nominal compositions of this copolymer were studied, a copolymer containing 20 and another 30mol% AA. The membranes obtained were tested for their ability to encapsulate and release a hydrophobic substance, ketoprofen, and a hydrophilic substance, caffeine. Regular fibers, the diameter of which increased when the active substance was incorporated, were obtained. The results also showed that while ketoprofen lost its crystalline form when incorporated into fiber, the same was not true for caffeine. The cytotoxicity of the various membranes obtained was evaluated by cell viability tests using cell lines of MTT and mouse embryonic fibroblasts (MEF cells). The release of ketoprofen and caffeine was studied at temperatures of 25 and 42°C and at pH of 1.2 and 7.4. For ketoprofen and caffeine, the release profile showed a higher release rate for a temperature below LCST (lower critical solution temperature: temperature at which polymers undergo distinct water- soluble/non-soluble in water phase transitions) (25oC) indicating a release based on the phenomenon of diffusion. pH has also been shown to affect the release kinetics. The results also showed that the copolymer containing 20 mol% AA was less cytotoxic to cells compared to the 30 mol% AA copolymers.

The work carried out led to the development of a novel electrospun drug delivery system able to control the release of the hydrophilic and hydrophobic models of drugs. This system thus presents different release profiles depending on the model used and the conditions set (temperature/pH). The potential of the electrospinning technique as well as the thermo-and pH-sensitive copolymers highlighted in this project have indicated that thermo-and pH-sensitive poly(NVCL-co-AA) are promising candidates for controlling drug release.


identifier: Gauthier, Mercedes  (2022). Conception de stratégies novatrices d’enregistrement, d’analyse et de localisation des composantes rythmiques et arythmiques de l’électrorétinogramme humain visant l’optimisation de son pouvoir diagnostique.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
électrorétinogramme
rétine
problème inverse
ondelettes
analyse spectrale
analyse multifractale

abstract:
L’électrorétinogramme (ERG) est le seul outil de diagnostic disponible pour évaluer objectivement la fonction rétinienne. Habituellement, ce potentiel électrique évoqué d’un flash lumineux est enregistré à l’aide d’une seule électrode active sur la cornée. Cette réponse permet de mesurer la fonction globale de la rétine. Cependant, elle ne permet pas de localiser les sources du signal de l’ERG. De plus, comme le signal est toujours évoqué par un flash, il ne nous permet pas d’évaluer la fonction rétinienne au repos.

L’objectif général de ce projet de recherche porte sur la distinction entre les composantes périodiques (ou rythmiques) et apériodiques du signal électrophysiologique de l’activité rétinienne et de leur apport en termes de diagnostic clinique. Ainsi, l’hypothèse générale est qu’une valeur clinique pour le diagnostic précoce des rétinopathies est ajoutée, à travers la caractérisation et/ou la localisation de ces deux composantes du signal ERG (évoqué ou non).

La première partie de ce projet de recherche consiste à développer une méthodologie et une technique d’acquisition de l’ERG permettant de cartographier l’activité de toute la rétine. Avant ces travaux, ceci était seulement possible pour la macula à l’aide de l’ERG multifocal. La technique présentée ici permet d’augmenter la quantité d’électrodes d’enregistrement, tout en limitant leur nombre total autour de l’œil (seulement 3), en utilisant 11 changements du regard pour créer des électrodes virtuelles (pour un total de 33). Par cet ajout, il devient possible de reconstruire l’activité bioélectrique des sources de ce signal (c.-à-d. les cellules rétiniennes) par une méthode de résolution du problème inverse. À l’aide d’un modèle électro-anatomique de l’œil (par une méthode des éléments finis de frontière) et d’une solution à ce problème, il est alors possible de calculer la topographie fonctionnelle des 500 sources représentant l’activité rétinienne sur 180° qui explique les signaux électriques évoqués, enregistrés par les multiples électrodes virtuelles. Se faisant, les possibles lésions présentes sur la rétine peuvent être détectées. Cette technique permet donc un meilleur diagnostic des diverses pathologies rétiniennes et un meilleur suivi dans les cas de dégénérescence. Spécifiquement, les résultats démontrent qu’en utilisant l’algorithme LORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography Algorithm), il est possible de reconstruire un scotome central couvrant 10% de la surface rétinienne avec des signaux dont le rapport signal-sur-bruit est de 50dB, ou 55dB pour le même scotome qui se trouverait en périphérie.

La deuxième partie de ce projet consiste à analyser le signal intrinsèque de la rétine, en enregistrant un ERG au repos (c.-à-d. non évoqué). À notre connaissance, ce signal n’a jamais été étudié auparavant. Étant donné la similitude entre la rétine et le cerveau (dans leur développement, leur fonction et leur cytoarchitecture respective), il est possible de comparer le nouveau signal ERG au repos à celui de l’électroencéphalogramme (EEG) au repos. Lorsque ces deux signaux sont enregistrés dans un contexte évoqué (par un stimulus ou une tâche), le diagnostic clinique porte principalement sur la composante périodique du signal (c.-à-d. de ses ondes particulières). Pour la version au repos de ces signaux (ERG et EEG), la composante apériodique est aussi importante dans l’analyse. D’une part, c’est seulement cette composante (mesurée par l’exposant de Hölder dominant dans le signal) qui est affectée par des changements d’environnements lumineux, passant du noir à de faibles luminosités. D’autre part, les résultats démontrent qu’une composante oscillante invariante à 90 Hz existe dans le signal ERG au repos et que celle-ci est présente avec ou sans la présence d’un flash (donc intrinsèque à la rétine), contrairement aux composantes à bases fréquences de l’ERG, qui sont absentes lorsqu’aucun flash ne stimule la rétine. Les résultats préliminaires sur une petite sélection de sujets pathologiques nous indiquent finalement que ce signal n’est pas affecté de la même façon par des pathologies que l’est l’ERG flash ou l’ERG multifocal, suggérant un potentiel diagnostique en clinique à l’utilisation de l’ERG au repos.


identifier: Saidani, Islem  (2022). Toward better understanding and supporting of Continuous Integration (CI) practices.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: intégration continue

subject: construction logicielle

subject: génie logiciel basé sur la recherche heuristique

subject: génie logiciel empirique

subject: apprentissage approfondi

abstract:
The rapid growth of the software development industry raises new challenges to software developers as they need to respond quickly to the users’ needs in a world of complex and continuous change. Indeed, software systems undergo frequent changes to add new user requirements, fix discovered bugs, and adapt to new technological and environment changes. Thus, ensuring that these changes are done in a controlled way is of crucial importance. To this end, software development companies have massively adopted Continuous Integration (CI) in order to reduce the scope for error and increasing the speed to market to gain a competitive advantage. CI aims at supporting developers in integrating code changes constantly and quickly through an automated build and test processes. Nevertheless, like any solution, CI brings with it challenges like productivity loss and release delays. In this thesis, we aim to support the adoption of CI by addressing two main problems. In the first place, we tackle the lack of empirical knowledge about CI adoption and challenges. Then, we address the problem of CI builds related to its long time and failure.

First, we empirically examined the challenges faced by CI developers based on the discussions in Stack Overflow, a popular Q&A forum. Through this study, we revealed that software build is a major barrier that developers face when using CI Second, we showed through an empirical study, how CI adoption can impact the quality assurance efforts. We found that adopting CI has the potential to change the way developers apply code refactoring. Then, we tackled the build failure problem, by developing two solutions: The first is based the adaption of Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), a Multi-Objective Genetic Programming (MOGP) approach which allows generating rules from historical data of CI builds and whose binary output predicts whether the input build is most likely to succeed or fail. The second approach uses Long Short-Term Memory (LSTM)-based Recurrent Neural Networks (RNN) to construct prediction models for CI build outcome prediction. The problem is comprised of a single series of CI build outcomes and a model is required to learn from the series of past observations to predict the next CI build outcome in the sequence. In addition, we tailored Genetic Algorithm (GA) to tune the hyper-parameters for our LSTM models. The validation results reveal that the two proposed approaches showed better predictive performances than the state-of-art techniques. Lastly, we introduced a novel automated tool, based on the adaption of Strength-Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2), to detect changes that do not require to trigger the build, i.e., can be skipped. This approach outperformed existing techniques and was approved through an industrial evaluation.


identifier: Rezaei Sepasi, Elmira  (2022). Analyzing comprehension of models of variable software systems with eye-tracking technologies.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
modèles de caractéristiques
lignes de produits logiciels
analyse du regard
eye-trackers

abstract: Software Product Lines (SPLs) are families of related software systems which are distinguished by the set of features each system provides. Feature Models are pivotal components of Software Product Lines and the de facto standard for modelling the variability of SPLs because they describe the features, their relations, and all the combinations of features that constitute a SPL. Therefore, their correct comprehension is crucial for performing adequately all the tasks where they are involved. According to our knowledge, no research has been conducted on feature model comprehension. To address this lack, we contribute an empirical study of feature model comprehension in simple configuration validation tasks. We propose a first cognitive model for this type of tasks that we analyze by measuring eye gaze fixations on the different visual elements involved in the tasks. Our results identified three main components of the cognitive model and their distribution in terms of the cognitive effort for performing these tasks. We argue that further research on feature model comprehension can inform language design and tool development to provide more suitable language structures, user interfaces and support for this kind of models.


identifier: Jacquin, Aurèle  (2022). Conception d’un module de passerelle pour objets connectés industriels multi-protocoles et services infonuagiques.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
passerelle
bus de terrain
protocoles industriels
internet industriel des objets
services infonuagiques

abstract:
L’apparition des nouvelles technologies liées au numérique procure de nouveaux outils à l’industrie, lui permettant d’être plus performante, plus efficace, et plus réactive. Il est en effet désormais possible de traiter les données en larges quantités, d’effectuer des observations à grandes échelles et de dresser des algorithmes pour optimiser les performances des machines industrielles. Le processus d’intégration de ces nouvelles technologies peut toutefois se révéler complexe, les objets industriels traditionnels communiquant via des protocoles bien particuliers le plus souvent incompatibles avec ceux utilisés par les services infonuagiques.

Ces dernières années, l’emploi de services infonuagiques est devenu très répandu au sein des entreprises, des solutions ont ainsi été développées pour permettre leur adoption à coûts raisonnables. On note alors l’apparition et l’emploi de systèmes nommés passerelles servant d’intermédiaires entre les objets industriels et le réseau. L’augmentation très prononcée des sujets de recherche sur ce type de dispositifs témoigne de l’intérêt croissant qui leur est porté, ce mémoire s’inscrit donc dans cet élan.

La grande diversité des protocoles industriels existants induit de facto la nécessité d’avoir un nombre conséquent de passerelles différentes. La passerelle présentée ici, développée à partir d’un Raspberry Pi, a ainsi pour objectif de répondre à ce besoin puisqu’elle implante plusieurs protocoles, à savoir Modbus, Canbus, MQTT et HTTP. Son coût modique, son développement, son caractère open source, ainsi que l’architecture de son programme en font un système abordable, adaptable et facilement adoptable. Un environnement d’expérimentation a été produit à l’aide notamment de microcontrôleurs Arduino afin de réaliser des essais dans le but de valider les performances de la passerelle. Plus d’une trentaine de tests ont été exécutés permettant alors de démontrer un fonctionnement sans faille des différentes options proposées par la passerelle, avec un taux d’erreur nul.


identifier: Heba, Abdussalam  (2022). Pavement deterioration prediction models in the absence of archived data.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: système de gestion de la chaussée (SGC)

subject: régression linéaire bayésienne

subject: détérioration de la chaussée

subject: indice de rugosité international (IRI)

subject: moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA)

subject: modèle de Markov caché (HMM)

subject: matrice de transition de probabilité

abstract:
Strategic and long-term planning in Pavement Management System (PMS) relies mainly on deterioration prediction models, to ensure efficient and forward-looking management and for setting present and future budget requirements. PMS consist of many essential network and project levels activities. Modeling of pavement deterioration is one of the most important PMS network level activities that must be coordinately executed with other activities to have a functional PMS. Obviously, preventive maintenance of a pavement is less expensive than reconstructing it after being deteriorated. In many developing countries, roads face increasing damage because of the lack of regular maintenance. This reinforces the need to develop a system to predict the deterioration of roads in order to determine the Optimal Intervention Strategies (OIS) for the road network. Additionally, analyzing the progression of pavement deterioration over time enables better understanding for the pavement functional behavior to efficiently support a PMS. In general, pavement deterioration models can be developed deterministically or probabilistically. Under normal circumstances, pavement deterministic deterioration modelling requires regular measurements of the pavement condition over time. However, in the absence of such information and records in many cases such as in developing countries, such method cannot be used, and alternative is to use probabilistic modeling. This research presents three methodologies to predict and analyze pavement condition and its progression when archived pavement indices data is not available.

First suggested method is a probabilistic approach of Bayesian linear regression to develop a deterioration model when archived data about pavement history is not available. Instead, the model uses expert knowledge as a prior distribution. As such, experts who have worked for a long time with the road and transportation agencies have been interviewed to develop a portion of the input data to feed the Bayesian model. The posterior distribution was calculated using the likelihood estimation function based on road condition inspections according to a predefined protocol. In this study, model parameters were estimated, and 95% confidence intervals established around these estimated parameters. The results are forecasting models of pavement deterioration prediction model based on a mixture of few on-site inspections interacting with expert knowledge.

Second method is a probabilistic technique to analyze the progression of pavement deterioration over time to enable better understanding for the pavement functional behavior to efficiently support a PMS. The aim of this method is to investigate and forecast the trends of the pavement deterioration using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) time series analysis. Data used in this study is the International Roughness Index (IRI) which was estimated using visual pavement inspections. Models’ appropriateness are evaluated by plotting the residuals of Auto Correlation Function ACF and Partial Auto Correlation Function PACF. All residuals were within the bands which meant that all models are appropriate. Ljung–Box (Q) statistics was applied for all models and the results showed that all model coefficients are not significantly different from zero. The third method was to develop a deterioration prediction model to anticipate future pavement conditions using a Hidden Markov Model (HMM). This study explained how to estimate the most likely sequence of pavement condition states that a specific pavement goes through to failure, using 10 transitioning steps to run the pavement HMM. Viterbi algorithm was used to compute this sequence of pavement condition states. An initial database representing the pavement condition for a given period of time is used in the development process. Transition probabilities and emission probabilities are also calculated.

The third method was to develop a deterioration prediction model to anticipate future pavement conditions using a Hidden Markov Model (HMM). This study explained how to estimate the most likely sequence of pavement condition states that a specific pavement goes through to failure, using 10 transitioning steps to run the pavement HMM. Viterbi algorithm was used to compute this sequence of pavement condition states. An initial database representing the pavement condition for a given period of time is used in the development process. Transition probabilities and emission probabilities are also calculated.


identifier: Boufares, Nouha  (2022). BIM pour l’amélioration du processus de gestion et la maintenance des actifs immobiliers.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: Building information modeling BIM

subject: gestion de la maintenance assistée par ordinateur GMAO

subject: processus de gestion des actifs

subject: requis des informations des actifs

abstract:
Ce travail de maîtrise porte sur l’intégration de l’approche de modélisation des données du bâtiment (BIM) pour l’amélioration de la gestion et la maintenance des actifs immobiliers à la phase d’opération et de la maintenance (O&M), en particulier pour les bâtiments universitaires.

Ce mémoire présente la problématique de la gestion des actifs immobiliers, due entre autres à l’absence des exigences contractuelles et d’encadrement au niveau des étapes de la conception et de la construction pour fournir les informations requises dans les modèles BIM pour la gestion de l’actif. Ceci entraîne des coûts supplémentaires et des erreurs liées à l’extraction manuelle des documents de construction, de l’information manquante ou à une perte d’information, ainsi qu’à des frais additionnels de l'exploitation des bâtiments, associés à la non-disponibilité ou à la qualité insuffisante des informations sur l’actif.

La méthodologie du mémoire consiste en une étude de cas, combinée à une recherche-action dans le contexte de deux pavillons universitaires réalisés en BIM, dont la construction de l’un est presque terminée, tandis que l’autre est en démarrage. L’objectif de l’étude de cas est d’analyser les pratiques actuelles et d’explorer le potentiel du BIM pour l’amélioration de la gestion des actifs immobiliers à la phase d’opération et de la maintenance. Cette étude de cas s’est déroulée en deux grandes parties. La première porte sur l’analyse de l’expérience BIM au niveau de l’exécution du projet du pavillon A. Au cours de cette analyse, on a étudié les enjeux rencontrés au niveau de la capture et du transfert des données numériques du projet. La deuxième étude de cas a été combinée à une recherche-action, qui a permis d’identifier des recommandations issues des leçons apprises de la première étude de cas afin d’améliorer le processus BIM pour le projet du pavillon B.

Cette recherche dont le but est de contribuer à l’amélioration de la gestion des actifs immobiliers, propose un cadre de production et de réception des livrables numériques inspiré des normes ISO19650 et ISO55000.


identifier: Manashti, MohammadJavad  (2022). Grain size analyses of granular material based on image analysis techniques and machine learning.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
réseaux de neurones convolutifs
distribution granulométrique
éléments discrets
analyse d'image
image synthétique
extraction de caractéristiques
PSDNet
convNet préentraîné
apprentissage par transfert
réseau de neurones artificiels

abstract:
The determination of the particle size distribution (PSD) is a key test in geotechnical and civil engineering. Sieving is the standard method. It is performed all around the world thousands of times every day. Sieving is time-consuming. It is noisy and it produces dust. It also consumes water, and it retains the potential for human operators' mistakes. Recently, image-based techniques for particle sizing have become more common. Most commercial methods are based on image segmentation. The PSD is determined based on the size distribution of the segmented areas. This thesis is centered on the development of new methods based on textures and neural networks. It presents a comparative study of the performances of traditional feature extraction methods and convolutional neural networks (ConvNet). Two datasets were used: a synthetic dataset containing 53103 pairs of synthetic images produced with the discrete element code YADE, and a real dataset containing 9600 photographs of 15 materials.

The thesis has three main parts. In the first part, nine traditional feature extraction techniques were evaluated with the synthetic dataset. The features included Haralick features, histogram of oriented gradients, local entropy, local binary pattern, local configuration pattern, complete local binary pattern, fast Fourier transform, Gabor filter, and Haar discrete wavelet transform. In the second part, PSDNet, a ConvNet model, was developed, fine-tuned, and tested on the same synthetic dataset. Pretrained ConvNets were also evaluated for feature extraction and transfer learning. The pretrained ConvNet that were tested in this research include AlexNet (Krizhevsky et al., 2012), SqueezeNet (Iandola et al., 2016) , GoogLeNet (Szegedy et al., 2015), InceptionV3 (Szegedy, Vanhoucke, et al., 2016), DenseNet201 (Huang et al., 2017), MobileNetV2 (Sandler et al., 2018), ResNet18 (Wu et al., 2018), ResNet50 (He et al., 2016) , ResNet101 (He et al., 2016), Xception (Chollet, 2016), InceptionResNetV2 (Ioffe and Szegedy, 2015; Szegedy, Ioffe, et al., 2016), ShuffleNet (Zhang et al., 2017), and NasNetMobile (Zoph et al., 2018). In the third step, traditional feature extractors, PSDNet, and pretrained ConvNet were evaluated on the real photograph dataset in two ways. First, the dataset was split into the regular training/validation/test subdatasets. Second, one material was removed completely during training and validation to check the ability of ConvNet to predict the PSD of materials that the network has never seen. The unseen material was used as the test dataset.

Our findings indicate that each of the compared techniques can lead to good predictions of the PSD for both real and synthetic datasets. For the synthetic dataset, the Root Mean Square Error (RMSE) value on the percentages passing was 3.4 % when using a selection of the 618 best traditional features as the input for an artificial neural network. The best version of PSDNet resulted in a RMSE value on the percentages passing of 2.8%. InceptionResNetV2 and DenseNet201 gave the best results for feature extraction and transfer learning, respectively, with the same RMSE values of 3.6 %. For the real photographs, PSDNet achieved a RMSE on the percentages passing of 3.7 and 5.5 % for the color and grayscale band, respectively. The best performances for pretrained models' transfer learning and feature extraction were obtained for NasNetLarge and ResNet101 with a RMSE of 4.3 and 4.0 %, respectively. The best results were obtained by using InceptionResNetV2 as the transfer learning-based feature extraction method, with an RMSE value of 1.7 %. As well, similar results were obtained by using all PSDNet gray and color extracted features consisting of 1000 components, with an RMSE of 1.8%.

Significantly better results were achieved when using color images in PSDNet instead of grayscale images. Better results were also obtained for the fine particles in the PSD, especially for traditional feature extraction techniques. A combination of views of the soil captured from the top and bottom yields better results for PSD prediction than using only the top view. For the real photographs, good results were achieved in the material removal test with a minimum RMSE of 1.5 %. Much higher RMSE values (> 31.8 %) were obtained for the two extreme PSD (coarsest and finest). This highlights the fact that the methods that were compared in this thesis cannot be used to extrapolate outside of the PSD range used in the training dataset.

This study was the first to introduce pre-trained ConvNet for feature extraction or transfer learning methods of PSD prediction. The training with a real dataset is a key difference between PSD determination with neural networks and classical image processing methods. Training allows hidden particles to be taken into account implicitly. Commercial software based on particle segmentation must account for these hidden particles explicitly using statistical methods. The capacity of ConvNet to learn also allows the model to be enhanced during its operation through the extension of the dataset. The synthetic dataset that was used in this paper is seen as a promising way to build large datasets including both real photograph and synthetic images.


identifier: Castaneda-Gonzalez, Mariana  (2022). Investigating the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
incertitude
modélisation climatique
modélisation hydrologique
pondérations des modèles
crues

abstract:
Extreme flood events continue to be one of the most threatening natural disasters around the world due to their pronounced social, environmental and economic impacts. Changes in the magnitude and frequency of floods have been documented during the last years, and it is expected that a changing climate will continue to affect their occurrence. Therefore, understanding the impacts of climate change through hydroclimatic simulations has become essential to prepare adaptation strategies for the future. However, the confidence in flood projections is still low due to the considerable uncertainties associated with their simulations, and the complexity of local features influencing these events. The main objective of this doctoral thesis is thus to improve our understanding of the modelling uncertainties associated with the generation of flood projections as well as evaluating strategies to reduce these uncertainties to increase our confidence in flood simulations. To address the main objective, this project aimed at (1) quantifying the uncertainty contributions of different elements involved in the modelling chain used to produce flood projections and, (2) evaluating the effects of different strategies to reduce the uncertainties associated with climate and hydrological models in regions with diverse hydroclimatic conditions. A total of 96 basins located in Quebec (basins dominated by snow-related processes) and Mexico (basins dominated by rain-related processes), covering a wide range of climatic and hydrological regimes were included in the study.

The first stage consisted in decomposing the uncertainty contributions of four main uncertainty sources involved in the generation of flood projections: (1) climate models, (2) post-processing methods, (3) hydrological models, and (4) probability distributions used in flood frequency analyses. A variance decomposition method allowed quantifying and ranking the influence of each uncertainty source on floods over the two regions studied and by seasons. The results showed that the uncertainty contributions of each source vary over the different regions and seasons. Regions and seasons dominated by rain showed climate models as the main uncertainty source, while those dominated by snowmelt showed hydrological models as the main uncertainty contributor. These findings not only show the dangers of relying on single climate and hydrological models, but also underline the importance of regional uncertainty analyses.

The second stage of this research project focused in evaluating strategies to reduce the uncertainties arising from hydrological models on flood projections. This stage includes two steps: (1) the analysis of the reliability of hydrological model’s calibration under a changing climate and (2) the evaluation of the effects of weighting hydrological simulations on flood projections. To address the first part, different calibration strategies were tested and evaluated using five conceptual lumped hydrological models under contrasting climate conditions with datasets lengths varying from 2 up to 21 years. The results revealed that the climatic conditions of the calibration data have larger impacts on hydrological model’s performance than the lengths of the climate time series. Moreover, changes on precipitation generally showed greater impacts than changes in temperature across all the different basins. These results suggest that shorter calibration and validation periods that are more representative of possible changes in climatic conditions could be more appropriate for climate change impact studies. Following these findings, the effects of different weighting strategies based on the robustness of hydrological models (in contrasting climatic conditions) were assessed on flood projections of the different studied basins. Weighting the five hydrological models based on their robustness showed some improvements over the traditional equal-weighting approach, particularly over warmer and drier conditions. Moreover, the results showed that the difference between these approaches was more pronounced over flood projections, as contrasting flood magnitudes and climate change signals were observed between both approaches. Additional analyses performed over four selected basins using a semi-distributed and more physically-based hydrological model suggested that this type of models might have an added value when simulating low-flows, and high flows on small basins (of about 500 km2). These results highlight once again the importance of working with ensembles of hydrological models and presents the potential impacts of weighting hydrological models on climate change impact studies.

The final stage of this study focused on evaluating the impacts of weighting climate simulations on flood projections. The different weighting strategies tested showed that weighting climate simulations can improve the mean hydrograph representation compared to the traditional model “democracy” approach. This improvement was mainly observed with a weighting approach proposed in this thesis that evaluates the skill of the seasonal simulated streamflow against observations. The results also revealed that weighting climate simulations based on their performance can: (1) impact the floods magnitudes, (2) impact the climate change signals, and (3) reduce the uncertainty spreads of the resulting flood projection. These effects were particularly clear over rain-dominated basins, where climate modelling uncertainty plays a main role. These finding emphasize the need to reconsider the traditional climate model democracy approach, especially when studying processes with higher levels of climatic uncertainty.

Finally, the implications of the obtained results were discussed. This section puts the main findings into perspective and identifies different ways forward to keep improving the understanding of climate change impacts in hydrology and increasing our confidence on flood projections that are essential to guide adaptation strategies for the future.


identifier: Kedjar, M’Hand  (2022). Plateforme de personnalisation du contenu visuel.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
fonctions de correspondance en couleur
métamérisme
sensibilité au contraste
système visuel humain
OLED
seuil de discrimination en vision
saillance visuelle

abstract:
La plateforme d’affichage perceptuelle (PDP) d’IRYStec est une solution logicielle dont l’objectif est d’offrir une expérience de visualisation personnalisée en tenant compte des caractéristiques de l’environnement, du contenu de l’image et de l’observateur. Dans ce mémoire, nous proposons d’utiliser des modèles du système visuel humain (SVH) pour améliorer le contenu visuel en l’adaptant aux préférences de l’observateur tout en rendant les écrans de visualisation OLED moins gourmands en énergie.

En premier, nous présentons une méthode unifiée d’adaptation de contenu en couleur et en contraste (UCA) conçue pour modifier les images tout en préservant les préférences des observateurs pour la couleur et le niveau de détail. Notre méthode est basée sur les modèles visuels humains nouvellement publiés : les fonctions de correspondance des couleurs (CMF) et la fonction de sensibilité au contraste (CSF) incorporant des composants dépendants de l’âge. En utilisant le modèle physiologique CIE-2006 en combinaison avec une extension du modèle CSF de Barten, notre technique ajuste le point blanc et le contraste local pour correspondre à la préférence en termes de couleur et de contraste de l’observateur. Les résultats d’une évaluation subjective montrent l’efficacité de la méthode sur une large gamme de types d’images et confirment que la combinaison de la couleur et du contraste est la meilleure approche pour l’adaptation du contenu aux caractéristiques des observateurs.

En second, poursuivant l’objectif de l’amélioration de l’image perçue par l’observateur et pour rendre les écrans de visualisation moins gourmands en énergie, nous explorons l’utilisation des algorithmes qui modélisent les redondances perceptuelles qui caractérisent le SVH. Notre approche est basée sur l’utilisation des algorithmes spatio-temporels : le seuil de discrimination en vision (JND) et l’attention visuelle (VA), et un nouveau modèle de puissance des écrans OLED (DPCM) développé en interne. Nous avons développé une méthode de réduction de la consommation d’énergie sur les écrans OLED en modifiant la valeur des pixels d’une manière que ça soit imperceptible pour l’œil humain.


identifier: Samadani, Sepehr  (2022). Aerodynamic and heat transfer correlations for smooth and rough airfoils.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
transfert de chaleur
antigivrage
dégivrage
turbulence
mécanique des fluides numérique

abstract: The problem of icing in aircrafts is known as one of the most critical issues for the aviation community as this matter is directly connected to the flight safety. Due to the high cost of flight tests, many experiments and numerical models have been used to model the icing condition and the influence of the flight. In particular, an accurate estimation of the heat transfer is needed for preliminary design of the anti-icing and de-icing systems. Therefore, the goal of this thesis is to propose a correlation for smooth airfoils before icing (anti-icing systems) and rough airfoils after the ice accretion (de-icing systems) to predict the heat transfer Nusselt number and aerodynamics coefficient. The CFD is used as a high-fidelity method to predict the heat transfer on the smooth and rough airfoils, before and after icing conditions. To have a better understanding of CFD and aircraft icing, the literature review of this thesis is dedicated to a discussion about the history of icing studies and the necessity of continuous icing research, in spite of the numerous achievements. Also, the numerical modelling for icing is discussed in this section. The Spalart-Allmaras turbulence model (SA-SMOOTH) for the smooth airfoils and the Spalart-Allmaras turbulence model with the roughness modification (SA-ROUGH) for the rough airfoils are chosen to build the database. Before building the aerodynamics and heat transfer database, the CFD results are validated and verified against prior experimental and numerical results. Also, to ensure the reliability of the results, the quality of the meshes are evaluated with the GCI method. The database is built for the NACA 0009, NACA0012, and NACA0015 airfoils with □ = 0.625 × 10଺, 1.25 × 10଺, 2.5 × 10଺, □ 5 × 10଺ and 0 ͦ ≤ □ ≤ 13 ͦ  for the smooth and 0 ͦ ≤ □ ≤ 9 ͦ for the rough airfoils. The Nusselt number and the drag coefficient are then plotted as a function of the lift coefficient to derive the correlation. Three drag coefficient correlations for the □ and □௠௜௡ for the smooth and □௠௜௡□ for the rough airfoils are proposed with three Nusselt number correlations including □௔□௚ for the general correlations and □௠௔□ and □௠௔□□ for the smooth and rough airfoils initial values. To verify the proposed heat transfer correlation, the new proposed correlation is compared with a previous work for the smooth surface.