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Étude de la finition humide sur machine-outil des arêtes des pièces en granites en utilisant différents outils de forme
No full textL’industrie de la transformation des pierres naturelles et artificielles repose sur des procédés de polissage où la maîtrise de la qualité de surface et la limitation des émissions de particules constituent des enjeux techniques et sanitaires majeurs. Ce mémoire propose une étude expérimentale systématique sur machine-outil CNC visant à analyser l’influence croisée de la géométrie de l’outil, de la granulométrie abrasive et des paramètres de coupe sur la génération de particules fines (FP), ultrafines (UFP), les forces de coupe et la rugosité lors du polissage humide de granites noir et blanc.
L’expérimentation a mobilisé quatre géométries d’outils (Eased Concave, Eased Chamfered, Half Beveled, Ogee), quatre tailles de grain (G45 à G600) et trois niveaux de vitesses de broche et d’avance. Les opérations ont été conduites sous lubrification abondante par émulsion eau/huile minérale soluble (Novamet 875 produit par Oemeta) dosée à 5 % de lubrifiant (95 % d’eau), avec un débit de 30 L/min sous 3 bar. Les émissions de particules ont été mesurées en temps réel via APS et SMPS, couplées à l’analyse granulométrique, tandis que les forces et la rugosité ont été caractérisées via dynamométrie et profilométrie. L’analyse statistique a utilisé des ANOVA et des modèles quadratiques et linéaires simplifiés.
Les résultats montrent que la vitesse de broche est le facteur prédominant sur les FP/UFP, tandis que l’outil Half Beveled combiné au grain G600 et au granite noir constitue la configuration la plus performante pour concilier réduction d’émissions et qualité de surface. La corrélation entre charges mécaniques, rugosité et émissions confirme que la micro‑fracturation localisée est le principal mécanisme de génération de particules. La méthodologie proposée fournit ainsi un cadre expérimental et analytique permettant d’optimiser simultanément performance, qualité et sécurité sanitaire pour le polissage humide des pierres
Optimisation de mortiers d’impression 3D à faible impact environnemental
No full textLa crise climatique impose à toute la chaîne de valeur du secteur de la construction d’entamer une transition vers des pratiques plus vertueuses. Ce projet de recherche doctoral s’inscrit dans un mouvement nécessaire d’industrialisation du domaine de la construction, qui doit s’accompagner d’une baisse de son impact environnemental. L’impression 3D de mortier par extrusion se développe de manière spectaculaire dans les milieux académiques et industriels, dévoilant des avancées remarquables au niveau du procédé. En parallèle, peu de stratégies existent pour la formulation de matériaux adaptés à ces systèmes exigeants du point de vue rhéologique, notamment concernant des liants alternatifs. Pourtant, une des pistes les plus accessibles pour une décarbonation significative (> 30%) de l’impression 3D est l’optimisation des constituants et dosages de mortiers, maximisant ainsi la résistance par unité de volume de ciment, principale contributeur des émissions de gaz à effet de serre dans les mortiers. Dans ce contexte, des méthodologies de formulation spécifiques à l’impression 3D doivent être explorées sous le prisme de la performance environnementale. Ainsi, cette thèse propose deux solutions d’optimisation de mortiers à très faible teneur en ciment, pour la réduction des impacts environnementaux. La première approche permet d’associer un calcul d’analyse de cycle de vie contextualisé et la capacité de prédiction des réseaux de neurones artificiels pour l’optimisation multi‑objectifs d’un mortier contenant trois types d’ajouts cimentaires. La deuxième approche exploite un modèle physique d’empilement granulaire pour faciliter la formulation de mortiers de type LC3 destinés à être accélérés. Une analyse critique sur la contribution pouzzolanique de l’argile calcinée à la microstructure, par rapport à son effet délétère sur la compacité globale est émise pour plusieurs gammes d’application. Finalement, ce travail contribue à confirmer le potentiel encore peu exploré des liants ternaires et quaternaires pour l’impression 3D bas‑carbone
User-generated content in new product development: a data-driven approach to consumer insights
No full textUser-generated content (UGC) provides significant advantages for new product development (NPD) by providing a continuous, unsolicited stream of real-time consumer feedback. emerging organically across digital platforms, UGC offers a broader and more inclusive pool of insights compared to traditional methods that require active solicitation. By mining UGC, firms can efticiently capture need- and solution-related insights, identify innovative product ideas, extract valuable features, and better understand evolving customer requirements. This approach enhances product design efficiency, reduces market rejection rates, and accelerate time-to-market.
Building on these advantages, this thesis comprehensively examines the role of UGC in NPD process through a data-driven approach. The research pursues three main objectives. First, a systematic literature review (SLR) synthesizes existing research on UGC in NPD, identifying key themes, contexts, and methodologies through multifaceted techniques. This review highlights research gaps and proposes future directions. Second, the thesis also develops a framework for assessing consumer acceptance of a new product by analyzing UGC, employing topic modeling, sentiment analysis, and statistical modeling, demonstrated through a study on ChatGPT. Third, it introduces a framework for identifying product obsolescence factors and construeting time-series obsolescence indexes (OT) using UGC. This framework leverages large language models (LLMs) such as ChatGP I-40, along with multientena decision-making and sentiment analysis, to provide insights into produet longevity.
Overall, this thesis advances the understanding of how UGC can be systematically leveraged to support diverse purposes within the NPD process. By capturing real-time consumer insights, UGC facilitates market acceptance evaluation, and product lifecycle management. The proposed frameworks not only make theoretical contributions to the intersection of UGC and innovation management but also deliver practieal tools for fins seeking to enhance the efficiency, responsiveness, and sustainability of their product development efforts
Effet des additifs de graphène et de cire sur la qualité du perçage de matériaux composites de type GFRP
Get PDFLes polymères renforcés de fibres (Fiber Reinforced Plastics, FRP) sont de plus en plus utilisés dans l'industrie en raison de leurs propriétés mécaniques spécifiques qui permettent de concevoir des structures légères par rapport aux matériaux traditionnels comme les métaux. Bien que de nombreux procédés de fabrication soient disponibles pour ces matériaux, des opérations d’usinage restent nécessaires pour obtenir les pièces finales.
Cependant, l’usinage des composites présente des défis particuliers. Ce mémoire explore la possibilité d’améliorer le processus de perçage en ajoutant des additifs dans la matrice époxy des composites. Dans cette étude, des composites renforcés de fibre de verre (GFRP) ont été fabriqués en intégrant deux types d’additifs : la cire et le graphène. Neuf plaques différentes ont été usinées avec un outil revêtu de diamant CVD cristallin véritable.
Le choix du graphène et de la cire repose sur leurs propriétés intrinsèques et leur pertinence pour les besoins industriels. Le graphène, avec ses propriétés thermiques et lubrifiantes remarquables, offre une réduction potentielle des efforts et des températures de coupe, tandis que la cire, économique et facile à incorporer, agit comme un lubrifiant efficace pour limiter l'usure des outils. Le perçage, en tant qu’opération d’usinage largement utilisée dans des secteurs tels que l’aéronautique et l’automobile, représente un défi clé où les gains en qualité et en durabilité des outils peuvent avoir un impact significatif. Cette approche novatrice vise à combler les lacunes de la littérature sur l’usinabilité des composites modifiés.
Pour évaluer l’usinabilité, les efforts de coupe ont été mesurés à l’aide d’une table dynamométrique, et les températures de coupe ont été enregistrées à l’aide d’une caméra thermique. La qualité de surface des trous a été analysée à partir des mesures de rugosité.
Les résultats montrent que certaines combinaisons d’additifs, notamment 2 % de cire sans ajout de graphène, ont permis une amélioration modérée de l’usinabilité. L’ajout de 0,25 % de graphène et de 1 % de cire a également permis de réduire légèrement les températures, les efforts de coupe et la rugosité. Bien que les améliorations observées soient limitées, elles suggèrent que l’ajout d’additifs dans les FRP peut être une stratégie prometteuse pour optimiser l’usinabilité et réduire les coûts de fabrication, notamment en minimisant les dommages et en augmentant la durée de vie des outils
Réseaux de neurones informés par la physique pour la résolution d’équations de mécanique des fluides
Get PDFCe mémoire explore l’application des réseaux de neurones informés par la physique (PINNs) aux problèmes d’interface mobile via la méthode level set ainsi qu’aux écoulements à surface libre régis par les équations de Saint-Venant. Plus spécifiquement, nous mettons en avant les performances de l’architecture PirateNet, qui intègre des améliorations telles que l’apprentissage séquence-par-séquence, la factorisation aléatoire des poids, l’équilibrage des termes de la fonction de perte par la norme des gradients, l’entraînement causal et l’incorporation de caractéristiques de Fourier aléatoires.
Pour les problèmes d’interface mobile, le PINN amélioré a démontré une capacité supérieure à résoudre le disque de Zalesak et un cas complexe impliquant de fortes déformations, l’écoulement tourbillonnaire inversé, atteignant une erreur L2 = 0.81% pour ce dernier test. Contrairement aux méthodes numériques classiques, les PINNs peuvent capturer l’évolution de l’interface sans stabilisation numérique en amont ni réinitialisation géométrique. De plus, bien que l’ajout d’un terme de régularisation basé sur l’équation d’Eikonal puisse améliorer les résultats sous certaines conditions, il doit être soigneusement pondéré pour éviter des effets négatifs.
Concernant les équations de Saint-Venant, le PINN amélioré a surpassé le PINN classique en prédisant l’évolution de la surface libre, y compris en présence de bathymétrie variable et d’interférences entre vagues, atteignant une erreur L2 ℎ = 0.30% pour le cas de propagation d’une vague sur une digue en 1D tout en maintenant une perte de masse très faible et une excellente capture de la vitesse de propagation de l’onde. Cependant, bien que la hauteur d’eau puisse être bien prédite, les PINNs éprouvent des difficultés à modéliser précisément les champs de vitesses dans les régions présentant de forts gradients. L’utilisation de viscosité numérique permet de réduire l’erreur, mais entraîne un coût informatique supérieur, surtout en 2D.
Un constat important de cette étude est que, malgré leurs performances prometteuses, les PINNs demeurent significativement plus coûteux en calcul que les méthodes numériques classiques. Si la phase d’inférence est rapide, l’entraînement du modèle nécessite un temps considérable, rendant leur application limitée pour des problèmes directs d’équations différentielles partielles.
En résumé, ce mémoire démontre que le PINN amélioré avec les méthodes recensés constitue une avancée significative pour l’application des PINNs aux problèmes d’interface mobile et aux écoulements à surface libre. Bien que ces approches nécessitent encore des améliorations pour rivaliser pleinement avec les méthodes numériques traditionnelles, elles offrent une alternative intéressante pour des contextes où l’intégration de données réelles est possible
Détection de la somnolence au volant par ECG obtenu par des capteurs textiles capacitifs non intrusifs
Get PDFLes accidents de la route représentent une problématique majeure, engendrant un coût social de 1 000 dollars par habitant au Canada en 2020, soit 2 % du PIB national. Bien que les avancées technologiques et législatives aient permis de réduire significativement le nombre de décès entre 1973 et 2013, une tendance préoccupante à la hausse des accidents mortels est apparue depuis 2017. Parmi les causes identifiées, la fatigue se distingue par son implication dans 24 % des accidents mortels au Québec, demeurant l’un des facteurs les plus difficiles à détecter de manière fiable.
Face à cette difficulté, les données physiologiques, notamment l’électrocardiogramme (ECG), se révèlent prometteuses pour détecter l’état de somnolence. Cependant, leur application dans des conditions réelles reste freinée par des limitations techniques, telles que la qualité des signaux captés de manière capacitive ou l’invasivité des dispositifs traditionnels. C’est dans ce contexte que cette recherche propose d’explorer la faisabilité d’un système non invasif de détection de la somnolence basé sur un ECG capacitif intégré au siège de conduite.
Pour répondre à cet objectif, un système textile capacitif, comportant trois paires d’électrodes, a été développé, optimisé et évalué auprès de 25 participants. Les premiers résultats mettent en évidence une performance médiane de 83 % (score F1) pour la détection des pics ECG. Par ailleurs, une collecte de données multimodales, couvrant 75 heures de conduite simulée, a permis d’étudier les différences entre les états d’éveil et de somnolence. Les performances de classification des états montrent que l’ECG capacitif atteint un score F1 de 69,7 %, contre 86 % pour l’ECG médical. L’intégration des données physiologiques et véhiculaires améliore toutefois ces résultats, avec des scores atteignant 78.2 % pour l’ECG capacitif et 88.6 % pour l’ECG médical.
Ces résultats soulignent le potentiel de l’ECG capacitif pour détecter la somnolence tout en mettant en lumière les défis liés à son intégration industrielle. Les meilleures performances ont été obtenues avec de petites électrodes positionnées au milieu du dos. Ceci dit, le système multicapteur ne semblait pas redondant : les capteurs avaient des périodes différentes d’optimalité du signal. Ceci suggère qu’un système combinant une grille de petites électrodes et la fusion de capteurs pourrait renforcer la robustesse de cette technologie. Cette approche ouvre des perspectives prometteuses pour le développement de systèmes de sécurité embarqués non invasifs, venant compléter les solutions existantes et renforcer la prévention des accidents liés à la fatigue
Renewable energy optimization in isolated microgrids: a Python-based tool for cost-effective solutions using genetic algorithms
Get PDFThis work presents a Python-based tool for the techno-economic analysis of renewable energy integration in isolated microgrids. The tool combines a microgrid simulator and an optimizer based on genetic algorithms. The simulator incorporates an energy management strategy that prioritizes the use of renewable energy sources and battery storage while ensuring a continuous power supply through diesel generators. This is achieved with a dispatch strategy that determines the optimal combination of a predefined number of generators based on the specific needs of the microgrid.
The optimizer, which operates as a top layer to the simulator, uses the simulator’s outputs in an iterative optimization process with single or multiple objectives. In the presented case study, the optimizer aims to identify the optimal renewable energy penetration level that minimizes the levelized cost of energy and maximizes diesel displacement. To speed up convergence, the optimization process includes the development of preliminary tables generated using a brute-force algorithm, which reduces the initial search space.
The tool’s advantages lie in its modular design, its ability to process input data with different time steps, and its fast convergence in case studies. Developed in Python, an open-access software, it overcomes the limitations of commercial tools like HOMER, which impose restrictions on users. Additionally, the tool is scalable and adaptable to specific user needs.
Finally, the practical application of the tool is validated through a case study applied to a microgrid in a community in Nunavik, Quebec. The results show that the optimal renewable energy penetration identified by the tool can reduce diesel consumption by up to 87% compared to scenarios without renewable integration. This highlights the tool’s value in industrial and commercial contexts requiring practical and applicable solutions
Création d'un automate cellulaire comme outil de simulation pour le séchage du maïs en silo
Get PDFLe séchage du maïs est une étape clé pour assurer sa conservation, mais il représente un enjeu énergétique et économique important. Ce travail propose une méthode de modélisation innovante basée sur un automate cellulaire, afin de simuler les transferts de chaleur et d’humidité à l’échelle du silo. L’approche, construite à partir des équations physiques du séchage (conduction, convection, diffusion), offre un compromis intéressant entre précision et efficacité de calcul. Des études paramétriques ont montré la capacité du modèle à représenter de manière réaliste l’influence de divers facteurs (humidité initiale, température, taille des grains). La validation, bien que réalisée avec des données issues du séchage de l’orge faute de données spécifiques au maïs, a confirmé la cohérence globale du modèle. Ce travail ouvre la voie à une meilleure maîtrise des procédés de séchage, et souligne l’intérêt de futures recherches pour affiner le modèle et explorer des phénomènes comme le tempérage
A comprehensive study on a heatsink subjected to an airflow utilizing shear stress transport model using SU2
Get PDFEssential parts of electronic cooling, heatsinks are made to disperse heat produced by electronics to avoid overheating and guarantee safe operation. Optimizing a heartsink’s design and increasing its efficiency requires an understanding of the complex thermal and flow properties surrounding it. The objective of this study is to analyze the effect of velocity, temperature, and flow characteristics that have a substantial effect on the performance of heat sinks.
The present study uses the Shear Stress Transport (SST) model to forecast fluid and thermal flow while providing a detailed examination of a heatsink exposed to airflow. Known for its ability to precisely predict heat transfer and flow separation in turbulent boundary layers, the Shear Stress Transport (SST) model is used to represent the relationships between pin-fin heatsink surfaces and airflow. This model is especially well-suited to mimic the turbulent areas produced by the fin structure of the heatsink and to capture the subtleties of both connected and separated flow zones, both of which are important for heat dissipation.
The study reviews different characteristics of heatsink such as flow rate and temperature. Effect of different flow criteria: inlet velocity, temperature are studied. To give a thorough comparison across various configurations, key performance characteristics: heat transfer coefficients, and pressure drops, thermal resistance are assessed. The study starts with a grid sensitivity conducted to evaluate the precision and dependability of the findings. The results demonstrate that the SST and Spalart-Allmaras turbulence models can represent localized thermal gradients and flow characteristics. By comparing different turbulence models, the paper demonstrates how dependent pressure drop and thermal performance estimates are on turbulence modelling assumptions. The open-source programs SU2 CFD and Paraview were used to conduct the study. This study provide a framework for choosing layouts that minimize pressure losses and optimize thermal efficiency
Development and optimization of novel morphing wings for the next-generation aircraft
Get PDFThe aeronautical industry has aimed to reduce its carbon emissions in this era of global warming by adopting various new strategies and technologies. Achieving reduced fuel consumption by aircraft would directly contribute to this goal. Improving the next-generation fleet of aircraft by using these new technologies paves the way for achieving green aviation's ultimate goal of an environmentally friendly aviation industry. This thesis explores nextgeneration wings in the framework of promising morphing wing technology, with the objective of enhancing aircraft aerodynamic performance and efficiency. This research focuses on innovative morphing approaches that could be applied on wings’ trailing edges. Two novel morphing approaches are introduced: the Seamless Morphing Trailing Edge (SMTE) flap, and the twist morphing ailerons and winglet design. The former replaces the conventional main flaps of an aircraft, and the latter replaces the conventional ailerons of a UAV.
For this purpose, 3D aerodynamic shape optimization is performed for each morphing approach using a high-fidelity gradient-based optimization algorithm with a high-fidelity flow solver, OpenFOAM. The framework is based on an object-oriented adjoint-based Open-Source code called DAFoam and uses the Free-Form Deformation (FFD) parametrization technique. FFD is an efficient method in 3D optimization, where 100s or 1000s of design variables are considered in a full wing or a full-scale aircraft optimization. A suitable objective function specifies each morphing approach according to the mission objectives and flight conditions.
Optimization of SMTE flaps for different flight conditions and regimes, including climb, cruise, and gliding descent is conducted using a high-fidelity steady-state aerodynamic shape optimization. A comparative analysis with the results from conventional hinged flaps demonstrates the morphing flap's superiority; indicating up to 3.8% power reduction and a 6.13% increase in climb rate. The SMTE flap also enhances aerodynamic efficiency by up to 17.8% and extends laminar flow on the wing's upper surface compared to a conventional hinged flap. In addition, a 61.2% gain was achieved for endurance improvement compared to that of a clean wing configuration. Finally, the optimized configuration for gliding descent achieved a 43% reduction in the descent rate.
Another high-fidelity gradient-based aerodynamic shape optimization is performed to improve rolling efficiency and reduce induced drag by introducing a novel twist morphing aileron and winglet design. The twist morphing increased the aileron efficiency by 34% and reduced induced drag by 61% compared to a conventional aileron design. In more detail, twist morphing winglets reduced the induced drag by 25.7% in cruise flight, by 16.51% in climb, total drag by up to 7.5%, and overall, enhanced aerodynamic efficiency by up to 9%.
After obtaining promising aerodynamic improvements for an SMTE flap, the study continues by proposing the novel Elephant Trunk Mechanism (ETM), a bio-inspired morphing concept derived from an elephant's flexible and versatile trunk. Structural analysis and topology optimization is performed to examine the feasibility and practicality of the proposed mechanism. The ETM employs tooth-like elements attached to a solid wing box, actuated by wire cables, to achieve smooth downward bending deformation of the trailing edge. Both Finite Element Analysis (FEA) and topology optimization ensure the structural feasibility and stability of the ETM, leading to a reliable and lightweight morphing mechanism.
Finally, an experimental analysis is performed by prototyping the SMTE flap equipped with an Elephant Trunk Mechanism to validate the results obtained from aerodynamic and structural studies. This study is orientated towards the development of morphing trailing edge flaps, but more importantly, it confirms the promising benefits of the SMTE flap in terms of aerodynamic performance and structural feasibility.
These studies demonstrate the potential of morphing wing technologies to significantly improve an aircraft's performance, efficiency, and maneuverability, paving the way for their practical implementation in next-generation aircraft