L’aluminium primaire est produit à partir de l’alumine (Al2O3) selon le procédé Hall-Héroult. Le procédé consiste à la réduction de l’alumine en aluminium par le carbone dans des cuves électrolytiques. L’anode de carbone représente donc un élément incontournable dans ce processus. Non seulement elle est source de carbone, mais elle joue le rôle de conducteur électrique. La qualité des anodes en carbone utilisées dans les cuves d’électrolyse représente ainsi l'un des paramètres les plus importants qui affectent la production de l'aluminium primaire. La pâte d’anode, qui est préparée en utilisant un mélange de coke de pétrole, de brai de houille et de matériaux recyclés, est compactée dans un vibro-compacteur pour former des anodes crues. Dans leur fabrication, le brai agit comme un liant. Sa bonne distribution aura forcément un impact positif sur leur qualité. Ces anodes sont cuites dans des fours de cuisson avant leur utilisation dans les cuves électrolytiques. La qualité de la matière première et les paramètres du processus de fabrication ont un impact significatif sur les caractéristiques de l’anode, notamment la composition chimique, la conductivité électrique, la résistance aux chocs thermiques, l’homogénéité et les réactivités à l’air et au dioxyde de carbone (CO2). Aussi, la qualité des anodes joue un rôle majeur dans la consommation d’énergie, le coût de production et les émissions de gaz à effet de serre. Les études développées pour déterminer le niveau de brai dans les anodes crues utilisent pour la plupart le microscope électronique à balayage ou le microscope optique. Ce qui donne de bons résultats au laboratoire sur de petits échantillons. Toutefois, ces méthodes ne sont pas pratiques sur les lignes de production qui exigent des résultats instantanés. Ainsi, la détection de la distribution du brai sur une surface d'anode est faite visuellement dans les usines. L’objectif de cette étude est de développer une méthode pour déterminer de façon instantanée la répartition du brai sur la face des anodes industrielles crues par l’analyse d’images. Pour ce faire, un logiciel d'analyse d'images a été mis au point et peut rapidement déterminer la répartition du brai sur la surface de l'anode. Le logiciel peut déterminer si la surface de l’anode est en sur-brai ou en sous-brai. Il permet aussi de déterminer la non-homogénéité de la répartition du brai. La mise en oeuvre de ce logiciel est basée sur le fait que toute couleur résulte de la combinaison des trois couleurs primaires que sont le rouge, le vert et le bleu (RGB). Ainsi, en se fixant des seuils pour ces différentes couleurs primaires, il est possible de trouver quelques critères pour identifier le haut niveau de brai. Par ailleurs, le niveau de brai influence l’état de surface des anodes. L’algorithme de Canny est utilisé pour déterminer les limites de particules, et le filtre de Gauss permet d’annuler les bruits générés par l’algorithme de Canny. Le logiciel d’analyse d’images développé est utilisé pour analyser les images d’anodes crues obtenues à l’aide d’un système de prise d’images. Ce système est constitué essentiellement d’un dispositif d'éclairage pour l'éclairage uniforme de surface de l'anode et d’une caméra numérique pour la capture des images. Pour mener à bien cette étude, il a été nécessaire de travailler à l'aluminerie et au laboratoire de l'UQAC pour collecter des données de niveau de brai des anodes crues dans des conditions d’opération différentes et de les analyser. Il s’agit aussi de colliger les résultats de ces différentes analyses d’images avec les caractéristiques des anodes. C’est dans ce sens que plusieurs anodes industrielles avec différentes spécificités ont été fabriquées pour être analysées. Par ailleurs, des anodes de laboratoire avec différentes spécifications couvrant le pourcentage de brai dans les recettes, la répartition granulométrique et différentes conditions de fabrication de l'anode crue ont été produites à l’UQAC. Une analyse chimique a permis de confirmer les résultats de l’analyse d’images. Il s’agit par ailleurs d’une analyse spectrophotométrique des échantillons prélevés dans les zones d’anodes industrielles et de laboratoire indiquées en sur-brai ou en sous-brai par le logiciel d’analyse d’images. Ces zones ont été préalablement sectionnées et moulinées. Les échantillons obtenus ont ensuite été immergés dans du solvant durant un temps bien déterminé pour dissoudre le brai avant l’analyse au spectrophotomètre. Certains résultats de l’analyse chimique de l’ensemble de ces anodes ont permis de parfaire le logiciel d’analyse d’images, et les résultats non utilisés de l’analyse chimique ont été comparés avec ceux de l’analyse d’images pour la validation du logiciel. Primary aluminum is produced from alumina (Al2O3) using the Hall-Heroult process. The method consists of reducing alumina to aluminum using carbon in electrolytic cells. The carbon anode represents an essential element in this process. It is a source of carbon as well as an electrical conductor. The quality of the carbon anodes used in the electrolytic cells is one of the most important parameters that affect the production of primary aluminum. The anode paste, which is prepared by using a mixture of petroleum coke, coal tar pitch, and recycled material, is compacted in a vibro-compactor to form green anodes. These anodes are baked in furnaces before being used in the electrolytic cells. The quality of the raw material and the parameters of the manufacturing process have a significant impact on the anode properties such as the chemical composition, electrical conductivity, thermal shock resistance, homogeneity, and air and CO2 reactivities. The anode quality plays a major role in energy consumption, production cost, and emissions of greenhouse gases. During their manufacture, the pitch acts as a binder. A good distribution of pitch has a positive impact on anode quality. Most of published studies show the use of the optical or scanning electron microscope to determine the pitch distribution. This works well in the laboratory for small samples. The objective of this study is to determine the distribution of pitch on the surface of industrial green anodes by image analysis. To do this, an image analysis software using the Canny algorithm and the distribution of primary colors red, green and blue (RGB) has been developed that can rapidly determine the distribution of pitch on the surface of the anode. This software can determine if the surface of the anode is over-pitched or under-pitched. It can determine the non-homogeneity of the distribution of pitch on the anode surface. In addition, the Gauss filter is used to cancel the noise generated by the Canny algorithm. The developed image analysis software is used to analyze the images of green anode surfaces obtained using an image capture system. This system contains essentially a light for the uniform illumination of the anode surface and a digital camera for capturing images. This study was carried out partly in an aluminum smelter and partly in the carbon laboratory of the UQAC/AAI Chair in order to collect information on the pitch level of green anodes fabricated under different operating conditions, and the results were analyzed. These results from the image analyses were correlated with the characteristics of the anodes. For this purpose, a number of anodes with different properties were produced at the plant. In addition, laboratory anodes with different specifications, including the percentage of pitch, the distribution of particle size, and different green anode manufacturing conditions, were produced in the carbon laboratory at UQAC. A method based on chemical analysis was used to validate the results of the image analysis software developed in the current study. This involved the spectrophotometric analysis of samples taken from different parts of industrial and laboratory anodes that were identified as over-pitch and under-pitch by the image analysis software. The samples were crushed and then were soaked in solvent for a certain time to dissolve pitch before the analysis in the spectrophotometer. Some results of the chemical analysis of lab and industrial anodes helped further improve the image analysis software, and the remaining chemical analysis results allowed the validation of the software by comparing them with those of the image analysis.

Les machines asynchrones sont omniprésentes dans les systèmes de production automatisé à cause de leur robustesse et leur facilitée de mise en oeuvre. Néanmoins, ces moteurs électriques concèdent tout de même des défauts (ex : court-circuit entre spires, barre rotoriques rompues) menant à des arrêts non planifiés. Par conséquent, les industries manufacturières investissent des ressources importantes afin de les éviter avec des programmes de maintenance qui sont partiellement inefficace. C’est dans ce contexte que, depuis plusieurs décennies, des chercheurs proposent des travaux permettant de diagnostiquer l’état des machines asynchrones. Cependant, les solutions ne donnent que très rarement la localisation et l’estimation du degré de sévérité des anomalies qui ne permet pas de prioriser les actions pour l’amélioration de la maintenance. De plus, la majorité des moyens de diagnostic ne sont pas adaptifs à d’autres gammes de moteur et les études ne prennent pas en compte la commande des machines asynchrones pour les applications à vitesse et couple variables. Ainsi, nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche pour l’amélioration du processus de maintenance par la reconnaissance des défauts de la machine asynchrone reposant principalement sur l’exploitation des modèles d’intelligence artificielle. Celle-ci permettra de détecter, de localiser et d’estimer le degré de sévérité des anomalies du moteur grâce à ses courants statoriques. La solution donnée dans cet ouvrage est adaptif et surtout a été testé pour une machine possédant une commande et un asservissement de vitesse avec des différents profils de vitesse et couple variables. Pour ce faire, la recherche proposée exploite les modèles mathématiques de la machine asynchrone et de ses défauts afin de simuler les différents comportements de celle-ci. Les simulations serviront à créer des bases de données grâce à l’extraction de caractéristiques issue du traitement des signaux. Chacune des séries de données appartient à une catégorie décrivant le défaut du moteur. Par la suite, des algorithmes de classification permettront de reconnaître les anomalies de la machine asynchrone. Nous présentons également une approche hiérarchique qui améliore le taux de reconnaissance des défectuosités du moteur à induction. Ce projet se situant à la frontière des domaines du génie électrique, du génie informatique et des mathématiques constitue un défi complexe et formidable de recherche scientifique. Induction machines are omnipresent in production systems because of their sturdiness and their ease of implementation. Nevertheless, these electrical motors still concede failures (e.g. inter-turn short circuit, broken rotor bar), which may lead to unplanned shutdowns. Consequently, manufacturing industries invest significant resources to avoid them with maintenance, which is partially inefficient. In this context, some studies propose solutions to abnormal diagnostic conditions of the induction machine. Nevertheless, they rarely localize the defect and estimate the severity of the failure, which does not allow prioritizing action for the maintenance improvement. In addition, solutions are not adaptive for other motors, and studies do not include the control part very useful for speed and torque variable applications. Thus, in this thesis, we propose a new approach improving the maintenance process by the recognition of the induction machine failures. It relies mainly on Artificial Intelligence models and will allow to detect, localize and to estimate the degree of severity of the asynchronous motor faults thanks to the exploitation of current signals. The solution given in this project is adaptive and have been tested for induction machines operating with a speed and drives control. In addition, several speed and resistant torque profiles have been applied. To do this, the research proposed exploits the mathematical models of the induction machine operating under the healthy and faulty conditions. Simulations allow creating some datasets thanks to the feature extractions and the signals processing. Each vector of data belongs to a category describing the failure. Then, classification algorithms will recognize the induction machine defects. We also present a hierarchical approach, which improves the recognition rate. This project being a mix of electrical engineering, informatics and mathematic is a complex and amazing challenge of scientific research.

Friction stir welding, FSW, is a solid-state joining method that is ideally suited for welding aluminum alloys. Welding of the aluminum is accomplished by way of a hardened steel tool that rotates and is pushed with great force into the work pieces. Friction between the tool and the aluminum causes heat to be generated, which softens the aluminum, rendering it easy to deform plastically. In recent years, the FSW process has steadily gained interest in various fabrication industries. However, wide spread acceptance has not yet been attained. Some of the main reasons for this are due to the complexity of the process and the capital cost to procure the required welding equipment and infrastructure. To date, little attention has been paid towards finding optimal process parameters that will increase the economic viability of the FSW process, thus offsetting the high initial investment most. In this research project, a robust and efficient numerical simulation code called SPHriction-3D is developed that can be used to find optimal FSW process parameters. The numerical method is meshfree, allowing for all of the phases of the FSW process to be simulated with a phenomenological approach. The dissertation starts with a focus on the current state of art. Next an in-depth development of the proposed meshfree formulation is presented. Then, the emphasis turns towards the presentation of various test cases along with experimental validation (the focus is on temperature, defects, and tool forces). The remainder of the thesis is dedicated to the development of a robust approach to find the optimal weld quality, and the associated tool rpm and advancing speed. The presented results are of engineering precision and are obtained with low calculation times (hours as opposed to days or weeks). This is possible, since the meshfree code is developed to run in parallel entirely on the GPU. The overall outcome is a cutting edge simulation approach for the entire FSW process. Le soudage par friction malaxage, SFM, est une méthode idéale pour relier ensemble des pièces en aluminium. Lors du procédé, un outil en acier très dur tourne à haute vitesse et est presser dans les plaques avec beaucoup de force. L’outil frotte sur les plaques et génère la chaleur, ce qui ramollie l’aluminium, ceci le rendant plus facile à déformé mécaniquement. Récemment, le SFM a connu une croissance de reconnaissance important, par contre, l’industrie ne l’as pas encore adopté unilatéralement. Il existe encore beaucoup de terrain à défricher avant de bien comprendre comment les paramètres du procédé font effet sur la qualité de la soudure. Dans ce travail, on présente une approche de simulation numérique sans maillage pour le SFM. Le code développé est capable de prendre en considération des grandes déformations plastiques, le ramollissement de l’aluminium avec la température, et la condition de frottement complexe. Cette méthode permet de simulé tous les phases du procédé SFM dans une seule modèle. La thèse commence avec un mis en contexte de l’état actuel de la simulation numérique du SFM. Une fois la méthodologie de simulation sans maillage présenté, la thèse concentre sur différents cas de vérification et validation. Finalement, un travail d’optimisation des paramètres du procédé est réalisé avec le code numérique. La méthode de simulation présentée s’agit d’une approche efficace et robuste, ce qui le rend un outil de conception valable pour les ingénieurs qui travaille dans le domaine de SFM.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

Les organisations évoluent vers des structures dynamiques qui se recomposent de manière régulière en fonction de projets et d'alliances opportunistes. Ces ruptures organisationnelles peuvent cependant avoir des conséquences notables en termes de performance : il faut en effet s'assurer que les changements réguliers de structure n'entraînent pas d'instabilité, de perte de savoirs, de mauvaise intégration des nouveaux arrivants, ou d'incompréhension entre des entités hétérogènes qui vont devoir collaborer. Il faut donc de nouvelles solutions pour créer et maintenir une excellence opérationnelle et une cohésion organisationnelle, et cela quels que soient les changements, voulus ou subis, de l'organisation. En se basant sur l'approche basée sur les compétences, sur la théorie de l'apprentissage organisationnel, et sur les mécanismes de transfert de bonnes pratiques, les travaux de recherche visent à fournir un cadre de pilotage des capacités organisationnelles, c'est-à-dire un cadre pour développer et maîtriser des compétences collectives partagées, autour d'enjeux organisationnels clés, à partir de référentiels de connaissances structurés. La thèse propose ainsi une méthodologie, la modélisation d'un système d'information, des méthodes et des outils pour : (1) concevoir et structurer des référentiels de bonnes pratiques à partir des enjeux organisationnels, (2) déployer et gérer ces référentiels sur le terrain, afin de transférer les bonnes pratiques et créer de nouvelles capacités organisationnelles, (3) mesurer l'acquisition des capacités organisationnelles par les différentes ressources de l'organisation, (4) identifier les écarts qui peuvent exister entre enjeux organisationnels et les capacités requises (modélisation des référentiels), entre capacités requises et capacités acquises (appropriation par les ressources), ou entre capacités acquises et résultats obtenus (utilisation de la capacité dans les activités de l'entreprise), (5) et corriger ces écarts en formant des communautés de pratiques autour des référentiels, en fonction de la similitude de contexte des entités et des écarts constatés. Ces travaux se placent dans le cadre du projet ANR Pilot 2.0, qui réunit des partenaires académique (IRCCyN, M-Lab) et industriels (MNM Consulting, le groupe Valeo, le conseil général du Vaucluse) dans la recherche et le développement de solutions méthodologiques et logicielles pour le pilotage des capacités organisationnels, autour d'une première instanciation qu'est la méthode 5 steps, supporté par une plateforme logicielle Roadmap Manager.

Cette étude se focalise principalement sur la modélisation et l’amélioration d’un accumulateur industriel de bande. Le premier chapitre présente la modélisation non-linéaire, puis la linéarisation autour d'un point de fonctionnement, d’un accumulateur industriel comportant un chariot pneumatique ou motorisé. Cette modélisation complète prend en compte les non-linéarités des différents types d’actionneurs du chariot. Les paramètres mécaniques les plus influents sur les performances de ces accumulateurs sont mis en évidence, puis les stratégies de commandes industrielles classiques sont testées sur ces accumulateurs. Le second chapitre présente l’optimisation des performances de l’accumulateur. Des améliorations de la commande sont réalisées : prise en compte de la robustesse, optimisations multi-objectifs, nouvelles structures de commandes. Ces améliorations montrent un net gain des performances concernant la tension de bande à la sortie de l'accumulateur. De nouvelles structures d’accumulateurs incluant un danseur sont proposées, améliorant fortement les performances. Une comparaison des performances des différents accumulateurs est présentée. Le dernier chapitre présente l’étude du frottement bande textile/rouleau. Le comportement au frottement de bandes textiles glissant sur un rouleau est identifié. L'évolution du coefficient de frottement est déterminée expérimentalement pour différents paramètres et types de bandes. Suite à ces mesures, un modèle de bande défilant sur un rouleau, incluant coefficient de frottement et perte d’adhérence est proposé et montre l’influence du coefficient de frottement sur la réponse du système à une variation de vitesse de bande. / This study focuses mainly on modeling and optimization of industrial web accumulators. The chapter one presents the nonlinear model of an industrial accumulator including a pneumatic actuated or a motorized carriage. The nonlinear model is then linearized around a working point. This model takes into account nonlinearities of both carriage actuators. The most influent mechanical parameters on the accumulator performances are highlighted and then, classical industrial control strategies are tested on the modeled accumulators. The chapter two concerns the accumulator performances optimization. Firstly, controllers are improved by taking into account the robustness against parameter variations, by using multi-objective controllers optimization or by using new control strategies. All these improvements show drastic performances gain. New accumulator structures including a dancer roll are proposed and improve also the accumulator performances. A performances comparison of the entire presented accumulator is presented at the end of this chapter. The last chapter presents the study of the friction between textile fabric and roll. The friction behavior of a web sliding on a roll is identified. The friction coefficient evolution is experimentally determined for different experimental parameters and kind of webs. These measures have permitted to build a model of a web sliding on a roll. This model, including the friction coefficient and the adherence loss between web and roll highlights the response of the web/roll system against web velocity variation.

La gestion des stocks et la maîtrise de la distribution sont les deux activités importantes dans le management de la chaîne logistique. L’optimisation simultanée de ces deux activités est connue sous l’intitulé du problème de gestion de stock et de tournée de livraison (Inventory Routing Problem, IRP). L’IRP traditionnelle est confronté aux différents problèmes, causé principalement par le manque d'informations complètes et/ou temps réel, tels que les changements de la demande, l’embouteillage soudain causé par un accident, etc. Le partage et la mise à jour d'information logistique peut améliorer l'efficacité d’IRP. De plus, en raison de la spécificité de l'IRP dans la logistique urbaine, il est important de considérer d'autres critères comme les critères sociaux, environnementaux et le niveau de service qui pourraient être en conflictuel. L’objectif principal de cette thèse est de développer des modèles et des méthodes des IRP avec la prise en compte des incertitudes, du niveau de service et de l’impact environnemental, social en finalement les informations du temps réel (IRP dynamique). Dans cette thèse, trois modèles mathématiques sont proposés. Le premier modèle multi-objectif est pour identifier un compromis entre le niveau de service, les critères environnementaux et économiques. Pour gérer des paramètres incertains, on applique une approche floue. Dans le deuxième modèle, nous avons étudié l'impact des critères sociaux sur les IRPs en proposant un modèle mathématique bi-objectif. Une approche stochastique basée sur des scénarios est développée pour faire face à l'incertitude dans le modèle. Enfin, le troisième model concerne l'impact de l'utilisation d'informations du temps réel dans les IRP. Il est à noter que, selon la durée de vie du produit tant sur le plan financier que sur le plan écologique, les produits périssables sont considérés dans les trois modèles proposés. Les résultats montrent une gestion dynamique est beaucoup plus efficace que la statique. / The inventory management and transportation are two main activities of supply chain management. The joint optimization of these two activities is known as Inventory Routing Problem (IRP). The main objective of IRP is to determine the set of retailers to be delivered to in each period, the delivery sequence for each vehicle, and the quantities of goods delivered to each retailer for each period of a planning horizon. The traditional IRPs are faced different problems, caused mainly by lack of complete and/or timely information such as shifts in demand, traffic caused by a sudden vehicles accident, etc. sharing of updated and reliable logistics information can meaningful improve the efficiency of IRP. Moreover, because of the specificity of IRP in urban logistic, it is important to tack into account other criteria as social, environmental criteria and service level that could be in conflict. The main objective of this thesis is to (i) choose appropriate social, environmental and service level criteria, (ii) integrate them in mathematical models, and (iii) study the impact of these criteria on dynamic optimization of IRPs for perishable products under uncertain parameters. For this purpose, three mathematical models are proposed. The first model is multi-objective mathematical model in order to make a trade-off between service level, environmental criteria and economic. To decrease quantity of expired products, a nonlinear step function as holding cost function is integrated in the model. Moreover, to solve the problem a fuzzy possibilistic approach is applied to handle uncertain parameters. In the second model, a bi-objective mathematical model is proposed to study impact of social issues on the IRPs. In the proposed model, first objective function concerns economic criteria while the second one social issues. A scenario-based stochastic approach is developed to cope with uncertainty in the model. Finally, the third model concerns impact of using real-time information in efficiency of IRPs. It is noteworthy that, according significant role of perishable products in the both financially and ecology sides of IRPs, perishable products are considered in all three proposed model while even proposed models are appropriate to nonperishable ones as well. The results show that a dynamic management is more efficient than the static one.