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Autonomous navigation system for mobile robot in dynamic environment
No full text52 pMobile robots have found numerous applications across various domains, such as agri-culture, mining, construction, and military. The versatility and high mobility of ground wheeled robots make them a popular choice for navigating complex and hazardous envi-ronments. However, achieving autonomous navigation is a challenging task as it relies on critical factors such as perceiving the robot’s surroundings, create a representative map of the environment, and localize itself in real-time. In this project, we present an approach for achieving autonomous navigation for a two-wheeled differential ground robot utilizing the robot operating system (ROS) environment .The objective is to create a navigation system that is robust and dependable, capable of enabling the robot to navigate autonomously through an unknown environment and reach a specifie ddestina-tion.
The proposed navigation system incorporates the use of the SLAM algorithm for mapping and localization, as well as the A* algorithm for path planning. The developed system is tested and evaluated within simulation environment, which demonstrates the navigation system’s effectiveness and precision. Finally, the proposed navigation system is implemented on a mobile robot , and its performance is evaluated in real-world situations.
The outcomes indicate that the developed navigation system can effectively enable the robot to navigate autonomously while avoiding obstacles and arriving at its destination with precision. This project topic is part of the research project to develop a mobile robot platform intended for surveillance purposes called ROSMI, which aims to adapt perception, localization, and navigation techniques to a surveillance robot that can perform tasks such as threatening and sensitive sites.
These techniques are imple-mented on the robotic platform, equipped with a Raspberry Pi, a camera, and a Lidar.
The developed application must facilitate the mobile robot’s autonomous navigation while transmitting in real-time the acquired video stream from the camera to a remote control station
Modélisation et optimisation du système de production par injection de réducteur de traînée, pompage multiphasique et extension du réseau de collecte pour les champs «ZAS, RET et RRB»
No full text88 p. : ill. ; 30 cmL'Étude de l'assurance de l'écoulement des fluides multiphasiques est essentielle dans l'industrie pétrolière pour simuler les différents scénarios en temps réel et analyser les résultats afin de diagnostiquer les problèmes d'écoulement, identifier des solutions potentielles pour garantir un écoulement continu et préserver l'intégrité des pipelines. Ce projet vise à modéliser le système de production comprenant les champs ZAS - CTH, définir le type d'écoulement le long des différentes lignes et quantifier les pertes de charge frictionnelles, gravitationnelles et d'accélération, dimensionner les pompes multiphasiques (MPP) selon les courbes de performance du constructeur, évaluer l'option d'injection de réducteur de traînée, proposer le point d'injection optimal et estimer le gain de production associé, et proposer une nouvelle ligne de 24 km de longueur pour des diamètres de 6", 8" et 10" et choisir le diamètre optimal
Design and experimental implementation of voltage control scheme using the coefficient diagram method based PID controller for two-level boost converter with photovoltaic system
No full textIntroduction. Currently, in the solar energy systems and a variety of electrical applications, the power converters are essential part. The main challenge for similar systems is controller design. In the literature, the PID controller has proved its effectiveness in many industrial applications, but determining its parameters remains one of the challenges in control theory field. The novelty of the work resides in the design and experimental implementation of a two-level boost DC-DC converter controlled by a PID controller for photovoltaic (PV) maximum power extraction. Purpose. Analysis and control of the two-level boost topology with renewable energy source and design of the PID controller parameters using simple and accurate method. Methods. PID coefficients are optimized using Coefficient Diagram Method (CDM) in the MATLAB environment. Results. A mathematical model of a two-level boost converter with PID controller and PV energy source was developed and analyzed. The model allows to design the controller parameters of the proposed system. Practical value. A prototype steered by the proposed CDM-PID controller was tested using an Arduino embedded board. A comparison between the simulation results and the experimental one is presented. The obtained results illustrate that the experimental results match the simulation closely, and the proposed CDM-PID controller provides a fast and precise results. References 24, table 2, figures 16
Récupération des gaz par un compresseur des gaz évaporés au niveau du bac de GPL
No full text71 p. : ill. ; 30 cmL'objectif de ce mémoire est d'étudier la récupération des gaz évaporés au niveau du bac de propane et de réaliser une étude thermodynamique du compresseur responsable du processus de récupération des vapeurs, avec une simulation « HYSYS » pour ce compresseur
L’influence de noyau d’olive sur les caractéristiques rhéologiques et physico-mécaniques d’un béton autoplaçant
No full text89 p. : ill. ; 30 cmCe travail vise à étudier l'impact de l'incorporation de poudre de noyaux d'olives sur les propriétés rhéologiques et physico-mécaniques des bétons autoplaçants. Pour cela, des quantités variables de poudre de noyaux d'olives, correspondant à des pourcentages de substitution volumique de 10%, 15% et 20%, ont été intégrées dans le béton autoplaçant. Les résultats obtenus ont été comparés à ceux d'un béton ordinaire, à l'état frais et à l'état durci. Les résultats montrent que l'ajout de poudre de noyaux d'olives améliore significativement les résistances mécaniques et les propriétés rhéologiques du béto
Load Frequency Control in Two Area Power Systems in A Smart Grid Environment
No full textLoad Frequency Control (LFC) is a critical aspect of power system stability, ensuring that the frequency and tieline power flow remains within acceptable limits. In this paper, we investigate LFC in a two-area system with the integration of demand response (DR) loops. The DR loops allow for dynamic adjustments of load demand based on real-time system conditions. Our study focuses on optimizing the proportional-integral-derivative (PID) controller used in the LFC system. To achieve this, we perform a comparative analysis of three optimization algorithms: Artificial bee colony (ABC), particle swarm optimization (PSO), and Aquila Optimization (AO). These algorithms are applied to tune the PID controller parameters, aiming to enhance system performance, reduce frequency deviations, and minimize control efforts. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The optimized PID controller, combined with DR, significantly improves system response during load disturbances. Furthermore, the comparative study sheds light on the strengths and weaknesses of each optimization algorithm, providing valuable insights for future LFC implementations. Overall, our work contributes to the advancement of LFC strategies in interconnected power systems, emphasizing the role of demand response and optimization techniques in achieving robust and efficient control
Étude numérique et expérimentale d'un échangeur de chaleur à calandre avec différentes configurations de l'écoulement côté calandre
No full text91 p. : ill. ; 30 cmCe travail présente une étude numérique et expérimentale approfondie visant à évaluer l'impact du nombre de chicanes sur les performances d'un échangeur de chaleur à tubes et calandre, spécifiquement le modèle « H100C » disponible au sein de notre faculté. Les données géométriques détaillées de l'échangeur « H100C », ainsi que les mesures expérimentales, ont été obtenues directement à partir de cet équipement. Trois configurations distinctes, intégrant respectivement 2, 3 et 4 chicanes côté calandre, ont été modélisées et simulées à l'aide du logiciel « ANSYS Fluent ». L'étude s'est focalisée sur l'analyse comparative des pertes de charge et du coefficient global de transfert de chaleur pour chaque configuration. Les simulations numériques ont permis de visualiser les champs de vitesse et de température, offrant ainsi une compréhension approfondie des phénomènes hydrodynamiques et thermiques en jeu
Optimization of biolipids production from Saccharomyces cerevisiae ATCC 9763 cultivated on Ampelodesmos mauritanicus (Diss) hydrolysate
No full textThis study focuses on the production of biolipids by fermentation of the yeast Saccharomyces cerevisiae ATCC 9763 on a hydrolysate of the lignocellulosic biomass of Ampelodesmos mauritanicus (Diss). The central composite design (CCD) experimental plan was used to optimize biolipids production under the following experimental conditions: the concentration of dry yeast which varied from 3 to 12 g/L, the concentration of reducing sugars in the hydrolysate (glucose equivalent) was between 6 and 20 g/L, the C/N ratio varied from 40 to 180, and the fermentation time varied from 8 to 24 h. The optimal biolipid results were 49% obtained under conditions of 3 g/L of yeast concentration, 20 g/L of glucose concentration, 180 of C/N ratio, and 24 h of fermentation time. Biolipids were characterized by gas chromatography coupled with mass spectrometry (CG/MS) and the lipid profile revealed that palmitic fatty acid is the major component produced by yeast at a level of 48.49% followed by stearic fatty acid with a level of 43.65%; this fatty acid composition is similar to that of some vegetable oils. The promising potential of lignocellulosic biomass as a fermentation medium for Saccharomyces cerevisiae ATCC 9763 to produce fatty acids and other value-added compounds has been demonstrated and the produced biolipids are a promising feedstock for biodiesel. Graphical abstract: (Figure presented.
Intégration des techniques de l'intelligence artificielle dans l'analyse des systèmes complexes : cas de l'industrie pharmaceutique
No full text82 p. : ill. ; 30 cmEn résumé, pour mieux cerner l'objectif de ce travail de recherche, commençons par poser les questions suivantes :
Quelle est la problématique du sujet ?
L'industrie pharmaceutique revêt une importance cruciale en raison de son impact direct sur la santé humaine. Cependant, en dehors de la phase de conception et de mise en place des installations pharmaceutiques, et même tout au long de leur exploitation, de nombreux aspects méritent une attention particulière. En premier lieu, la sécurité joue un rôle essentiel. Il est impératif de garantir la sécurité et la santé de tous les intervenants, y compris le personnel travaillant dans l'industrie pharmaceutique, ainsi que de préserver les produits fabriqués et l'environnement dans lequel ils sont utilisés. Il est essentiel de mettre en place des mesures rigoureuses de protection pour atteindre ces objectifs fondamentaux.
De plus, l'industrie pharmaceutique est soumise à des normes et réglementations strictes (OMS, FDA, BPF, LNCCP…), ce qui ajoute un niveau supplémentaire de complexité. Les systèmes de fabrication pharmaceutique présentent également des défis techniques considérables. Les processus de production sont souvent intrinsèquement complexes, impliquant de multiples équipements et étapes interdépendantes. Il est impératif de bien comprendre et de gérer cette complexité pour garantir des opérations fluides et efficientes.
Par ailleurs, l'exactitude des équipements de laboratoire revêt une importance cruciale dans l'industrie pharmaceutique. Les tests et les analyses doivent produire des résultats précis et fiables afin d'assurer la qualité et la conformité des produits. Enfin, la maîtrise des différentes sources de contamination demeure un enjeu majeur. Il est essentiel de prévenir et de contrôler les contaminations croisées, microbiennes et d'autres éventuelles sources de contamination tout au long des processus de production pharmaceutique.
Quelle est la solution développée pour remédier ?
Face à l'ensemble de ces contraintes, il est impératif d'investir dans des technologies de pointe pour maîtriser les contaminations et préserver l'environnement. C'est dans cette perspective que nous avons introduit une nouvelle approche basée sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA). Cette approche novatrice vise à améliorer la qualité, l'efficacité et la sécurité des opérations pharmaceutiques en tirant parti des capacités avancées de l'IA pour détecter, prévenir et résoudre les problèmes liés à ce secteur en question.
Afin d'atteindre cet objectif, nous avons sélectionné trois études de cas qui abordent l'ensemble de ces problématiques. Les critères de sélection de ces études ont été définis en collaboration avec des experts de l'industrie pharmaceutique, en tenant compte de la disponibilité des données et de l'importance des défis qu'elles abordent.
Pour remédier à ces problématiques, nous avons développé des modèles hybrides intelligents en combinant les techniques des réseaux de neurones artificiels et des réseaux bayésiens.
L'application de ces techniques facilite la surveillance, le diagnostic et la prévision des défaillances, ce qui rend la gestion des problèmes posés possibl
The Optimal Values of Hashin Damage Parameters Predict Using Inverse Problem in a CFRP Composite Material
No full textThe ever-increasing demand for advanced composite materials in industries like aerospace and automotive has spurred the drive to address their inherent weaknesses. This pursuit is facilitated by the availability of numerical simulations and artificial intelligence, offering a cost-effective means to comprehensively study various phenomena without excessive reliance on experimentation. While existing models in the scientific realm provide a foundation for composite material modeling, achieving results closely aligned with experimental data is often challenging due to the variation of the parameters and conditions. This present study introduces an innovative approach aimed at optimizing composite material performance and minimizing discrepancies between experimental and numerical outcomes. This approach leverages sophisticated optimization algorithms to fine-tune the Hashin damage parameters, resulting in a highly accurate model. Furthermore, the incorporation of an Artificial Neural Network (ANN) via an inverse problem based on Jaya’s algorithm solving strategy facilitates the prediction of optimal parameters, ensuring a significant reduction in error. This novel methodology presents a promising avenue for elevating the efficiency and reliability of CFRP composite materials in practical applications