identifier: Grandmont, Philippe  (2020). Influence de la vitesse de soudage par friction malaxage sur les propriétés mécaniques locales et la microstructure d’un alliage d’aluminium Al-6%Mg.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
soudage par friction-malaxage
alliage d'aluminium
microstructure
propriétés mécaniques
EBSD

abstract: Un aspect du procédé FSW ayant rarement été abordé est l’influence des paramètres de soudage sur les propriétés mécaniques locales des différentes zones affectées par le soudage. Plus précisément, l’évaluation des propriétés mécaniques locales en utilisant une méthode d’essais mécanique par poinçonnage, appelée Shear Punch Testing (SPT). Il existe aussi très peu d’études portant spécifiquement sur le soudage FSW d’alliages d’aluminium écrouis contenant plus de 5% de Mg. Afin de combler ces lacunes, l’objectif de ce projet est de quantifier l’effet des paramètres de soudage par friction-malaxage sur les propriétés mécaniques locales et la microstructure d’un alliage Al-6%Mg-H18. Pour ce faire, deux soudures ont été produites à différentes vitesses d’avance (50 mm/min et 120 mm/min) et leurs microstructures respectives ont été analysées en détail par microscopie EBSD. Des essais mécaniques de microdureté et SPT ont été effectués pour évaluer les propriétés mécaniques locales de chaque soudure. Des différences importantes de microstructure et de propriétés mécaniques ont été observées entre les deux soudures. La microdureté a d’abord été liée aux microstructures observées dans chacune des zones affectées par le soudage. La comparaison des résultats SPT avec la microdureté a aussi permis de valider l’utilisation du Shear Punch Test comme méthode d’essais mécanique complémentaire aux essais de microdureté. Le SPT a permis de mesurer avec précision la résistance mécanique des zones affectées par le soudage, mais s’est avéré moins approprié pour l’évaluation des contraintes d’écoulement. Néanmoins, beaucoup d’informations sur le comportement mécanique des zones affectées par le soudage ont pu être extraites des courbes contrainte-déplacement SPT. Ces informations ne pouvant pas être acquises par microdureté, les résultats des essais SPT ont soulevé des questions non rapportées auparavant dans la littérature scientifique relative au soudage FSW.


identifier: Anagonou, Augias Laurens Louison T.  (2020). Étude et valorisation des cendres de tailles micrométriques et nanométriques issues d’un réacteur de pyrolyse des coques d’anacarde : Application aux bétons hydraulique et bitumineux.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

type:
Mémoire ou thèse
Non évalué par les pairs

format: application/pdf application/pdf

subject:
coques d'anacardes
cendres
béton hydraulique
béton bitumineux
stabilité
fluage
résistance à la traction
résistance à la compression

abstract: Le développement industriel a entrainé au fil des années une importante production des matières résiduelles et des matières organiques dans le monde. Au Canada ou au Benin, la gestion de ces matières résiduelles constitue un véritable problème. Ainsi, une mauvaise gestion des sites d'enfouissements entrainera plus tard une infiltration du lixiviat dans la nappe phréatique avec des risques d’impacts environnementaux potentiellement élevés. C’est dans le but de réduire ces risques que l’étude de valorisation des cendres des coques d’anacarde a été menée. L’anacarde est une culture de grande importance au Bénin (près de 150 000 tonnes/an). Son traitement industriel entraîne une production abondante de coques déchets (plus de 10 000 tonnes) difficiles à gérer car ils sont corrosifs, nocifs et toxiques. Une expérience de valorisation des coques d’anacarde par pyrolyse avait été menée au Bénin mais celle-ci génère des cendres qui doivent aussi être aussi valorisées. Cette étude consiste en l’incorporation des cendres dans du béton hydraulique ou du béton bitumineux. Les différents ajouts de cendres, se substituent à la quantité de ciment additionné au béton, graduellement à des proportions de 5%, 10%, 15%, 20% et 25% de cendres. Les caractéristiques physico-mécaniques y afférant à savoir la résistance à la compression, la résistance à la traction, la conductivité hydraulique et l'affaissement du béton dans le temps ont été déterminées. Aussi, le même travail a été réalisé avec le béton bitumineux et les caractéristiques dudit mélange à savoir la stabilité, la compacité, le fluage et l'épaisseur ont été déterminées. L'ajout progressif de cendres dans le béton bitumineux a entrainé une diminution des filets dans le béton bitumineux.


identifier: Khanfir, Ahmed  (2020). Amélioration de la résistance d’impact d’un bord d’attaque d’un avion en alliage d’aluminium par des matériaux composites.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
matériaux composites
impact balistique
projectile
analyses par éléments finis
rupture matériau

abstract:
La résistance à l’impact est aux premiers rangs des défis en aéronautique. L’apparition des matériaux composites offre de nouvelles pistes de réflexion pour bonifier la résistance des structures à l’impact.

L’objectif principal de cette recherche est d’étudier le comportement mécanique du bord d’attaque d’une aile d’avion en alliage d’aluminium 2024T351 en vue de l’améliorer. Plus précisément, il s’agit de s’appuyer sur les variations de l’énergie interne, de l’énergie cinétique et de vitesse du projectile suite à l’impact pour proposer une solution de revêtement plus résistante.

Pour ce faire, deux études de cas sont réalisées. La première propose de comparer la performance à l’impact de l’aluminium avec des matériaux composites unidirectionnels, précisément le carbone-époxy, le verre époxy et le kevlar-époxy. Dans cette étude, le matériau de référence du bord d’attaque, soit l’aluminium, est remplacé successivement par ces trois matériaux. Une analyse détaillée de la performance à l’impact balistique est réalisée sur chacun des trois, et ce à 4 différentes séquences d’empilages. Il s’avère que le carbone-époxy dispose d’une capacité d’absorption d’énergie interne relativement supérieure aux autres matériaux. Ce dernier témoigne également d’une meilleure performance du point de vue de l’énergie interne du bord d’attaque et la vitesse perdue par le projectile. Toutefois, la performance de cette solution demeure inférieure à l’alliage en aluminium.

Finalement, à la lumière de ces résultats, une deuxième étude de cas est proposée. Celle-ci consiste à changer la géométrie du bord d'attaque en matériau composite tout en conservant le même poids que l'aluminium. Malgré cette modification, l’aluminium 2024T351 demeure plus performant à l’impact que les trois matériaux composites étudiés.

Le logiciel ABAQUS est utilisé pour des fins de simulation et de calculs. La modélisation du comportement des matériaux composites unidirectionnels est réalisée grâce à un sousprogramme de matériau défini par l'utilisateur (VUMAT). Le critère Hashin est adopté pour la défaillance des fibres. Pour ce qui a trait aux modes de défaillance de la matrice, ceux-ci respectent le critère de Puck.


identifier: Alcaras, Romain  (2020). Influence des paramètres de trempe sur l’évolution des propriétés thermo-physiques de l’acier 300M.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
acier 300M
trempe
densité
coefficient de dilatation thermique
chaleur spécifique
chaleur latente

abstract:
Les aciers subissent de nombreux traitements thermiques pour atteindre des propriétés mécaniques ciblées. L'acier 300M est ainsi utilisé pour la fabrication des trains d'atterrissage à l'état trempé-revenu. Le traitement thermique de trempe martensitique puis revenu est appliqué sur les pièces juste avant les phases finales d'usinage de finition. Afin de mieux maîtriser la géométrie finale des pièces et d'optimiser ses chaînes de production, l'industriel Safran Landing Systems cherche à prévoir par simulation numérique du procédé les distorsions induites par le traitement thermique de trempe.

Le principe d’essais et erreur étant peu viable économiquement, l’objectif est de prédire ces distorsions par le biais d’un logiciel de simulation. Pour cela la détermination précise du transfert de chaleur en fonction de l'emplacement, de la température et de la vitesse de refroidissement est essentielle. Dans le cadre d’un partenariat de recherche, plusieurs études sont menées pour fournir toutes les entrées nécessaires au logiciel de simulation de l’industriel. Celle qui va suivre dans ce mémoire se concentre sur la détermination de propriétés thermomécaniques de l’acier 300M en fonction de la température et des vitesses de refroidissement. Plusieurs méthodologies sont mises en place pour la détermination de celles-ci. L’utilisation du dilatomètre DIL 805 A/D nous procure la variation de longueur de l’acier en fonction de la température. Un analyseur thermogravimétrique permet de mesurer le flux de chaleur de l’acier 300M en tandem avec sa masse. Aussi, un flash laser nous permet d’identifier la diffusivité thermique. Enfin, la caractérisation de l’acier par le biais de microstructures et d’essais de dureté a été réalisée.

Les résultats expérimentaux ont été traités pour obtenir les propriétés thermiques désirées. Ainsi, des modèles numériques ont été développé pour la densité, le coefficient de dilatation thermique, la chaleur spécifique, la chaleur latente, la diffusivité thermique et la conductivité thermique en fonction de la température et de la vitesse de chauffage et refroidissement. Ces modèles identifiés ont ensuite été confrontés à la littérature existante et l’acier 300M a été caractérisé en fonction de la vitesse de refroidissement.


identifier: Cognet, Bruno  (2020). Identification d’indicateurs de la maturité numérique des entreprises par une démarche de comparaison et de synthèse des modèles existants.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
industrie 4.0
quatrième révolution industrielle
transformation numérique
modèles de maturité
maturité numérique
indicateurs clés de performance
KPI
indicateurs de maturité numérique

abstract: La quatrième révolution industrielle est en train de s’imposer dans les stratégies industrielles mondiales. Une véritable course à la transformation vers le numérique est lancée dans le monde entier. Cette transformation impacte toutes les entreprises, quelle que soit leur taille. Toutefois, afin de structurer leur transformation numérique, il est nécessaire, dans un premier temps, de faire un état des lieux sur l’organisation de l’entreprise. Pour ce faire, il est possible de recourir à des modèles d’évaluation de la maturité numérique. Ces modèles permettent de donner une indication aux entreprises sur le lancement et l’avancement de leur transformation, pour atteindre le concept d’« Industrie 4.0 », et de les accompagner. Actuellement, plusieurs modèles de maturité numérique sont disponibles et ont des portées différentes, dépendamment de leurs intérêts spécifiques, au travers d’indicateurs de maturité variés. L’objectif de ce mémoire est donc de proposer une liste globale d’indicateurs de maturité numérique, aussi appelé Indicateurs Clés de Performance (en anglais « Key Performance Indicators », KPI), à partir de la collection des modèles d’évaluation de la maturité numérique accessibles en ligne ou fournis par des organismes réalisant des audits dans les entreprises. Les premières observations montrent que tous les modèles ont des structures globalement similaires, mais leurs contenus diffèrent et n’évaluent pas les mêmes aspects de la transformation numérique. L’une des difficultés de cette étude repose alors sur la comparaison de modèles de maturité qui se recouvrent partiellement. La méthodologie adoptée pour atteindre l’objectif de ce mémoire se déroule en plusieurs étapes. Tout d’abord, il faut identifier et rédiger, par rétro-ingénierie, les KPI employés par les 13 modèles de maturité retenus pour cette étude. Des mots-clés sont ensuite assignés à chaque KPI de la littérature pour en représenter l’essence et les regrouper autour de concepts communs. Ces mots-clés sont ensuite triés de manière à structurer les KPI de la littérature en dimensions et sous-dimensions. Enfin, à partir de cette structure, une démarche de synthèse des KPI de la littérature est proposée. Elle permet d’obtenir une liste de nouveaux KPI absorbant l’ensemble des variétés des modèles de maturité retenus. Tout au long de ce processus, des indicateurs statistiques permettent de juger l’importance, la couverture ou encore les différences entre des KPI, des sous-dimensions et des dimensions. Un minimum de trois experts a été impliqué pour chaque étape pour assurer la validité de la liste de nouveaux KPI. Cette liste sera, à la suite de cette étude, transmise à des partenaires industriels pour la transformer en séries de questions et réponses permettant d’évaluer la maturité numérique et d’aider les Petites et Moyennes Entreprises (PME) dans le domaine de l’aéronautique.


identifier: Ziko, Imtiaz Masud  (2020). Flexible and scalable models for clustering and few-shot learning.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
apprentissage non supervisé
groupement
contraintes d’équitabilité
régularisation laplacienne
apprentissage few-shot
optimisation de bornes
relaxation de contraintes

abstract:
Unsupervised learning methods are difficult to design, and often lead to challenging optimization problems, due to the lack of prior knowledge. In particular, clustering algorithms have been studied extensively in machine learning, as a tool to analyze data through extracting similar patterns, in an unsupervised manner. More recently, research on fair clustering algorithms have emerged to avoid data-inherent biases in the decisions made by traditional clustering methods, for instance, with respect to some specific groups or sensitive attributes (e.g. gender). Also, few-shot learning problems have recently attracted substantial research efforts: The purpose is to transfer the knowledge from models supervised on large amounts of annotated data to target few-shot tasks, with new (unseen) classes and a few annotated samples per new class.

In this thesis, we investigate bound-optimization based clustering methods, which integrate various constraints and regularizers, e.g., fairness constraints or Laplacian regularization, and can deal efficiently with large-scale problems. Specifically, we propose flexible models, which optimize multi-term functionals, each integrating clustering objectives with some constraints or regularizers. We further derive tight upper bounds (auxiliary functions) of the functionals to provide scalable (parallel-update) solutions, with convergence guarantee and competitive performances. We propose: (1) Joint graph clustering and prototype density-mode estimation for large-scale problems (Scalable Laplacian K-modes); (2) A general and flexible variational paradigm for fair clustering, which enables to control the trade-off levels between the clustering and fairness terms (Variational Fair Clustering); (3) A fast Laplacian-regularized few-shot inference, which can be viewed as a constrained graph clustering, and outperforms state-of-theart few-shot methods by significant margins (Laplacian Regularized Few-Shot Learning).

As a first contribution, we advocate the Laplacian K modes model for a joint graph clustering and density mode estimation method. We propose a concave-convex relaxation of the problem, which yields a parallel algorithm that scales up to large datasets and high dimensions. We optimize a tight bound (auxiliary function) of our relaxation, which, at each iteration, amounts to computing an independent update for each cluster assignment variable, with guaranteed convergence. Therefore, our bound optimizer can be trivially distributed for large-scale data sets. Furthermore, we show that the density modes can be obtained as byproducts of the assignment variables via simple maximum-value operations whose additional computational cost is linear in the number of data points. Our formulation does not need storing a full affinity matrix and computing its eigenvalue decomposition, neither does it perform expensive projection steps and Lagrangian-dual inner iterates for the simplex constraints of each point. Furthermore, unlike mean-shift, our density-mode estimation does not require inner-loop gradient-ascent iterates. It has a complexity independent of feature space dimension, yields modes that are valid data points in the input set and is applicable to discrete domains as well as arbitrary kernels. We report comprehensive experiments over various data sets, which show that our algorithm yields very competitive performances in terms of optimization quality (i.e., the value of the discrete variable objective at convergence) and clustering accuracy.

As a second contribution, we investigate a general variational formulation of fair clustering, which can integrate fairness constraints with a large class of clustering objectives. Traditional clustering algorithms exhibit biases towards specific demographic groups due to, for instance, the biases that exist within the data. Unlike the existing fair clustering methods, our formulation can impose any desired (target) demographic proportions within each cluster. Furthermore, it enables to control the trade-off between the fairness and clustering terms. We derive an auxiliary function (tight upper bound) of our Kullback–Leibler (KL) based fairness penalty via its concave-convex decomposition, its Lipschitz-gradient property and the Pinsker inequality. Our upper bound can be optimized jointly with various clustering objectives, including prototype-based, such as K-means and K-median, or graph-based such as Normalized Cut. Interestingly, at each iteration, our general fair-clustering algorithm performs an independent update for each assignment variable, while guaranteeing convergence. Therefore, it can be easily distributed for large-scale data sets. Such scalability is important as it enables to explore different trade-off levels between the fairness and clustering objectives. Unlike fairness-constrained spectral clustering, our formulation does not need storing an affinity matrix, nor computing its eigenvalue decomposition. We show the effectiveness, flexibility and scalability of our approach through comprehensive evaluations and comparisons to the existing methods over several data sets.

As a third contribution, we investigate few-shot learning problems, which attempt to generalize to unlabeled query samples of new classes, which are unseen during training, given just a few labeled examples of those classes. Few shot learning has recently received substantial research interest, with a large body of works based on complex meta-learning strategies and architecture choices. We propose a Laplacian-regularization objective for few-shot tasks, which integrates two types of potentials: (1) unary potentials assigning query samples to the nearest class prototype, and (2) pairwise Laplacian potentials encouraging nearby query samples to have consistent predictions. We optimize a tight upper bound of a concave-convex relaxation of our objective, thereby guaranteeing convergence, while computing independent updates for each query sample. Following the standard experimental settings for few-shot learning, our technique outperforms state-of-the-art methods by significant margins, consistently across different benchmarks, without resorting to complex meta-learning strategies.


identifier: Saeidi, Mostafa  (2020). Data mining for diagnosis, monitoring, and prediction in wind power plants.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: surveillance de l'état

subject: mémoire à court terme

subject: SCADA

subject: apprentissage en profondeur

subject: température des enroulements du générateur

abstract: Nowadays, renewable energy sources play the key role in power system engineering. Among multiplicity of energy sources, wind energy is more popular due to its substantial advantages such as lower prices of produced electricity, their established technology, and being more accessible. However, these technologies have considerable costs that can mitigate profit for the investors and consumers. Among the different costs, the operation and maintenance (O&M) costs have the key role since many installed wind turbines are getting older. To mitigate the O&M costs it is crucial to update the defined strategies for condition monitoring (CM) in wind farms. The proper CM tool should be developed after exerting complete survey of existing CM techniques. To shift from a manual CM toward an automatic and smart approach, the machine learning and data mining concepts will be utilized in this application. The need for a modern condition monitoring strategy coincides with the emergence of Deep Learning (DL) in the recent decade. In this thesis, a novel condition monitoring is proposed to monitor the temperature of generator windings in a wind farm using Long Short-Term Memory (LSTM) model which is a Recurrent Neural Network (RNN) method. This DL model is a practical and unique choice for prediction due to its ability for considering long-term dependencies among input sequential features, which in this case are the provided time-series datasets by SCADA system. The time series SCADA datasets are provided by Power Factors which has a vast database of information about performance of different power plants which is gathered by SCADA system at 1Hz frequency. The novel proposed model in this thesis is evaluated in healthy and abnormal operation modes of a wind farm in Quebec Province, Canada as case scenarios. Moreover, the error signal is calculated between real and predicted signals to evaluate the proper performance of the model. Finally, this model is compared with Multiple Linear Regression model to show the effectiveness and high precision of the proposed model.


identifier: Paquotte, Andréa  (2020). Impact des lames de glace sur la réponse hydrologique du manteau neigeux à Sainte Marthe, au sud du Québec.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
manteau neigeux
changement climatique
lames de glace
pluie sur neige
écoulement

abstract: Dans un contexte où les régions nordiques montrent des signes importants de vulnérabilité face aux changements climatiques, il devient nécessaire d’étudier plus spécifiquement le comportement du manteau neigeux de ces régions où la neige joue un rôle hydrologique significatif. Ces régions sont aujourd’hui touchées par des épisodes de pluie sur neige de plus en plus fréquents. Ces épisodes, dont l’impact hydrologique est encore méconnu, ne sont qu’exceptionnellement représentés dans les modèles hydrologiques courants, ce qui affecte possiblement la gestion des ressources en eau ou d’évaluation des risques naturels à long terme. L’objectif de cette recherche est de mieux comprendre la façon dont a évolué la structure du manteau neigeux au cours de l’hiver 2018-2019 et les processus hydrologiques qui en découlent. Les objectifs spécifiques sont ici de détecter et de quantifier les flux latéraux ayant un impact sur le bilan hydrique du manteau neigeux et de comprendre les conditions qui ont conduit à leur apparition sur une zone sans relief. Pour y parvenir, l’étude de la dynamique du manteau neigeux et de sa réponse hydrologique s’établit à partir des données hydrométéorologiques et de mesures manuelles recueillies au bassin versant expérimental de Sainte Marthe, situé dans la région méridionale du Québec, au Canada. Les mesures manuelles sont utilisées pour déterminer le profil du manteau neigeux tout au long de l’hiver, tandis que les données collectées permettent également d’établir les bilans massique et énergétique. De nombreuses lames de glace se sont formées au sein du manteau neigeux au cours de l’hiver 2018-2019. Au début de l’hiver, la variabilité des conditions météorologiques tend à favoriser la création d’une épaisse couche de glace basale qui va persister jusqu’à la fin de l’hiver. L’apparition de lames de glace au milieu de l’hiver s’établit après des épisodes de temps doux souvent accompagnées de pluie. Les composantes hydrologiques mesurées au BVE montrent que ces lames de glace viennent modifier les écoulements et l’évolution du manteau neigeux. L’existence des lames de glace favorise l’écoulement latéral à l’intérieur du manteau neigeux jusqu’à se déverser dans le ruisseau avoisinant sans contact avec le sol à proximité du point d’infiltration. Si, tel que prévu par les modèles climatiques, les conditions hivernales dans le sud du Québec devraient être plus favorables à la formation de lames de glace dans le manteau neigeux entrainant des modifications notables de l’hydrologie des bassins versants. Il est donc recommandé d’intégrer des processus associées à la présence de lames de glace aux modèles hydrologiques afin de permettre leur prise en compte pour la gestion des ressources en eau.


identifier: Labidi, Ahmed  (2020). Vers une modélisation améliorée du secteur du transport dans l’inventaire d’émissions de gaz à effet de serre dans la ville de Montréal.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
gaz à effet de serre
transport routier
inventaire
la Ville de Montréal

abstract:
La ville de Montréal publie régulièrement l’inventaire annuel des émissions de gaz à effet de serre (GES) du territoire de l’île de Montréal. L’objectif de cet inventaire est de quantifier et de résumer toutes les émissions de GES survenant sur le territoire au cours de l’année. L’inventaire est divisé en secteurs : transports, sources industrielles (combustion et autres émissions), sources commerciales et institutionnelles sources résidentielles, gestion des déchets et agricultures, foresterie et autres utilisations des terres. Le secteur des transports est le principal contributeur, car il est responsable d’environ 40 % des émissions de GES.

Les inventaires d’émissions de GES sont des outils importants pour identifier les principales activités contributives et pour mesurer l’efficacité globale des plans de réduction des émissions de GES. Cependant, ils impliquent de grandes incertitudes, car les données appropriées ne sont pas toujours disponibles et plusieurs hypothèses doivent être formulées. En effet, dans un monde idéal, chaque mouvement d’une personne produisant des émissions de GES, qu’elle utilise des voitures, des camions, des autobus, des motos, etc. sera enregistré avec la distance parcourue (par la personne) et la vitesse de déplacement, puis il faudrait identifier le moyen de transport avec certaines hypothèses et enfin le multiplier par un facteur d’émission spécifique (masse de GES émis par km) en fonction du type de véhicule. De telles données sur la circulation des véhicules ne sont actuellement pas disponibles et les inventaires des émissions de GES reposent sur des données très incomplètes et approximatives. Alors, l’objectif de ce projet de recherche est d’utiliser les données fournies par l’application MTL Trajet pour enregistrer les mouvements de personnes sur l’île de Montréal pendant un mois afin de fournir des estimations plus précises de la contribution du secteur des transports aux émissions de GES.

Les résultats montrent qu’il y a une différence majeure entre la quantité de GES émis par le secteur du transport routier calculée par la Ville de Montréal et celle calculée à partir de la méthodologie développée dans cette étude. Cette différence est dû aux différente incertitudes et approximations liées aux deux approches. Toutefois, notre recherche présente une méthodologie qui permet d’améliorer la résolution spatiale et temporelle des émissions de GES et qui permet aussi d’analyser les effets des différents facteurs sur ces émissions comme les conditions climatiques. De plus, cette étude présente des pistes d’amélioration en vue d’éliminer les incertitudes sur les résultats et de construire un inventaire d’émissions de GES de transport routier, précis et exact.


identifier: Hajabedi, Samaneh  (2020). Manufacturing strategies integrating production and replenishment in a closed-loop supply chain.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
chaîne d'approvisionnement
plan d’échantillonnage
contrôle optimal stochastique
simulation
méthodologie de surface de réponse
coordination

abstract:
This study addresses the production planning and control (PPC) problem within a manufacturing-remanufacturing system, in which demand can be satisfied by either manufacturing of new products or remanufacturing of returned ones. This system can be observed in many industries sectors (e.g. aeronautic and automobile remanufacturing industries). The manufacturing system produces one type of product and is subjected to random failures and repairs.

Given the high variability in decision-making of the considered supply chain, an experimental approach based on simulation modeling, experimental design and response surface methodology has been used. This approach allowed us to reproduce the dynamic behavior of the supply chain, to determine the optimal values of control parameters and carry out deep sensitivity analysis.

In the first part of this thesis, we have studied the case where manufacturing and remanufacturing machines dedicated to the separate facilities, after receiving returned products manufacturer may apply different quality inspections strategies. Each delivered lot of returned products contains a fixed fraction of non conforming items. The main objective of this system is to determine the best joint integrated control quality combing manufacturing and remanufacturing and control of returned based on the quality. We compare the results related to each strategy. Our results show that a single sampling plan is the best strategy and guarantees a better performance of the supply chain. This work shows the importance of coordinating quality control decision at the reception with the production and supply activities.

In the second part, that is the policy of joint supplier selection, production and replenishment control policies of an unreliable hybrid manufacturing-remanufacturing system, a common facility dedicated to manufacturing and remanufacturing activities, and instead of considering one supplier for buying returned products, we consider multiple suppliers with different characteristics. In this system we are going to determine the best control policy but at this time with consideration of multiple supplier and switching policy. To find an optimal solution, a combination of simulation and optimization techniques has been adopted. The results related to the numerical examples and sensitivity analysis show a considerable cost saving will occur in cases that we have multiple suppliers for selecting compared with the situation that a single supplier has a monopoly in providing the returned products.

Our research contributes the control policy to provide a more effective interaction between manufacturing, remanufacturing, control quality and the effect of supplier selection to make more saving. Moreover, some numerical examples are conducted as illustration, and extensive sensitivity analyses are presented to confirm the robustness of the approach and effectiveness of the resulted control policies. Our approach creates the possibility of having a better viewpoint about the behavior of stochastic manufacturing-remanufacturing systems. In addition, it is straight forward to apply our approach in the operational level.


identifier: Boulianne, Gilles  (2020). Unsupervised speech representation learning.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
apprentissage non-supervisé
représentation distribuée
traitement de la parole
autoencodeur variationnel

abstract:
Representations aim to capture significant, high-level information from raw data, most commonly as low dimensional vectors. When considered as input features for a downstream classification task, they reduce classifier complexity, and help in transfer learning and domain adaptation. An interpretable representation captures underlying meaningful factors, and can be used for understanding data, or to solve tasks that need access to these factors. In natural language processing (NLP), representations such as word or sentence embeddings have recently become important components of most natural language understanding models. They are trained without supervision on very large, unannotated corpora, allowing powerful models that capture semantic relations important in many NLP tasks. In speech processing, deep network-based representations such as bottlenecks and x-vectors have had some success, but are limited to supervised or partly supervised settings where annotations are available and are not optimized to separate underlying factors.

An unsupervised representation for speech, i.e. one that could be trained directly with large amounts of unlabelled speech recordings, would have a major impact on many speech processing tasks. Annotating speech data requires expensive manual transcription and is often a limiting factor, especially for low-resource languages. Disentangling speaker and phonetic variability in the representation would eliminate major nuisance factors for downstream tasks in speech or speaker recognition. But despite this potential, unsupervised representation has received less attention than its supervised counterpart.

In this thesis, we propose a non-supervised generative model that can learn interpretable speech representations. More specifically, we propose several extensions to the variational autoencoder (VAE) model, a unified probabilistic framework which combines generative modelling and deep neural networks. To induce the model to capture and disentangle meaningful underlying factors, we impose biases inspired by articulatory and acoustic theories of speech production.

We first propose time filtering as a bias to induce representations at a different time scale for each latent variable. It allows the model to separate several latent variables along a continuous range of time scale properties, as opposed to binary oppositions or hierarchical factorization that have been previously proposed.

We also show how to impose a multimodal prior to induce discrete latent variables, and present two new tractable VAE loss functions that apply to discrete variables, using expectation-maximization reestimation with matched divergence, and divergence sampling.

In addition, we propose self-attention to add sequence modelling capacity to the VAE model, to our knowledge the first time self-attention is used for learning in an unsupervised speech task.

We use simulated data to confirm that the proposed model can accurately recover phonetic and speaker underlying factors. We find that, given only a realistic high dimensional log filterbank signal, the model is able to accurately recover the generating factors, and that both frame and sequence level variables are essential for accurate reconstruction and well-disentangled representation.

On TIMIT, a corpus of read English speech, the proposed biases yield representations that separate phonetic and speaker information, as evidenced by unsupervised results on downstream phoneme and speaker classification tasks using a simple k-means classifier. Jointly optimizing for multiple latent variables, with a distinct bias for each one, makes it possible to disentangle underlying factors that a single latent variable is not able to capture simultaneously.

We explored some of the underlying factors potentially useful for applications where annotated data is scarce or non-existent. The approach proposed in this thesis, which induces a generative model to learn disentangled and interpretable representations, opens the way for exploration of new factors and inductive biases.


identifier: Azzouni, Mohamed  (2020). Simulation numérique et validation expérimentale de la phase d’injection de poudres métalliques à basse pression.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
moulage par injection des poudres
basse pression
poudre métallique
mélange poudre-liant
simulation numérique
phase d’injection
pression à la cavité

abstract:
Le moulage par injection de poudre métallique à basse pression (LPIM) est une technique de mise en forme des pièces de forme complexe fabriquées en moyen volume. Il est caractérisé par un coût de fabrication réduit par rapport aux techniques de fabrication conventionnelles tout en gardant de bonnes propriétés mécaniques aux pièces finales. Cette technique comprend les étapes principales suivantes : la préparation du mélange, l’injection, le déliantage et enfin le frittage. Ce projet s’intéresse principalement à la phase d’injection afin de mieux comprendre le comportement de l’écoulement du mélange à l’intérieur de cavités. La simulation de cette étape est primordiale pour remédier aux défauts que peuvent apparaître lors de l’injection comme les lignes de soudure ce que réduit le nombre des essais de fabrication et donc une réduction du coût. Ainsi, des simulations numériques de l’injection ont été effectuées et validées à l’aide d’essais expérimentaux afin de confirmer le potentiel des logiciels commerciaux à prédire avec précision l’étape d’injection du procédé LPIM. Afin d’atteindre ce but, un mélange à base de l’acier inoxydable 17-4 PH et un ensemble de liants a été préparé. Une caractérisation de mélange comme la viscosité, la chaleur spécifique et la conductivité du mélange était faite expérimentalement et introduite par la suite dans le logiciel de simulation numérique Autodesk Moldflow Synergy 2019. Pour comparer les résultats numériques avec les données expérimentales, le mélange a été injecté à trois températures (80, 90 et 100°C) dans deux moules de formes différentes avec trois épaisseurs différentes.

Les résultats numériques de la longueur injectée et la vitesse de front d’écoulement étaient en bon accord avec les données expérimentales avec une différence relative inférieure à 3.7%. De plus la simulation a confirmé que la température de mélange n’a aucun effet sur la longueur et la vitesse de front puisque les injections ont été faites avec un débit volumique constant. Les profils de pression simulés étaient en bon accord avec les résultats l’expérimentaux sur la majorité de la zone de remplissage du moule avec une différence relative inférieure à 8,3%, mais ils ont une tendance à diverger de celles mesurées avec les capteurs à la fin du remplissage du moule. Cette surestimation de la pression simulée a été attribuée à l'air emprisonné qui a été observé indépendamment de la forme du moule, de la température du mélange, de l'emplacement du capteur et de l'épaisseur du moule. La diminution de la pression d'injection avec une augmentation de la température de mélange ou une augmentation de la cavité du moule de section transversale ont été presque parfaitement saisies par le modèle numérique pour la zone de remplissage inférieure à 75%.


identifier: Gharagozloo, Mehdi  (2020). Development of parameters of GMAW-P for the wire and arc additive manufacturing (WAAM) of aluminum alloys.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: alliages d'aluminium

subject: fabrication additive par fusion arc-fil (WAAM)

subject: plans d'expériences (DOE)

subject: soudage à l'arc métal sous protection gazeuse (GMAW)

abstract: Wire and arc additive manufacturing (WAAM) process is a group of additive manufacturing (AM) techniques that use an electric arc as a heat source and a metal wire as a feedstock for the fabrication of 3D metallic components in a layer-based manufacturing process. The production of aluminum alloys components through the WAAM process is more challenging than other alloys due to the higher gas pore number and coarse dendritic structure during the WAAM process. In this study, a system consisting of a synergic pulsed GMAW source and a robotic arm was employed to conduct the GMAW-based WAAM process. The studied alloy is an Al-Si alloy originating from the ER4143 filler metal deposition for the manufacture of layered walls as component samples made by WAAM. The welding parameters were studied by using Design of Experiments (DOE), and then to build the specimens, the DOE results were used to adjust the welding parameters. The samples were investigated by metallography, microhardness, and tensile strength tests. Finally, the influence of welding parameters and the heat input on the metallurgical and mechanical properties of the aluminum walls were discussed.


identifier: Falardeau, Maggie  (2020). Enjeux de responsabilité face à la donnée numérique dans le contexte du BIM et du PLM.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
maquette numérique
BIM
PLM
responsabilité
données numériques
construction
aéronautique

abstract:
Au cours des dernières décennies, les outils et les données numériques ont pris une importance grandissante au sein des activités industrielles, qu’elles concernent le développement de produits aéronautiques, appuyés par les outils PLM (Product Lifecycle Management), ou d’ouvrages de construction, appuyés par les outils BIM (Building information Modeling). La prise de responsabilité face aux données numériques soulève des difficultés susceptibles de limiter le déploiement de nouveaux processus basés sur ces outils et ces données numériques. Ce projet de recherche propose une étude exploratoire afin d’identifier les préoccupations liées à la prise de responsabilité face à la maquette numérique (3D) et son utilisation, au sein d’une organisation d’envergure dans l’industrie de la construction au Québec. Ce projet à pour objectif d'explorer les différents éléments pouvant influer les enjeux de responsabilités face à la maquette numérique.

Les enjeux de responsabilité ont été explorés selon deux volets : la responsabilité juridique/contractuelle et la responsabilité professionnelle. La méthodologie de recherche utilisée est la recherche exploratoire qui permet de dépeindre et clarifier la nature des préoccupations grâce à des entrevues et des analyses déductives et inductives, des verbatims générés par les entrevues. La première et seconde phase d’entrevue compte sept entrevues et ont été réalisées sur une période allant de 45 à 80 minutes chacune. Suite à cette première série d’entrevues, les enjeux de responsabilités ont été regroupés en huit catégories : les lois au Québec, l’identification du responsable, la distribution des risques, la distribution des rôles et responsabilités ambiguë, appréhender l’entièreté du contenu, la différence entre les disciplines, la signature de la maquette numérique et la confiance envers le modeleur. Puis, l’une d’elles a été approfondie au cours d’une seconde série de sept entrevues : appréhender l’entièreté du contenu d’une maquette numérique par rapport au médium traditionnel du dessin 2D. Suite à l’analyse approfondie, sept catégories d’enjeux ont été identifiées : l’implication dans la préparation de la maquette, les conventions de représentation, l’interprétation multiple, la finalité du document, le modèle théorique par rapport à la réalité du terrain, la difficulté d’appréhender l’entièreté du contenu et la non-altérabilité de la maquette 3D. Enfin, les constats réalisés grâce à ces deux séries d’entrevues ont été soumis à des experts du domaine aéronautique afin de sonder si ces constats trouvent écho, ou non, dans leur milieu. En comparant les deux milieux, il a été observé que le secteur aéronautique n’est pas plus avancé que celui de la construction en ce qui concerne la signature de la maquette numérique, et que la majorité des enjeux vécus sont semblables dans les deux milieux. Ainsi, il n’est pas clair que la prise de responsabilité de la maquette numérique dans son entièreté soit actuellement réalisable.


identifier: Teixeira, Thomas  (2020). Reconnaissance multi-dimensionnelle de l’émotion par apprentissage profond de caractéristiques spatio-temporelles sur séquences vidéo.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: informatique affective

subject: reconnaissance d’émotions

subject: expressions faciales

subject: apprentissage profond

subject: modèle du circumplex pour la représentation de l’émotion

subject: réseaux de neurones à convolutions

subject: 3D-CNN

subject: transfert d’apprentissage

abstract:
L’informatique affective et la reconnaissance d’émotions ont connu un intérêt croissant dans plusieurs domaines de recherche durant ces dernières décennies. En particulier, les expressions faciales représentent un des moyens les plus efficaces pour le relevé des éléments caractéristiques du comportement humain et décrire un état émotionnel. Néanmoins, même pour l’homme, identifier les expressions faciales est une tâche complexe, et les systèmes automatiques de reconnaissance d’expressions faciales (REF) basés sur l’image ont souvent souffert du manque de données pour l’entraînement de modèles d’apprentissage profond de caractéristiques. Avec la transition progressive des systèmes vers l’analyse de séquences vidéo, récoltées en conditions naturelles, et avec des modèles plus complexes de représentation de l’émotion tels que le modèle dimensionnel du circumplex (caractérisant l’émotion selon deux axes de valeurs : la valence et l’excitation), les systèmes REF sont capables d’apprendre des caractéristiques du visage plus précises et plus discriminantes.

Par ailleurs, la plupart des modèles présentés actuellement, basés sur les réseaux de neurones à convolutions (CNNs) et combinés avec des réseaux de neurones récurrents (RNNs) ont été proposés pour reconnaître l’émotion mais souvent repose sur des modèles de représentation de l’affect en catégorie d’émotions. Et encore peu d’études font cas de modèle 3D-CNN pour la reconnaissance d’émotions basée sur des modèles de représentation multi-dimensionnels. De plus encore peu de modèles 3D-CNN pré-entraînés pour des tâches de reconnaissance d’expression faciales sont actuellement disponible. Ce qui au vue de la quantité de données disponibles rend complexe le développement de modèles 3D CNN.

Dans ce mémoire, nous proposons de développer deux types d’approches faisant actuellement référence pour la représentation de caractéristiques spatio-temporelle du visage et la régression des valeurs de valence et excitation (arousal) de l’émotion. D’une part nous nous sommes intéressés à une architecture en cascade de type CNN-LSTM. D’autres part, une architecture 3D-CNN, pour laquelle nous appliquons le principe d’inflation des poids de modèles 2D-CNN proposé par Carreira & Zisserman (2017) afin d’opérer le transfert d’apprentissage si essentiel à notre application. Le transfert d’apprentissage nous permet en effet ,de manière préliminaire, de spécialiser nos modèles à des applications se rapprochant le plus possible de notre application finale, et ainsi obtenir une meilleure convergence lors de l’apprentissage.

En premier lieu, notre étude fait une description des différentes étapes importantes pour la conception de modèles d’apprentissage automatiques (pré-traitement, transfert d’apprentissage, post-traitement). Nous détaillons ensuite les étapes de développement de chacune des architectures, et les variables inhérentes à leur conception. La conception de modèles i3D (inflated-3D CNN) se montre notamment très flexible quant à l’initialisation des paramètres des modèles et nous a permis de développer une nouvelle technique d’apprentissage. Grâce à l’inflation des poids, il est notamment possible de faire la distinction entre les poids initiaux 2D et les poids étendus, différenciant ainsi les poids associés au domaine spatial de ceux associés au domaine temporel. Enfin la dernière partie, détaille les résultats expérimentaux de nos différentes approches expérimentales validant plusieurs hypothèses de la littérature quant aux modèles à convolutions.


identifier: Nguyen, Thi Hong Dang  (2020). The optimization of the lean supply chain management using meta-heuristic approach.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: chaîne d’approvisionnement épuré

subject: chaîne d'approvisionnement leagile

subject: chaîne d'approvisionnement leagile vert résilient

subject: gestion de la chaîne d'approvisionnement

subject: conception de la chaîne d'approvisionnement

subject: nomenclature leagile

subject: conception de la famille de produits

subject: hybride métaheuristique optimisation des colonies de fourmis-recherche tabou

subject: optimisation

subject: livraison de lait

abstract:
Since the early 1990s, Lean Manufacturing (LM) has received worldwide attention from both scholars and practitioners due to the tremendous success of Toyota. Witnessing the fruitage of LM’s founder, enterprises have been attempting to implement LM within the factory and then the supply chain (SC) under the form of lean supply chain (LSC). Over time, lean supply chain management (LSCM) is now being considered as the ideal model for companies to gain competitive advantages and also hedge against threats. Inspired by this, the thesis here entitled “The optimization of the lean supply chain management using meta-heuristic approach,” studies the opportunities of improving the performance of LSCM through solving its problems in an optimal manner. The thesis is developed based on the findings from four articles conducted in this field.

The thesis begins with a systematic review of the most relevant areas from LSCM in order to build up the necessary background, thereby orienting the research direction. Ensuing these bases, a novel quantitative framework of optimizing the design of pure LSC is introduced. This work applies LM as a dual filter to eliminate waste on both SC function and SC structure. The problem is illustrated through a numerical example and solved by priority Genetic Algorithm meta-heuristic (APPENDIX I, p.161).

In the development of LSCM, the lean model was integrated with an agile paradigm through a decoupling point to form the leagile supply chain (LA SC). This hybrid SC was widely evaluated as the most advanced and intelligent model in modern management. Following this progression, the thesis coins the concept of leagile bill of material (LA BOM) to add agility into the above new-designed LSC. In this LA BOM, LM tools are employed to simplify the structure of a product family and to amplify the combination of components. The joint design of the product family through LA BOM and its LA SC is conducted and optimized simultaneously. The joint design also takes into account the placement of decoupling points to define the best configuration of the chain and its product allocation. The framework is illustrated by a case study in the furniture industry and solved by Genetic Algorithm MH. The framework is validated by comparing it with the exact solver LINGO.

In an era of globalization, SC facilities may scatter in different regions to meet business goals. To save costs, the plants tend to select local suppliers who are aggregated into the milk-run delivery (or milk-run) within a relatively narrow region. Bearing in mind the facts, this thesis uses the aforementioned LA SC in case study to build up a leagile resilient green (LARG) SC. It aims at contemporaneously gaining a raft of benefits of cost reductions, responsiveness, and environmental reputation, while improving resilience to disruptive risks. To attain this goal, this work focuses on both design and management stages. In product design, the thesis adds the green factor in the mentioned LA BOM. Next, to enhance the system’s resilience to threats, besides inventory, two resilient practices—‘dual sourcing’ and ‘supplier's reliability’—are employed in the supplier selection. The lean-green practice is also applied through the implementation of ‘milk-run delivery’ in the sourcing network. These works are formulated into a bi-objectives mathematical model with the objective of minimizing the total purchasing cost as well as the ‘Miss-the-Target’ value of suppliers. In the management stage, two robust measures namely ‘capacity reserve’ and ‘surplus capacity of supplier’, are employed. Moreover, the thesis shares one practical robust practice, the socalled 70/30 rule, which is currently applied in the above case study.

Here, the problem in the design step is optimized by weighted goal programming. However, it confronts the complex nature of the milk-run, the NP-complete problem, which is hard to optimize by the exact method. This has inspired the thesis to implement a meta-heuristic approach. Specifically, the thesis tries to develop a novel hybrid meta-heuristic (HMH), namely HAT, which is hybridized from the two meta-heuristics of Ant Colony Optimization (ACO) and Tabu Search (TS). HAT is tested in one milk-run case study of a small-sized automobile LSC, which was solved by ACO. The thesis also qualifies the HAT in large-scale milk-runs through random data by comparing it with ACO, TS and LINGO. In the former, HAT proves superior to the original results although it has yet to reach the global optimum. In the latter, the HAT’s solution is quite promising when it surpasses both those of ACO and TS on quality search and outperforms LINGO at processing time. From such promising results, the thesis proposes a new method to optimize the milk-run delivery problem, which uses exact method for small cases and HAT for large milk-runs. Finally, this HMH HAT is applied to optimize the proposed LARG SCD. The solutions demonstrate how a real company can simultaneously develop LARG model in reality.


identifier: Matar, Georges  (2020). Unobtrusive sleep monitoring using bed-sheet pressure sensors.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: surveillance non-intrusive du sommeil

subject: matelas à capteurs de pression

subject: respiration

subject: mouvements respiratoires

subject: prévention des uclères/plaies

subject: posture du corps humain

subject: cartographie de la distribution du poids du corps

subject: actigraphie

subject: mouvements du corps

subject: surveillance du patient

subject: polysomnographie

subject: activité cardiaque

abstract: At least 50% of the world’s elderly population, whose range is fast growing, experience disturbed sleep. Sleep studies have become an extensive approach serving as a diagnostic tool for health-care professionals. Currently, the gold-standard is Polysomnography (PSG) recorded in a sleep laboratory. However, it is obtrusive, requires qualified technicians, is time consuming, and expensive. With the introduction of commercial off-the-shelf technologies in the medical field, alternatives to the conventional methods which may be now used at home on several nights have been conceived to ensure sleep stages and sleep quality detection. However, the lack of validation or scientific consensus regarding the reliability of these devices remains a challenge for researchers and the industry. Cardio-respiratory and physical activities remain the most promising physiological measurements to detect sleep stages without complete PSG. The statistically proven impacts and budgets related to sleep disorders are phenomenal, showing that the field needs more research. This thesis aims at providing the reader with a multidimensional research perspective on sleep studies and physiological parameters monitoring during sleep using unobtrusive data acquisition techniques and apparatus. In this vein, we present an exhaustive review of developments made in unobtrusive sleep assessment. Additionally, a categorization of current approaches is presented based on methodological considerations, from data acquisition frameworks and physiological measurements, to information processing. We discuss the three main physiological functions that could potentially be explored to advance unobtrusive sleep studies based on autonomous physiological functions, mainly cardiac, breathing, and movements activities. The latter review helped us achieve our three contributions. First we propose an autonomous method for classifying the four state-of-art human body lying postures (HBLP) in healthy adults subjects: supine, prone, left and right lateral, with no sensors or cables attached on the body and no constraints imposed on the subject, using a pressure sensor mattress. In contrast to the majority of previous similar works, prone and supine postures were successfully separated in the classification. We found that using the body weight distribution along with the shape and edges contributes to a better classification performance, and hence, helps separate supine and prone postures. The results are satisfactorily promising towards unobtrusively monitoring the posture for ulcer prevention. The method can be used in sleep studies, post-surgical procedures or applications requiring HBLP identification. Second, we leverage the reliable results of posture classification in order to develop an unobtrusive posture-adaptive in bed breathing rate (BR) monitoring system using bed-sheet pressure sensors. Throughout this contribution, we demonstrated, that with proper signal processing, pressure sensor mattresses could be used interchangeably with respiratory belts, which have been approved for medical use by the American Association of Sleep Medicine (AASM), providing a more convenient solution for both subjects and health professionals. Third, we propose and clinically validate a deep learning based classification method for unobtrusive identification of sleep stages using bed-sheet pressure sensors. Although the results presented in this paper are primary and not yet satisfactory to claim an eventual adoption of bed-sheet pressure sensors in sleep clinics, we believe that the potential of such applications is worth being recognized and further explored. We argue that the proposed method could be a step towards unobtrusive sleep studies that require less resources. Subsequently, we give recommendations and practical steps for future endeavors seeking to bring contributions to unobtrusive sleep studies using pressure sensor mattresses. We discuss limitations and challenges facing current solutions, and we highlight open research areas, which we hope would pave the way for future research endeavors addressing the question: how to assess sleep stages and sleep quality less intrusively, and reliably?


identifier: Vandal, Magali  (2020). Méthodes d’identification de membres issus d’ensembles de modélisations climatiques pour la modélisation représentative et parcimonieuse d’indicateurs hydrologiques.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
sélection
modélisation hydrologique
changement climatique
incertitude

abstract:
Sachant que les changements climatiques modifieront la quantité de ressources en eau disponibles et leur gestion, de plus en plus de simulations climatiques sont mises à la disponibilité des chercheurs. Ce nombre grandissant complexifie les études d’impact de changements climatiques. Ainsi, une sélection des simulations climatiques représentatives avant l’étape de modélisation hydrologique accélèrerait le processus. Dans ce projet, des méthodes pour identifier des simulations climatiques permettant de bien échantillonner le domaine des indicateurs hydrologiques seront présentées.

Deux méthodes de sélection de simulations climatiques, la méthode de la corrélation comme prédicteur et la méthode de classement par clustering, sont testées et comparées à une méthode de sélection aléatoire. Ces deux méthodes sont appliquées à cent bassins versants nordaméricains. Comme les indicateurs climatiques affectant l’hydrologie d’un bassin versant peuvent varier d’un climat à l’autre, 79 indicateurs climatiques différents servent de prédicteurs à 34 indicateurs hydrologiques pour chaque bassin versant. Trois modèles hydrologiques globaux et conceptuels (GR4J, HMETS, MOHYSE), calibrés à l’aide du critère du KGE, sont utilisés pour la modélisation hydrologique des bassins versants. Les données climatiques (température minimale journalière, température maximale journalière et précipitation journalière) utilisées proviennent de modèles climatiques issus de trois différents projets (ClimEx, CMIP5 et CORDEX) à une résolution d’échelle variée, tous suivant le même scénario d’émission de gaz à effet de serre (RCP8.5). En tout, 57 ou 107 membres climatiques sont utilisés, selon l’emplacement du bassin versant. Avant d’être fournies aux modèles hydrologiques, les données de sorties de ces simulations sont post-traitées par une méthode de correction de biais (DBC).

Un coefficient de corrélation est calculé entre chaque combinaison d’indicateur climatique et hydrologique pour les deux méthodes de sélection. L’indicateur climatique obtenant la meilleure corrélation pour chaque bassin versant est conservé, appelé meilleur prédicteur. L’indicateur modal de ces prédicteurs a été déduit et appliqué à tous les autres bassins versants. La similitude entre les échantillons d’indicateur hydrologique, obtenus à l’aide des différentes méthodes de sélection, et les distributions complètes d’indicateurs hydrologiques est calculée à l’aide du test Kolmogorov-Smirnov.

Les résultats montrent que l’indicateur climatique à utiliser dépend grandement du modèle hydrologique et de la méthode de sélection. Cependant, un consensus est visible pour plusieurs d’entre eux. Sur la période annuelle par exemple, la précipitation totale est l’indicateur climatique qui prédit le mieux le débit moyen.

Le modèle hydrologique joue un grand rôle dans les résultats obtenus. De plus, pour bien représenter l’ensemble des évènements hydrologiques, un grand nombre de membres climatiques devraient être utilisés, puisque les membres utilisés afin d’obtenir le meilleur prédicteur ne sont pas les mêmes d’un indicateur hydrologique à l’autre.

L’utilisation des indicateurs climatiques modaux permet de réduire significativement le temps de calcul de la chaine de modélisation hydrologique lorsque l’analyse est réalisée sur des indicateurs hydrologiques spécifiques.


identifier: Leygonie, Romain  (2020). Data quality assessment of BIM models for facility management.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
BIM
gestion des installations
contrôle qualité
assurance qualité
requis d’information

abstract:
Despite the potentially significant benefits Building Information Modeling (BIM) has to offer in the facility operation and maintenance (O&M) phase, the industry has thus far only mainly implemented BIM in the design and construction phases. This may be due to the following issues: even though as-built BIM models are delivered at the handover stage, owners and operators rarely possess the expertise needed to efficiently use and update them; industry standards do not contain precise guidelines to ensure the ease of use, interoperability, and maintainability, for an efficient and effective utilization of models; and, as these models are mainly developed for the design and construction phases, they usually contain too many superfluous details and lack information required for the building’s operations.

Thus, this research investigates delivering correspondences between as-built models and O&M requirements, using procedures and automated tools to facilitate quality management activities for creating BIM models for Facility Management (FM-BIM). To achieve this, a comprehensive checklist of information that must be present in the BIM models at the handover stage and of the unnecessary items that can be purged was created. This checklist is part of an overall quality framework that combines quality assurance and quality control to deliver usable models for operations. Additionally, a procedure and a set of tools have been investigated to automatically apply the items of the checklist on as built models. Finally, a process flow is presented to assist in quality management activities during the development of the models and to prepare them for handover.

To verify the applicability of the developed tools and the proposed procedures, models of real construction projects were used in designed experiments.


identifier: Benasson, Ilan  (2020). Étude des biomarqueurs lésionnels de la moelle épinière porcine.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
lésion traumatique à la moelle épinière
porcin
modèle animal
IRM
analyse cinématique
analyse de la marche

abstract:
L’utilisation récente et croissante dans de nombreuses études du modèle porcin comme modèle translationnel pour l’étude des Lésions Traumatiques à la Moelle Épinière (LTME) montre tout le potentiel de cet animal pour les modèles précliniques. Le suivi de la rémission de la LTME, induite par les chercheurs selon différentes méthodes, se fait par l’étude et l’analyse de biomarqueurs. Ces biomarqueurs sont nombreux : analyse de la marche, Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), histologie, variables neurologiques et physiologiques, potentiel évoqué somatosensoriel, etc. À notre connaissance, l’analyse de la marche issue de LTME n’est réalisée que de manière purement qualitative, et l’IRM quantitative n’est réservé qu’à l’Homme ou au rat.

Ce projet de maîtrise présente deux approches plus quantifiables de l’évaluation de l’évolution du recouvrement du porc suite à une LTME contrôlée.

1. Une première approche qui est une analyse de la marche quantitative d’un porc qui permettra d’aider à évaluer de manière plus précise et quantifiable que l’approche qualitative seule, l’évolution de la récupération fonctionnelle de l’animal.

2. Une deuxième approche se basant sur l’analyse des paramètres quantifiables que l’IRM peut offrir.

Ce mémoire s’inscrit dans la continuité d’anciens travaux, notamment ceux de Francis Cliche et Daniel Moore qui ont développé, conçu, fabriqué et validé le banc d’essai expérimental motorisé permettant de reproduire la contusion contrôlée sur le cochon. Il s’appuie également sur les acquisitions cinématiques réalisées par Anthony Léveillée à différentes dates après la LTME, et les acquisitions IRM réalisées par Lucien Diotalevi.

Il s’agissait là dans un premier temps d’établir un plan permettant l’exploitation de ces données, de l’extraction de celles-ci jusqu’à leur interprétation. Les données brutes ont été traitées pour corriger les erreurs de suivi des caméras, notamment pour les rendre interprétables mais surtout pour en extraire les paramètres clés de la marche du porc.

Dans un second temps, les images IRM ont été recueillies, puis des paramètres ont pu être extraits selon les acquisitions réalisées. Aussi, elles ont été interprétées.

Enfin, de ce travail découle des recommandations futures pour corriger les erreurs et améliorer l’évaluation du suivi IRM et cinématique.


identifier: Kouakoua, Kean  (2020). Développement et validation d’un système du simulation de la proprioception de la marche pour créer un sentiment d’incarnation en réalité virtuelle.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
incarnation
réalité virtuelle
illusion
proprioception
vibration

abstract:
La marche est le principal moyen de locomotion humain, en dehors des moyens de transport; elle est aussi devenue un facteur important de mesure de l’état de santé et de l’autonomie des individus au quotidien. Cette importance se traduit, dans le milieu de la santé, par l’apparition de constantes de vitesse de marche, d’un nombre de pas journaliers conseillés, mais aussi par l’usage de la marche comme d’un outil de maintien et d’amélioration de la santé. Le domaine de la réadaptation en est un parfait exemple. Par ailleurs, l’engagement, la personnalisation, la modification du comportement l’augmentation du taux de rétention des connaissances ou l’amélioration des apprentissages moteurs sont autant d’éléments qui motivent, dans ce même domaine, l’usage de la réalité virtuelle et du sentiment d’incarnation; sentiment subjectif « d’être » et de contrôler un avatar qui découle d’une congruence suffisante entre les actes et intentions de l’utilisateur et l’information sensorielle perçue en retour. Ces deux objets possèdent donc un fort potentiel en réadaptation, d’autant plus lorsqu’ils sont utilisés ensemble. Néanmoins, ils se heurtent au problème suivant : une mobilité et un espace réduits constituent des limites pour se déplacer naturellement, pour retranscrire les actions et intentions et finalement pour permettre à l’utilisateur de s’incarner et profiter pleinement des avantages de réalité virtuelle et de la marche. Or, l’usage de patrons de vibrations musculaires permet aujourd’hui de reproduire des afférences sensorielles suscitant la marche sans qu’il n’y ait ni mouvement, ni activité volontaire. L’ensemble de ces éléments justifie donc les objectifs de cette étude : induire l’incarnation et la perception de marche en réalité virtuelle, sans mouvement ni commande volontaire, et mesurer l’impact de la synchronisation et de la complexité des patrons de vibrations utilisés à cet effet.

Pour ce faire, cinq conditions, dont quatre couplées à des patrons de vibration, ont été évaluées à l’aide de tests en choix forcés avec alternative, de questionnaires et de mesures sur le centre de pression. Les résultats de l’analyse des données subjectives ont révélé des effets positifs sur l’incarnation et la perception de marche, indépendamment de la stimulation proprioceptive utilisée, et ce, dans des proportions similaires à celles proposées par la littérature. Les résultats concernant le comportement des oscillations antéropostérieures du centre de pression révèlent des effets distinctifs en fonction du degré de synchronisation et du réalisme des afférences sensorielles constituant chaque stimulation visuoproprioceptive. De plus, la fréquence d’oscillation du centre de pression concorde avec la cadence de marche de l’avatar. On en déduit que plus la synchronisation et le réalisme des stimulations sont importants, plus l’incarnation, la perception de marche et la réponse motrice sont fortes.


identifier: Mortagne, Simon  (2020). Localisation de la glace enterrée à partir de données InSAR et de photogrammétrie par véhicule aérien non habité (UAV); étude de cas à Shar Tǎgà’, Yukon.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
glace enterrée
glacier rocheux
InSAR
UAV
DSM
carte de déformations

abstract: Les glaces enterrées sont des éléments importants de la cryosphère alpine. Cependant leurs processus hydrologiques restent globalement assez méconnus et les modèles hydrologiques des bassins glaciaires alpins actuels ne les prennent pas nécessairement en compte. Cette situation s’explique en partie par les difficultés rencontrées dans l’observation et les mesures associées à cette glace enfouie. L’objectif de cette maîtrise est d’explorer la possibilité d’utiliser l’imagerie satellite InSAR afin de détecter, délimiter les glaces enterrées et d’estimer leurs caractéristiques d’ablation. Pour atteindre cet objectif, une carte de déformations issue du traitement d’interférogrammes d’une zone d’étude située dans les monts St-Elias au Yukon est comparée avec les résultats d’études de terrain menées lors de deux expéditions en juin et août 2019. Celles-ci ont permis de générer une carte de déformations haute définition crée par photogrammétrie à partir d’images collectées avec un drone. Même si une très faible différence (2.96%) a pu être obtenue entre les déformations moyennes issues des deux méthodes, les résultats obtenus ne permettent pas, à ce stade, de valider l’utilisation de l’InSAR comme méthode permettant de suivre les déformations du sol en présence de glace enterrée. En effet, la comparaison des cartes pixel par pixel montre des différences importantes. Celles-ci sont probablement dues à plusieurs facteurs : à la zone d’étude préalablement choisie qui s’est avérée trop chaotique pour des mesures InSAR, à des surfaces d’études trop restreintes, à certaines données InSAR utilisées qui se sont avérées être suspectes en raison de fortes intempéries et à une méthode de déroulement de phase des interférogrammes non adaptés au sujet d’étude. Cette étude reste cependant encourageante puisque des voies d’amélioration ont pu être identifiées.


identifier: Lavallée, Annie-Pier  (2020). Scoliose idiopathique chez l’adolescent (SIA) : intérêts et perspectives de l’analyse morphologique de l’oreille interne en imagerie Cone Beam CT haute résolution.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
scoliose
système vestibulaire
analyse morphométrique
Cone Beam CT

abstract:
L’étiopathogénie de la SIA fait encore l’objet de discussions même si plusieurs hypothèses ont été avancées notamment concernant le rôle que pourraient jouer certaines malformations du système vestibulaire et des canaux semi circulaires (CSC) dans l’équilibration. L’objectif de cette étude a donc été d’explorer cette hypothèse étiologique à partir d’une analyse morphométrique semiautomatique de l’oreille interne au sein d’une cohorte de patients scoliotiques et asymptomatiques.

L’organe vestibulaire en imagerie Cone beam CT (CBCT) de 27 patients scoliotiques et 11 patients asymptomatiques a été examiné. Des reconstructions 3D de leurs oreilles internes ont été obtenues à partir d’une approche semi automatique. Suite à une revue de littérature, certaines caractéristiques géométriques ont été choisies et extraites chez tous les patients. Pour chaque oreille interne, les angles entre les plans des CSC, les périmètres majeurs, les périmètres transverses et la déviation de la planarité des CSC ont été calculés. Des paramètres ont aussi été extraits du crus commun, le canal commun entre le CSC postérieur et antérieur. L’orientation et la position des CSC par rapport aux plans anatomiques ont été analysées.

Les résultats indiquent que la moyenne des angles entre le CSC postérieur et latéral est significativement supérieure (p = 0,0196) pour le groupe de patients SIA (91,60 ± 4,16°) comparativement au groupe de patients asymptomatiques (88,93 ± 4,94°). Aussi, la forme du CSC latéral droit des patients SIA est différente de celle des patients asymptomatiques. Il a été possible de noter qu’un segment du CSC latéral à l’opposé de l’ampoule était parfois dilaté pour les patients SIA. Certains sujets scoliotiques présentent même une double ampoule à cet endroit. Finalement, le CSC latéral des patients SIA a une orientation plus parallèle avec le plan Francfort que les patients contrôles.

Nos résultats montrent que les mesures obtenues grâce à notre approche étaient pertinentes pour évaluer la morphologie de l’oreille interne. Cette méthode robuste peut donc être appliquée rapidement à une plus large cohorte de sujets. Les implications fonctionnelles des anomalies trouvées restent encore à définir. Il serait toutefois plausible de croire que les anomalies morphoanatomiques entraîneraient des troubles de la posture et de l’équilibre qui sont souvent présents chez les patients SIA.


identifier: Bobet, Corentin  (2020). Développement et caractérisation du soudage par induction en continu utilisant un suscepteur électromagnétique mobile.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
soudage
induction
éléments finis
composites thermoplastiques

abstract:
Le soudage utilise l’habilité des matériaux thermoplastiques à fondre, ou se ramollir, lorsque leur température est élevée au-dessus de la température de fusion (pour les matériaux semicristallins) ou au-dessus de la température de transition vitreuse (pour les matériaux amorphes). Dans ce procédé, l’interface entre deux pièces à assembler est chauffée. Lorsque le contact intime est achevé, les molécules peuvent diffuser à travers l’interface de soudure jusqu'à ce que le joint soit cicatrisé. Enfin, le joint est refroidi sous l’application de pression.

La chaleur peut être apportée à l’interface de différentes façons. Ce travail présente le développement d’un nouveau procédé de soudage par induction en continu, appliqué à un composite fibres de verre/poly-ether-imide (GF/PEI). Les laminés à souder sont fins (0,24mm) et flexibles. Ce procédé de soudage utilise une plaque en acier inoxydable appelé « suscepteur », placée à l’interface entre les échantillons, qui glisse le long de la zone à souder avec l’inducteur électromagnétique. Un rouleau est utilisé pour appliquer la pression et assurer une bonne consolidation. L’avantage principal de cette technique est qu’aucun corps étranger ne reste à l’interface de soudure puisque le suscepteur transfère la chaleur par contact avec les échantillons, mais ne reste pas à l’interface lors de la consolidation avec le rouleau.

La performance des joints soudés par recouvrement est évaluée grâce à des essais de traction, pour obtenir la force à la rupture des éprouvettes. Ces essais conduisent à l’obtention d’abaques permettant de connaître la résistance mécanique des éprouvettes en fonction de la vitesse de soudage, de l’intensité du courant dans l’inducteur et de la force de consolidation du rouleau. Les zones de rupture observées sur les éprouvettes testées ne permettent pas de conclure sur la performance mécanique des joints soudés. En effet, des concentrations de contraintes induites aux bords de la soudure mènent à une rupture dans le laminé de composite, plutôt que dans la soudure. La force à la rupture minimale, lorsque la rupture est dans le laminé, avec des concentrations de contraintes, équivaut à 60 % de la force maximale à la rupture du matériau sans soudure. La force à la rupture maximale atteinte correspond quant à elle à 92 % de la force maximale à la rupture du matériau sans soudure. De plus, des essais d’étanchéité à l’air ont été menés, et les soudures respectent le critère de fuite maximale autorisé par l’entreprise partenaire du projet.

Une simulation numérique de ce procédé de soudage a été réalisée sur ANSYS® pour prédire la température dans les soudures. Une étude de sensibilité a été réalisée sur certaines propriétés des matériaux, pour lesquelles une grande incertitude existait. Les courbes de température simulées et expérimentales coïncident pour une vitesse de soudage comprise entre 6 mm/s et 13 mm/s, et une intensité comprise entre 500 A et 600 A.


identifier: Ben Lazreg, Mohsen  (2020). Recherche de l’information dans les réseaux de neurones convolutifs pré-entraînés.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
modèles pré-entraînés
apprentissage par transfert
classification des images
caractéristiques binaires
CNN
SIFT

abstract:
Cette thèse évalue l’utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pré-entraînés comme extracteurs de caractéristiques génériques pour de nouveaux contextes de classification d’images, une stratégie connue sous le nom d’apprentissage par transfert. Un certain nombre de questions de recherche ouvertes sont abordées, étant donné la disponibilité croissante de diverses architectures de CNN pré-entraînés de haute performance pour l’apprentissage par transfert : Quels sont les réseaux et les couches d’activation de réseau les plus efficaces pour l’apprentissage par transfert ? Est-il possible de combiner différents réseaux pour améliorer la classification ? Comment l’efficacité de la classification diffère-t-elle selon les contextes de données, c’est-à-dire selon les grandes catégories visuelles (par exemple, bâtiments, voitures) et les contextes d’imagerie spécifiques (par exemple, photos du visage ou du cerveau de la même personne ou des membres de la même famille) ?

Un modèle de classification générique basé sur la mémoire est proposé afin d’évaluer et de comparer la précision des architectures CNN, où des cartes d’activation génériques provenant de réseaux arbitraires servent de caractéristiques d’image et où la classification est réalisée par l’indexation du plus proche voisin.

Un certain nombre de modèles de mise en commun et de normalisation des caractéristiques sont évalués, notamment la mise en commun (pooling) maximale, moyenne et moyenne généralisée, et les modèles de normalisation comprennent des cartes d’activation brutes et la normalisation L2. Enfin, un schéma de codage binaire des caractéristiques est proposé pour comprimer les données et améliorer la précision de la classification, où les caractéristiques d’activation individuelles sont binarisées afin de maximiser le gain d’informations. Comme base de référence supplémentaire, la classification est également évaluée à l’aide de caractéristiques d’images traditionnelles extraites via la transformation de caractéristiques invariantes à l’échelle (SIFT).

L’évaluation compare une liste importante et complète d’architectures CNN existantes, toutes pré-entrainées sur l’ensemble de données standard ImageNet (1000 catégories x 1000 images), y compris VGG, Inception, ResNet, Xception, DenseNet, MobileNet,NasLarge, NasMobile etc. Afin d’éviter tout biais potentiel vers les données utilisées dans la préformation des CNN, les expériences de classification sont basées sur des ensembles de données d’images indépendants et des catégories sans rapport avec les données ImageNet. Celles-ci comprennent de larges catégories visuelles issues de l’ensemble de données Caltech101 (Fei-Fei et al. (2004)), et des contextes spécifiques comprenant des images de visages humains issues de l’ensemble de données FERET (Phillips et al. (1998)) et des images de résonance magnétique du cerveau humain issues du projet Human Connectome (HCP) (Van Essen et al. (2013)).

Pour les catégories générales (données Caltech101), les précisions les plus élevées pour chaque réseau vont de 73,29% à 93,02% pour les réseaux (NasMobile couche 739) et (DenseNet201 couche 704), respectivement, ce qui est cohérent aux résultats de l’état de l’art. La concaténation de couches de haute précision provenant de différents réseaux augmente généralement la précision, la précision la plus élevée (94,01%) a été obtenue en combinant (Xception, Resnet, DenseNet, et InceptionResNetV2).

Pour les cas de visages spécifiques (données FERET), la plus grande précision de reconnaissance (parfaite à 100 %) est obtenue à partir des réponses des filtres dans les couches du réseau et pour la correspondance SIFT 2D. Les réponses des filtres à la sortie du réseau sont moins précises (98%).

La binarisation améliore la précision de la classification par sexe (InceptionV3 avec binarisation, AUC=0,981) par rapport à (InceptionV3 sans binarisation, AUC=0,966), ce qui est supérieur à la SIFT 2D (AUC=0,926). Pour les cas de cerveau humain (données HCP), les fonctions CNN préformées combinées aux fonctions SIFT 3D permettent d’obtenir une précision de pointe pour la classification binaire des sexes (DenseNet201 avec binarisation, AUC=0,987), et la classification des membres de famille pour 1010 sujets et 400 familles est (DenseNet201 avec binarisation, AUC=0,925).


identifier: Moazzezi Eftekhar, Sara  (2020). ED-BeCT : An enhanced dynamic behavioral cloud trust model to evaluate the trustworthiness of the cloud service provider.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
modèle de confiance dans le cloud
caractéristiques de confiance
évaluation de la confiance
mesures de confiance
fiabilité

abstract: Cloud computing is an evolving technology providing the delivery of on-demand calculating services to offer scalable resources dynamically in an economical manner. The companies that provide these types of services enable users to store their data in, and exchange information with a virtual space remotely. However, this fact makes this technology prone to various risks and security threats. Thus, in cloud environments, assessing the trustworthiness is a momentous challenge that requires much effort and time to build up users’ confidence to choose a trustworthy cloud service provider. Trust has been studied by many researchers using several techniques and evaluating various trust characteristics. In fact, conceptually, trust has a vague notion and in cloud computing, involves diverse trust characteristics such as security, reliability, auditability, multi-tenancy and so on. Although extensive research has been carried out on trust in cloud environments, no single study exists which evaluates trust with standard measures from different perspectives. In view of these issues, our objective in this thesis is to propose a comprehensive cloud trust model based on existing system and software quality standards as well as to consider the cloud services behavior to be compared with the proposed service level agreements (SLAs) to filter qualified cloud service providers. In the context of a proposal for an Enhanced Dynamic Behavioral Cloud Trust (ED-BeCT) model, we study the applicable system and software quality standards to find standard trust characteristics. We analyze the literature to derive the commonly recognized trust characteristics applicable for evaluating trust in cloud computing. Additionally, we derive proper measures for each trust characteristic to increase the accuracy of the proposed model in trust assessment. Concerning the different aspects of cloud computing, we generalize these trust measures for the three types of cloud service models (i.e. Software as a Service, Platform as a Service, Infrastructure as a Service). To consider the level of importance of each trust characteristic, we apply full consistency method (FUCOM) to calculate appropriate weights. In this method, the weights are calculated based on the mathematical transitivity conditions and equal relations between the weights and the comparative priorities of the trust characteristics. The final value of the trust is determined by applying the calculated weights in the normalized values of the trust measures in the SAW (Simple Additive Weighting) method. Our work thereby introduces a cloud trust model to overcome the deficiencies of the prior models proposed by other researchers. Throughout this thesis, the presented detail and analysis of the model shows that the proposed model is accurate and has the appropriate capabilities to calculate trust in cloud computing and evaluate the provided cloud services.


identifier: Belghait, Fodil  (2020). Nouvelle approche d’adaptation de modèle et d’intégration des données pour les recherches de médecine de précision.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
médecine de précision
génotypage
base de données
infonuagique
données massives
bio-informatique

abstract: L’adoption massive des technologies de la génétique à haut débit, des puces de séquençage des données génétiques à haute vitesse a permis une accélération des recherches complexes en matière de médecine de précision grâce à l’utilisation d’un volume considérable de données médicales hétérogènes. Avec de telles données à leur disposition, les chercheurs et cliniciens peuvent élaborer des stratégies adaptées à chaque individu pour proposer des traitements préventifs et thérapeutiques plus précis en ciblant des sous-groupes de patients sur des maladies spécifiques à partir d’un grand nombre de données génétiques, cliniques, démographiques, et autres types d’information reliée aux modes de vie des patients. Les techniques de séquençage de nouvelle génération jouent un rôle clé dans la recherche en médecine de précision; cependant, la complexité, la diversité, l’hétérogénéité, le volume des données et l’inaptitude des logiciels d’analyse de données disponibles à effectuer leur fonction facilement sur cet ensemble de données représentent un défi de taille pour une utilisation directe par le chercheur. Cette thèse, du domaine du génie logiciel, propose une piste de solution pour les chercheurs en médecine de précision. Elle propose une nouvelle approche pour adapter et intégrer toutes les données nécessaires à ces recherches dans un seul endroit, accompagnées par un cycle de recherche de médecine de précision visant à simplifier l’étape de préparation des analyses. Cette recherche tente d’adresser ces problématiques auxquelles sont confrontés les chercheurs de ce domaine. Pour valider cette proposition, les résultats d’une expérimentation d’analyse de données d’une recherche du domaine de médecine de précision effectuée à l’aide d’un prototype expérimental sur un réel cas d’une recherche qui consiste à développer un modèle prédictif qui permettrait d’identifier les patients à risque de développer la maladie d’insuffisances rénales chronique (de l’anglais Chronic Kidney Disease (CKD)) chez les patients atteints par le diabète de type 2 (DT2).


identifier: Latour, Fabrice  (2020). Analysis of postural stability of the human body during the execution of standing industrial hand tasks.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
posture
stabilité
faire un pas
Zero Moment Point

abstract:
Introduction: Foot positioning has a significant impact on human body stability control when completing a manufacturing task. In current Digital Human Models (DHM), the use of stepping strategies to generate stable postures relies on simplistic models, which generally locate the DHM center of mass (COM) at half distance between feet contact or limit the zero moment point (ZMP) projection within the base of support (BOS). Experimental data providing human movement coordination during manufacturing tasks, which can be used to simulate and validate these DHM models, are very scarce.

Objective: The objective of this study is to develop an experimental test bench representing industrial conditions and to carry out experiments to provide these DHM models with parameters of postural stability.

Material and Methods: A pilot subject performed four different one-handed standing working conditions namely: reaching a target, pushing and pulling a handle, as well as using a screwdriver. Each condition was performed in two different target positions. A transverse obstacle was used to impose spatial constraints for one of the target positions. The 3D kinematics of fifty reflective markers affixed on the anatomic human body with three additional markers on the screwdriver was recorded at 200 Hz using a motion capture system (VICON). Ground reaction forces and moments beneath each foot and at the targets was measured by three force plates (AMTI) simultaneously at 1000 Hz. The assessed postural stability parameters in this study were the support length which is a variation of the step length, and the ZMP position with respect to the BOS.

Results: Experiments showed that task requirements vary the position and orientation of feet placement when an obstacle is present or not, which was consistent over all trials of moving the contralateral leg backward when the transverse obstacle was present. The mean support length magnitude appeared smaller for the handle location with a transverse offset which indicates hand-target reach might have been favored over stability.

Conclusion: It is noted that the sample size is limited, hence the conclusions remain partial. In future works, it is intended to carry out the presented experimental protocol on a larger population size to develop a more precise regression model able of predicting the support length with respect to the ZMP position and its orientation about the target and the hand load direction requirements.


identifier: Enmili, Ahmed  (2020). Enlèvement intensif des nitrates et de l’azote ammoniacal par methode électrochimique.  Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject:
traitement électrochimique
nitrates
azote ammoniacal
zéolites
électroréduction
accélérateurs
aluminosilicates
électro-catalyse
eaux usées

abstract:
Les rejets d’effluents à fortes concentrations en polluants azotés (nitrate et azote ammoniacal) présentent une menace à l’équilibre du milieu aquatique récepteur (eutrophisation, asphyxie du milieu, et toxicité pour certaines espèces présentes). Plusieurs techniques de traitement des nitrates et de l’azote ammoniacal (biologiques, physicochimiques et électrochimiques) ont été développées afin de pallier aux problèmes environnementaux. Toutefois, la technique d’électrochimie montre un potentiel intéressant d’un point de vue énergétique, écologique et économique.

L’objectif général de la présente thèse consiste à établir un traitement électrochimique de deux polluants azotés, l’azote ammoniacal et le nitrate. L’objectif est scindé en deux grands volets, le premier consiste à évaluer et à comparer l’efficacité de la réduction des nitrates dans un système fixe et dynamique avec ajout de réactifs promoteurs d’électroréduction et des aluminosilicates (électrocatalyseurs). Le deuxième volet consiste à l’électroconversion de l’azote ammoniacal dans une solution, puis fixé à la surface d’un solide (zéolite).

La méthodologie expérimentale employée dans la présente thèse consiste à la réalisation d’essais électrochimiques visant l’enlèvement des deux principaux polluants azotés (NOଷି et NHସା). Les différents essais ont été réalisés grâce à un jeu d’électrodes relié à un générateur de courant exerçant un potentiel constant de 5 V, sur une durée variant de 120 à 180 minutes selon l’expérience, le régime, et le type de polluant à traiter.

Concernant l’électroréduction des nitrates, les premiers essais ont eu lieu sans ajout d’additifs avec un potentiel de 5 V. Le meilleur abattement issu de ces expériences a atteint une valeur de près 47 % après une durée de 180 minutes. En deuxième lieu, des accélérateurs (sels et acides) ont été ajoutés à la solution dans le but d’améliorer la mobilité ionique de la solution et le rendement d’enlèvement des nitrates. Les résultats obtenus après l’ajout des accélérateurs (NaCl, KCl, MgCl2, CaCl2 et HCl, CH3COOH, H3PO4) permettent de conclure que l’électroréduction des nitrates peut être améliorée en présence de sels de métaux alcalins, donnant des rendements allant jusqu'à 95 % après 30 à 60 min. L'électroréduction des nitrates en présence des aluminosilicates tels que la clinoptilolite, la kaolinite, la bentonite, l’illite et le mélange 1: 1 d’illite et de montmorillonite a révélé que les valeurs moyennes de la capacité d'échange cationique jouent un rôle clé en fournissant des cations Na+ et en conservant une quantité suffisante de NHସା pour inhiber la formation d'ammoniac. L'utilisation d'aluminosilicates de types différents a ainsi induit une amélioration du processus d'électroréduction. Cette utilisation a par ailleurs révélé le rôle déterminant de leur capacité d'échange cationique dans la capture des cations NHସା, favorisant alors le déplacement de l'équilibre chimique vers la formation d'ammoniac. La saturation antérieure en NHସା des aluminosilicates est devenue une exigence essentielle pour une activité catalytique élevée avec une amélioration possible de la sélectivité vis-à-vis de l'azote. En système dynamique fermé,l’électroréduction des nitrates par l’ajout des accélérateurs (sels monovalents et bivalents, acides, aluminosilicates) s’est avérée concluante. Cependant, cette efficacité varie selon la vitesse de la circulation de la solution à traiter. Les rendements obtenus lors des ajouts des aluminosilicates (argiles et zéolites) sont moins significatifs que ceux obtenus avec les sels; le gain d’efficacité obtenu fluctue ainsi de 1 à 16 % par rapport aux expériences témoins. Les différentes expériences réalisées dans le cadre de ce travail ont permis, d’une part, d’étudier l’influence de la vitesse de circulation sur la réduction électrochimique des nitrates et, d’autre part, d’optimiser ce rendement avec l’ajout des différents réactifs.

L’électroconversion du NHସା catalysée par l'aluminosilicate (clinoptilolite) dans l'eau a été étudiée en utilisant des électrodes en cuivre-nickel. L’électroconversion a été effectuée en présence de différents accélérateurs (NaCl, KCl, MgCl2, CaCl2 et HCl, CH3COOH, H3PO4). Les résultats ont montré le rôle bénéfique de l’ion chlorure Cl- et des milieux modérément acides. Le NHସା adsorbé sur la zéolite (clinoptilolite) a été converti en azote gazeux avec une sélectivité de 98 %. Le processus d’électroconversion des NHସା obéit à une cinétique d'ordre zéro en présence de clinoptilolite et à une cinétique du premier ordre lorsque le NaCl est ajouté. L’effet tampon de la zéolite et des acides ont apporté un effet tampon bénéfiques à la réaction électrochimique. Durant l’électroconversion du NHସା, la clinoptilolite agit à la fois comme catalyseur et réservoir de NHସା.


identifier: Jarroudi, Imen  (2020). Planification et optimisation de la logistique de la construction dans les zones urbaines.  Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

subject: gestion de la chaîne d'approvisionnement de la construction

subject: logistique de construction

subject: modèle d'optimisation

subject: centre de consolidation de la construction

subject: mécanisme de coordination

subject: sites encombrés

subject: programmation en nombres mixtes

abstract:
Une forte demande pour les projets de construction est attribuée en majeure partie à la croissance de la population en milieu urbain. Faisant face à des défis en logistique, de nombreux entrepreneurs voient leurs chaînes d'approvisionnement perdre coordination et efficacité, augmentant ainsi leurs frais d’exploitation. Cela est sans compter la nature même de l’industrie de la construction, cette dernière étant souvent décrite comme complexe, fragmentée et manquant d'intégration.

Dans ce mémoire, nous étudions la chaîne d'approvisionnement des projets de construction en zones urbaines, et ce en la modélisant tel un problème MILP. Ainsi, nous nous concentrerons sur le rôle des centres de consolidation comme une solution logistique permettant d'optimiser les opérations logistiques et de minimiser les coûts en mettant l'accent sur la nécessité d'une collaboration entre les différents acteurs. De telles solutions demeurent encore relativement inexplorées dans le secteur de la construction, surtout par rapport à d'autres industries. Nous visons alors à explorer leur impact potentiel sur la coordination des flux de matériaux de construction et réduire la congestion dans les chaînes d'approvisionnement en matériaux de construction. En nous concentrant sur le cas d'une chaîne d'approvisionnement de construction multi période, multi ressources et multi projets à deux échelons, nous optimisons le processus de décision quant à la sélection de fournisseurs et l’allocation des centres de consolidation, ainsi que la planification d'un tel type de projet.