Face à des événements météorologiques violents, un système de distribution électrique peut souffrir de la perte ou de la défaillance d'un ou de plusieurs de ses composants. Ce phénomène est connu sous le nom de contingence de système. Néanmoins, en tirant parti des systèmes de protection, de l'électronique de puissance et de la pénétration des ressources énergétiques décentralisées dans le réseau électrique, un système de distribution électrique a la possibilité d'être reconfiguré en micro-réseaux. Cela permet de résister contre de telles éventualités en gardant au minimum la possibilité d'une interruption de l'alimentation. Poussé par des facteurs techniques, économiques et environnementaux, ainsi que par le déploiement rapide d'un grand nombre de ressources de production décentralisées, le micro-réseau est récemment devenu un concept important dans un système de distribution actif et rapidement reconfigurable. Les micro-réseaux ont la capacité de fonctionner à la fois en mode connecté au réseau et en mode isolé. En raison de cet avantage, le micro-réseau est devenu un élément clé du futur réseau intelligent. Bien que le concept de micro-réseau puisse apporter différents avantages aux services de distribution et aux clients, à savoir une amélioration de l'économie, de l'environnement et de la résilience, il offre toujours un défi au niveau de la planification et la gestion opérationnelle. Les défis de la planification des micro-réseaux proviennent de : 1) la nature intermittente et incertaine des ressources décentralisées et des charges des systèmes distribués, ainsi que l'incertitude relative aux contingences auxquelles le réseau de distribution est confronté, 2) la charge de calcul que la prise en compte des incertitudes du micro-réseau implique, et 3) le grand nombre de compromis entre les différents objectifs d'optimisation possibles du micro-réseau qui doivent être pris en compte dans la phase de planification. Motivée par ces défis, cette recherche propose le développement de nouvelles méthodologies d'analyse et de planification qui peuvent assurer l'efficacité du processus de création du micro-réseau en tenant compte des caractéristiques particulières et de la philosophie opérationnelle du micro-réseau. Dans un premier temps, les modèles d'étude d'écoulement de puissance linéaires et non linéaires sont développés en prenant compte des caractéristiques réelles d'un micro-réseau insulaire équilibré et déséquilibré, c'est-à-dire l'absence de bus infini, la présence d'une fréquence du système variable et de certains générateurs fonctionnant en mode de contrôle « statisme ». Tout d'abord, nous présentons un algorithme non linéaire basé sur la méthode des mailles et la matrice Z[indice bus] pour un micro-réseau opéré en mode « droop ». Cet algorithme sans inversion est particulièrement adapté aux grandes dimensions des systèmes de distribution pratiques comprenant des milliers de nœuds électriques, lorsqu'ils fonctionnent comme des micro-réseaux insulaires. Deuxièmement, un modèle linéaire pour étudier l'écoulement de puissance (LPF) basé sur la méthode des nœuds est proposé. Étant basé sur la méthode des nœuds, le modèle proposé est utilisable dans différents problèmes d'optimisation de micro-réseaux. Des études de cas numériques sont développées et utilisées pour démontrer la précision des modèles proposés et garantir leur application réussie pour modéliser avec précision l'écoulement d'énergie dans un micro-réseau. Cela permet son application dans un processus d'optimisation présenté à l'étape suivante de cette recherche. Dans la deuxième étape, cette recherche propose un modèle d'écoulement de puissance optimal (OPF) pour le fonctionnement optimal des micro-réseaux à courant alternatif, équilibrés et déséquilibrés, avec un contrôle hiérarchique (c'est-à-dire, un contrôle primaire et secondaire). Le modèle proposé a d'abord été formulé comme un modèle non linéaire en nombres entiers (MINLP), puis il a été linéarisé et converti en un modèle linéaire en nombres entiers (MILP) en utilisant le modèle LPF développé dans la première étape de cette recherche. La philosophie de fonctionnement du micro-réseau, en mode connecté au réseau et en mode îloté, a été prise en compte. De plus, plusieurs types de générateurs distribués, y compris ceux qui sont disptachables et non disptachables, ainsi que des ressources de stockage d'énergie, ont été pris en compte dans le modèle MILP proposé. Plusieurs études de cas numériques ont été menées pour valider et prouver l'efficacité et la précision du modèle MILP développé. Les résultats de ces études de cas ont démontré la précision et la supériorité de calcul du modèle MILP proposé Enfin, un cadre de planification pour les micro-réseaux dans les réseaux de distribution actifs est proposé. Ce cadre de planification vise à améliorer la résilience des systèmes de distribution d'électricité face à des événements de faible probabilité, à fort impact. Dans le cadre proposé, le problème de planification a été présenté comme un problème d'optimisation stochastique à deux niveaux. Tout d'abord, le niveau externe traite du placement optimal des éléments de planification du système de distribution (c.-à-d. les ressources répartissables ou non répartissables, les unités de stockage d'énergie et les interrupteurs d'isolement). Ce problème a été formulé en utilisant une formulation d'optimisation multi-objectifs et ensuite l'algorithme métaheuristique bien connu NSGA-II est adopté pour la recherche d'une solution optimale. Cette approche permet de déterminer les solutions qui impliquent le meilleur compromis entre plusieurs objectifs éventuellement conflictuels du problème de planification, à savoir le coût, la résilience et l'impact environnemental. Deuxièmement, le niveau interne du cadre de planification traite du problème d'optimisation relatif au fonctionnement optimal des micro-réseaux qui peuvent être créés par les éléments de planification du système de distribution alloués dans le niveau externe. Le problème du fonctionnement optimal du micro-réseau est présenté comme un problème d'étude de l'écoulement de puissance optimal linéaire (LOPF). À cette fin, le modèle MILP développé dans la deuxième étape est adopté. Néanmoins, il est nécessaire de prendre en compte différents scénarios stochastiques dans le niveau interne pour tenir compte des différentes incertitudes du système. Il faut aussi considérer la nature métaheuristique du niveau externe ce qui demande la résolution du modèle LOPF pour chacun des scénarios stochastiques et aussi pour chaque individu de la population. La prise en compte de ces facteurs présente un défi au niveau du calcul. Par conséquent, une nouvelle méthodologie utilisant un modèle de réseau de neurones (DNN) est proposée. Cette méthode permet de dériver rapidement l'information requise des solutions LOPF pour les scénarios stochastiques considérés. Enfin, l'efficacité du cadre proposé est validée par des résultats de simulation numérique. / Facing severe weather events, a distribution system may suffer from the loss or failure of one or more of its components, known as N-K contingencies. Nevertheless, taking advantage of the system's isolate switches and the penetration of the distributed energy resources in the electrical grid, a distribution system has the possibility to be clustered into microgrids in order to with stand such contingencies with minimal power interruption. Driven by technical, economic and environmental factors, as well as by the rapid deployment of a large number of distributed generation resources, the microgrid has recently become an important concept in the active distribution system. Microgrids have the ability to operate in both grid-connected and islanded modes. The benefits that the microgrid concept can bring to the operation of the distribution grids make the microgrid a key component of the future smart grid. While, the microgrid concept can bring different benefits to both distribution utilities and customers i.e., economic, environmental and resilience enhancement; the planning and operational management of microgrids still present several challenges for the decision maker and the distribution network operator. The challenges with the planning of microgrids arise from: 1) the intermittent and uncertain nature of the distributed energy resources and loads as well as the uncertainty pertaining to the contingencies facing the distribution network, 2) the computational burden that considering the microgrid's uncertainties entails, and 3) the large number of trade-offs between the different possible microgrid optimization objectives that need to be considered in the planning stage. Motivated by these challenges, this research proposes the development of new analysis and planning methodologies that can ensure the efficacy of the microgrid creation process considering the microgrids special features and operational philosophy. Initially, nonlinear and linear power flow models are developed to cope with the real characteristics of balanced and unbalanced islanded microgrid i.e. the absence of the slack bus, the system frequency being a variable and some DGs operating in droop-control mode. First, a non-linear branch-based Z[subscript bus] algorithm for the droop-controlled islanded microgrid is introduced. This algorithm is inversion free and is particularly suited for the large dimensions of practical distribution systems comprising up to thousands of electrical node, i.e., when operated as islanded microgrids. Secondly, a node-based linear power flow (LPF) model for droop-controlled islanded microgrids is proposed. The node-based nature of the proposed LPF model, allows this model to be integrated in different microgrid optimization models. Numerical case studies are developed and are used to demonstrate the accuracy of the proposed power flow models and guarantee its successful application to accurately model the microgrid power flow in the optimization application in the next stage of this research. In the second stage, this research proposes an optimal power flow (OPF) model for the optima operation of balanced and unbalanced AC microgrids with hierarchical control (i.e., primary droop and secondary control). The proposed model has been first formulated as a mixed integer nonlinear programing (MINLP) model, then it was linearized and converted into a mixed integer linear programing (MILP) model by adapting the LPF model developed in the first stage of this research. The operating philosophy of the microgrid, in both grid-connected and islanded modes of operation, was considered. Additionally, several types of distributed generators, including dispatchable and non-dispatchable, as well as energy storage resources, were considered in the proposed MILP model. Several numerical case studies were conducted to validate, and prove the effectiveness and the accuracy of the developed MILP model. The results from the developed case studies demonstrated the accuracy and the computational superiority of the proposed MILP model. Finally, a planning framework for microgrids in active distribution networks is proposed. The proposed planning framework is aimed at enhancing the resilience of power distribution systems facing high impact low probability events. In the proposed framework, the planning problem has been casted as a stochastic bi-level optimization problem. First, the outer level deals with the optimal placement of the distribution system planning elements (i.e., dispatchable/non-dispatchable resources, energy storage units and isolating switches). This problem has been formulated using a multi-objective optimization formulation and the well know metaheuristic Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) algorithm is adopted for its solution. This approach allows for determining the solutions that entail the best trade-off between the possibly conflicting multi-objectives of the planning problem, namely, cost, resilience and environmental impact. Second, the inner level of the planning framework handles the optimization problem pertaining to the optimal operation of the microgrids that can be created by the distribution system planning elements allocated in the outer level. The problem of the microgrid's optimal operation is casted as a Linear Optimal Power Flow (LOPF) problem. To this end, the proposed MILP model developed in the second stage is adopted. Despite using a LOPF model, considering different stochastic scenarios in the inner level, to account for the different system uncertainties, along with the metaheuristic nature of the outer level make solving the LOPF model for each of the stochastic scenarios for each individual in the metaheuristic optimization's population, using a numerical optimization solver computationally challenging. Motivated by this challenge, a novel methodology using a deep neural network (DNN) model is proposed for deriving the information required from the LOPF solutions for the stochastic scenarios under consideration. The effectiveness of the proposed framework is finally validated by numerical simulation results.

Face à des événements météorologiques violents, un système de distribution électrique peut souffrir de la perte ou de la défaillance d'un ou de plusieurs de ses composants. Ce phénomène est connu sous le nom de contingence de système. Néanmoins, en tirant parti des systèmes de protection, de l'électronique de puissance et de la pénétration des ressources énergétiques décentralisées dans le réseau électrique, un système de distribution électrique a la possibilité d'être reconfiguré en micro-réseaux. Cela permet de résister contre de telles éventualités en gardant au minimum la possibilité d'une interruption de l'alimentation. Poussé par des facteurs techniques, économiques et environnementaux, ainsi que par le déploiement rapide d'un grand nombre de ressources de production décentralisées, le micro-réseau est récemment devenu un concept important dans un système de distribution actif et rapidement reconfigurable. Les micro-réseaux ont la capacité de fonctionner à la fois en mode connecté au réseau et en mode isolé. En raison de cet avantage, le micro-réseau est devenu un élément clé du futur réseau intelligent. Bien que le concept de micro-réseau puisse apporter différents avantages aux services de distribution et aux clients, à savoir une amélioration de l'économie, de l'environnement et de la résilience, il offre toujours un défi au niveau de la planification et la gestion opérationnelle. Les défis de la planification des micro-réseaux proviennent de : 1) la nature intermittente et incertaine des ressources décentralisées et des charges des systèmes distribués, ainsi que l'incertitude relative aux contingences auxquelles le réseau de distribution est confronté, 2) la charge de calcul que la prise en compte des incertitudes du micro-réseau implique, et 3) le grand nombre de compromis entre les différents objectifs d'optimisation possibles du micro-réseau qui doivent être pris en compte dans la phase de planification. Motivée par ces défis, cette recherche propose le développement de nouvelles méthodologies d'analyse et de planification qui peuvent assurer l'efficacité du processus de création du micro-réseau en tenant compte des caractéristiques particulières et de la philosophie opérationnelle du micro-réseau. Dans un premier temps, les modèles d'étude d'écoulement de puissance linéaires et non linéaires sont développés en prenant compte des caractéristiques réelles d'un micro-réseau insulaire équilibré et déséquilibré, c'est-à-dire l'absence de bus infini, la présence d'une fréquence du système variable et de certains générateurs fonctionnant en mode de contrôle « statisme ». Tout d'abord, nous présentons un algorithme non linéaire basé sur la méthode des mailles et la matrice Z[indice bus] pour un micro-réseau opéré en mode « droop ». Cet algorithme sans inversion est particulièrement adapté aux grandes dimensions des systèmes de distribution pratiques comprenant des milliers de nœuds électriques, lorsqu'ils fonctionnent comme des micro-réseaux insulaires. Deuxièmement, un modèle linéaire pour étudier l'écoulement de puissance (LPF) basé sur la méthode des nœuds est proposé. Étant basé sur la méthode des nœuds, le modèle proposé est utilisable dans différents problèmes d'optimisation de micro-réseaux. Des études de cas numériques sont développées et utilisées pour démontrer la précision des modèles proposés et garantir leur application réussie pour modéliser avec précision l'écoulement d'énergie dans un micro-réseau. Cela permet son application dans un processus d'optimisation présenté à l'étape suivante de cette recherche. Dans la deuxième étape, cette recherche propose un modèle d'écoulement de puissance optimal (OPF) pour le fonctionnement optimal des micro-réseaux à courant alternatif, équilibrés et déséquilibrés, avec un contrôle hiérarchique (c'est-à-dire, un contrôle primaire et secondaire). Le modèle proposé a d'abord été formulé comme un modèle non linéaire en nombres entiers (MINLP), puis il a été linéarisé et converti en un modèle linéaire en nombres entiers (MILP) en utilisant le modèle LPF développé dans la première étape de cette recherche. La philosophie de fonctionnement du micro-réseau, en mode connecté au réseau et en mode îloté, a été prise en compte. De plus, plusieurs types de générateurs distribués, y compris ceux qui sont disptachables et non disptachables, ainsi que des ressources de stockage d'énergie, ont été pris en compte dans le modèle MILP proposé. Plusieurs études de cas numériques ont été menées pour valider et prouver l'efficacité et la précision du modèle MILP développé. Les résultats de ces études de cas ont démontré la précision et la supériorité de calcul du modèle MILP proposé Enfin, un cadre de planification pour les micro-réseaux dans les réseaux de distribution actifs est proposé. Ce cadre de planification vise à améliorer la résilience des systèmes de distribution d'électricité face à des événements de faible probabilité, à fort impact. Dans le cadre proposé, le problème de planification a été présenté comme un problème d'optimisation stochastique à deux niveaux. Tout d'abord, le niveau externe traite du placement optimal des éléments de planification du système de distribution (c.-à-d. les ressources répartissables ou non répartissables, les unités de stockage d'énergie et les interrupteurs d'isolement). Ce problème a été formulé en utilisant une formulation d'optimisation multi-objectifs et ensuite l'algorithme métaheuristique bien connu NSGA-II est adopté pour la recherche d'une solution optimale. Cette approche permet de déterminer les solutions qui impliquent le meilleur compromis entre plusieurs objectifs éventuellement conflictuels du problème de planification, à savoir le coût, la résilience et l'impact environnemental. Deuxièmement, le niveau interne du cadre de planification traite du problème d'optimisation relatif au fonctionnement optimal des micro-réseaux qui peuvent être créés par les éléments de planification du système de distribution alloués dans le niveau externe. Le problème du fonctionnement optimal du micro-réseau est présenté comme un problème d'étude de l'écoulement de puissance optimal linéaire (LOPF). À cette fin, le modèle MILP développé dans la deuxième étape est adopté. Néanmoins, il est nécessaire de prendre en compte différents scénarios stochastiques dans le niveau interne pour tenir compte des différentes incertitudes du système. Il faut aussi considérer la nature métaheuristique du niveau externe ce qui demande la résolution du modèle LOPF pour chacun des scénarios stochastiques et aussi pour chaque individu de la population. La prise en compte de ces facteurs présente un défi au niveau du calcul. Par conséquent, une nouvelle méthodologie utilisant un modèle de réseau de neurones (DNN) est proposée. Cette méthode permet de dériver rapidement l'information requise des solutions LOPF pour les scénarios stochastiques considérés. Enfin, l'efficacité du cadre proposé est validée par des résultats de simulation numérique. / Facing severe weather events, a distribution system may suffer from the loss or failure of one or more of its components, known as N-K contingencies. Nevertheless, taking advantage of the system's isolate switches and the penetration of the distributed energy resources in the electrical grid, a distribution system has the possibility to be clustered into microgrids in order to with stand such contingencies with minimal power interruption. Driven by technical, economic and environmental factors, as well as by the rapid deployment of a large number of distributed generation resources, the microgrid has recently become an important concept in the active distribution system. Microgrids have the ability to operate in both grid-connected and islanded modes. The benefits that the microgrid concept can bring to the operation of the distribution grids make the microgrid a key component of the future smart grid. While, the microgrid concept can bring different benefits to both distribution utilities and customers i.e., economic, environmental and resilience enhancement; the planning and operational management of microgrids still present several challenges for the decision maker and the distribution network operator. The challenges with the planning of microgrids arise from: 1) the intermittent and uncertain nature of the distributed energy resources and loads as well as the uncertainty pertaining to the contingencies facing the distribution network, 2) the computational burden that considering the microgrid's uncertainties entails, and 3) the large number of trade-offs between the different possible microgrid optimization objectives that need to be considered in the planning stage. Motivated by these challenges, this research proposes the development of new analysis and planning methodologies that can ensure the efficacy of the microgrid creation process considering the microgrids special features and operational philosophy. Initially, nonlinear and linear power flow models are developed to cope with the real characteristics of balanced and unbalanced islanded microgrid i.e. the absence of the slack bus, the system frequency being a variable and some DGs operating in droop-control mode. First, a non-linear branch-based Z[subscript bus] algorithm for the droop-controlled islanded microgrid is introduced. This algorithm is inversion free and is particularly suited for the large dimensions of practical distribution systems comprising up to thousands of electrical node, i.e., when operated as islanded microgrids. Secondly, a node-based linear power flow (LPF) model for droop-controlled islanded microgrids is proposed. The node-based nature of the proposed LPF model, allows this model to be integrated in different microgrid optimization models. Numerical case studies are developed and are used to demonstrate the accuracy of the proposed power flow models and guarantee its successful application to accurately model the microgrid power flow in the optimization application in the next stage of this research. In the second stage, this research proposes an optimal power flow (OPF) model for the optima operation of balanced and unbalanced AC microgrids with hierarchical control (i.e., primary droop and secondary control). The proposed model has been first formulated as a mixed integer nonlinear programing (MINLP) model, then it was linearized and converted into a mixed integer linear programing (MILP) model by adapting the LPF model developed in the first stage of this research. The operating philosophy of the microgrid, in both grid-connected and islanded modes of operation, was considered. Additionally, several types of distributed generators, including dispatchable and non-dispatchable, as well as energy storage resources, were considered in the proposed MILP model. Several numerical case studies were conducted to validate, and prove the effectiveness and the accuracy of the developed MILP model. The results from the developed case studies demonstrated the accuracy and the computational superiority of the proposed MILP model. Finally, a planning framework for microgrids in active distribution networks is proposed. The proposed planning framework is aimed at enhancing the resilience of power distribution systems facing high impact low probability events. In the proposed framework, the planning problem has been casted as a stochastic bi-level optimization problem. First, the outer level deals with the optimal placement of the distribution system planning elements (i.e., dispatchable/non-dispatchable resources, energy storage units and isolating switches). This problem has been formulated using a multi-objective optimization formulation and the well know metaheuristic Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) algorithm is adopted for its solution. This approach allows for determining the solutions that entail the best trade-off between the possibly conflicting multi-objectives of the planning problem, namely, cost, resilience and environmental impact. Second, the inner level of the planning framework handles the optimization problem pertaining to the optimal operation of the microgrids that can be created by the distribution system planning elements allocated in the outer level. The problem of the microgrid's optimal operation is casted as a Linear Optimal Power Flow (LOPF) problem. To this end, the proposed MILP model developed in the second stage is adopted. Despite using a LOPF model, considering different stochastic scenarios in the inner level, to account for the different system uncertainties, along with the metaheuristic nature of the outer level make solving the LOPF model for each of the stochastic scenarios for each individual in the metaheuristic optimization's population, using a numerical optimization solver computationally challenging. Motivated by this challenge, a novel methodology using a deep neural network (DNN) model is proposed for deriving the information required from the LOPF solutions for the stochastic scenarios under consideration. The effectiveness of the proposed framework is finally validated by numerical simulation results.

L’industrie n’a de cesse de rechercher de nouveaux polymères qui associent plusieurs caractéristiques et propriétés dans un même matériau. Cela permet, en plus d’avoir la propriété initialement souhaitée, d’avoir la possibilité de l’adapter à plusieurs besoins. C’est ainsi que les polymères intelligents sont apparus. Ainsi, ceux-ci sont capables de modifier leurs propriétés de manière importante suite à la modification même relativement faible d’un paramètre extérieur. Cette « petite » modification est appelée stimulus. On retrouve des polymères intelligents dans grand nombre d’applications depuis l’électronique, le biomédical, etc. L’un des grands avantages des polymères est que l’on peut utiliser différents monomères durant leur synthèse pour modifier et rajouter des propriétés au polymère initial. Toutefois, fabriquer un polymère avec au moins deux monomères ne signifie pas toujours que les propriétés obtenues seront la somme ou la demi-somme des propriétés des homopolymères correspondants. Combiner deux polymères intelligents pour créer un copolymère n’implique pas que lecopolymère ainsi créé aura les mêmes propriétés que les deux polymères dont il est issu. Ainsi, les réponses aux deux stimuli ne seront pas nécessairement indépendantes. Déterminer comment on peut associer les monomères ensemble pour comprendre les mécanismes moléculaires qui permettent d’obtenir les propriétés voulues est ce qui importe pour créer de nouvelles applications pour de tels polymères. Cela passe par l’utilisation d’un stimulus contrôle qui va modifier les propriétés du polymère et va agir sur la réponse à un autre stimulus. Dans le cadre de cette thèse, des réactions au dioxyde de carbone ou des réactions photochimiques seront testées pour déterminer si elles ont un impact sur la solubilité, laquelle dépend de la température, de polymères d’intérêt. Il est à noter que la réponse à un stimulus doit être réversible pour pouvoir contrôler efficacement ses propriétés de façon réversible. Si des études à propos de polymères « multi stimuli répondants » sont communes, des études sur la compréhension des mécanismes qui permettent de prédire les propriétés sont rares. Cela permettra d’améliorer grandement notre capacité à concevoir de nouveaux matériaux polymères toujours plus innovants. Parmi les polymères thermosensibles, l’étude dans cette thèse a porté sur trois polymères particulièrement communs et dont les propriétés thermosensibles sont bien connues et utilisées depuis déjà plusieurs dizaines d’années. Il s’agit du poly N-isopropylacrylamide (PNIPAM), du polyméthacrylate de N,N-diméthylaminoéthyle (PDMAEMA) et du polyméthacrylate de N,N-diéthylaminoéthyle (PDEAEMA). Nous avons investigué des systèmes ayant une structure ou architecture bien contrôlée, dans laquelle sont incorporées des unités comonomères sensibles à un stimulus autre que la température. Comprendre comment on peut modifier la solubilité de ces polymères dans l’eau (qui dépend de la température.) est un besoin fondamental pour pouvoir améliorer la conception de futurs polymères dont le contrôle à distance de cette propriété sera amélioré. Cela est d’autant plus important que les applications pratiques de ce type de polymère exploitent généralement cette thermosensibilité. Plus précisément, nous avons eu pour but d’étudier et de comprendre comment une réaction photochimique (isomérisation ou dimérisation réversible) ou la réaction avec le dioxyde de carbone (CO[indice inférieur]2) d’un certain nombre d’unités comonomères peut modifier la thermosensibilité des polymères en solution aqueuse. Dans un premier temps, des unités azobenzène sont insérées régulièrement dans la chaine principale du PNIPAM (chapitre 3). Notre étude a révélé qu’avec cette architecture, la photoisomérisation a peu d’effet sur la température de transition de phase du PNIPAM en raison de la formation de micelles « fleurs », mais qu’elle contrôle l’ouverture du noyau de micelle de façon réversible. Dans l’étude qui suivait (chapitre 4), nous avons démontré que la photodimérisation réversible entre deux unités de coumarine, placées aux bouts de chaine du PNIPAM, permet de convertir le polymère entre les formes linéaire et macrocyclique, et que ce changement topologique de la structure impose un effet réversible sur la température de transition de phase du PNIPAM. En ce qui concerne le contrôle de la thermosensibilité par le CO[indice inférieur]2, une étude quantitative a d’abord été réalisée (chapitre 5), établissant la relation entre le degré de protonation des groupements d’amine tertiaire dans le PDMAEMA et sa température de transition de phase. À partir de cette compréhension sur l’effet qu’une réponse au CO[indice inférieur]2 peut avoir sur la thermosensibilité, nous avons démontré une application des nanogel d’un copolymère à blocs pour la capture du CO[indice inférieur]2 dans l’eau et la libération subséquente du gaz à une température basse (chapitre 6). Pour améliorer la conception de nouveaux polymères, il est nécessaire d’améliorer notre capacité à contrôler à distance leur thermosensibilité en solution. Ainsi, il nous faut déterminer si les réactions, qui ont été déclenchées à distance grâce au dioxyde de carbone ou la lumière, ont permis de modifier les propriétés recherchées. Si tel a été le cas, il est alors nécessaire de vérifier jusqu’à quel point il est possible de modifier la thermosensibilité de cette manière.

L'objectif de cette thèse est d'évaluer l'intérêt d'une nouvelle interface de commande pour fauteuil roulant électrique, un joystick à retour d'effort, destinée à des personnes handicapés moteurs ayant des difficultés à contrôler classiquement leur fauteuil. Ce joystick devra être implémenté sur un fauteuil « intelligent » muni de capteurs télémétriques. Le retour d'effort est calculé en fonction de la proximité des obstacles et aide l'utilisateur sans le contraindre à se diriger vers la direction libre. Le premier chapitre du mémoire est une étude bibliographique portant sur les fauteuils « intelligents », sur les modes de commande en téléopération, sur les interfaces haptiques en robotique et sur la modélisation des tâches de pilotage. Le second chapitre décrit la conception d'un simulateur de pilotage de fauteuil destiné à tester des fonctionnalités nouvelles. Le troisième et dernier chapitre porte sur un ensemble de résultats expérimentaux visant à conclure sur l'intérêt du retour d'effort pour le pilotage de fauteuils électriques et sur le choix de son algorithme de calcul. Les paramètres testés sont notamment la configuration de l'environnement (couloir, passage de porte, espace libre, …) et la cinématique du fauteuil (traction avant, traction arrière) / The objective of this thesis is to evaluate the interest of a new control interface for powered wheelchairs, a force feedback joystick, intended for people with severe motor disabilities which have difficulties to pilot their wheelchair in an usual way. This joystick will have to be implemented on a "smart" wheelchair provided with telemetric sensors. The force feedback is calculated according to the proximity of the obstacles and assists the user, without forcing him, to move towards the free direction. The first chapter of the report is a state of the art on the smart wheelchairs, on the control modes in teleoperation, on the haptic interfaces in robotics and on the modelling of piloting tasks. The second chapter describes the design of a simulator of wheelchair piloting intended to test new functionalities. The third and final chapter relates to a set of experimental results aiming at concluding on the interest of the force feedback for wheelchair piloting and on the choice of its calculation algorithm. The parameters tested are in particular the configuration of the environment (corridor, doors passages, free space …) and the kinematics of the wheelchair (front-wheel drive, rear-wheel drive)

Le travail présenté dans ce mémoire porte sur l’aide à la navigation pour un fauteuil intelligent. Le but est de réaliser un système de reconnaissance et de suivi de trajets. Ce travail s’inscrit dans le projet VAHM qui utilise des fauteuils électriques du commerce sur lesquels ont été ajoutés une série de capteurs et un calculateur. Le VAHM utilise différents comportements (suivi de direction, suivi de mur, évitement d’obstacles,...) pour contrôler le fauteuil et pour réagir à l’environnement. On étudie, en premier lieu, la possibilité d’utiliser l’enchaînement des comportements du fauteuil pour modéliser et reconnaître un trajet en utilisant les MMC. Cette méthode montre ses limites en ce qui concerne la généralisation du modèle à des trajets non appris. Puis l’utilisation des MMC-MD est alors étudiée en intégrant, en plus des comportements, des données provenant des capteurs. Cependant les essais montrent que la reconnaissance est meilleure en utilisant uniquement les données provenant des capteurs. Ceci qui nous a conduit à n’utiliser que les données provenant des capteurs dans la suite du projet pour réaliser la reconnaissance. L’algorithme CONDENSATION est alors utilisé. Il possède de nombreux avantages dont celui de ne pas avoir besoin de modèle complexe puisque un seul trajet de référence est nécessaire pour réaliser la reconnaissance. Ces modèles de trajets sont ensuite mis dans un réseau bayésien pour faciliter les transitions d’un modèle à l’autre. La dernière partie du mémoire présente les résultats de la mise en œuvre de la reconnaissance en conditions réelles sur le fauteuil VAHM 3 / The work presented in this thesis concerns navigation assistance for a smart wheelchair. We propose a new approach based on this behaviour based structure, aiming at assisting the user in a global way. The intelligent system relies on a modelisation of the most frequently used routes and assists the user when navigating by suggesting the next movement when the route has been recognised. The user will not have to change the direction, thus sparing him/her an action. This work is included in the VAHM project that use commercial electric wheelchair which is enhanced by several sensors and a calculator. The VAHM project is using a multi-agent control system. Different behaviours (direction following, wall following, obstacle avoidance ...) are designed react to the environment. At first, we tried to modelize and recognize behaviour sequences with HMM. This method showed its limits to generalize the recognition of unlearned trajectories. Then we used M-HMM (by adding sensor’s data) to achieve recognition. However, our tests show that the recognition is better by using only sensor’s data. These observations have conducted us to use only sensor’s data for the recognition. The CONDENSATION algorithm had been tested to perform recognition from sensor's data. This system earn numerous advantages including that it doesn’t need a complex model since only one reference trajectory is necessary to perform the recognition. Then these trajectory models have been put into a Bayesian network to facilitate transitions between models in order to recognize a long trajectory. The last part of this thesis presents recognition’s results in real conditions on the VAHM 3 wheelchair prototype

Le système autonome nécessite une consommation d'énergie inférieur à 100μW pour qu’ils puissent récupérer l’énergie environnementale. Le transistor MOSFET, étant le composé principal de ce système, peut permettre cela en améliorant ces performances. Le matériaux III-V présente un intérêt à être appliqué au transistor MOSFET en considérant ses propres propriétés tel la haute vitesse thermique d’électron, la haute vitesse de saturation, la faible bande interdite. D'aussi hautes performances de transistor avec de basse consommation d'énergie peut être envisagé grâce au MOSFET III-V. Des technologies de fabrication de MOSFET In0.53Ga0.47As ont été développées avec ces mesures statiques et dynamiques. Un IdMAX=180mA/mm, gmMAX=110mS/mm, fT=150GHz, et fMAX=47GHz ont été obtenus pour un transistor de longueur de grille de 50nm. Différentes voies d’amélioration ont été étudiées y compris le procédé gate-last comparé au gate-first, l’effet PDA, et l’effet PPA. Le procédé gate-last démontre moins de dégradation de l’oxyde avec de meilleures performances que gate-first. PDA n’a pas d'effet important sur les performances du transistor. PPA a démontré un effet de passivation de certains défauts dans l’oxyde et dans l’interface. Des structures alternatives ont été étudiées comme la structure MOSHEMT de maille adapté et pseudomorphique, montrant de meilleures performances avec une IdMAX=300mA/mm, gmMAX=200mS/mm, fT=200GHz et fMAX=50GHz pour un transistor de longueur de grille de 100nm. Ces performances DC sont loin de l’état de l’art, tandis que les performances RF sont parmi les meilleures. La perspective de ce travail est d’améliorer la qualité d’oxyde en baissant le budget thermique et aussi d'utilier de prometteuses strucutres comme MOS-COMB (la structure MOS-Thin body avec couche barrière entre l’oxyde et le semiconducteur). La structure MOSFET InAs de haute performance pourrait aussi être envisagé en réduisant le budget thermique au cours de la fabrication. / The autonomous system requires a power consumption of less than 100μW so that they can recover energy from the environment. MOSFET, being a major component of this system can achieve this low power consumption requirement by improving its performance. III-V materials are of interest to be applied to MOSFET considering its own properties such as high electron thermal mobility, high saturation velocity, and low band gap. So high-performance transistor with low power consumption can be expected by III-V MOSFETs. Fabrication technologies of In0.53Ga0.47As MOSFETs have been developed with its static and dynamic measurements. An IdMAX=180mA/mm, gmMAX=110mS/mm, fT=150GHz and fMAX=47GHz were obtained for a transistor gate length of 50nm. Different ways of improvement were studied including the gate-last process compared with gate-first, the PDA effect, and the PPP effect. The gate-last process shows less degradation of the oxide with better performance than gate-first. PDA has no prominent effect on the performance of transistor. PPA has been shown to have a passivation effect of certain defects in the oxide and interface. Alternative structures have been studied such as the structure MOSHEMT with lattice matched and pseudomorphic, showing best performances like IdMAX=300mA/mm, gmMAX=200mS/mm, fT=200GHz and fMAX=50GHz for a transistor gate length of 100nm. DC performance is far from the state of the art, while the RF performances are among the best. The perspective of this work is to improve the oxide quality by lowering the thermal budget and also to use promising structures as MOS-COMB (MOS-Thin body structure with barrier layer between the oxide and semiconductor). The MOSFET InAs with high-performance could also be expected by reducing the thermal budget during the fabrication.

Thèse de doctorat : Génie des matériaux : Villeurbanne, INSA : 2002. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p.168-178.

Thèse doctorat : Informatique : Brest : 2006. / Bibliogr. p.[161]-170.

Thesis (Ph.D) - University of Karlsruhe, 2001. / Includes bibliographical references and index. Also available via the World Wide Web.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2005. / Titre de l'écran-titre (visionné le 28 novembre 2005). Bibliogr.