On s’intéresse dans cette étude au potentiel de copolymères à blocs (BCP) de types PBA-b-P(MMA-co-DMA) et PBA-b-P(BA-co-DMA) en tant qu’additifs multifonctionnels nanostructurant la matrice thermodurcissable polyester insaturé de composites SMC et BMC. La nanostructuration de la résine polyester insaturé (UPR) est assurée par la ségrégation du bloc élastomère poly(acrylate de butyle), ainsi que par la miscibilité du deuxième bloc dans le réseau grâce à la bonne compatibilité des motifs diméthylacrylamide (auto-assemblage). Ces BCP sont tout d’abord étudiés en tant qu’agents renforçants et anti-retrait dans les composites SMC et BMC, en étant substitués et comparés aux additifs anti-retrait conventionnels PVAc et P(MMA-co-S) incorporés traditionnellement afin de compenser le retrait de la résine polyester. Ces additifs nanostructurants sont ensuite évalués en tant qu’agents de mûrissement des compounds SMC. La nanostructuration des BCP dans la résine UP réactive pouvant entrainer une importante augmentation de la viscosité (formation d’un gel), ces additifs pourraient peut-être constituer des agents de mûrissement plus efficaces que l’oxyde de magnésium couramment utilisé à cet effet. Une étude des matrices [UPR + BCP, UPR + PVAc et UPR + P(MMA-co-S)] est réalisée dans un premier temps, les composites BMC et SMC chargés par du carbonate de calcium et renforcés par des fibres de verre étant étudiés par la suite. En absence de charges et de fibres de verre (matrice seule), la nanostructuration est moins efficace que la macroséparation de phase des additifs conventionnels PVAc et P(MMA-co-S) pour compenser le retrait du réseau polyester. Dans un composite en revanche, la nanostructuration conduit à une compensation du retrait intermédiaire entre celles du P(MMA-co-S) et du PVAc. Au niveau de la matrice seule, la nanostructuration permet d’éviter une diminution conséquente de l’énergie de rupture du réseau polyester et permet même dans certains cas une amélioration significative de cette dernière, alors que les additifs conventionnels engendrent un effondrement de cette propriété. Cette différence est cependant beaucoup moins visible dans le cas des composites, les charges entrainant une fissuration prématurée de la matrice. Un composite nanostructuré peut tout de même présenter un renforcement significatif par rapport aux composites conventionnels lorsqu’il contient des nanovides compensateurs de retrait de tailles conséquentes qui améliorent la ténacité du matériau. En ce qui concerne le mûrissement d’un compound SMC par nanostructuration au cours du refroidissement (passage de la transition ordre-désordre), si l’augmentation de la viscosité d’un système réactif UPR + BCP semble suffisamment importante et abrupte, elle est cependant insuffisante en présence des charges ou alors intervient à une température trop faible en raison de l’influence de ces dernières sur la nanostructuration. / The aim of this study is to evaluate the potential of PBA-b-P(MMA-co-DMA) and PBA-b-P(BA-co-DMA) block copolymers (BCP) as multifunctional additives nanostructuring the unsaturated polyester thermosetting matrix of SMC and BMC composites. The nanostructuration of the unsaturated polyester resin (UPR) is ensured by the segregation of the poly(butyl acrylate) elastomeric block, and by the miscibility of the second block in the thermoset thanks to the good compatibility of dimethylacrylamide units (self-assembly). These BCP are first studied as reinforcing and anti-shrinkage agents in SMC and BMC composites, as compared to conventional low profile additives PVAc and P(MMA-co-S) traditionally blended to compensate the polyester resin shrinkage. These nanostructuring additives are then studied as thickening agents in SMC compounds. As the nanostructuration of BCP in the UP reactive resin can lead to a high viscosity increase (gel formation), BCP might provide a more efficient thickening than the conventional additive magnesium oxide. Matrices are studied first [UPR + BCP, UPR + PVAc and UPR + P(MMA-co-S)], BMC and SMC composites filled with calcium carbonate and reinforced by chopped glass fibres being then considered. In the absence of fillers and fibres (neat matrix), the nanostructuration is less efficient than the macrophase separation of PVAc and P(MMA-co-S) to compensate the polyester resin shrinkage. However, in a composite, the nanostructuration leads to an intermediate shrinkage compensation between those of P(MMA-co-S) and PVAc. In the neat matrix, the nanostructuration avoids a substantial decrease of polyester network toughness and can even lead sometimes to a significant reinforcement, whereas conventional additives decrease tremendously this property. However, this difference is not observed in composites, fillers giving rise to an early cracking of the matrix. A nanostructured composite can still present a significant reinforcement compared to conventional composites when it contains large nanovoids (compensating shrinkage) which improve the fracture toughness of the material. As regards the thickening of an SMC compound by nanostructuration during cooling (crossing of the order-disorder transition), the viscosity increase of a UPR + BCP reactive system seems important and sharp enough, but in the presence of fillers the viscosity increase is not sufficient or the order-disorder transition temperature is too low because of the influence of fillers on the nanostructuration.

[ES] El aumento en el uso de combustibles fósiles para la generación de energía ha contribuido significativamente a la crisis del calentamiento global. Diferentes lugares alejados de la infraestructura eléctrica emplean generadores a base de gasolina que aumentan la contaminación ambiental. En este contexto, la introducción masiva de microrredes en la sociedad ha traído oportunidades para la generación de energía de forma distribuida, beneficiando a personas en todo el mundo. Por ejemplo, las microrredes pueden brindar electricidad a poblaciones vulnerables que viven en áreas remotas con acceso limitado a infraestructuras de transmisión y distribución. Además, las microrredes promueven el uso de recursos renovables, reduciendo el impacto ambiental en comparación con los métodos tradicionales de generación de electricidad, como las plantas de energía térmica o las instalaciones nucleares. Además, las microrredes permiten la generación de electricidad a pequeña escala, lo que permite que las familias logren la independencia energética y vendan el exceso de energía a la compañía eléctrica local. Cualquier inversor en una microrred necesita un algoritmo de control para realizar una regulación en bucle cerrado. En este contexto, el control por modos deslizantes de segundo orden es una estrategia de control robusta que ha ganado atención en las aplicaciones de inversores de microrredes. Mediante el uso de este enfoque, el inversor puede lograr un control preciso y rápido, incluso en presencia de incertidumbres y perturbaciones. El uso de estrategias de control robustas mejora la estabilidad y el rendimiento general del sistema de microrredes, asegurando una gestión de energía óptima. El proceso de ajuste es esencial para los algoritmos de control en bucle cerrado, ya que modifica la respuesta del controlador para alcanzar los objetivos de control. La optimización por enjambre de partículas (PSO por sus siglas en inglés) es un eficiente algoritmo de optimización empleado en controladores en lazo cerrado que puede resolver de manera efectiva problemas multi-objetivo formulados en una sola función de costo. Los parámetros de control del inversor de la microrred pueden ser optimizados mediante la utilización de PSO para lograr los objetivos deseados, ajustando de manera eficiente una estrategia de control. Para controladores por modos deslizantes, algunas estrategias de ajuste se basan en técnicas heurísticas. La función de costo única resuelve varios problemas en una microrred, pero existen dificultades cuando diferentes objetivos en un proceso no pueden ser mejorados simultáneamente debido a su relación conflictiva. Estrategias como Algoritmos Genéticos Multi-Objetivo (MOGA por sus siglas en inglés), Evolución Diferencial Multi-Objetivo (MODE por sus siglas en inglés) y Algoritmo Artificial de Ovejas Multi-Objetivo (MOASA por sus siglas en inglés), han demostrado su capacidad para mejorar el rendimiento del inversor mediante la optimización de objetivos conflictivos. Estos algoritmos pueden equilibrar de manera efectiva objetivos como la reducción del tiempo de respuesta y la minimización del sobreimpulso en la señal de salida del inversor. En consecuencia, el rendimiento general y la eficiencia de los inversores de la microrred pueden mejorar. La integración de algoritmos de control multi-objetivo en los inversores de la microrred tiene un gran potencial para abordar los desafíos de gestión de energía y optimizar el rendimiento. Los inversores de la microrred pueden lograr una mayor estabilidad, eficiencia y confiabilidad utilizando técnicas como el control por modos deslizantes de segundo orden y algoritmos de optimización como PSO, MOGA, MODE y MOASA. Al adoptar estos enfoques, se presenta una nueva metodología para un futuro energético más sostenible y resiliente, al tiempo que se mitigan los efectos adversos del calentamiento global causado por el consumo de combustibles fósiles en la generación convencional de energía. / [CA] L'augment en l'ús de combustibles fòssils per a la generació d'energia ha contribuït significativament a la crisi de l'escalfament global. Diferents llocs allunyats de la infraestructura elèctrica empleen generadors a base de gasolina que augmenten la contaminació ambiental. En aquest context, la introducció massiva de microxarxes a la societat ha comportat oportunitats per a la generació d'energia de forma distribuïda, beneficiant persones arreu del món. Per exemple, les microxarxes poden proporcionar electricitat a poblacions vulnerables que viuen en àrees remotes amb accés limitat a infraestructures de transmissió i distribució. A més, les microxarxes promouen l'ús de recursos renovables, reduint l'impacte ambiental en comparació amb els mètodes tradicionals de generació d'electricitat, com les plantes d'energia tèrmica o les instal·lacions nuclears. A més a més, les microxarxes permeten la generació d'electricitat a petita escala, la qual cosa permet que les famílies aconsegueixin la independència energètica i venguen l'excedent d'energia a la companyia elèctrica local. Qualsevol inversor en una microxarxa necessita un algoritme de control per a realitzar una regulació en bucle tancat. En aquest context, el control per modes lliscants de segon ordre és una estratègia de control robusta que ha guanyat atenció en les aplicacions d'inversors de microxarxes. Mitjançant l'ús d'aquest enfocament, l'inversor pot aconseguir un control precís i ràpid, fins i tot en presència d'incerteses i pertorbacions. L'ús d'estratègies de control robustes millora l'estabilitat i el rendiment general del sistema de microxarxes, assegurant una gestió d'energia òptima. El procés d'ajust és essencial pels algoritmes de control en bucle tancat, ja que modifica la resposta del controlador per a aconseguir els objectius de control. L'optimització per enjambre de partícules (PSO per les seues sigles en anglés) és un eficient algoritme d'optimització emprat en controladors en bucle tancat que pot resoldre de manera efectiva problemes multi-objectiu formulats en una sola funció de cost. Els paràmetres de control de l'inversor de la microxarxa poden ser optimitzats mitjançant l'utilització de PSO per a aconseguir els objectius desitjats, ajustant de manera eficient una estratègia de control. Per a controladors per modes lliscants, algunes estratègies d'ajust es basen en tècniques heurístiques. La funció de cost única resol diversos problemes en una microxarxa, però existeixen dificultats quan diferents objectius en un procés no poden ser millorats simultàniament a causa de la seua relació conflictiva. Estratègies com Algorismes Genètics Multi-Objectiu (MOGA per les seues sigles en anglés), Evolució Diferencial Multi-Objectiu (MODE per les seues sigles en anglés) i Algorisme Artificial de Xais Multi-Objectiu (MOASA per les seues sigles en anglés), han demostrat la seua capacitat per a millorar el rendiment de l'inversor mitjançant l'optimització d'objectius conflictius. Aquests algorismes poden equilibrar de manera efectiva objectius com la reducció del temps de resposta i la minimització del sobreguiny a la senyal de sortida de l'inversor. En conseqüència, el rendiment general i l'eficiència dels inversors de la microxarxa poden millorar. La integració d'algorismes de control multi-objectiu en els inversors de la microxarxa té un gran potencial per a abordar els desafiaments de gestió d'energia i optimitzar el rendiment. Els inversors de la microxarxa poden aconseguir una major estabilitat, eficiència i fiabilitat utilitzant tècniques com el control per modes lliscants de segon ordre i algorismes d'optimització com PSO, MOGA, MODE i MOASA. En adoptar aquests enfocaments, es presenta una nova metodologia per a un futur energètic més sostenible i resilient, al mateix temps que es mitiguen els efectes adversos de l'escalfament global causat pel consum de combustibles fòssils en la generació convencional d'energia. / [EN] The increase in fossil fuel usage for power generation has significantly contributed to the global warming crisis. Various remote areas, detached from electrical infrastructure, rely on gasoline-based generators that escalate environmental pollution. In this context, the widespread implementation of microgrids in society has brought forth opportunities for distributed energy generation, benefiting people worldwide. For instance, microgrids can provide electricity to vulnerable populations in remote areas with limited access to transmission and distribution infrastructures. Furthermore, these microgrids advocate for using renewable resources, diminishing environmental impact compared to traditional methods such as thermal power plants or nuclear facilities. Additionally, microgrids enable small-scale electricity generation, empowering families to achieve energy independence and sell surplus energy to local power companies. Any investor in a microgrid requires a closed-loop control algorithm. In this realm, the second-order sliding mode control is a robust strategy garnering attention in microgrid inverter applications. Through this approach, the inverter can achieve precise and rapid control despite uncertainties and disturbances. Using robust control strategies enhances microgrid systems' stability and overall performance, ensuring optimal energy management. Adjustment processes are pivotal for closed-loop control algorithms, modifying the controller's response to meet control objectives. Particle Swarm Optimization (PSO) is an efficient optimization algorithm employed in closed-loop controllers that can effectively solve multi-objective problems formulated in a single cost function. Control parameters of the microgrid inverter can be optimized using PSO to attain desired objectives, efficiently fine-tuning a control strategy. For sliding mode controllers, some adjustment strategies rely on heuristic techniques. While a single cost function resolves various issues within a microgrid, difficulties arise when different objectives in a process cannot be simultaneously improved due to conflicting relationships. Strategies like Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA), Multi-Objective Differential Evolution (MODE), and Multi-Objective Artificial Sheep Algorithm (MOASA) have proven their ability to enhance inverter performance by optimizing conflicting objectives. These algorithms effectively balance objectives like reducing response time and minimizing overshoot in the inverter's output signal. Consequently, the overall performance and efficiency of microgrid inverters can be enhanced. Integrating multi-objective control algorithms into microgrid inverters holds significant potential in addressing energy management challenges and optimizing performance. Microgrid inverters can achieve greater stability, efficiency, and reliability by utilizing second-order sliding mode control and optimization algorithms like PSO, MOGA, MODE, and MOASA. By embracing these approaches, a new methodology emerges for a more sustainable and resilient energy future while mitigating the adverse effects of global warming caused by conventional fossil fuel consumption in power generation. / Gonzales Zurita, ÓO. (2024). Multi-objective Control on Inverter-Based Microgrids [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203120

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International Telemetering Conference Proceedings / October 28-31, 1996 / Town and Country Hotel and Convention Center, San Diego, California / Eutectic (63% tin-37% lead) or near-eutectic (40% tin-60% lead) tin-lead solder is widely used for creating electrical interconnections between the printed wiring board (PWB) and the components mounted on the board surface. For components mounted directly on the PWB mounting pads, that is, surface mounted components, the tin-lead solder also constitutes the mechanical interconnection. Eutectic solder has a melting point of 183°C (361°F). It is important to realize that its homologous temperature, defined as the temperature in degrees Kelvin over its melting point temperature (T(m)), also in degrees Kelvin, is defined as T/T(m). At room temperature (25°C = 298K), eutectic solder's homologous temperature is 0.65. It is widely acknowledged that materials having a homologous temperature ≥ 0.5 are readily subject to creep, and the solder joints of printed wiring assemblies are routinely exposed to temperatures above room temperature. Hence, solder joints tend to be subject to both thermal fatigue and creep. This can lead to premature failures during service conditions. The geometry, that is, the lead configuration, of the joints can also affect failure. Various geometries are better suited to withstand failure than others. The purpose of this paper is to explore solder joint failures of dual in-line (DIP) integrated circuit components, leadless ceramic chip carriers (LCCCs), and gull wing and J-lead surface mount components mounted on PWBs.

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Nowadays, small autonomous underwater robots are strongly preferred for remote exploration of unknown and unstructured environments. Such robots allow the exploration and monitoring of underwater environments where a long term underwater presence is required to cover a large area. Furthermore, reducing the robot size, embedding electrical board inside and reducing cost are some of the challenges designers of autonomous underwater robots are facing. As a key device for reliable operation-decision process of autonomous underwater robots, a relatively fast and cost effective controller based on Fuzzy logic and proportional-integral-derivative method is proposed in this thesis. It efficiently models nonlinear system behaviors largely present in robot operation and for which mathematical models are difficult to obtain. To evaluate its response, the fault finding test approach was applied and the response of each task of the robot depicted under different operating conditions. The robot performance while combining all control programs and including sensors was also investigated while the number of program codes and inputs were increased.