Electronique

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et

First-principles investigation of the optical properties for rocksalt mixed metal oxide MgxZn1-xO

Moufdi Hadjab, Smail BERRAH, Hamza ABID, Mohamed Issam ZIANE, Hamza BENNACER, Ali H. Reshak  (2016)
Publication

In this paper, we have presented a theoretical study of the optical properties for the cubic MgxZn1-xO(x = 0.0, 0.125, 0.375, 0.625, 0.875 and 1.0) alloys using the full-potential linearized augmented planewave (FP-LAPW) method based on the density functional theory (DFT). The local density approximation(LDA) was applied to calculate the structural properties. In order to explore the desired properties, the MgxZn1-xO alloys were modeled at various x compositions from 0.0 to 1.0 by step of 0.125. The recentlymodified semi-local Becke-Johnson potential with LDA correlation in the form of mBJ-LDA was used topredict the energy band gap, optical dielectric function, refractive index, absorption coefficient, reflectivity,optical conductivity and the electron energy loss of MgxZn1-xO alloys. The obtained results show good agreement with the experimental data, which indicate that the investigated ternary alloys areamong promising material for the fabrication of electronic, optoelectronic devices and their applications. Voir les détails

Mots clés : alloys, Electronic materials, Optical materials, Ab initio calculations, Band-structure

Local and Global Statistics-Based Explicit ActiveContour for Weld Defect Extraction inRadiographic Inspection

A. B. Goumeidane, N. Nacereddine, M. Khamadja  (2013)
Article de conférence

Welding is a process of utmost importance in the metal industry. With the advances in computerscience and artificial intelligence techniques, the opportunity to develop computer aided technique forradiographic inspection in Non-Destructive Testing arose. This paper deals with the weld defects detectionin radiographic films. A greedy active contour model is used exploiting global and local statistics to drivethe model to the boundaries. Moreover, and to decrease the computation cost, the local statisticscomputation is done only for pixels in a selected band. Results seem to be promising ones. Voir les détails

Mots clés : Radiographic inspection, weld defects, Active contours

Analyse du signal de parole pour l'évaluation automatique des voix pathologiques

Mounir BOUDJERDA (2018)
Thèse de doctorat

L’analyse acoustique du signal de parole pour le diagnostique et l’évaluation automatique des voix pathologiques est une discipline qui nécessite encore des investigations en raison des difficultés de développer des méthodes standards pouvant aider les cliniciens et les spécialistes de la voix pour évaluer et suivre l’évolution de la voix des patients avec une bonne précision. L’analyse du signal acoustique a pour objectif d’extraire des indices pertinents permettant de déterminer les caractéristiques de la voix. L'objectif de cette thèse est le développement de méthodes d’analyse acoustique dédiées à l'évaluation automatique objective de la qualité de la voix produite par des locuteurs dysphoniques. Dans ce travail, on s’intéresse à l’estimation des dyspériodicités vocales en utilisant la décomposition modale empirique dans le domaine log-spectral. Nous développons deux méthodes d’analyse. La première méthode est basée sur l'estimation de la source glottique via la décomposition modale empirique et la deuxième méthode est basée sur l'optimisation d'un modèle de la source glottique en utilisant la décomposition modale empirique et les algorithmes génétiques. Nous utilisons deux indices acoustiques pour quantifier les dyspériodicités vocales dans le signal de parole. Le premier indice est le rapport excitation à dyspériodicité segmental (EDRSEG). Il est inspiré de la définition de l'indice conventionnel rapport signal à dysperiodicité segmental. Le deuxième indice est le quotient d'ouverture moyen (MOQ). Les méthodes d’analyse proposées sont appliquées à un corpus de voyelles [a] synthétiques et un corpus de la parole naturelle produite par des locuteurs normophoniques et dysphoniques et comprenant une large gamme de pathologies. Afin d’améliorer davantage les performances de la méthode d’analyse proposée, nous avons utilisé une analyse multivariée en combinant la proéminence du pic cepstral et le quotient d'ouverture moyen. La combinaison des deux indices acoustiques améliore la performance de la méthode d’estimation des dyspériodicités vocales en termes de corrélation entre l’indice acoustique et l’évaluation perceptive. Voir les détails

Mots clés : Voix pathologiques, Décomposition Modale Empirique, Algorithme Génétique, indices acoustiques

Particle characterization by ultrasound using artificial intelligence methods

Karim FERROUDJI (2017)
Thèse de doctorat

This thesis presents a study on how microemboli problems can be detected and characterized. It investigates a novel approach to the detection and classification of microemboli using a combination of data mining techniques, signal processing methods, and Radio Frequency information extracted from gaseous and solid emboli instead of the traditionally used Doppler signals processing. Embolic phenomena, whether air or particulate emboli which are particles larger than blood cells, could occlude blood vessels and consequently prevent the normal blood flow to vital organs and surrounding tissue. As a result, it can induce immediate damages like heart attack or ischemic stroke. It is believed that detecting the emboli in early stage could prevent or reduce the associated risks of embolism. Embolus composition (gaseous or particulate matter) is vital in predicting clinically significant complications. Unfortunately, embolus detection using Doppler methods have shown their limits to differentiate solid and gaseous embolus. Radio Frequency (RF) ultrasound signals backscattered by the emboli contain additional information on the embolus in comparison to the traditionally used Doppler signals. Gaseous bubbles show a nonlinear behavior under specific conditions of the ultrasound excitation wave, this nonlinear behavior is exploited to differentiate solid from gaseous microemboli. In order to verify the usefulness of RF ultrasound signal processing in the detection and classification of microemboli, an in vitro set-up is developed at the University of François Rabelais Tours, France in the INSERM U930 laboratory under the direction of Professor A. Bouakaz. Sonovue micro bubbles are exploited to mimic the acoustic behavior of gaseous emboli. They are injected in a nonrecirculating flow phantom containing a tube of 0.8 mm in diameter. The tissue mimicking material surrounding the tube is chosen to imitate the acoustic behavior of solid emboli. Both gaseous and solid emboli are imaged using an Anthares ultrasound scanner with a probe emitting at a transmit frequency of 1.82 MHz and at two mechanical indices (MI) 0.2 and 0.6. Therefore, we acquire four datasets, each dataset consists of 102 samples (51 gaseous emboli and 51 solid emboli). This dataset is exploited to create a number of discriminative features used for the detection and classification of circulating microemboli.First, we employ Fast Fourier Transform approach based on neural network analysis using fundamental and second harmonic components information contained in the RF signal backscattered by an embolus. The proposed approach allows the classification of microemboli with a discrimination rate of 92.85%.Second, we exploit a discrete wavelet transform approach using three dimensionality reduction algorithms; Differential Evolution technique, Fisher Score method, and Principal Component Analysis based on Support Vector Machines in the analysis and the characterization of the backscattered RF ultrasound signals from the emboli. Furthermore, we propose a strategy to select the suitable wavelet filter among 59 mother wavelet functions. The experimental results, based on the selected wavelet function and differential evolution algorithm, show clearly that discrete wavelet transform method achieves better average classification rates (96.42%) compared to the results obtained in the previous method using FFT based approach. The obtained results demonstrated that Radio Frequency ultrasound signals bring real opportunities for microemboli detection and characterization. Voir les détails

Mots clés : Microemboli, classification, Radio Frequency Ultrasound Signals

Optimisation de la qualité des couches minces d'oxyde de zinc dopé où co-dopé: Application pour les cellules solaires de silicium

Samah BOUDOUR (En préparation)
Thèse de doctorat

L’oxyde de zinc (ZnO) est un semi-conducteur à large bande interdite (3,37 eV à la température ambiante) et une importante énergie de liaison des excitons (60 meV) avec une conductivité naturelle de type n, il est transparent dans le visible, il possède une mobilité électrique élevée et une forte luminescence à la température ambiante. Ces propriétés font de ZnO un bon candidat pour des applications optoélectroniques et photovoltaïques. L’objectif de cette thèse est d’étudier les propriétés physiques des couches minces d’oxyde de zinc intrinsèque, dopé et co-dopé. Ces films vont servir comme couches fenêtre pour les cellules solaires de Silicium cristallin de type p (c-Si(p)). Les films de ZnO dopé et co-dopé seront élaborés par une méthode faible coût de dépôt électrochimique (Electrodéposition). Des techniques de caractérisations structurales telles que la microscopie électronique à balayage et en transmission où la diffraction d’électrons et de rayons X seront utilisées afin d’étudier la morphologie des couches réalisées, ainsi que sur la mise en évidence de leurs propriétés optiques. Pour ce faire, des techniques de caractérisation spectroscopique telle que la photoluminescence (en continu et résolu en temps), la cathodoluminescence et la mesure de transmission seront employées. Le but visé par la caractérisation est de déterminer l’influence de la concentration des dopants et de recuit. Enfin, la fabrication de cellules solaires à base de ces composés semi-conducteurs pourra être envisagée pour les cellules solaires en silicium cristallin (c-Si(p)) afin de procéder à des caractérisations électriques classiques en termes de performances photovoltaïques (I(V), EQE, …). Voir les détails

Mots clés : oxyde de zinc, caractérisation, couches minces, ZnO dopé, Cellules solaires, AMPS-1D

Photovoltaic array modeling and MPPT using artificial neural network.

Moufdi Hadjab, Mourad ZERGOUG, Smail BERRAH, Hamza ABID, Asma DJELLID  (2013)
Article de conférence

The good operation of a photovoltaic system depends on weather conditions such as illumination and temperature, because for example in a mobile station powered by a photovoltaic source, power supplied by the photovoltaic generator fluctuates when changing direction or during passage in poorly sunny, In other words, a good photovoltaic system is where the power delivered by the photovoltaic generator is maximum whatever the conditions. In the present work, we will precede first time modeling of solar cells by neural networks, then, we will use this approach to track the point of maximum power regardless of the location of use and operating conditions.; ; ; ; . Voir les détails

Mots clés : signal diode model, modeling, photovoltaic array, Neural Network, MPPT

Etude et simulation des cellules photovoltaïques à rendement élevé.

Moufdi Hadjab (En préparation)
Thèse de doctorat

Malgré les nombreux travaux effectués par les chercheurs dans le domaine des énergies renouvelables et plus précisément le domaine de l’énergie solaire, le rendement des cellules photovoltaïques reste encore faible et cela, à cause de l’utilisation du Silicium dans la fabrication des panneaux photovoltaïques. Ce travail à pour objectif étude des propriétés optiques de certains alliages semi-conducteurs en utilisant des méthodes du premier principe telles que la FP-LAPW, FP-LMTO, Pseudopotentiel incorporées dans des codes tels que Wien2K, CASTEP et SIESTA afin d’élaborer de nouvelles cellules solaires multijonctions (multicouches) de rendement élevé. Voir les détails

Mots clés : Alliage Semi-conducteur, rendement, indice de réfraction, Coefficient d’absorption, Cellule photovoltaïque, DFT

L'intelligence artificielle pour la poursuite du point de puissance maximum d'un générateur photovoltaïque

Moufdi Hadjab, Asma DJELLID  (2012)
Article de conférence

La bonne exploitation d'une installation photovoltaïque dépend des conditions météorologiquestelles que l'éclairement et la température, en effet par exemple dans une station mobile alimentéepar une source photovoltaïque, la puissance débitée par le générateur photovoltaïque subit desfluctuations lors du changement de direction ou durant le passage dans des endroits malensoleillés.Autrement dit, une bonne installation photovoltaïque, est celle où la puissance délivrée par legénérateur photovoltaïque est maximale quelques soient les conditions d'utilisation.Dans cet article, nous allons utiliser les réseaux de neurones artificiels comme une approche poursuivre le point maximale de la puissance quelque soit l'endroit d'utilisation et les conditions defonctionnement. Voir les détails

Mots clés : système photovoltaïque, P&O, MPPT, Réseaux de neurone artificiels (RNA)

Comparison and statistical validation of a model of a photovoltaic module

Moufdi Hadjab, Bendida MEDJAHED  (2012)
Publication

The study presented in this paper includes a comparison, and a statistical validation. The results that are obtained by a numerical simulation in MATLAB are compared with the experimental results that are taken from the Unit of Applied Researchin Renewable Energy "Ghardaïa" (URAERG) (Experience in the fieldof solar energy). The work is to exploit the experimental dataobtained by exposing the solar cells (panel BP3160W) to light(sunlight), wherever the place of use and the operating conditions. The purpose of this study was to evaluate the model of single diode proposed by Walker of University of Queensland, Australia, uses the electric model with moderate complexity. The numerical results are presented relating to the current-voltage characteristics and power-voltage; during a change of weather conditions such as light, and temperature. To compare, objectively, the performance of the model with the diode modeled using experimental data, statistical indicators proposed by Chang and Hanna (2004) were calculated for different measurement points of light and temperature; the analysis shows that the results for the current and the power reflect the physical reality. Note; however, that the model results are in a very good agreement with experimental measurements. Voir les détails

Mots clés : Model of single diode, solar panels, Matlab, statistical validation

Neural network for modeling solar panel

Moufdi Hadjab, Smail BERRAH, Hamza ABID  (2012)
Publication

In this paper, we present the results of the characterization and modeling of the electrical current-voltage and power-voltage of the photovoltaic (PV) panel BP 3160W, using a new approach based on artificial intelligence. We analyze the electrical parameters of solar cells and electrical parameters of the optimal PV panel (current, voltage and power) according to changes in weather (temperature, irradiation...) by the simulation programs carried out in MATLAB. These simulation results were compared with experimental data to be validated. Voir les détails

Mots clés : One diode model, Modeling and behavior, Photovoltaic panel, Neural Network