Génie Mécaniques
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Item Caractérisations mécanique d’un composite sous contrainte statique et dynamique(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2026) Dahmane, Merzak; Nour, Abdelkader(Directeur de thèse)Cette étude s'inscrit dans le cadre de la valorisation des déchets agro-industriels pour le développement d'éco-composites performants. L'objectif principal de ce travail est d'analyser l'effet des traitements de surface par solvants chimiques et de la granulométrie sur les propriétés mécaniques de composites particulaires constitués d'une matrice époxy renforcée par des grignons d'olive. Afin d'améliorer l'adhésion interfaciale entre le grignon contenant des huiles résiduelles et la matrice polymère, les particules de grignons ont subi des traitements chimiques d'extraction des huiles résiduelles par solvants (Hexane et Dichlorométhane - DCM). Les analyses FTIR ont permis de prouver que les traitements modifient l'état de surface tout en préservant la composition lignocellulosique du grignon. Les caractérisations thermiques (ATG, DTG et DSC) ont validé l'efficacité des traitements pour l'élimination des huiles résiduelles. Les composites sont élaborés avec le procédé VARTM en utilisant trois granulométries différentes. L'influence de la taille des particules de grignon a été étudiée, en comparant notamment le comportement des trois granulométries (0-1 mm, 1-2 mm et 2-3,15 mm).Les analyses des résultats des essais statiques ont démontré que les composites avec du grignon traité à l'hexane et au dichlorométhane ont des caractéristiques mécaniques améliorées par rapport aux composites avec grignon non traité dans tous les cas de granulométrie. Ces améliorations atteignent des valeurs maximales en traction de 92.01% et 115,86 % pour respectivement le module de Young et la résistance maximale, et en flexion de 153,73 % et 71,18 % pour respectivement le module d‘élasticité et la résistance maximale. Par ailleurs, l'hexane associé à une granulométrie de 1-2 mm s‘avère comme la combinaison optimale en présentant les valeurs absolues les plus élevées de ces caractéristiques mécaniques. L'analyse morphologique (MEB) constitue une autre validation de ces résultats mécaniques en confirmant le passage d'un mode de rupture par décohésion (pour les composites non traités) à un mode de rupture cohésive des particules de grignon (pour les composites traités).En régime dynamique (essais de choc dans une tour), les échantillons contenant des grains de 2-3,15 mm traités au DCM ont révélé un comportement exceptionnel même à une énergie de 5 J : contrairement aux aitres échantillons qui subissent des ruptures importantes et/ou des perforations, les composites optimisés présentent un phénomène de rebond, indiquant une forte capacité de dissipation d'énergieItem Comportement à l'endommagement des structures composites sous chargement dynamique : diagnostic par capteurs piézoélectriques(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2026) Tablit, Bassima; Chellil, Ahmed(Directeur de thèse)Dans cette thèse s'intéresse particulièrement aux surveillances continue des structures aéronautiques en panneau composite de peaux en composite tissu carbone intégrant des trois types des âmes (mousse de polystyrène expansé, mousse polyuréthane injectée et échantillon de mousse polyuréthane). Bien que ces matériaux offrent de nombreux avantages, ils sont toutefois sensibles à divers types d'endommagements, causés par des impacts répétés qui crée des sollicitations vibratoires. L'objectif de l'étude du comportement statique et vibratoire les trois types des panneaux sandwich face à la flexion et aux vibrations est de définir leur souplesse ou rigidité. La caractérisation ces panneaux sandwich dotés de peaux en composite carbone/époxy et de cœurs fabriqués à partir de différents matériaux (mousse de polystyrène expansé, mousse polyuréthane injectée et échantillon de mousse polyuréthane) en ce qui concerne les tests de flexion trois points, la vibration libre ainsi que l'impact répété a été réalisés. Effectivement, une analyse des dommages sous impacts répétés est cependant de déterminer les modes de défaillance et la résistance de ces trois panneaux sandwich a été réalisés grâce à la technologie piézoélectriques reliés à une chaîne d'acquisition par le biais d'une technique de traitement du signal sophistiquée. Ce système de détection, qui utilise des capteurs piézoélectriques fixés à des panneaux sandwich, garantit la sécurité et la fiabilité des structures en permettant une identification précoce et précise des éventuels dommages. Les résultats des divers essais effectués ont démontré que la peau composite en matrice de résine de fibre de carbone offre une protection efficace aux différents types de cœurs utilisés dans les panneaux sandwich polystyrène. Une analyse par élément fins a été menée avec code calcule Abaqus/Explicit sur un panneau composite sandwich à âme en mousse de polyuréthane a permis d'analyser l'effet de la vitesse et de l'angle d'impact. Différents scénarios ont été étudiés (vitesses croissantes et angles variant de l'impact normal à l'impact oblique) a l'aide critères de HASHIN. Le résultat numérique montre, la combinaison vitesse/angle conditionne la nature et l'ampleur des dommages, ce qui apporte des éléments essentiels pour la conception et l'optimisation des structures composites aéronautiquesItem Etude des matériaux isolants à base textile incorporant des matériaux à changement de phase(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2026) M'ziane, Mohamed Cherif; Grine, Ali(Directeur de thèse)L'augmentation de la population mondiale, associée à l'amélioration du niveau de vie, entraîne une hausse importante de la consommation énergétique, en particulier dans le secteur du bâtiment. Ce phénomène s'accompagne d'une exploitation accrue des ressources naturelles, d'un recours croissant aux constructions légères, ainsi que d'une dégradation environnementale notable. L'amélioration de l'enveloppe thermique des bâtiments par des isolants à haute performance constitue une solution efficace pour réduire les besoins énergétiques et améliorer le confort thermique intérieur. Ce travail porte sur le développement d'un isolant biosourcé, léger, élaboré à partir d'un textile non tissé recyclé, intégrant des matériaux à changement de phase (MCP) sous forme de microcapsules. Les échantillons composites ont été préparés par mélange à sec, garantissant une dispersion homogène des microcapsules dans la matrice fibreuse. Un modèle numérique basé sur la méthode des volumes finis et une approche enthalpique a été développé afin d'étudier le comportement thermique du matériau. Validé par des solutions analytiques, le modèle a permis de démontrer que l'intégration de MCP dans les parois contribue à réduire les fluctuations thermiques et à diminuer les besoins énergétiques. Une caractérisation expérimentale complémentaire a été réalisée à l'aide de la méthode fluxmétrique thermique dynamique (DHFMA). Les résultats montrent une augmentation progressive de la conductivité thermique et de la capacité calorifique massique avec la teneur en MCP, sans dégradation de la performance isolante globale. L'énergie thermique stockée croît de manière quasi linéaire, atteignant une amélioration de 78% par rapport au matériau de référence. Ces résultats confirment le potentiel des composites textile/MCP microencapsulés pour le développement d'isolants thermiques à forte inertie et à haute capacité de stockage énergétiqueItem Mechatronic systems diagnostics using signal processing based techniques(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2026) Damou, Ali; Benazzouz, Djamel(Directeur de thèse); Benazzouz, DjamelIndustry 4.0, or the factory of the future, is advancing faster than ever, with intensive competition and a more challenging industry. In this competitive context, rotating machinery, particularly gearbox systems, plays a crucial role in transmitting power and altering speed and torque; they are essential for many industrial processes. As one of the key mechanical parts in gearbox, bearings are often the heart of a wide range of industrial mechanisms, they are regarded as essential elements in various applications, including wind turbines, helicopters, robots and aerospace systems. Consequently, a sudden malfunction can significantly impair system performance and may even result in catastrophic failure or total breakdown. Ensuring their reliable operation through efficient maintenance and fault detection strategies has become essential to prevent unexpected failures and system downtime. Predictive maintenance strategies based on condition monitoring have garnered substantial attention in recent years. Condition-Based Maintenance (CBM) plays a pivotal role in maintaining optimal system performance by predicting failures and minimizing unnecessary preventive interventions, thus reducing maintenance costs. Various CBM techniques have been developed to assess gearbox health, including acoustic emission, thermal monitoring, chemical analysis, current signature analysis, and vibration analysis. Among these, vibration-based condition monitoring has received particular focus, as the vibration signals generated by gearboxes contain valuable diagnostic information about their health state. This dissertation focuses on bearing fault diagnosis in gearbox systems, emphasizing the importance of predictive maintenance and early fault detection. However, these signals are inherently non-stationary, with defect signatures often masked by noise and irrelevant components, especially in early-stage faults. Moreover, the presence of strong non-Gaussian noise often conceals fault frequencies in the spectrum. Additionally, when multiple bearings within the system share identical dimensions, they exhibit similar characteristic fault frequencies. In such cases, even ifafaultfrequencyis detected in the vibration spectrum, it becomes challenging to identify which specific bearing is the source of the fault, complicating fault localization. This thesis also deals with this issue by developing a new automatic approach to detect, identify, and classify several bearing defects. The intelligent method is a combination of Wavelet Packet Transform (WPT) and machine learning techniques. WPT was employed to decompose vibration signals into discrete frequency bands; relevant features were extracted from each sub-band in the time domain, enabling the capturing of distinct fault characteristics across various frequency ranges sensitive to different fault conditions. These features served as inputs to machine learning classifiers, facilitating the accurate identification and classification of defective bearings. A dynamic simulation of a single stage spur gearbox was employed to generate vibration data under both healthy conditions and three distinct bearing defects, demonstrating the capability of the proposed approach to accurately detect and identify bearing defects across all casesItem Analyse du comportement hydrodynamique des paliers fluides poreux, sous l'effet des contraintes géométriques et mécaniques(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Ifrah, Walid; Chellil, Ahmed(Directeur de thèse)Les paliers fluides poreux autolubrifiants (PFPA) occupent une place importante dans l'éventail des solutions technologiques, particulièrement dans les applications où la maintenance est limitée. Cependant, leur principal avantage " la porosité " induit une dégradation de leurs performances hydrodynamiques. Dans le présent travail, nous proposons une étude par voie de simulation numérique et d'optimisation, visant à démontrer que la texturation de surface peut contrecarrer ces effets négatifs et améliorer significativement le comportement d'un palier poreux autolubrifiant de dimension finie, soumis à une charge statique et fonctionnant en régime hydrodynamique stationnaire. Notre approche est basée sur la résolution numérique d'un modèle couplé, intégrant l'équation de Reynolds pour le film fluide et l'équation de Darcy pour la matrice poreuse. Ce modèle a été implémenté dans un code de calcul, discrétisé par un schéma de différences finies centrées et résolu par la méthode itérative de Gauss-Seidel avec sur-relaxation. La validation du modèle numérique a été rigoureusement menée par la comparaison des résultats obtenus avec plusieurs études expérimentales et théoriques de la littérature, mettant en exergue un très bon accord. Une stratégie d'optimisation topologique basée sur l'Algorithme Génétique Binaire (AGB) a ensuite été développée et appliquée pour identifier la distribution de textures optimale maximisant l'épaisseur minimale du film. Enfin, une étude de l'influence de différents paramètres interactifs, tels que la perméabilité du milieu poreux, la vitesse de rotation, la charge appliquée et la profondeur des textures, sur les performances du palier optimalement texturé a été menée et discutéeItem Contribution à l'étude technico-économique d’une ntrale thermo-solaire(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Boushaki, Tarik; Mansouri, Kacem(Directeur de thèse)Dans le cadre de la conversion énergétique et de la diversification des sources de production d'électricité, la centrale hybride solaire-gaz de Hassi R'Mel en Algérie constitue une avancée technologique. Cette centrale, associe un champ solaire composé de capteurs cylindro-paraboliques d'une puissance de 25 MW et un cycle combiné gaz-vapeur de 130 MW, soit un total de près de 155 MW. Le champ solaire, qui s'étend sur une surface de plus de 180 000 m², utilise l'énergie solaire pour alimenter la section vapeur du cycle combiné, réduisant ainsi la consommation de gaz et les émissions de CO? par rapport à une centrale électrique conventionnelle. La thèse effectue une analyse exergoéconomique et thermodynamique approfondie de cette centrale en révélant son architecture, ses principaux composants (turbines à gaz, turbine à vapeur, générateurs de vapeur à récupération de chaleur, champ solaire), ainsi que son mode de fonctionnement hybride et ses efficacités saisonnières. Une attention particulière est portée sur la modélisation et la simulation du comportement de la centrale dans différents scénarios d'ensoleillement et de conditions atmosphériques, à l'aide d'un code développé sous Matlab. Les résultats indiquent que l'énergie solaire améliore la capacité et l'efficacité de la centrale électrique et réduit également le coût unitaire de l'électricité produite. En outre, l'analyse met en évidence l'impact des conditions climatiques variables sur le fonctionnement de la centrale électrique. L'analyse menée met en évidence l'importance d'optimiser ce type d'intégration solaire et aussi la nécessité d'opter pour des stratégies de fonctionnement de ce type de centrales hybrides. Cette étude s'inscrit dans le cadre dans la perspective d'un développement durable et d'une meilleure exploitation des ressources naturelles locales, tout en contribuant à la sécurité énergétique du paysItem Contribution à l’étude des transferts thermiques dans les nanofluides(Universite M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Saoudi, Leïla; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)Cette thèse porte sur l’étude du transfert de chaleur en régime laminaire par convection forcée, ainsi que sur l’analyse de la génération d’entropie thermique et de friction dans l’écoulement de trois nanofluides : Al?O?/eau, CuO/eau et Cu/eau. A l’aide du logiciel ANSYS Fluent, des simulations numériques ont été réalisées selon une approche monophasique, dans quatre configurations : une conduite axisymétrique et trois types de canaux bidimensionnels (droit, sinusoïdal et carré) tous soumis à un flux thermique constant. Les paramètres étudiés incluent différentes concentrations en nanoparticules (de 0 à 5 %), des diamètres variant de 10 à 60 nm, ainsi qu’un nombre de Reynolds compris entre 250 et 2000 pour la conduite, et entre 200 et 800 pour les canaux. Dans un premier temps, l’étude menée dans la conduite a mis en évidence que l’augmentation de la concentration en nanoparticules, combinée à une réduction de leur diamètre, améliore sensiblement le transfert thermique. Parmi les modèles de viscosité testés, celui de Pak et Cho s’est montré le plus performant, en particulier pour le nanofluide Al?O?/eau, avec un nombre de Nusselt plus élevé et une réduction marquée de la génération d’entropie. Par ailleurs, l’influence du nombre de Reynolds a été clairement observée : une augmentation de celui-ci intensifie le transfert de chaleur et réduit l’entropie thermique, bien que les pertes de charge augmentent légèrement. L’analyse comparative des nanofluides a révélé que Cu/eau et Al?O?/eau présentent les meilleures performances thermiques, tandis que CuO/eau est le moins efficace. Le comportement du coefficient de perte de charge (?), qui diminue puis se stabilise avec l’augmentation de Reynolds, témoigne d’un écoulement pleinement développé avec des pertes hydrauliques quasi constantes. En définitive, l’Al?O?/eau apparaît comme le nanofluide le plus avantageux, en offrant un bon compromis entre efficacité thermique et limitation des pertes énergétiques. Dans un second temps, l’étude s’est intéressée à l’impact de la géométrie du canal sur les performances thermiques du nanofluide Al?O?/eau. Les résultats ont montré que les canaux ondulés, notamment la géométrie sinusoïdale, permettent d’améliorer significativement le transfert de chaleur grâce à la création de zones de recirculation qui favorisent le mélange entre le fluide et la paroi. La comparaison entre les trois géométries révèle que le canal sinusoïdal offre le meilleur équilibre entre performance thermique et pertes de charge, avec une génération d’entropie globale relativement faible. Le canal carré présente des performances intermédiaires, tandis que le canal droit se montre le moins efficace. En conclusion, les résultats de cette étude, obtenus par simulation numérique, sont prometteurs pour la conception de systèmes de gestion thermique compacts et performants, tels que les échangeurs de chaleur, capteurs solaires ou réacteurs chimiquesItem Features extraction and selection fori ndustrial systems condition monitoring(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Sahraoui, Mohammed Amine; Rahmoune, Chemseddine(Directeur de thèse)This thesis presents the development of advanced feature extraction and selection techniques for condition monitoring and fault diagnosis in industrial systems, with a particular focus on rotating machinery and oil & gas infrastructures. The primary contribution lies in proposing a novel wrapper-based feature selection criterion that jointly optimizes overall classification accuracy, class-specific accuracy, and model stability. Two real-world experimental applications were considered to validate the proposed methodology. The first involved a benchmark database of vibration and current signals acquired from bearing fault scenarios in synchronous motors, where an Adaptive Time-Varying Morphological Filtering (ATVMF) technique was applied for advanced signal pre-processing and feature extraction. The second application involved a comprehensive 3W dataset comprising temporal measurements collected via industrial sensors from oil and gas wells, where data normalization between 0 and 1 was implemented to enhance data consistency prior to analysis. In both cases, feature selection was performed using hybrid metaheuristic optimization algorithms combined with machine learning classifiers such as Random Forest. The experimental results demonstrated that integrating ATVMF with the proposed selection criterion notably improves fault detection and classification performance in multi-class and variable-condition scenarios. Furthermore, the framework ensures robustness and computational efficiency, making it suitable for real-time industrial monitoring systemsItem Static and dynamic analysis of the mechanical behavior of complex hybrid structures(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Guenfoud, loubna; Chikh, Noureddine(Directeur de thèse)The work presented in this thesis focuses on analyzing the mechanical behavior and vibrations of hybrid structures. The objective is to propose sandwich structures with aluminum skins and different core configurations: magnetorheological elastomer (MRE) and honeycomb, offering adjustable stiffness and damping capabilities through the application of a magnetic field. These materials are known as smart materials. A bibliographic review is presented, including a detailed overview of the literature on the evolution of materials science, from early human discoveries to the latest advancements in smart materials, as well as innovative concepts for adaptive hybrid structures as intelligent systems. The study conducted consists of two parts: The first part is a comparative study of the mechanical behaviour under static 3-point bending of four sandwich beams with four core configurations: magnetorheological elastomer (MRE), honeycomb, MRE/honeycomb and MRE/honeycomb/MRE. The specimens were fabricated in the motor dynamics and vibroacoustics laboratory. The analysis includes a numerical simulation using ABAQUS software with finite element method modelling. The numerical results are validated by experimental tests. The results obtained show that the developed hybrid beams present better performance in terms of stiffness and damping due to the adjustment of the magneto-mechanical properties of the MRE materials integrated in the core. The second part concerns experimental modal analysis. Performing a modal analysis test generally requires measuring the vibrational response of the structure as well as the excitation force at different points, thereby enabling the calculation of the Frequency Response Function (FRF). The excitation is applied using an impact hammer, and the response is recorded with an accelerometer. Consequently, the identified modal parameters are: resonance frequencies, damping, and mode shapes. These tests are conducted for the sandwich beams with the proposed core configurations and under different boundary conditions. A numerical simulation of the modal analysis was performed using ABAQUS software through finite element modelling on the same types of specimens. The numerical and experimental results are compared and discussed. This study explores the advantages of MRE materials as smart materials, where dynamic mechanical properties can be controlled by an applied magnetic field, opening up prospects for designing innovative solutions for more resilient and reliable structures in applications requiring both high strength and effective vibration controlItem Electrical systems faults diagnosis based on thermography and machine learning techniques(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Mahami, Amine; Benazzouz, Djamel(Directeur de thèse)The goal of using AI-driven conditional monitoring in electrical devices is to monitor and trace the beginning and development of deterioration prior to a failure. This degradation eventually results in a system malfunction that impacts the availability of the whole system. Early identification allows for a planned shutdown, averting catastrophic failure and guaranteeing more cost-effective and dependable operation. This study is divided into two major parts: the first part deals with the identification and categorization of faults in induction motors, and the second part deals with the detection and classification of faults in transformers. In machine health management, condition monitoring and problem diagnostics of electrical machines are important study areas. Using infrared thermography method (IRT), a new noncontact and nonintrusive experimental framework is used in the first portion of this thesis to monitor and diagnose defects in a three-phase induction motor. Using IRT to obtain a thermograph of the target machine is the first step in the process. The Speeded-Up Robust Features (SURF) detector and descriptor are then used to extract fault features from the IRT images using the bag-of-visual-word (BoVW) technique. Then, a group learning method known as Extremely Randomized Tree (ERT) is applied to automatically detect different types of induction motor defect patterns. Based on experimental IRT images, the efficacy of the suggested method is evaluated, showcasing its potential as a potent diagnostic tool with superior classification accuracy and stability over alternative approaches. The second part of the thesis presents an experimental framework that uses infrared thermography (IRT) to monitor and diagnose transformer defects in a non-intrusive and non-contact manner. Using IRT to obtain a thermograph of the intended machine is the first step in the process. GIST features are then taken from the database's reference image and every other image. Finally, a machine learning technique known as Support Vector Machine (SVM) is used to automatically identify different fault patterns in the transformer. Based on experimental IRT images and diagnostic results, the efficacy and capacity of the proposed method are assessed, demonstrating its potential as a potent diagnostic tool with high classification accuracy and stability. This method improves operational reliability by facilitating the early identification and detection of transformer failures