Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Annaba - Badji Mokhtar
Affiliation
Département d’Electromécanique
Auteur
KASRI, Souad
Directeur de thèse
Yousfi Ali (Professeur)
Filière
Electromécanique
Diplôme
Magister
Titre
Etude et modélisation de déclin de potentiel de surface par les réseaux de neurones.
Mots clés
DPS; Décharge couronne négative; PET; RNA; modélisation; appentissage.
Résumé
modélisation du déclin de potentiel de surface par la technologie des réseaux de n neurones artificiels (RNA) sert principalement à prédire le potentiel du polyéthylèneterephtterterephtalate (PET) afin d.ameliorer la tenue de ce dernier qui a put etre perturbee par differentes contraintes (temperature, humidite, tension¡¦¡¦.etc.) qu.un isolant peut les rencontredurant son fonctionnement, en effet la temperature et l.humidite ont un role tres important dans l.evolution du processus d.ecoulement de charges a la surface du (PET). Ces deux parametres ne contribuent pas de la meme maniere dans le mecanisme de neutralisation des charges deposees en surface. La temperature intervient en accelerant ce processus tandis que l.humidite contribue beaucoup plus a son accentuation. La technique des RNA est apparue recemment, elle consiste a prendre l.information comme un ensemble d.exemples qui serviront de base d.apprentissage a un reseau de neurones artificiels. Les avantages des reseaux de neurones etant leur capacite d.apprentissage et de generalisation ainsi que leur architecture les rendant tres interessants pour leur implantation sur machine neuronale. Donc le but de ce travail vise a remonter a des informations climatiques et geometriques selon une approche statistique basee sur le concept des (RNA). Ces derniers constituent une famille d.outils de modelisation statistique supposes reproduire les capacites d.apprentissage et de reconnaissance du cerveau et sont parfois decrits comme un concept d.intelligence artificielle. Une banque de donnees statistiques a ete constituee et a permis d.entrainer un RNA apte a predire le declin de potentiel de surface de PET a partir d.une architecture a quatre entrees, une couche cachee a quatre neurones et une sortie. L.outil ainsi developpe est finalement mis a l.epreuve sur une base de test.
Date de soutenance
2010.
Cote
621.3 K A S.
Pagination
136 f.
Illusatration
Fig.
Format
30 cm.
Statut
Soutenue