Browsing by Author "Gougam, Fawzi(Promoteur)"

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    Détection de défaut d’une pompe à eau de mer (CWP) a Cap-Djinet en utilisant l’apprentissage automatique
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdes: Faculté de Technologie, 2022) Lemou, Aghilas; Abdellaoui, Oussama; Gougam, Fawzi(Promoteur)
    Le Projet que nous avons mis en oeuvre dans la centrale thermique Cap Djinet située dans la wilaya de Boumerdes, qui a une capacité thermique de 1131,1 MW. L'étude a permis de déterminer les vibrations de la pompe a eau de mer CWP, et aussi contrôler l'état de la pompe plus rapide avec l'intelligence artificielle par apport aux anciennes méthodes. Ce qui nous a permis de connaître le fonctionnement et technologie de la pompe CWP, les principes d'analyse vibratoire par aintenance conditionnel et l'interprétation des graphes vibratoires
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    Estimation de la dégradation des outils de coupe de la machine CNC en utilisant le réseau neuronal convolutif (CNN)
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdes: Faculté de Technologie, 2022) Saidi, Farouk; Mekhfi, Hamza; Gougam, Fawzi(Promoteur)
    Notre objectif dans cette mémoire est de prédire la durée de vie des outils de coupe par les techniques d'intelligence artificielle. Pour construire le modèle, nous avons utilisé la technique des réseaux neurones artificiels qui apprennent à l'aide d'un grand ensemble de données qui contient des différentes caractéristiques des différents outils de coupe
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    Estimation de la durée de vie restante du roulement en utilisant les outils de l'apprentissage automatique
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdes: Faculté de Technologie, 2022) Djebbari, Saif Eddine; Khaloui, Redouane; Gougam, Fawzi(Promoteur)
    Dans ces travaux de thèse, diverses techniques, de traitement des signaux vibratoires, ont été explorés et xpérimentées,sur des données issues de bancs d'essais. Pour atteindre une exploitation optimale des sources d'information, plusieurs des techniques de l'intelligence artificielle ont été mises au service du diagnostic de défauts des machines tournantes, où plusieurs techniques de sélection et de transformation d'indicateurs ont été explorées lors de la construction des vecteurs d'entrée des classifieurs, et un algorithme efficace a été utilisé basé sur l'association d'une recherche ascendante et de techniques filtrantes. La combinaison des techniques de traitement des signaux et de l'intelligence artificielle a permis, en plus de fournir des outils de diagnostic efficaces, de quantifier la pertinence des sources d'information exploitées et proposées et de connaitre la durée de vie d'un roulement symptomatique a une défaillance
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    Prédiction de la durée de vie d'un moteur turbo-reacteur en utilisant les outils de l'intelligence artificielle
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2022) Abbas, Chaima; Gougam, Fawzi(Promoteur)
    Un certain nombre d'entreprises innovantes ont commencé à mettre en œuvre la maintenance prédictive en exploitant des méthodes de l'intelligence artificiel .Dans ce projet de recherche, nous allons étudier la maintenance prédictive d'une turbosoufflante d'un moteur d'avion, Cette tâche est essentielle pour la sécurité des personnes. De plus la surveillance des défaillances concourt à limiter le niveau d'entretien préventif.L'objectif principal est de réaliser un système permettant d'assurer l'analyser des signaux des capteur d'un turboréacteur dans des cycles de temps. Ce projet de recherche permettra donc d'introduire un système intelligent dans un environnement de production industriel.