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المركز القانوني للمتعاقد الأجنبي في ظل المرسوم الرئاسي 10 - 236 المعدل والمتمم
No full text(30 سم);(120 ص.
Filtrage des données sismiques par les réseaux de neurones artificiels
No full textBibliogr. p. 91-95Le but ultime de l'exploration sismique est d'imager les structures souterraines. Les données sismiques brutes sont toujours contaminées par des bruits dont les causes et les effets peuvent varier d'une campagne sismique à l'autre. Ainsi, l'atténuation de ces bruits constitue une tâche difficile, particulièrement en sismique terrestre, à cause du changement permanent des caractéristiques de ces bruits. Afin d'obtenir une image finale du sous sol exploitable, plusieurs outils mathématiques sont utilisés pour réduire au maximum les bruits aléatoires et cohérents. Ces outils, basés en majorité sur les caractéristiques du signal et du bruit, nécessitent beaucoup de paramètres à utiliser. Le travail, présenté dans ce mémoire, concerne le filtrage des données sismiques par l'utilisation des Réseaux de Neurones Artificiels (RNA). Notre contribution consiste à montrer la possibilité d'utiliser certains types de réseaux de neurones pour résoudre des problèmes concrets de traitement des données sismiques (Intérêt industriel), plus précisément, montrer leur intérêt comme un outil de filtrage des bruits aléatoires et cohérents. Nous avons fait appel à l'architecture de type perceptron multicouches (PMC) opérant sur une fenêtre élémentaire glissante à deux dimensions (2D). Ce type de réseau de neurones peut prendre en charge des problèmes non linéaires grâce à leurs fonctions de transfert non linéaires. Pour être validée, l'approche proposée a été appliquée sur des exemples synthétiques avec des degrés de complexité variables ainsi que sur des données réelles. Les résultats obtenus sont très satisfaisants. Lors des tests réalisés, une étude des paramètres du réseau a été effectuée pour voir comment ces derniers influent sur les résultats du filtrage. Le choix du nombre de neurones cachés, la taille de la fenêtre de calcul et le nombre d'exemples ainsi que leur répartition constituent un élément clé pour le bon apprentissage et fonctionnement du résea
Etude et mise au point de composite à base de la matière fibreuse du palmier dattier Phoenix dactylifera L
No full text125 p. : ill. ; 30 cmFace aux besoins de plus en plus importants en matériaux performants et à la nécessité d'une utilisation rationnelle et durable des ressources naturelles disponibles, l'industrie des matériaux composites notamment celle composite à base des fibres ,des panneaux de fibres et des panneaux de particules s'est particulièrement développée en utilisant comme matrice des résines thermodurcissables à base de formaldéhyde tels que l'urée formaldéhyde, le phénol formaldéhyde, la mélamine urée formaldéhyde, etc. Malheureusement, ces matériaux génèrent dans leur mise en œuvre et tout au long de leur vie du formaldéhyde qui est un produit volatil toxique. L'impérieuse nécessité de protection de la santé environnementale et la prévention de la toxicité avérée des émissions de formaldéhyde des liants conventionnels des panneaux de particules nous amène à diriger notre investigation vers le développement de nouveaux liants à faible rejet de formaldéhyde ou sans émission de formaldéhyde à travers la mise en œuvre de ressources naturelles. Ainsi la ressource bois, qui est la matière première de choix pour l'industrie des panneaux de fibres et de particules, se raréfie de plus en plus et se doit donc d'être préservée. Il s'agit d'un impératif de protection de l'environnement qui ouvre ainsi la voie à la valorisation de matières premières alternatives telles les ressources lignocellulosiques dont un exemple des plus significatifs est le palmier dattier . C'est ce dernier que nous avons choisi pour ce travail de thèse en tant que source de particules pour l'élaboration des panneaux de particules et des composites. C'est cette approche que nous avons choisie d'explorer dans ce travail de thèse en partant de l'hypothèse que l'on peut obtenir des panneaux de particules et des composites de résistance mécanique suffisante pour les utiliser comme matériaux à diverses fins en liant des particules de palmier dattier avec des biomolécules adhésives d'origine végétale ou bien avec des colles synthétiques. Le but de ces études est d'évaluer la possibilité d'élaborer des panneaux particules et des composites écologiques ayant de bonnes caractéristiqu
Fresh and hardened properties of self-compacting concrete containing plastic bag waste fibers (WFSCC)
No full textThis paper presents the fresh and hardened properties of self-compacting concrete (SCC) containing plastic bag waste fibers (PBWF). Fibers were prepared by recycling waste material such as, plastic bag. Fourteen mixtures of SCC with 0.40 of water/cement ratio were studied, twelve SCC mixtures with plastic bag waste fiber (WFSCC) by varying the length of fibers (2, 4 and 6 cm) with different levels of incorporation (1, 3, 5 and 7 kg/m3) and two other mixtures, one with 1 kg/m3 of polypropylene fibers (PFSCC) and another without fiber as reference (RSCC). Slump flow, L-box, and sieve stability were performed to assess the fresh properties of the prepared mixtures. Compressive strength, splitting tensile strength and flexural strength of the concrete were determined for the hardened properties Test results show that mixtures based on PBWF with a length of 2 cm, met the criteria of self-compactability (evaluated by slump flow diameter, L-box and sieve stability test) regardless of the fibers content. The obtained results are very interesting, suggesting a possible use of PBWF for structural reinforcement of SCC, the presence of this fibers in concrete delaying the location of microcracks. Although, the incorporation of PBWF has not a significant effect on the compressive and flexural strengths, it has a important effect on the split tensile strength value at 28 days. The improvement varies from 4% to 74%, it depends on the amount of fibers, and it is not affected by the length of PBW
Study, design and realization of an experimental platform for mobile robot navigating in an uneven environment (irregular ground) with complex form obstacles avoidance
No full text109 p. : ill. ; 30 cmIn these last few years, mobile robots have been increasingly employed for outdoor applications. Autonomous driving in these applications is a challenging issue in mobile robotics, particularly when the domain is unstructured and harsh. In addition, uneven environments are often characterized by low visibility due to poor illumination conditions and weather phenomena including fog, rain, snow and hail, or presence of dust clouds and smoke. Thus, advanced autonomous mobile systems are primarily required for an off-road robot to sense and understand its environment, while ensuring, at the same time, robustness under compromised conditions. Therefore, this thesis addresses the problem of the design, implementation and realization of an autonomous mobile robot navigating in an uneven environment. The first issue in this work deals with the environment sensing, as it is crucial for better environment modeling strategy. A study of the most important sensors used in mobile robotics is presented. So, millimetre-wave radar (MMW radar) is chosen for our application. After that, a technique for 3D uneven environment modelling that is based on data acquired from MMW radar has been proposed. The returned raw data from the MMW are stored in a database then transferred to the CAD model, and represented as objects using an algorithm. Then, the environment is rebuilt by using Non-Uniform Rational Bi-Spline (NURBS) curves to obtain the polygon mesh representing the surface of the uneven environment. NURBS curves are used for trajectory reconstruction since they have been proven to be the best parametric curves for path planning both for 2D mobile robots and 3D curve approximation. The polygonal mesh decomposition helps us to locate the different obstacles and to build the optimal path to reach the target starting from any initial position, by taking into consideration the terrain traversability. The optimal path is obtained by applying distance calculation method and speed limits. The second issue treats the problem of path tracking, where the robot has to autonomously track the planned trajectory, provided in real-time, on rapidly varying, off-road terrain. The objective is to build a controller which permits to the robot to execute the path following task. This controller generates the actions that will drive the robot straight on the path to reach the final destination. Hence, an algorithm for data extraction is proposed and the way of sending these data to the robot platform is explained. The last issue deals with the software and hardware requirement for the realization of the mobile robot platform. Our proposed study would be useful for real-world robotic applications such as intelligent navigation for motorized wheelchairs, surveillance and security purposes, in Nuclear power plants where humans are prone to harmful radiations, for planetary exploration and every where the robot is expected to encounter rough terrai
Optimisation robuste de la qualité de surface usinée et de la productivité sous la limitation des vibrations
No full textDans cette contribution, nous présentons une optimisation robuste des paramètres de coupe, avec la prise en compte des incertitudes inhérentes à l'usure et à la déflexion de l'outil pour une opération de chariotage d'un acier 100C6. Dans une première étape, nous procédons à la construction des modèles de substitution qui relient les paramètres de coupe aux variables d'intérêt basée sur l'utilisation de plan d'expériences. Nos deux objectifs sont le meilleur état de surface et le maximum de productivité sous limitations liées aux vibrations et aux niveaux des trois paramètres de coupe. Ensuite, à l'aide de l'algorithme génétique développé et basé sur un mécanisme d'évaluation robuste de chromosomes par les simulations de Monte-Carlo, l'influence et l'intérêt de l'intégration des incertitudes dans l'optimisation en usinage sont mis en évidence. Après comparaison des fronts de Pareto classique et robuste, des qualités de surfaces moins efficaces mais robustes peut être obtenue avec la prise en compte des facteurs incontrôlables ou des incertitudes contrairement à ce que prévoit l'optimisation déterministe et classique pour les mêmes valeurs de la productivit
Feasibility study and energy conversion analysis of stand-alone hybrid renewable energy system
No full textThere is a great interest in the development of renewable power technologies in Algeria, and more particularly hybrid concept. The present paper has investigated the performance of hybrid PV–Wind–Diesel–Battery configuration based on hourly measurements of Adrar climate (southern Algeria). Data of global solar radiation, ambient temperature and wind speed for a period of one year have been used. Firstly, the proposed hybrid system has been optimized by means of HOMER software. The optimization process has been carried out taking into account renewable resources potential and energy demand; while maximizing renewable electricity use and fuel saving are the purpose. In the second step, a mathematical model has been developed to ensure efficient energy management on the basis of various operation strategies. The analysis has shown that renewable energy system (PV–Wind) is able to supply about 70% of the demand. Wind power has ranked first with 43% of the annual total electricity production followed by diesel generator (with 31%) while the remaining fraction is being to PV panels. In this context, 69% of the fossil fuel can be saved when using the proposed hybrid configuration instead of the diesel generators that are currently installed in most remote regions in Algeria. Such a concept is very promising to meet the focus of renewable energy program announced in 201
A novel parabolic trough solar collector model - validation with experimental data and comparison to engineering equation solver (EES)
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Multimodal score-level fusion using hybrid ga-pso for multibiometric system
No full textDue to the limitations that unimodal systems suffer from, Multibiometric systems have gained much interest in the research community on the grounds that they alleviate most of these limitations and are capable of producing better accuracies and performances. One of the important steps to reach this is the choice of the fusion techniques utilized. In this paper, a modeling step based on a hybrid algorithm, that includes Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm, is proposed to combine two biometric modalities at the score level. This optimization technique is employed to find the optimum weights associated to the modalities being fused. An analysis of the results is carried out on the basis of comparing the EER accuracies and ROC curves of the fusion techniques. Furthermore, the execution speed of the hybrid approach is discussed and compared to that of the single optimization algorithms, GA and PS