identifier: Royer-Rivard, R. (2021). Mise en correspondance spatio-temporelle de séquences angiographiques par apprentissage profond  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les maladies coronariennes sont la deuxième plus importante cause de décès au Canada. Pour diagnostiquer celles-ci, les cardiologues se fient principalement sur l'électrocardiographie et l'angiographie coronaire invasive (ICA). Cette procédure consiste en l'injection d'un agent de contraste dans les artères coronaires à partir d'un cathéter et visualisée grâce à une machine à rayons X. En analysant ces images, il est possible de mesurer la taille de la lumière des artères coronaires. Mais puisque la plaque causée par une accumulation de dépôts de graisses ne se forme pas de manière uniforme, il est nécessaire de capturer plusieurs séquences à partir d'angles di˙érents pour évaluer la sévérité de la maladie.Lors de l'opération de projection de 3D à 2D faite par l'imagerie à rayons X, une quantité considérable d'information est perdue et une sélection sous-optimale des angles de projection peut mener à une sous-estimation ou surestimation de la sévérité de la maladie. Pour cette raison, la tâche de reconstruction 3D de l'arbre coronarien à partir d'images angiographiques 2D a été explorée par plusieurs chercheurs, principalement dans les deux dernières décennies.Ce mémoire décrit le travail e˙ectué pour deux étapes nécessaires dans le processus de recons-truction 3D des artères coronaires, soient la synchronisation des séquences angiographiques ainsi que la mise en correspondance des segments d'artères d'une vue à l'autre.  ABSTRACT: Coronary Artery Disease (CAD) is the second leading cause of death in Canada. Electrocar-diography and Invasive Coronary Angiography (ICA) are generally used by cardiologists to diagnose CAD. This procedure consists of the injection of a contrast agent in the coronary arteries from a catheter and visualized with the help of an X-ray device. By analyzing the generated images, it is possible to roughly measure the lumen size of the coronary arteries. But since the plaque caused by an accumulation of fat deposits do not form in a uniform way, multiple sequences must be acquired from di˙erent angles to e˙ectively evaluate its severity.Because of the 3D to 2D projection operation done with X-ray imaging, a considerable amount of information is lost and suboptimal projection angle selection can lead to an underestimation or overestimation of the CAD severity. For this reason, the task of 3D reconstruction of the coronary tree from 2D angiography has been explored by several researchers, mostly in the last two decades.This master's thesis describes the work done for two necessary steps in the 3D reconstruction process of the coronary arteries, which are the synchronization of angiographic sequences and the spatial matching of artery segments from one view to the other.


identifier: Dutaut, R. (2021). Trois étapes sensibles du travail de géologue de ressources  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: En géologie minière, l'estimation des ressources par modèle de bloc est la norme. Afin de garantir des estimés de ressources de qualité, la personne qualifiée selon la norme canadienne NI43-101 s'appuie sur un ensemble de règles formelles et informelles : les meilleures pratiques. Ces règles édictent notamment les approches à suivre concernant les recommandations de forages, l'utilisation d'une teneur d'écrêtage et la validation des ressources récupérables globales. Ces phases, consécutives, sont parmi les plus sensibles dans le processus d'estimé de ressources et peuvent induire des dépenses ou pertes pour des montants de plusieurs dizaines à centaines de millions de dollars et sont donc centraux pour l'avenir des projets ou mines en opérations. Cependant, les géologues de ressources n'utilisent pas, dans la grande majorité, des méthodes objectives et répétables pour s'assurer de l'efficacité ou de la qualité de leurs utilisations des meilleures pratiques. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons de nouvelles approches permettant de systématiser et de rationaliser les recommandations de forages et la définition des seuils d'écrêtage. Nous présentons aussi une étude afin de renforcer et documenter les meilleurs pratiques de validations de ressources récupérables globales par changement de support en fonction du type de variogramme. Tout estimé de ressources commence par une banque de données de forages et se termine par une recommandation de forages additionnels. Une des problématiques concernant ces recommandations est qu'elles s'effectuent généralement de manière manuelle et donc subjectivement. Les campagnes de forages représentent des investissements pouvant aller jusqu'à plusieurs dizaines de millions de dollars et sont un enjeu significatif pour toutes les compagnies minières ou d'explorations. Pour ce problème de positionnement de forage, nous proposons de rationaliser les recommandations de forages grâce un nouvel outil de la recherche opérationnelle qui pour la première fois permet de prendre en compte de manière dynamique la couverture continue des blocs par les forages existants ou recommandés. L'algorithme est flexible tout en obtenant une efficacité proche de l'optimum obtenu par programmation linéaire. Il fonctionne pour des données de mines souterraines ou à ciel ouvert. Utilisé sur des données issues d'une mine en opération, l'algorithme a démontré qu'il était suffisamment rapide pour permettre l'optimisation de plusieurs projets simultanément. Cet avantage est particulièrement utile pour les exercices budgétaires, car il permet une rationalisation du gain des forages recommandés. L'impact de la fonction objectif utilisée sur plusieurs projets simultanément reste cependant à établir. Flexible et rapide, ce nouvel outil permet d'obtenir des recommandations de forages objectives garantissant une couverture maximale en fonction du budget alloué. Une fois les forages réalisés, l'analyse des carottes permet de commencer l'estimé des ressources. Un problème récurrent est alors la grande variabilité des analyses et la présence de valeurs extrêmes qui peuvent influer grandement sur l'estimation des ressources. D'importantes quantités de métal et donc de revenus potentiels étant associés à ces analyses, la gestion des valeurs extrêmes et la définition des seuils d'écrêtage associés sont des problèmes majeurs pour tous géologues de ressources. La pratique la plus courante consiste à interpréter visuellement l'histogramme des teneurs afin de définir le seuil d'écrêtage. Nous proposons une nouvelle approche qui utilise les données du contrôle de la qualité et assurance de la qualité (QaQc) afin d'établir un lien entre qualité d'échantillonnage et valeurs extrêmes. Le seuil d'écrêtage est sélectionné tel que la population écrêtée retourne le coefficient de variation estimé de la population sans erreur d'échantillonnage (établie grâce au coefficient de corrélation des duplicats). En utilisant des données issues de mines aurifère et nickélifère, la méthode a démontré des résultats cohérents avec les approches généralement utilisées dans l'industrie. L'utilisation d'un estimateur robuste du coefficient de corrélation des duplicats représente une amélioration possible. Grâce à cette approche originale qui valorise les données de QaQc, un nouvel outil de définition des valeurs d'écrêtage objectif et répétable est fourni aux géologues pour les assister dans ces décisions critiques. Une fois les données écrêtées, la personne qualifiée peut passer à la phase d'interpolation du modèle de bloc. Le plus souvent, dans l'industrie minière canadienne, un estimateur linéaire est utilisé. Afin de choisir les paramètres d'interpolation, la validation des estimés de ressources récupérables par changement de support global est la méthode objective la plus utilisée. Pour obtenir les courbes tonnages-teneurs à la taille de support désirée, il est nécessaire d'obtenir des données sans valeur extrême afin d'en déduire : l'histogramme et le variogramme. Il existe quatre types de variogrammes fréquemment utilisés dans l'industrie minière (traditionnel, corrélogramme, relatif par paires et sur données gaussiennes). Le géologue-géostatisticien doit, par la suite, choisir le modèle de changement de support proprement dit. Afin de documenter les conséquences de ces choix, nous avons étudié l'impact des différents types de variogrammes sur les résultats de plusieurs modèles de changement de support. Grâce à des données simulées, nous avons corroboré les meilleures pratiques utilisées dans l'industrie. Il en ressort que le modèle discret gaussien est le plus robuste et ne présente pas de biais comparativement aux méthodes indirectes log normal qui exposent certains projets à plus de risques. Aussi, le variogramme relatif par paires ne semble pas fournir une bonne évaluation de la dispersion de blocs et doit donc être évité pour l'utilisation de changement de support. Les techniques de changement de support globales actuellement disponibles sont basées sur l'hypothèse de stationnarité ; or, pour de nombreux projets miniers, cette hypothèse est faible. Le développement d'une méthode de changement de support globale non-stationnaire représente une piste intéressante pour des recherches futures. Cette étude permet d'identifier les meilleures pratiques en matière de validation des estimés de ressources récupérables. Dans cette thèse, nous avons proposé plusieurs solutions originales afin d'apporter des améliorations aux meilleures pratiques utilisées dans l'industrie minière canadienne pour l'estimation de ressources. Grâce à des données simulées et réelles issues de projets ou mines en opérations, nous avons testé les algorithmes et méthodes proposées. Les résultats de nos études corroborent les pratiques actuelles tout en y apportant des améliorations robustes et objectives. L'utilisation et le respect des méthodes développées dans cette thèse devraient permettre d'améliorer les meilleures pratiques, de maximiser la valeur des projets ou mines en opérations et donc de diminuer le risque associé aux estimés de ressources.  ABSTRACT: In mining geology, block models are used for resource estimations. To guarantee quality of the resources estimates in accordance to the Canadian' standard NI43-101, the qualified person relies on a set of formal and informal rules : the best practices. These rules lay down the approaches to be followed for significant subjects such as drilling recommendations, high grade capping and overall validation of recoverable resources. These successive steps are among the most important subjects during the resource estimate process. They can induce multi-millions additional expenses or losses up to hundreds of millions of dollars: these steps are therefore of central importance for projects or mines in operations. However, the vast majority of resource geologists do not use objective and repeatable methods to ensure the effectiveness or quality of their applications of the best practices. In this thesis, we propose new approaches to systematize and rationalize the drilling recommendations and the definitions of capping thresholds. We also present a study to document and reinforce some of the textit best practices regarding the validation of the global recoverable resources using change of support methods according to the variogram type. Any resource estimate begins with a drill hole database and ends with drill holes' recommendation. These recommendations are generally carried out manually and are therefore subjective. Drilling campaigns represent investments up to tens of millions of dollars and are a significant challenge for all mining or exploration companies. To this drilling positioning problem, we propose to rationalize the drilling recommendations with a new operational re- search tool. Flexible, it works for both underground and surface data sets. The algorithm dynamically takes into account the partial coverage of the blocks of existing or recommended drill hole. The algorithm is fast even for large data sets with an optimality gap minimum when compared to linear programming. Applied to an operating mine data, the algorithm allows the optimization of several projects simultaneously. This advantage is particularly useful companies' budgets definition, as it allows a rationalization of the different recommended drilling programs. In application on several projects simultaneously, the impact of the objective function parameters used remains to be established. Flexible and fast, this new tool makes possible to obtain objective drilling recommendations which guarantee maximum coverage according to the allocated budget. Once the drilling campaign is completed, core assays allow the resource estimate to begin. A recurring challenge is then grades variability management and the presence of extreme values. Since a large quantity of metal and therefore potential income is associated with extreme values, their management through capping threshold definitions is a major problem for all resource geologists. The most common practice consists of visually interpret assays histogram to define capping threshold. Thought the use of quality analysis quality control (QaQc) data, we propose a new approach linking sampling quality and extreme values. The capping threshold is selected such that the coefficient of variation of the capped assays is equal to the one estimated forward error-free population (established from the correlation coefficient of duplicates). Using two real data sets from gold and nickel mines, the method demonstrates results consistent with existing methods used in industry. The use of a robust estimator for the correlation coefficient of duplicates represents a possible improvement to the proposed methods. This original approach is objective and repeatable, it enhances the data from QaQc and link the capping threshold to the sampling quality. The proposed method provides a new tool to assist geologists in this critical decision. Once data has been properly capped, the qualified person can proceed with block model interpolation. Most often in the Canadian mining industry a linear estimator is used. The interpolation parameters choice is often done thought the validation of the recoverable re- source estimates by global change of support. The grade-tonnage curves at the desired block size are deduced from the data sets, without an extreme value, providing: the histogram and the variogram. There are four different variograms types commonly used in the mining industry (traditional, correlogram, pairwise and nscore). The geologist-geostatistician must then choose a change of support model. In order to document the consequences of these choices, we studied the impact of the different variograms types on the results of several change of support models. Using simulated data sets, we have corroborated some of the best practices used in the industry. We demonstrated the superiority of the Discrete Gaussian Model is the compared to the indirect log normal methods. The Discrete Gaussian Model is more robust and does not present any bias for all tested grade distributions, as such, it is the recommended model to be used to reduce projects risks. The pairwise relative variogram do not provide a good estimate of block dispersion for change of support models and should therefore be avoided in this context. Existing global change of support models are based on the stationary assumption; however, in most mining projects, this assumption is weak. Therefore, the development of a non-stationary global change of support model represents an interesting direction for future research. This study helps the qualified persons to identify the approaches to be avoided and the ones recommended as best practices to be used for the validation of the resource estimates by global change of support methods. In this thesis, we proposed several original solutions as improvements to the Canadian' resource estimation best practices. Using both simulated and real data sets from projects and operating mines, we assessed the proposed algorithms and methods. The results of our studies corroborate current practices while providing robust and objective improvements. The use and respect of the methods developed in this thesis improve the best practices, reducing the risk associated with resource estimates and maximizing the value of exploration projects and operating mines.


identifier: El Hattami, A. (2021). Large Scale Conditional Multitask Learning for Natural Language Processing  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Récemment, les “Masked Language Models” (MLMs) entrainés sur une large base de données non étiquetées ont généré des résultats de pointe pour plusieurs tâches dans le domaine du Traitement de Langage Naturel (NLP). Un grand nombre des soumissions les mieux classées au benchmark “General Language Understanding Evaluation” (GLUE) utilisent un modèle basé sur l'architecture “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” (BERT).La formule “BERT + “fine tuning” par tâche individuelle” demeure prévalente dans la recherche ; cet outil permet en effet à plusieurs chercheurs d'aboutir à des résultats de pointe.Cependant, la méthode du “fine-tuning” manque d'efficacité quant à la quantité de paramètres utilisés, puisqu'il est probable qu'elle requière un nouveau modèle pour chaque tâche.De plus, cette méthode est susceptible d'entraîner la perte des connaissances acquises durant l'étape riche en données du pré-entraînement, ce qui pourrait affecter la performance de généralisation du modèle. L'Apprentissage Multi-Tâche (MTL) est une approche efficace par transfert inductif inspirée par les modes d'apprentissage de l'humain qui s'avère prometteuse dans le domaine du Traitement de Langage Naturel. Pourtant, le MTL n'atteint pas le même niveau de performance que l'approche du “fine-tuning” qui est encore appliquée après l'étape de l'Apprentissage Multi-Tâche dans plusieurs études. Ce manque de performance est dû aux difficultés additionnelles telles que le transfert négatif, le sur-apprentissage de tâches pauvresen données et la perte de connaissances.  ABSTRACT: Recently, deep contextualized Masked Language Models (MLMs) trained on massive amount of unlabeled data pushed state-of-the-art (SOTA) results in many Natural Language Processing (NLP) tasks. Many leading submissions on the well-known General Language Understanding Evaluation (GLUE) benchmark are based on the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) architecture. The formula "BERT + single task fine-tuning" continues to stay popular in many recent studies, constantly pushing SOTA results. However, fine-tuning is parameter inefficient since it may require a new model for each task. Moreover, it might overwrite the knowledge acquired during the data extensive pretraining, potentially hurting the generalization performance. Inspired by human ability to apply knowledge across tasks, multitask learning (MTL) is a powerful inductive transfer learning approach that showed promising in many NLP tasks. However, MTL alone doesn't reach the performance of fine-tuning approach and many studies still apply fine-tuning after the MTL step. This lack of performance is attributed to the additional challenges like negative transfer, overfitting of low resource tasks and catastrophic forgetting.


identifier: Kanani Aghkand, Z. (2021). Effect of Sealant Structure and Sealing Condition on Heat Sealing Performance of Polyethylene Films  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: En dépit de l'importance significative du scellage à chaud dans l'industrie de l'emballage flexible, certains aspects de ce processus ont reçu une attention très limitée dans la littérature et n'ont pas encore été examinés en détail. Dans cette thèse, une étude approfondie a été menée sur les effets du procédé de scellage et des conditions de ce scellage sur sa performance pour des films à base de polyéthylène. Le procédé de scellage est basé sur le chauffage de films de matière plastique en les superposant et en les poussant ensemble entre des mâchoires chauffées. Cependant, il n'y a pas encore eu une étude approfondie sur le transfert de chaleur au cours du processus de scellage à chaud dans la littérature. Dans la première partie de ce travail, le transfert de chaleur se produisant lors du thermoscellage de films multicouches avec une couche de scellant en polyéthylène a été étudié en détail. Des films multicouches composés d'une couche externe en polyamide (PA), d'une couche intermédiaire de polyéthylène greffé avec de l'anhydride maléique (PE-g-MA) et d'une couche de scellant en polyéthylène ont été produits par co-extrusion en filière plate. La température à l'interface des deux côtés du scellage a été mesurée à l'aide d'un thermocouple très fin connecté à un système d'acquisition de données. Les effets de la température de la mâchoire chauffée, de l'épaisseur de la couche de polyéthylène, du type de polyéthylène et de la pression de scellage sur l'évolution de la température à l'interface entre les côtés du joint ont été examinés. Les résultats obtenus ont montré que la température de la mâchoire, l'épaisseur du scellant et la cristallinité du polyéthylène sont les paramètres les plus importants affectant le temps nécessaire à l'interface pour atteindre la température de scellage désirée.  ABSTRACT: Despite the significant importance of heat sealing in flexible packaging industry, some aspects of this process have been poorly studied in the literature and few aspects have not been examined in detail yet. In this dissertation, attempts have been made to provide a comprehensive study on the effects of sealant structure and sealing condition on seal performance of polyethylene-based sealant films.Heat sealing process is based on heating of plastic films by sandwiching and pushing them together between heated jaws, but a comprehensive study on heat transfer in heat sealing process is lacking in the literature. In the first part of this work, heat transfer in heat sealing of multilayer films with polyethylene sealant layer was studied in detail. Multilayer films composed of a polyamide (PA) outer layer, a polyethylene grafted maleic anhydride (PE-g-MA) middle layer and a polyethylene sealant layer were produced by cast co-extrusion. The interface temperature between two seal sides was measured using a fine thermocouple connected to a data acquisition system. Effects of heated jaw temperature, polyethylene layer thickness, type of polyethylene, and sealing pressure on the temperature evolution at the interface between seal sides were examined. The obtained results showed that jaw temperature, sealant thickness and crystallinity of polyethylene are the most important parameters that can affect the time required for the interface to reach the set sealing temperature. In order to model heat transfer in heat sealing, all material properties needed for modeling of heat transfer including temperature variations of density, thermal conductivity, and specific heat capacity were measured experimentally. In addition, thermal conductivity was measured at different pressures and it was shown that, in the studied range, pressure did not have a considerable effect on thermal conductivity of polyethylene. In addition, the surface roughness of film samples was also determined by atomic force microscopy (AFM). Heat transfer during heat sealing of multilayer films was simulated using COMSOL Multiphysics software. Thermal contact resistance (TCR) was considered as the boundary condition between jaws and the outer PA layers because heat sealing was done at temperatures far below melting temperature of PA. By comparing model predictions with experimental results, it was shown that the Cooper−Mikic−Yovanovich (CMY) model predicts much better the boundary condition in this system. The simulation results were in very good agreement with experimental data both below and above melting temperature of sealant material. Moreover, the simulation could predict well observed effects of sealing conditions on the interface temperature. To our knowledge, this was the first simulation of heat transfer in heat sealing that did not require any fitting parameter.


identifier: Salehi, M. (2021). Architecture of Integrated Battery-Less Sensor and Validation of its Critical Blocks  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: RESUMÉ Les capteurs sans fil sont intéressants dans de nombreuses applications telles que la surveillance de l'environnement, les soins de santé, la surveillance industrielle, le contrôle du trafic, l'agriculture et l'industrie alimentaire. Toutefois, la durée de vie d'un capteur sans fil est limitée par son alimentation électrique. Les piles sont généralement utilisées pour alimenter les capteurs sans fil. Elles souffrent cependant de diverses limitations, telles que les restrictions de taille, le coût associé au remplacement et l'énergie limitée fournie. Pour éviter ces limitations, des solutions sans piles pour les capteurs sans fil pourraient être considérées lorsque d'autres sources d'énergie permanentes sont nécessaires pour alimenter le capteur. Ces sources d'énergie comprennent l'énergie solaire collectée, les piles à combustible microbiennes et l'énergie collectée par RF. Cette dernière méthode est adoptée dans ce travail. Il convient de noter que les collecteurs d'énergie RF fournissent un budget de puissance très limité (de l'ordre du microwatt), de sorte que tous les éléments constitutifs des systèmes doivent être conçus pour consommer une puissance ultra-faible. Ce projet se concentre sur la conception d'une structure de capteur sans batterie avec récupération d'énergie par radiofréquence (RF) et une architecture est proposée pour cette application, implémentée avec MATLAB/Simulink pour en évaluer les performances. Cette architecture comporte cinq blocs principaux: un convertisseur AC-DC, une référence de courant, un oscillateur, un régulateur de tension et un circuit de réglage. Une référence de courant à faible consommation d'énergie est conçue et simulée dans une technologie CMOS 0.18 μm dans l'environnement Cadence. Ensuite, cette source de courant est utilisée pour opérer un oscillateur en anneau à trois étages et fournit l'horloge du système. La fonctionnalité de l'oscillateur proposé a été validée par la simulation du circuit extrait du dessin des masques. De plus, une façon de changer l'oscillateur proposé en oscillateur contrôlé par tension (VCO) à ultra-faible consommation d'énergie avec le circuit de régulation est expliquée. La boucle de calibrage de ce système est conçue. Elle se compose du détecteur de crête, du comparateur, du compteur et du bloc de conversion du code binaire en code thermomètre. Tous ces modules ont été conçus et simulés avec la technologie CMOS 0.18 µm.  ABSTRACT: Wireless sensors are attractive in many applications, such as environmental monitoring, healthcare, industrial monitoring, traffic control, agriculture, and the food industry. However, the lifetime of a wireless sensor is limited by its power supply. Batteries are commonly used to power wireless sensors. However, they suffer from various limitations, such as size restrictions, costs associated with replacement, and the limited energy provided by the batteries. To avoid these limitations, battery-less solutions for wireless sensors could be considered in which other permanent sources of energy are required to supply the sensor. These energy sources include harvested solar energy, microbial fuel cells, and RF energy harvesting. The latter is considered in this work. It is worth noting that RF energy harvesters provide a very limited power budget (in the microwatt range), so all systems' building blocks must be designed to consume ultra-low power. This project focuses on designing a battery-less sensor structure with radio frequency (RF) energy harvesting. One architecture is proposed for this purpose and it is implemented with MATLAB/Simulink to evaluate its performance. The architecture is composed of five main blocks: an AC-DC converter, a current reference, an oscillator, a shunt regulator, and a tuning circuit.  An ultra-low power current reference is designed and investigated. This work was performed using the parameters of a 0.18 μm CMOS technology in the Cadence environment. Afterwards, this current is forced to a three-stage ring oscillator, which provides the clock for the system; a very low power oscillator is designed, and the proper functionality of the proposed oscillator has been validated through post-layout simulation results. Furthermore, one way to adapt the proposed oscillator to obtain an ultra-low power regulated voltage-controlled oscillator (VCO)  is explained. The tuning loop for this system is proposed. It consists of a peak detector, a comparator, a counter and a binary to thermometer code conversion block, all of which have been designed and simulated with a 0.18 µm CMOS technology


identifier: Tosan, I. (2021). Investigation of Different Numerical Modellings of Transient Flows in Storm Water Systems  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le transport des eaux pluviales dans des conditions de surface libre est le but des systèmes d'eaux pluviales (SWS). La nature du remplissage rapide des SWS ou de la maintenance aux limites peut conduire à la propagation des ondes et à l'altération de l'écoulement à surface libre en un écoulement partiellement pressurisé et au piégeage des poches d'air qui peuvent alors conduire à de graves problèmes tels que des geysers, des dommages aux infrastructures publiques et privées, des explosions de regards de recouvrement, des débordements, des inondations de rues, des accidents de la circulation, de graves problèmes électriques, etc. Afin de prévoir avec précision ces types de problèmes et de prévenir de telles conséquences causées par des flux transitoires, les modèles mathématiques doivent être améliorés et la modélisation numérique est désormais devenue incontournable. L'objectif principal de ce projet est d'étudier des modèles numériques d'écoulements transitoires suivis du piégeage des poches d'air dans les SWS. L'étude de cas est la même tout au long du projet et il s'agit d'une conduite reliée à un réservoir à l'extrémité amont et en contact avec l'air atmosphérique à l'extrémité aval. Une partie amont du tuyau contient un écoulement sous pression et le reste contient un écoulement à surface libre. L'extrémité aval est fermée soudainement par une valve et la poche d'air est formée et piégée.  ABSTRACT: Conveying storm water under free-surface conditions is the purpose of Storm Water Systems (SWSs). The nature of rapid filling in SWSs or maintenance at boundaries can lead to surge propagation and alteration of the free-surface flow to a partially pressurized flow and forming air pocket entrapment which can then lead to severe problems such as geysers, damage of public and private infrastructures, blowing off of covering manholes, overflows, street inundations, traffic accidents, severe electrical problems, and so forth. In order to accurately predict these kinds of problems and prevent such consequences caused by transient flows, mathematical models need to be improved and numerical modelling has now become unavoidable. The main objective of this project is to study numerical models of transient flows followed by the air pocket entrapment in SWSs. The case study is the same all along the project and it is a pipe connected to a reservoir at the upstream end and has contact with the atmospheric air at the downstream end. An upstream part of the pipe contains a pressurized flow and the rest contains a free-surface flow. The downstream end is suddenly closed with a valve and the air pocket is formed and entrapped.


identifier: Serret, M. F. (2021). Biased Quantum Walks as Value Heuristics for the Quantum Backtracking Algorithm  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'algorithme de retour arrière est une méthode de résolution de problèmes combinatoires par énumération des solutions utilisée dans le cadre de la programmation par contraintes. L'utilisation d'heuristiques permet dans de nombreux cas de guider la recherche en util-isant la structure du problème pour déterminer les branchements de variables et de valeurs. L'informatique quantique est un domaine en plein essor et un algorithme de backtrack-ing quantique a été récemment développé utilisant des marches quantiques afin d'explorer l'arbre de retour arrière et permettant ainsi un gain quadratique en complexité algorithmique. Cependant, contrairement à l'applicabilité directe d'heuristiques de choix de variables à cette méthode, un équivalent d'heuristique de choix de valeurs n'est pas un résultat immédiat.Nous présentons dans ce mémoire une modification de la marche quantique de l'algorithme de retour arrière basée sur l'amplification d'amplitude afin de biaiser la marche quantique par une distribution de valeur a priori, méthode que nous appelons heuristique de distribution de valeurs. Nous montrons ensuite le gain de performance obtenu grâce à l'heuristique de distribution de valeurs en simulant la marche quantique sur 28 000 exemplaires de Carré Magique partiellement rempli en utilisant les distributions de valeurs obtenues par la propa-gation de croyance (Belief Propagation) sur les contraintes. Nous décrivons ensuite le travail préliminaire fait pour l'estimation de la taille du circuit de l'algorithme de retour arrière avec la propagation des croyances ainsi que l'heuristique de distribution de valeurs associée.  ABSTRACT: The backtracking algorithm is one of the fundamental methods of constraint programming for the resolution of combinatorial problems by the enumeration of the search space. For most problems, this enumeration can be e˙ectively guided to a solution by the use of heuristics; both in the choice of variable and value branching. While we are still at the dawn of quantum computation, a quantum walk-based quantum backtracking algorithm providing a quadratic speedup over its classical counterpart has already been developed. However, while the concept of variable-branching heuristics is easily applicable to the quantum algorithm as well, the quantum-walk nature of the value exploration does not permit the direct use of classical value-branching heuristics for the quantum backtracking algorithm.In this work we propose a modification of the quantum walk algorithm using amplitude amplification that induces a bias of the quantum walk probability distribution according to what we termed a value-distribution heuristic. We proceed to show the improvements in the simulated performance of the algorithm using a belief propagation-based value distribution on 28 000 partially-filled magic square instances. We then describe the preliminary work done on the determination of an estimate of a realistic circuit size for the backtracking algorithm with the belief propagation distribution calculations and the biased quantum walk.


identifier: Emami, N. (2021). Development of Alternative Bacteria Sensing Means  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans la première phase de cette étude, une méthode précédemment établie de synthèse de Carbon Quantum Dots (CQDs) fonctionnalisés au mannose a été utilisée. Le chauffage à sec en une étape du D-mannose en présence de citrate d'ammonium dibasique crée une solution fluorescente avec la capacité exceptionnelle de marquer une bactérie pathogène potentiellement mortelle, Escherichia coli. L'affinité forte et spécifique des protéines FimH qui sont des sous-unités des fimbriae de type 1 exprimées par de nombreuses souches d'E. Coli, envers la structure du mannose, permet la détection d'E. Coli. Cette détection est basée sur la variation de l'intensité de fluorescence d'échantillons contenant différentes concentrations d'E. Coli.  ABSTRACT: In the first phase of this study, a previously established method of synthesizing mannose-functionalized CQDs was employed. The one-step dry heating of D-mannose in presence of ammonium citrate dibasic creates a fluorescent solution with the exceptional ability to label a life-threatening pathogenic bacterium, Escherichia coli. The strong and specific affinity of FimH proteins which are subunits of type 1 fimbriae expressed by numerous strains of E. coli, towards mannose structure, permits detection of E. coli. This detection is based on the variation of fluorescent intensity of samples containing different concentrations of E. coli.


identifier: Moradinejad, S. (2021). Characterization of Phenomena Governing Oxidation of Cyanobacteria Through Metagenomics  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'apparition fréquente de proliférations de cyanobactéries toxiques dans les ressources d'eau douce constitue une menace pour les stations d'épuration d'eau potable en raison de la libération de métabolites et de l'accumulation potentielle de cyanobactéries dans les plantes. La pré-oxydation a été largement utilisée pour amortir l'entrée de cyanobactéries dans les stations d'épuration et pour éliminer les métabolites nocifs (par exemple les cyanotoxines, les composés du goût et de l'odeur). La sélection du meilleur scénario de pré-oxydation nécessite une compréhension de la dynamique des cyanobactéries et de leur comportement complexe pendant l'oxydation. Pourtant, on sait peu de choses sur la manière dont les communautés bactériennes/cyanobactériennes et leurs capacités fonctionnelles sous-jacentes réagiront à l'oxydation chimique. Pour répondre à cette question, nous nous sommes concentrés sur le lac Champlain, Québec, Canada, à une période de floraison des cyanobactéries, du 1er au 29 août, 2018. et «  ABSTRACT: The frequent occurrence of toxic cyanobacterial blooms in the freshwater resources poses a threat to drinking water treatment plants by metabolites release and potential cyanobacteria accumulation within the plants. Pre-oxidation has been widely used to dampen cyanobacterial shock before entering treatment plants and removing harmful metabolites (e.g. cyanotoxins, taste and odor compounds). The selection of the best pre-oxidation scenario requires an understanding of cyanobacteria's dynamics and its complex behavior during oxidation. Yet, little is known about how bacterial/cyanobacterial communities and their underlying functional capacities will respond to chemical oxidation. It is unclear how each cyanobacteria species may change morphologically; which genera and species of cyanobacteria are more susceptible/resistant to the oxidation; what are the oxidation impacts on the cyanobacterial community shifts and functional subsystems. To address this question, we focused on Lake Champlain, Quebec, Canada at a cyanobacterial bloom period, from August 1st to 29th 2018.


identifier: Kang, Z. (2021). Multiple Object Tracking in Videos  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

title: Multiple Object Tracking in Videos

abstract: RÉSUMÉ: Dans cette thèse, nous avons travaillé à l'amélioration des performances du suivi multiobjet. Plus précisément, nous avons étudié la conception d'une méthode pour mieux gérer les détections manquantes et les occlusions. En prenant comme base la méthode de suivi, IOUtracker, nous avons ajouté à celle-ci un filtre de Kalman et des caractéristiques d'apparence Re-ID pour améliorer les correspondances entre les trajectoires et les objets. La composante du filtre de Kalman est utilisée pour prédire la position des rectangles englobants des objets lorsque des occlusions apparaissent. Et la composante des caractéristiques Re-ID contribue à faire correspondre les objets en mesurant la distance entre des caractéristiques d'apparence visuelle pour déterminer si elles représentent le même objet, même si les objets sont éloignés spatialement dans les trames. Ces composantes ont amélioré la robustesse et la précision de IOU-tracker. Nous avons testé et évalué notre méthode sur l'ensemble de données UA-DETRAC. Cet ensemble de données inclut des vidéos de scènes de trafic automobile filmées dans divers scénarios. Nous démontrons que notre méthode surpasse la méthode de base, IOU-tracker, par une marge très significative et que nous obtenons des résultats surpassant l'état de l'art sur l'ensemble de données pour la métrique PR-MOTP. Dans l'étude d'ablation, nous avons noté que même si le filtre de Kalman aide le suivi, la plus grande contribution vient de la combinaison avec les caractéristiques de Re-ID. Dans les travaux futurs, nous considérerons la distance physique des objets dans l'image pour diminuer le coût de calcul et l'espace requis pour stocker les caractéristiques de ré-identification.  ABSTRACT: In this thesis, we worked on improving the performance of multiple object tracking. Specifically, we aimed to design a method to deal better with missing detections and occlusions. Based on the IOU tracker, we added a Kalman filter and Re-ID appearance features to match the trajectories and the objects. The Kalman filter component is used to predict the position of the bounding boxes of objects when occlusions appear. And the Re-ID feature component contributes to matching the objects by measuring the distance of the features to determine whether they represent the same object, even if the objects are distant spatially. These components improved the robustness and accuracy of the IOU tracker. We tested and evaluated our model on the UA-DETRAC dataset. This dataset includes videos of traffic scenes in various scenarios. Our method is shown to outperform our baseline, IOU-tracker, by a very significant margin and getting state-of-art results on the dataset with the PR-MOTP metric. In the ablation study, we noted that even though the Kalman filter helps, the biggest contribution comes from combining the Re-ID feature with it. In future work, we will consider the physical distance of the objects in the image to decrease the computation cost and memory space necessary for the Re-ID features.


identifier: Gingras Harvey, F. (2021). Deep Representation Learning of 3D Human Motion with Recurrent Neural Networks  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Que ce soit au cinéma ou dans les jeux vidéos, une expérience immersive, dans laquelle un spectateur ou un utilisateur peut se perdre pendant des heures, est souvent gage de succès. L'immersion est souvent grandement influencée par le réalisme du contenu présenté, même lorsque ce contenu fait partie d'une histoire imaginaire ou fantastique. Plusieurs facettes du contenu contribuent au réalisme de l'expérience, et le mouvement des personnages est l'un de ces éléments importants. Par exemple, des mouvements s'éloignant trop des lois de la physique, ou qui ne respectent pas l'intuition établie par la physionomie d'un personnage pourront briser l'illusion et nuire à l'expérience utilisateur. En animation, plusieurs règles existent afin de clarifier et éviter certains de ces problèmes, et les technologies ne cessent d'être améliorées pour continuellement produire des animations de plus en plus réalistes. Parmi ces technologies, celles de la capture de mouvements (ou MOCAP pour motion capture) sont devenues des standards dans plusieurs industries pour recréer les mouvements humains dans un environnement 3D avec une grande fidélité. Ces approches sont souvent basées sur un ensemble de caméras infra-rouge à haute fréquence suivant plusieurs marqueurs réflectifs dans l'espace avec une grande précision. Le mouvement de ces marqueurs peut ensuite contrôler le mouvement du squelette d'un personnage dans un environnement 3D virtuel. Cette approche est très utile pour l'animation de personnages de formes humaines ou humanoïdes, pour lesquels nous sommes en général très sensibles aux artefacts. Le problème majeur de la capture de mouvement, et qui reviendra comme motivation dans chaque chapitre de cette thèse, est l'ensemble des coûts qui en découlent.  ABSTRACT: Realism in video games and in movies with Computer Generated Imagery (CGI) is oftenkey for a positive, immersive experience. When animating computer-generated characters on screen, motion capture (MOCAP) is often considered the highest standard to obtain such realism. Indeed, MOCAP technologies excel at accurately reproducing human movements in a 3D environment as they are based on precise high-speed and high precision 3D marker tracking in space and time. Although some recent techniques rely less on marker-based capture (mostly in cinema) the data used in this thesis mostly comes from marker-based motion capture using a Vicon system1. Given such a widespread use motion capture over the years, companies have gathered large amounts of such high quality data, opening the door to data-driven approaches for analysis, classification, generative modeling and others. Meanwhile, over the last decade, deep learning approaches have shown that they are able to surpass many other data-driven approaches for a myriad of tasks when the available data is sufficient. Naturally, interest for applying such approaches on 3D motion data has thusemerged in the animation domain. In this thesis, we investigate the representational power of a special type of artificial deep neural networks, called Recurrent Neural Networks (RNNs), to solve different tasks on animation data. RNNs offer a natural choice of architecture for motion modeling, as they are explicitly designed for modeling temporal dependencies in sequences by having an internal memory of past context and recurrent connections in time. This allows them in theory to effectively handle sequences of arbitrary lengths and to compress relevant past information in their internal state.


identifier: Gamet, P. (2020). Modélisation statistique de l'intensité, de la durée et de la fréquence des vagues de chaleur simulées par les modèles numériques de climat  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les vagues de chaleur sont considérées comme les catastrophes naturelles les plus mortelles dans le monde et ont un impact sérieux sur l'ensemble de notre société : économie, santé, infrastructures entre autres. D'après le dernier rapport du GIEC, elles seront plus intenses et plus fréquentes dans les prochaines années en raison des changements climatiques. Il est donc essentiel d'estimer le risque lié aux vagues de chaleur auquel nous seront exposés afin de mettre en place dès aujourd'hui des mesures d'adaptation adéquates : normes de construction des bâtiments, plans d'alerte canicule... Le but de ce projet de recherche consiste à modéliser l'évolution de la fréquence d'occurrence, de l'intensité et de la durée des vagues de chaleur. Les ensembles de simulations climatiques permettent de faire des projections quantitatives sur l'évolution du climat et nous nous baserons sur ces derniers pour analyser les vagues de chaleur jusqu'à l'horizon 2100. La fréquence d'occurrence sera modélisée à l'aide d'un processus de Poisson non-homogène, la température maximale atteinte lors des vagues de chaleur sera modélisée par une loi de Pareto généralisée étendue et enfin la durée des vagues de chaleur sera modéliser de manière conditionnelle à l'intensité. L'inclusion des concentrations annuelles de gaz à e˙et de serre permettra d'obtenir un modèle statistique non-stationnaire pour les vagues de chaleur. L'approche bayésienne utilisée pour l'inférence des paramètres du modèle permet d'obtenir des intervalles de crédibilité pour l'ensemble des estimations réalisées. En se basant sur l'ensemble de simulation ClimEx, l'évolution des niveaux de retour bidi-mensionnels du couple durée-intensité des vagues de chaleur est déterminée au point de grille de la ville de Montréal. A titre d'exemple, la période de retour des vagues de chaleur de plus d'une semaine atteignant une température maximale de 42.2 C, qui est de 100 ans en 2020, est réduite à 45 ans en 2030 et à un peu plus de 7 ans en 2050. Enfin, les régions du Québec et de l'Europe les plus touchées par les changements climatiques sont déterminées en se basant sur l'ensemble CESM. Il est notable que toutes les régions étudiées présentent une augmentation du nombre de vagues de chaleur extrêmes dans les prochaines années. Il apparaît que le sud-est du Québec, sous influence océanique est la région la plus exposée, tandis qu'en Europe, la fréquence d'occurrence des vagues de chaleur les plus extrêmes devrait particulièrement augmenter dans le bassin méditerranéen ainsi qu'en Europe de l'est.  ABSTRACT: Heatwaves have tremendous impact on society. Considered the deadliest natural disasters, they also a˙ect economy, energy supply, infrastructures, etc. According to the IPCC latest assessment report, both their intensity and their frequency is expected to increase in the next decades due to climate change. As a consequence, it is essential to properly estimate the risk they induce in the near future, in order to design, starting today, adaptation and mitigation measures. The aim of this research is to provide policymakers an accurate description of heatwave evolution in terms of frequency, intensity and duration in the years to come and ultimately increase the resilience of our society in the face of climate change. Climate simulations are the only available tools to make quantitative projections of the future climate. Evolutions of the heatwaves are determined based on those climate simulations up to 2100 under the RCP8.5 emission scenario assumption. The occurence frequency of heatwaves will be modeled with a non-homogeneous Poisson process, their intensity will be modeled using an extended generalized Pareto distribution and the duration of heatwaves will be modeled conditionnaly to the intensity with a negative binomial distribution. Atmospheric carbon concentration will be included as a covariate in order to build a transient model for heatwaves, allowing a study of climate change. Finally, the Bayesian approach will allow to build credibility intervals for each of our estimates. The ClimEx simulation ensemble will be used to assess the evolution of bidimentional e˙ective return levels of the intensity-duration pair at the location of Montreal. It was found that the return period of heatwaves reaching 42.2 C and during more than one week, which is of 100 years in 2020, will be reduced to 45 years by 2030 and will fall to 7 years by 2050. Then, the CESM ensemble was used to find the regions the most a˙ected by climate change, both in the North-East quarter of Northern America and in Europe. It is noteworthy that all studied regions show an increase in the frequency of extreme heatwaves, but Southern Quebec under oceanic influence is the most exposed area for the American region while the mediterranean basin and Eastern Europe are the most exposed areas in Europe.


identifier: Jafari, M. (2020). Exploring Innovation Concepts in Twitter Via LDA Topic Modelling the Case Custom Computer Programming Services  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Twitter, en tant qu'outil de micro-blogging, est l'une des plus célèbres plateformes de réseaux sociaux. Avec 500 millions de tweets par jour, c'est une source de données propice à l'exploration des messages publiés pour analyser le comportement et la communication en ligne des entreprises en termes de concepts d'innovation. Les différents types de contextes non structurés dans les postes présentent de nombreux défis. Des chercheurs suggèrent que de nouvelles approches d'apprentissage machine peuvent les aider à analyser ces données. Malgré les différents efforts des chercheurs pour analyser ce type de données, la littérature scientifique et opérationnelle n'a pas encore fourni de cadre d'analyse des concepts d'innovation par l'exploration de texte et le traitement du langage naturel (TLN) sur Twitter. Ce travail de recherche vise à explorer si les entreprises des secteurs des services de programmation informatique personnalisée mentionnent différents concepts d'innovation dans leurs comptes Twitter, et si une utilisation simple et plutôt grossière du TNL peut rapidement prendre cela en compte. Plus précisément, l'objectif de cette étude est de répondre à trois questions de recherche : (1) dans quelle mesure les entreprises s'intéressent-elles aux concepts d'innovation dans leurs tweets ? (2) quels sont les mots les plus fréquemment utilisés dans les tweets des entreprises de ce secteur ? et enfin, (3) dans quelle mesure l'utilisation de l'algorithme « Latent Dirichlet Allocation » (LDA) identifie-t-elle efficacement les sujets liés à l'innovation dans les tweets des entreprises ? Pour atteindre ces objectifs, du text mining et du modèle Latent Dirichlet Allocation (LDA) a été utilisée pour rechercher et explorer le contenu des tweets en ce qui concerne l'évaluation et la visualisation des mots fréquents et des sujets discutés dans les tweets. Nous avons spécifiquement fouillé le texte contenu dans les tweets pour trouver les mots liés à des concepts d'innovation spécifiques. Dans un premier temps, cinq facteurs d'innovation ont été choisis et les mots clés associés provenant de différentes sources ont été rassemblés dans cinq tableaux de référence. Ces facteurs sont les suivants R&D, propriété intellectuelle, collaboration, financement externe et créativité, Pour la deuxième étape, l'utilisation de techniques de fouille de texte via LINQ et C# en studio visuel aide à répondre à la première question de recherche ; les résultats montrent que la collaboration est le facteur d'innovation le plus utilisé dans les tweets des entreprises. En ce qui concerne la réponse aux deuxième et troisième questions de recherche, l'utilisation des techniques du TNL et la modélisation thématique de LDA permettent de trouver les termes les plus fréquents. De plus, en utilisant cinq facteurs d'innovation et en élargissant nos mots-clés liés à chaque facteur, les résultats montrent que le modèle LDA peut aider à trouver les sujets les plus probables dans les tweets, tels que la créativité, la R&D et la collaboration.  ABSTRACT: As a micro-blogging tool, Twitter is one of the most popular social networking platforms. With 500 million tweets per day, it is an appropriate data source for mining broadcast messages to analyze firms' online behaviour and communication in terms of innovation concepts. Different types of unstructured contexts in the posts present many challenges, but researchers believe that new machine learning approaches can help them analyze these data. Despite the efforts of numerous researchers to investigate these kinds of data, the scientific and operational literature have not yet provided a proper framework for analyzing innovation concepts via text mining and natural language processing (NLP) on Twitter. This research aims to explore whether firms in the Custom Computer Programming Services sector mention innovation concepts in their Twitter accounts and whether a simple and rather crude use of NLP can quickly pick this up. More specifically, this study aims to answer three research questions: (1) To what extent do firms demonstrate an interest in innovation concepts in their tweets? (2) Which words are used most frequently by firms in that sector? Finally, (3) to what extent does the use of Latent Dirichlet Allocation (LDA) effectively identify tweets related to innovation? Text mining and the LDA model have been used to search and explore the tweet content to evaluate and visualize frequently used words. We mined tweet text to find words related to specific innovation concepts. Our first step was to choose five innovation factors. They are R&D, IP (Intellectual Property), collaboration, external financing, and creativity. Also, we selected related keywords identified from different sources for these factors in five reference tables. For the second step, we used text mining techniques via LINQ and C# in Visual Studio to answer the first research question. The results show that collaboration concepts are the most used in firms' tweets. To answer the second and third research questions, we employed NLP techniques and LDA topic modelling using Python programming language to find the most frequent terms. Moreover, by using five innovation factors and expanding their related keywords results show that the LDA model can help find the most probable tweets as creativity, R&D and collaboration.


identifier: Yin, Y. (2021). Radiation Properties and Antenna Developments Through Periodic and End-Fire Composite Structures  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Diverses applications ont été faites diverses exigences aux antennes. Une antenne composite a plusieurs radiateurs intégrés dans une antenne, et est une bonne solution pour répondre à ces exigences. La motivation de la thèse est d'explorer les antennes composites planaires basées sur des guides d'ondes intégrés au substrat (SIW), en particulier les antennes composites planaires à polarisation circulaire (CP) end-fire sur des substrats minces à gains élevés, ce qui est supposé être difficile à concevoir. Etant donné qu'un SIW est également une structure périodique, les formules de calcul des paramètres associés aux structures périodiques sont développées, et les caractéristiques d'impédance, de réflexion et de rayonnement des structures périodiques ont été examinées. Les principales contributions de la thèse peuvent être résumées comme suit: ⚫ Proposer et faire la démonstration de trois antennes composites CP à gain élevé basées sur SIW entièrement planes: klaxon-ALTSA, slot-ALTSA et UDR-ALTSA. Les trois antennes composites sont en fait trois types de réseaux linéaires hétérogènes à deux éléments, s'étendant respectivement dans les trois dimensions d'espace orthogonales. La corne-ALTSA est constituée de cornes SIW et d'une fente antipodale linéaire conique (ALTSA) sur un substrat, s'étendant transversalement sur le plan du substrat. Il comprend également un réseau d'alimentation plan compact avec des configurations flexibles de phase et d'amplitude, et il pourrait également être utilisé pour former un grand réseau. La fente-ALTSA est constituée de fentes sur les larges parois et d'un ALTSA, s'étendant longitudinalement sur le plan du substrat. La fente-ALTSA est également un réseau hétérogène d'un faisceau de balayage de fréquence et d'un faisceau fixe en bout, et il est censé être difficile à concevoir. En outre, le slot-ALTSA démontre également une application du rayonnement à ondes lentes dans un SIW à fente. L'UDR-ALTSA se compose d'un UDR et d'un ALTSA, s'étendant le long de la direction normale au plan du substrat. L'UDR-ALTSA a non seulement une large impédance et des largeurs de bande AR, mais aussi une très petite taille avec un substrat d'alimentation très mince de 0,05λ0, et ces caractéristiques font de l'antenne un bon candidat pour les antennes élémentaires d'un grand réseau. Les trois réseaux linéaires pourraient être intégrés les uns aux autres pour former divers réseaux planaires, même un réseau tridimensionnel, et fournir diverses solutions flexibles aux antennes planes CP End-fire à gain élevé.  ABSTRACT: Diverse applications have been made various requirements to antennas. A composite antenna has multiple radiators integrated in an antenna, and is a good solution to match these requirements. The motivation of the thesis is to develop antennas and to explore radiation properties through periodic and end-fire composite structures based on substrate integrated waveguide (SIW). The principal contributions of the thesis can be summarized as follows ⚫ To propose and demonstrate three fully planar SIW-based high gain end-fire circularly polarized (CP) composite antennas: horn-ALTSA, slot-ALTSA, and UDR-ALTSA. The three composite antennas are actually three kinds of two-element heterogeneous linear arrays, stretching in the three orthogonal space dimensions respectively. The horn-ALTSA consists of SIW horns and antipodal linearly tapered slot (ALTSA) on a substrate, stretching transversely on the substrate plane. It also includes a compact planar feeding network with flexible configurations of phase and magnitude, and it could be also used to form a big array. The slot-ALTSA consists of slots on the broad walls and an ALTSA, stretching longitudinally on the substrate plane. The slot-ALTSA is also a heterogeneous array of a frequency-scanning beam and an end-fire fixed beam, and it supposed to be difficult to design. Besides, the slot-ALTSA also demonstrates an application of slow wave radiation in a slotted SIW. The UDR-ALTSA consists of UDR and an ALTSA, stretching along the direction normal to the substrate plane. The UDR-ALTSA has not only wide impedance and axial ratio bandwidths but also a very small size with a very thin feeding substrate of 0.05λ0, and these features make the antenna to be a good candidate for element antennas of a big array. The three linear arrays could be integrated with each other to form various planar arrays, even a three-dimensional array, and provide diverse flexible solutions to high gain end-fire CP planar antennas. Moreover, the UDR-ALTSA includes a smart UDR, fed by a novel feeding structure, to enhance only vertically polarized (VP) rather than horizontally polarized (HP) radiation of ALTSA. The novel polarization-selective enhancement could be applied to other CP antennas. ⚫ To propose and investigate planar composite antennas: UDR-SIW VP antenna fed by a thin SIW of 0.05λ0, a slot-horn omnidirectional antenna.


identifier: Lavoie, S. (2021). Analyse et réalisation d'une antenne réseau-réflecteur reconfigurable de façon électronique en bande X  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Le marché des systèmes satellitaires en orbite basse a connu une effervescence importante depuis la dernière décennie. Le coût de fabrication, la demande de service haut débit et le court temps de latence sont des aspects motivant la croissance de ce marché. Néanmoins, les satellites en orbite basse possèdent une vitesse angulaire élevée. Afin d'assurer le suivi du satellite, une antenne doit pouvoir orienter son faisceau rapidement. Couramment, les stations terrestres utilisent des antennes paraboliques pouvant s'orienter mécaniquement. Cependant, la vitesse de déplacement reste limitée. Une solution à ce problème serait d'utiliser les antennes réseau-réflecteurs reconfigurable. Afin de répondre à ce problème, la conception d'une antenne réseau-réflecteur est proposée. La géométrie retenue de la cellule élémentaire repose sur une antenne microruban rectangulaire couplée à un guide d'onde intégré sur un substrat (SIW) par l'entremise d'une fente. Une diode varactor est, à son tour, couplé au SIW par l'entremise d'une autre fente. Afin de valider cette géométrie, une première conception est effectuée à une fréquence d'opération en bande X et comparée en détail à une autre cellule élémentaire déjà existante. Tout d'abord, la cellule déjà existante développée par un stagiaire postdoctoral est analysée. La structure de la cellule élémentaire repose sur un anneau carré formé par des segments de lignes microrubans de largeur différente au-dessus d'un plan de masse conducteur. Afin de contrôler la phase de réflexion de l'onde incidente sur l'élément, deux diodes varactors sont installées au milieu de deux segments formant l'anneau carré. Afin de mesurer la performance de l'élément reconfigurable de façon expérimentale, deux éléments sont insérés dans un guide d'onde WR-90, simulant ainsi un réseau infini. Les résultats expérimentaux montrent une perte maximale de réflexion de 5,3 dB et une plage de phase de 262° à une fréquence de 11 GHz. L'élément reconfigurable présente des caractéristiques suffisantes pour être intégré dans un réseau-réflecteur. Cependant, la perte maximale observée à une fréquence de 11 GHz est élevée ce qui renforce la pertinence d'étudier une nouvelle géométrie d'élément reconfigurable. La solution de la deuxième cellule reconfigurable étant relativement complexe, une approche pas-à-pas et modulaire est adoptée pour la simulation et la fabrication de la cellule élémentaire. Tout d'abord, la partie de la cellule permettant la reconfigurabilité de la phase est fabriquée et caractérisée.  ABSTRACT: The number of low-earth orbit (LEO) satellites has increased significantly over the last decades. The low manufacturing cost, the increasing demand for high data rate services with low latency motivated the growth of this market. However, the LEO satellites have a fast angular velocity. Then, an antenna must be able to move or orient its beam rapidly to communicate with the satellite. Currently, the earth ground stations use a parabolic antenna with a mechanical system to rotate the antenna. Unfortunately, the angular velocity of the antenna is limited. A solution for this issue could be the reconfigurable reflectarray antennas. To solve this issue, the design of a reflectarray antenna is proposed. The chosen solution is based on a rectangular microstrip antenna coupled to a substrate integrated waveguide (SIW) through a slot. A varactor diode is also coupled to the SIW through another slot. To validate this design, a unit cell is made and compared in detail with another existing unit cell. Firstly, the already existing unit cell designed by a postdoctoral student is analyzed. The unit cell is based on a square ring topology made of microstrip lines of varying width above a ground plane. In order to control the phase of the reflected wave on the unit cell, two varactor diodes are installed in the middle of two parallel edges of the square ring. To measure the performance of the reconfigurable unit cell, two elements are inserted in a WR-90 waveguide in order to simulate infinite array conditions. The experimental results show a maximum loss of 5.3 dB and a phase range of 262° at a frequency of 11 GHz. The reconfigurable unit cell is adequate to be integrated in a reflectarray. However, the maximum loss measured at 11 GHz is high, justifying the pertinence of designing another reconfigurable unit cell. Since the design of the second reconfigurable unit cell is complicated, this one is segmented in blocks for the simulations and the manufacturing. Firstly, the unit cell part allowing the phase reconfigurability is fabricated and characterized. This circuit is composed of a varactor diode coupled to a SIW through a slot. To extract the S parameters from the phase shifter circuit at the level of the slot, a calibration kit is made. Since the model of the diode is not perfect, the results are analyzed to modify the model of the diode. This modification allows a better correspondence between the simulation results and the measurements. After that, the reconfigurable unit cell is made with the new model of the diode. Two reconfigurables unit cells are inserted in a WR-90 waveguide to assess the performance. The results show a maximum loss of 3.26 dB, an average loss of 1.6 dB and a phase range of 249° at 11.8 GHz.


identifier: Leitao Martins, L. F. (2021). Étude de l'effet des conditions thermiques de fabrication sur la vie en fatigue à grand nombre de cycles de l'alliage AlSi7Mg produit par fabrication additive  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Ce mémoire présente une étude expérimentale de l'effet de la microstructure et des discontinuités de solidification issus du procédé de mise en forme par fabrication additive (FA) de l'alliage d'AlSi7Mg sur la vie en fatigue. De ce fait, des échantillons produits par la méthode de fusion sélective par laser (de l'anglais Selective Laser Melting - SLM) ont été éprouvés dans le régime de fatigue à grand nombre de cycles (de l'anglais High-Cycle Fatigue - HCF). Cette méthode de mise en forme est une des candidates potentielles pour la fabrication des pièces de géométries complexes dans les industries du transport, plus spécifiquement dans le domaine aéronautique. La revue de littérature démontre que les alliages d'Al-Si-Mg ont une microstructure dendritique très fine générée par le taux de refroidissement rapide lors de la fabrication additive. La température de la plateforme de fabrication peut influencer ce taux de refroidissement et conséquemment la taille de la microstructure obtenue. De plus, le traitement de durcissement structural T5 a été identifié comme étant efficace pour augmenter les résistances mécaniques des métaux ayant une microstructure fine, comme ceux produits par FA. D'un autre côté, la littérature révèle que les défauts de solidification peuvent avoir un effet dominant sur la résistance en fatigue, masquant les bénéfices d'un traitement thermique de durcissement. En revanche, certaines études récentes effectuées sur des pièces saines montrent que la microstructure de solidification peut avoir une influence significative sur la vie en fatigue. Le but de ce travail est donc d'explorer s'il est possible d'améliorer la tenue en fatigue d'un alliage d'aluminium produit par FA en optimisant les conditions thermiques de fabrication. Pour atteindre ce but, la vie en fatigue de spécimens ayant des microstructures générées à partir d'une fabrication sur des plateformes à différentes températures et ayant suivi un traitement T5 a été quantifiée. Le travail expérimental a été réalisé sur des spécimens de fatigue en AlSi7Mg produits selon deux orientations de fabrication (X et Z). Un premier lot (#1) a été produit dans une plateforme de fabrication à 200 °C et 3 autres lots (#2, #3 et #4) ont été produits à 35 °C, 60 °C et 80 °C. La moitié des échantillons des lots #2, #3 et #4 ont été exposés à un traitement T5. Des essais de fatigue flexion rotative (R=−1) ont été conduits à 40 Hz. L'étude de vie en fatigue a été effectuéeà partir des essais de fatigue à une amplitude de contrainte constante jusqu'à la rupture des spécimens ou jusqu'à 5 ×106cycles.  ABSTRACT: This project presents an experimental study of the effect of microstructure and discontinuities from additively manufactured (AM) AlSi7Mg alloy on fatigue life. Therefore, samples produced by the Selective Laser Melting (SLM) method have been tested on the High-Cycle Fatigue regime (HCF). This  manufacturing  process  is  one  of  the  potential  candidates  for  the  production  of  parts  with complex geometries for the transport industries, pointedly in the aeronautical field. The literature review demonstrates that Al-Si-Mg alloys have a fine microstructure, due to the rapid cooling  rate from  the  additive  process.  The  temperature  of  the  manufacturing  platform can influence  the cooling  rate  and  consequently  th esize  of  the  microstructure.  In  addition, the  T5 microstructural  hardening  treatment  has  been  identified  in  the  literature  as  being  effective  in increasing mechanical strengths of metals having a fine microstructure, such as those produced by AM. On the other hand, the literature reveals that solidification defects can have a dominant effect on fatigue strength, obscuring the benefits of T5 heat treatment. Although, recent studies carried out on healthy parts, show that the microstructure and the Si precipitation can have a significant influence on the fatigue life. The aim of this work is therefore to explore whether it is possible to improve  the  fatigue  life  of  an  aluminum  alloy produced  by  AM  by  optimizing thermal manufacturing conditions. To achieve this goal, the fatigue life of specimens produced on platforms at different temperatures and  post-treated  T5  conditions  was  quantified.  The  experimental  work  was  carried  out  from specimens  produced  according  to  two  building  orientations  (X  and  Z).  A  first  batch  (# 1) was produced on a platform at 200 °C and 3 other batches (# 2, # 3, and # 4) were produced at 35 °C, 60 °C, and 80 °C. Half of the samples from batches # 2, # 3, and # 4 were submitted to a T5 heat treatment. Rotating-bending fatigue tests (R=−1) were carried out at 40 Hz. The fatigue life was studied at two constant stress amplitudes up to the failure or up to5 x 106cycles.The microstructures obtained differ in terms of dendrites and the presence of silicon precipitates. Higher  platform  temperature  results  in  a  lower  cooling  rate,  so  the  heating  of  the  platform significantly increases the size of the dendritic structure (0.45 μm for the platform at 35°C versus 0.64 μm for the platform at 200 °C). Also, silicon precipitates could be observed in the aluminum matrix on the specimens T5 heat treated. For specimens produced in the X orientation at 35 °C, 60 °C and 80 °C, specimens T5 treated obtained higher fatigue life in 3.17 (6.84 x 105cycles), 2.98 (7.16 x 105cycles), and 2.19 (8.84 x 105cycles) times, respectively, when compared to those tested as as-built. For specimens produced in Z orientation and tested at T5 condition, the fatigue life is about 1.01 times higher for manufacturing at 35 °C, 2.56 times at 60 °C, and 2.83 times at 80 °C. The results are consistent with the previous work that rapid cooling during solidification refines the size of the dendrites which is beneficial in increasing fatigue life. In addition, the results also confirm  the  beneficial  effect  of  the  T5  post-treatment  on  fatigue  life. Therefore,  the research question is assertively answered. The optimization of thermal manufacturing conditions increased fatigue life of AlSi7Mg specimens produced by additive manufacturing. From the manufacturing conditions specific to this project, it is possible to increase the fatigue life of the alloy studied by a production at usually called by cold-platforms (35 °C, 60 °C, and 80 °C), and an addition of a T5 post-treatment. Finally, from  the  manufacturing  point  of  view,  it  would  be  relevant  to  do  a  deep  study  at  other platform temperatures between 80 °C and 200 °C. In addition, it is proposed to study these variables on the as-built condition. Eventually, characterizations at several stress amplitudes and ratios would lead to a more deeply understanding ofthe fatigue behavior of this alloy.


identifier: Zokaee, S. (2021). Empirical Study of Out-of-Sample Performance of Sparse Mean-Variance Portfolio Optimization  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La théorie moderne du portefeuille développée par Markowitz est considérée comme le fondement de la finance moderne. Cette théorie porte sur la diversification des portefeuilles d'investissement grâce à une logique rationnelle et vise simultanément à minimiser le risque et à maximiser le rendement des portefeuilles. D'une part, un problème qui préoccupe les investisseurs est l'augmentation des coûts de surveillance et de gestion lorsque le nombre de titres dans leurs portefeuilles d'investissement est élevé. Par conséquent, ils préfèrent limiter le nombre de titres dans lesquelles ils investissent à un sous-ensemble de tous les titres disponibles. Ces portefeuilles sont appelés portefeuilles parcimonieux. La question qui se pose est de savoir si investir dans des portefeuilles parcimonieux est optimal par rapport aux situations où tous les titres disponibles sont inclus dans les portefeuilles d'investissement. Ce mémoire tente de répondre à cette question. Deux principaux paramètres d'entrée du modèle de sélection de portefeuille moyenne-variance, à savoir la moyenne et la variance des rendements boursiers, sont estimés par la moyenne et la variance de l'échantillon car les vraies valeurs de ces paramètres ne sont pas connues. Le problème lié à l'utilisation de la moyenne de l'échantillon et de la variance des rendements boursiers est que les portefeuilles optimaux souffrent de l'instabilité résultant des fluctuations des échantillons des rendements boursiers. Cela signifie que le portefeuille optimal pour un échantillon de rendements boursiers spécifique donné pourrait ne pas être optimal pour d'autres échantillons. Par conséquent, les investisseurs devraient rééquilibrer leurs portefeuilles plus souvent et supporter des coûts de transaction en raison des instabilités des portefeuilles dues à l'erreur d'estimation des paramètres d'entrée. Dans ce mémoire, le modèle de sélection de portefeuille moyenne-variance parcimonieux, qui est dérivé en incluant une restriction sur le nombre de titres dans le portefeuille optimal, est utilisé pour construire les portefeuilles optimaux parcimonieux. En outre, nous examinons si investir dans des portefeuilles parcimonieux est une décision optimale pour les investisseurs neutres et averses au risque. Afin d'augmenter le pouvoir de généralisation du modèle de sélection de portefeuille moyenne-variance, nous évaluons la performance du modèle non seulement sur la base de la qualité des résultats dérivés des données utilisées pour estimer les paramètres d'entrée, dites données à l'intérieur de l'échantillon, mais également sur la base de la qualité des résultats obtenus à partir du nouvel ensemble de données, dites données hors échantillon. L'étude approfondie de la performance hors échantillon est menée en partant du principe que la vente à découvert est soit interdite, soit autorisée. Les résultats de l'étude empirique confirment qu'investir dans des portefeuilles parcimonieux est une décision optimale pour les investisseurs neutres et averses au risque. Mais pour les investisseurs très averses au risque, il est optimal d'investir dans toutes les actions disponibles, en particulier lorsque la vente à découvert est autorisée.  ABSTRACT: The portfolio selection theory introduced by Markowitz is referred to as the foundation of modern finance. This theory cares about diversifying investment portfolios by a reasonable logic and aims at minimizing the risk and simultaneously maximizing the return of the portfolios. One issue that investors are concerned with is the increase in monitoring and managerial costs when the number of stocks included in their investment portfolios is high. Therefore, investors prefer limiting the number of stocks they invest in to a subset of all available stocks. Such portfolios are called sparse portfolios. The question that arises is whether investing in sparse portfolios is optimal compared to the situation in which all available stocks are included in the investment portfolio. This research aims at answering this question. On the other hand, two main input parameters of the mean-variance portfolio selection model, namely the mean and the variance of the stock returns, are estimated by the sample mean and variance since the true values for these parameters are not known. The issue that arises due to employing the sample mean and variance of the stock returns is that the optimal portfolios su˙er from instability resulting from the fluctuations in the stock returns' samples. This means that the optimal portfolio for a given specific stock returns' sample might not be optimal for other samples. Hence, the investors should rebalance their portfolios more often and incur transaction costs due to the instabilities of the portfolios resulting from the estimation error of the input parameters. In this research, the sparse mean-variance portfolio selection model derived by including a restriction on the number of the stocks in the optimal portfolio is employed to construct the sparse optimal portfolios. Moreover, we examine whether investing in sparse portfolios is an optimal decision for the risk-neutral and risk-averse investors. To increase the generalization power of the sparse mean-variance portfolio selection model under study, the model's performance is evaluated not only based on the quality of the results derived from the data used to estimate the input parameters, called in-sample data, but it is also evaluated based on the quality of the results obtained from the new dataset, called out-of-sample data. A comprehensive study of the out-of-sample performance is conducted under the assumptions that short-selling is prohibited and also short-selling is allowed. The empirical study results substantiate that investing in sparse portfolios is an optimal decision for the risk-neutral and risk-averse investors. But for highly risk-averse investors, it is optimal to invest in all the available stocks especially when short-selling is allowed.


identifier: Ducharme, C. (2021). Prévision de la demande intermittente avec ou sans données de télémesure  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La demande d'un client peut être mesurée à plusieurs endroits le long de la chaîne logistique. Lorsque les mesures sont prises au point de vente d'un client, un arrangement collaboratif de type Vendor Managed Inventory (VMI) est possible. Dans ce type d'arrangement, le fournisseur est uniquement responsable de la gestion du stock de ses client. Cependant, ceci nécessite la confiance entre les partenaires de la chaîne logistique, la volonté de partager l'information, ou la mise en application d'un système de télémesure des données qui peuvent tous être une source de risque ou prohibitive en matière de coût. Ainsi en pratique, un fournisseur exploitant un arrangement VMI peut ne pas être en possession des données du point de vente pour certains clients. Ce sujet a généré quelques travaux dans la littérature et plusieurs améliorations sont possibles pour la gestion d'une chaîne logistique sous ces conditions. L'objectif général de notre recherche est d'améliorer la gestion de la chaîne logistique pour un fournisseur dans un arrangement collaboratif où il collecte des données par télémesure de la demande au point de vente de ses clients, dans un contexte de demande intermittente. Nous proposons trois contributions sur la prévision, la mesure d'erreur et l'évaluation de la chaîne logistique, tous pour une demande intermittente et en exploitant les données de télémesure. En premier lieu, lorsque les données de demande du point de vente sont absentes, un fournisseur doit se servir d'autres moyens pour déterminer la demande de ses clients. Pour cela, l'historique des livraisons effectuées chez un client peut être agrégé et transformé en série temporelle de la demande, mais ces séries peuvent être bruitées et avoir un comportement intermittent. Des modèles ont été proposés, pour ces données de la demande prises en amont dans la chaîne logistique, qui déduisent la demande d'un client à son point de vente et ainsi améliorent les prévisions de la demande. Cependant, ces modèles n'ont pas pu être évalués à cause d'un manque de vraies données du point de vente. De plus, aucun modèle de prévision de la demande existant ne considère le contexte d'une demande connue partiellement lorsque les données du point de vente manquent pour un petit groupe de clients. Dans cette situation, nous proposons comme première contribution un modèle d'apprentissage supervisé pour la prévision de la demande. Ce modèle détermine une relation entre les données de demande du point de vente et les données de demande des livraisons. Cette relation permet d'améliorer les prévisions de la demande pour des clients pour lesquelles les données de point de vente sont inconnues. Nos résultats montrent une amélioration de 10 % en précision comparée aux modèles traditionnels de prévision de la demande. En deuxième lieu, une mesure d'erreur précise est requise pour la validation du choix d'un modèle de prévision. Plusieurs mesures d'erreurs ont été proposées dans la littérature où l'erreur est calculée sur la partie hors échantillon de la série temporelle. Cependant, ces mesures d'erreurs ne sont pas intuitives ou robustes lorsque les données sont intermittentes. De nouvelles mesures d'erreurs ont été proposées pour rectifier certains de ces problèmes en inférant le mouvement des stocks sous-jacents à la prévision de la demande. Dans un arrangement collaboratif dans lequel les données de la demande du point de vente des clients sont connues, ces données peuvent être utilisées pour améliorer ces mesures d'erreurs en permettant de véritablement calculer les mouvements du stock chez les clients. Au lieu de comparer les prévisions de la demande unitaires au vrai stock, nous proposons comme deuxième contribution une mesure d'erreur basée sur la capacité à prédire le temps avant d'atteindre une situation de rupture de stock chez les clients. Cette nouvelle mesure d'erreur est intuitive et robuste et est très utile dans un arrangement de type VMI. Nous comparons la mesure d'erreur proposée à celles retrouvées dans la littérature pour pouvoir la remplacer lorsque les données du point de vente sont absentes, mais l'efficacité est réduite. En troisième lieu, quoique l'amélioration du modèle de prévision et de la mesure d'erreur va bien sûr permettre l'amélioration de la prévision de la demande d'un client, les données utilisées pour la prévision demeurent l'aspect le plus crucial. La littérature promeut le partage des données ou leur collection par des moyens technologiques comme la télémesure, mais les analyses de type coût-avantage sont rares. Ces analyses permettent de guider un individu lorsqu'il doit décider de mettre en œuvre ou non ces types d'arrangement collaboratif. Nous proposons comme troisième contribution une simulation qui minimise le niveau de stock de sécurité et le nombre de livraisons à effectuer pour maintenir un niveau de service ciblé. L'accès à deux sources de données de la demande (point de vente des clients et l'historique de livraison du fournisseur) permet de comparer ces deux stratégies informationnelles dans la gestion de la chaîne logistique. Nos résultats montrent que les données du point de vente permettent de diminuer le nombre de livraisons à effectuer de 16 % et la quantité de stock à maintenir chez le client de 43 % tout en garantissant un niveau de service de 100 %. Les trois contributions présentées ci-dessus sont des avancées scientifiques importantes tout en étant des solutions pratiques pour l'industrie. Pour évaluer nos contributions, nous utilisons des données réelles provenant d'un vrai partenaire industriel. Nous prenons soin de bien décrire le partenaire industriel selon les caractéristiques retrouvées dans la littérature sur la chaîne logistique. Au cœur de notre travail est l'accès fourni par le partenaire à ses données de télémesure de la demande mesurées au point de vente de ses clients. Ces données de télémesure permettent de valider nos contributions. La méthodologie employée est comparative. Nous cherchons à isoler l'effet des données de la demande dans la prévision, la validation des modèles et l'analyse des avantages dans la gestion de la chaîne logistique. Finalement, comme perspective de recherche, nous proposons de poursuivre la méthode de caractérisation de série temporelle de la demande intermittente pour permettre la recommandation de décisions logistiques selon les caractéristiques intrinsèques de la demande. Nous proposons l'étude de modèles de prévision de la demande qui intègrent les différentes agrégations temporelles disponibles dans les données recueillies et les différentes agrégations temporelles nécessaires pour les besoins industriels. Nous proposons, comme dernière perspective, l'étude de l'interdépendance de la prévision, sa mesure d'erreur et les avantages logistiques, soit nos trois contributions, dans l'analyse complète de la chaîne logistique.  ABSTRACT: A customer's demand can be measured at multiple locations along a supply chain. When observations are collected at a customer's point-of-sale, collaborative Vendor Managed Inventory (VMI) arrangements are possible. However, this requires either trust between supply chain partners, the willingness to share the information, or the implementation of telemetry, all of which are unreliable and prohibitive. This means that in practice, suppliers operating a VMI arrangement may have missing point-of-sale demand data for some customers. This topic has generated only few works in the literature and numerous improvements can be made for managing a supply chain under these conditions. The main objective of our research is improving supply chain management for a supplier in a collaborative arrangement in which he collects demand data from a customer's point of sale using telemetry in an intermittent demand context. We propose trois contributions on forecasting, error measurement and supply chain evaluation, all for an intermittent demand while utilizing telemetry data. Firstly, when point-of-sale demand information is missing, suppliers turn to other methods of determining their customer's demand. Historical delivery data can be aggregated to produce demand time series, but these can contain noise and display intermittent behavior. Models have been proposed for use on this upstream demand data which infer a customer's point-of-sale demand data to improve the subsequent demand forecast. However, these models are poorly evaluated in the literature due to a lack of access to real point-of-sale data. Furthermore, no current demand forecasting model considers the practical situation where data is partially known—i.e., point-ofsale data is missing for a small subset of customers. In this situation, we propose as our first contribution a supervised learning model to produce a mapping between known point-of-sale demand data and historical delivery demand data, that is then leveraged to improve future demand forecasts for customers with missing point-of-sale data. Our results show up to a 10% accuracy improvement over traditional demand forecasting methods. Secondly, accurate error measurements are required to validate the choice of forecasting models. Numerous error measurements have been proposed in the literature which calculate the error on out-of-sample time series observations. However, these error measurements are unintuitive and not very robust to intermittent behavior. Newer error measurements have remedied some of these issues by intuiting the underlying stock behavior of forecasted demand. In a collaborative arrangement for which customers' point-of-sale demand data is known, point-of-sale data can be used to improve upon these error measurements by calculating the error directly on a customer's real stock behavior. Instead of comparing the point forecasts results to the real stock, we propose as our second contribution an error measurement for forecasting models based on their accuracy at forecasting stock-out situations. This is both a robust and useful error measurement over the other alternatives and of preeminent use in VMI arrangements. We further compare our proposed error measurement to those found in the literature which allows them to be used as a replacement to our proposed error measurement when the point-of-sale data is unavailable but with reduced efficacy. Thirdly, although improving the forecasting model and error measurement are both critical for improving a customer's demand forecast, the underlying data used for demand forecasting is the foremost constraint—garbage in, garbage out. This is made even more important under a VMI arrangement where suppliers assume the entire responsibility of its customers' stock. The literature encourages data sharing and collection using technological means such as telemetry, but costbenefit analyses are rare. These analyses can guide practitioners when making decision to implement these types of arrangements. We propose a simulation-based framework which minimizes the inventory's safety stock and the number of deliveries required to maintain a specified service level. Access to both point-of-sale demand data and the supplier's historical delivery demand data allows for comparison between information strategies in supply chain management. Our results show that collecting a customer's point-of-sale demand data offers more savings in terms of customer inventory stock (16%) than in terms of the number of deliveries (43%) for a targeted service level of 100%. These three proposals presented above both fill a gap in the literature and represent real practical applications. To evaluate our contributions, we rely on real data provided by a real industrial partner. Care is taken to adequately describe this industrial partner in relation to current supply chain literature. Core to our work is the access the industrial partner provides to telemetric pointof-sale demand data which it collects for its customers. This telemetric point-of-sale data is used to validate our proposals. The methodology employed to identify the improvements brought by this telemetric demand data is comparative in its nature whereby we isolate the impact of the data in the forecasting, model validation, and supply chain cost benefit analyses. Finally, in terms of perspectives to the work found herein, we propose continuing research in intermittent demand time series characterization methods for logistic recommendations as a function of demand characteristics. We further suggest the study of forecasting models which integrate the multiple temporalities available in the collected data and the multiple temporalities required for the industry. Lastly, we propose the study of the interdependence between forecasts, error measurements, and logistic advantages—i.e., our three contributions—in the holistic analysis of supply chains.


identifier: Lakhmiri, D. (2021). Optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones profonds  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Nous assistons depuis quelques années à l'essor de l'apprentissage automatique qui a été propulsé grâce à la croissance constante de la puissance de calcul des ordinateurs et la collecte d'ensembles de données massifs. Les réseaux de neurones en particulier ont tendance à devenir plus profonds, plus complexes et donc nécessitent un effort en amont pour créer des réseaux spécifiquement conçus pour une tâche et un ensemble de données particuliers. Trouver la bonne architecture et la bonne stratégie d'apprentissage est un problème équivalent à une optimisation d'hyperparamètres (HPO) où la fonction objectif est donnée sous forme de boite noire. Cette tâche d'optimisation est complexe et coûteuse mais elle n'en demeure pas moins nécessaire tant le gain en précision peut s'avérer important. Cette thèse propose trois travaux qui visent à fournir une solution au problème énoncé en adaptant l'algorithme de recherche directe MADS. Cette approche d'optimisation sans dérivées est naturellement adaptée pour un tel objectif où chaque évaluation est coûteuse, bruitée et où les dérivées ne sont pas disponibles. Le premier thème décortique le problème HPO pour les réseaux de convolution qui sont spécialisés dans la classification d'images. On y liste les hyperparamètres à considérer et l'espace de recherche qui en résulte, puis exploite tout particulièrement les variables de catégorie pour définir une judicieuse exploration de l'espace. L'approche proposée s'est révélée fructueuse et compétitive contre les méthodes couramment employées dans la pratique et a donné lieu à la création de la librairie HyperNOMAD. Le second projet a permis de valider notre approche sur une application réelle où on cherche à trouver un réseau de neurones de type auto-encodeur, capable de détecter la présence de transmissions incomplètes parmi celles reçues de l'astromobile Curiosity. On propose la variante ∆-MADS qui combine la phase de sonde de MADS à une recherche faisant appel à un autre algorithme d'optimisation sans dérivées ∆-DOGS. Pour ce problème particulier, ∆-MADS a permis de trouver un meilleur réseau que ses deux composantes prises individuellement et que d'autres approches courantes telles que l'optimisation bayésienne ou la recherche aléatoire. Finalement, la troisième contribution vise à intégrer des fonctions substituts spécifiques dans HyperNOMAD pour réduire son temps d'exécution et sa consommation de ressources. Les substituts ajoutés ont en effet accéléré la résolution du problème HPO par un facteur de 4, de diminuer les ressources de calculs employées par un facteur de 3, sans pour autant réduire la qualité des solutions proposées par HyperNOMAD.  ABSTRACT: In recent years, we have seen the rise of machine learning, which has been propelled by the constant growth in computing power and the collection of massive datasets. Neural networks, in particular, tend to become deeper, more complex, and require an upstream effort to create graphs designed explicitly for a specific task and dataset. Finding the right architecture and the right learning strategy is equivalent to a hyperparameter optimization problem (HPO), where the objective function is given in the form of a blackbox. This optimization task is complex and costly, but it remains necessary as the gain in precision can be significant. This thesis includes three contributions that aim at providing a solution to the stated problem by adapting the MADS direct search algorithm. This derivative-free optimization approach is naturally adapted for such an objective where each evaluation is expensive, noisy, and where the derivatives are not available. The first theme dissects the HPO problem for convolutional networks, which are specialized in image classification tasks, to list the considered hyperparameters and the resulting search space. The presented method exploits categorical variables to define an informed exploration of the space. The proposed approach proved successful and competitive against the methods commonly used in practice and is made available in the form of the HyperNOMAD library. The second project allowed us to validate our approach on a real-life application where the goal is to tune an autoencoder to detect the presence of incomplete transmissions among those received from the rover Curiosity. We propose the variant ∆-MADS that combines the poll phase of MADS with the DFO algorithm ∆-DOGS, plugged into the search step. For this particular problem, ∆-MADS could find a better network than its two components taken individually and than other common approaches such as Bayesian optimization or random search. Finally, the third contribution integrates specific surrogate functions in HyperNOMAD to reduce its execution time and resource consumption. The enhanced version proved up to 4 times faster and 3 times less consuming without harming the quality of the final solutions.