IDENTIFICATION DES PARAMETRES VISCOELASTIQUE ET VISCOPLASTIQUE D’UN MODELE RHEOLOGIQUE PAR LA TECHNIQUE DES ALGORITHMES GENETIQUES

Le présent travail s’intéresse principalement à l’identification rhéologique des paramètres viscoélastiques et viscoplastiques d’un polymère semi-cristallin, un polyamide 6 en l’occurrence. Le modèle de comportement proposé est un mécanisme analogique composé d’une partie viscoélastique représentée par le modèle de Kelvin-Voigt à élasticité instantanée et une partie viscoplastique décrite par le modèle généralisé de Bingham. Deux variantes du modèle sont étudiées dont la première représente un modèle bilinéaire alors que la seconde est un modèle non linéaire. Le fonctionnement du modèle rhéologique est traduit en équations mathématiques. Un essai de traction à vitesse de déformation constante est mené en vue d’en exploiter les résultats pour l’identification des paramètres du modèle. A cet effet, une fonction objectif permettant de minimiser l’écart entre ces résultats expérimentaux et ceux de la simulation est mise en place. Le modèle de comportement non linéaire étant très compliqué et possédant un grand nombre de paramètres, il est privilégié une identification par analyse inverse basée sur la technique des algorithmes génétiques. Les paramètres viscoélastiques et viscoélastiques, y compris le seuil de plasticité, étant identifiés, les résultats expérimentaux et simulés sont comparés et discutés. Le modèle bilinéaire décrit le comportement de façon peu précise mais avec un cout de calcul réduit. Par ailleurs, une bonne concordance a été constatée entre la simulation et l’expérimentation dans la variante non linéaire à l’issue d’une étape de réidentification fondée sur une identification préalable

Photothermal Deflection Spectroscopy Study of Nanocrystalline Si (nc-Si) Thin Films Deposited on Porous Aluminum with PECVD

We have studied the optical properties of nanocrystalline silicon (nc-Si) film deposited by plasma enhancement chemical vapor deposition (PECVD) on porous aluminum structure using, respectively, the Photothermal Deflection Spectroscopy (PDS) and Photoluminescence (PL). The aim of this work is to investigate the influence of anodisation current on the optical properties of the porous aluminum silicon layers (PASL). The morphology characterization studied by atomic force microscopy (AFM) technique has shown that the grain size of (nc-Si) increases with the anodisation current. However, a band gap shift of the energy gap was observed

Design and Realization of a Refuse Sorting System for Educational Perspective

Our project focused on developing a waste sorting machine for metal, plastic, and glass for educational purposes. We divided it into several parts, including waste types, sorting methods, and recycling processes. All processes were done highlighting the use of the Arduino Uno controller. Additionally, we outlined the tools required for an automated sorting system and go beyond simulations by creating a prototype. Our goal is to establish a waste sorting machine that promotes recycling and environmental protection, providing both financial returns and sustainability by diverting waste from burial or incineration, thus mitigating pollution

Enhanced of Maltenes -Asphalt Blends Specifications via Thermal Catalytic Processes

Abstract: In this article the effects of using maltenes, which have been pre-separated recently from paraffinic base asphalt to modify asphalt pavement in variety of percentages has been investigated. Further modification has been performed by applying chlorine gas using ultra violet and ferric chloride as catalyst at certain temperature in order to increase the homogeneity and performance of paving asphalt. Characterization of asphalt blends has been performed according to ASTM standards. The results showed that addition of 1% of maltenes increases the softening point for the blends from catalytic chlorination, which reflects the benefit of this treatment. The penetration index for blends obtained by catalytic chlorination has also improved compared to unchlorinated samples and to those obtained from treating the asphalt with maltenes alone. Finally the specific gravity of catalytic chlorinated blends increased, thus indicating the influence of chlorination on the improvements of asphalt blends

Acacia trees on the cultural landscapes of the Red Sea Hills

This paper examines interactions between five pastoral nomadic culture groups of the Egyptian and Sudanese Red Sea Hills and the acacia trees Acacia tortilis (Forssk.) Hayne subsp. tortilis and subsp. raddiana growing in their arid environments. A. tortilis is described as a keystone species both ecologically and culturally: the trees play such critical roles in ecosystems and social groups that their removal would greatly impact both systems. Interviews in the field with the Semitic, Arabic-speaking Ma‘aza and Ababda, and the Cushitic, Beja, Bidhaawyeet-speaking Bishaari, Amar Ar and Hadandawa nomads probed the cultural and ecological contexts of acacias in pastoral nomadism, revealing deep insight into traditional ecological knowledge and traditional perceptions and uses of the trees. The paper describes how this knowledge guides pastoral decision-making, with acacias as a particularly critical component of the pastoral livelihood in both normal and stressful circumstances. A. tortilis is the most important reliable vegetation resource for nomads while also providing fuel and other useful products, ecosystem services for people and animals, and increased biodiversity by providing diverse microhabitats and resources for other species. We describe aspects of kinship, territorial organization, spiritual beliefs and tribal law underlying the significance of trees on the cultural landscape. We discuss environmental and economic challenges to human/tree relationships and to pastoral livelihoods. We challenge views of nomads as agents of ecological destruction, and propose maintenance and restoration of traditional pastoralism as viable alternatives in dryland development

Optical and thermal properties of doped semiconductor

The knowledge of doping effects on optical and thermal properties of semiconductors is crucial for the development of optoelectronic compounds. The purpose of this work is to investigate theses effects by mirage effect technique and spectroscopic ellipsometry SE. The absorption spectra measured for differently doped Si and GaAs bulk samples, show that absorption in the near IR increases with dopant density and also the band gap shifts toward low energies. This behavior is due to free carrier absorption which could be obtained by subtracting phonon assisted absorption from the measured spectrum. This carrier absorption is related to the dopant density throw a semi-empirical model

Обмеження зараження COVID-19 за допомогою автоматичного віддаленого моніторингу та виявлення захисної маски з використанням глибокого навчання та інтернету речей

During the current outbreak of the COVID-19 pandemic, controlling and decreasing the possibilities of infections are massively required. One of the most important solutions is to use Artificial Intelligence (AI), which combines both fields of deep learning (DL) and the Internet of Things (IoT). The former one is responsible for detecting any face, which is not wearing a mask. Whereas, the latter is exploited to manage the control for the entire building or a public area such as bus, train station, or airport by connecting a Closed-Circuit Television (CCTV) camera to the room of management. The work is implemented using a Core-i5 CPU workstation attached with a Webcam. Then, MATLAB software is programmed to instruct both Arduino and NodeMCU (Micro-Controller Unit) for remote control as IoT. In terms of deep learning, a 15-layer convolutional neural network is exploited to train 1,376 image samples to generate a reference model to use for comparison. Before deep learning, preprocessing operations for both image enhancement and scaling are applied to each image sample. For the training and testing of the proposed system, the Simulated Masked Face Recognition Dataset ( SMFRD) has been exploited. This dataset is published online. Then, the proposed deep learning system has an average accuracy of up to 98.98 %, where 80 % of the dataset was used for training and 20 % of the samples are dedicated to testing the proposed intelligent system. The IoT system is implemented using Arduino and NodeMCU_TX (for transmitter) and RX (for receiver) for the signal transferring through long distances. Several experiments have been conducted and showed that the results are reasonable and thus the model can be commercially appliedВо время нынешней вспышки пандемии COVID-19 крайне необходимо контролировать и снижать возможности заражения. Одним из наиболее важных решений является использование искусственного интеллекта (ИИ), который объединяет в себе как области глубокого обучения (DL), так и интернет вещей (IoT). Первое отвечает за обнаружение лица, на котором нет маски. В то время как последний используется для управления всем зданием или общественным местом, таким как автобус, вокзал или аэропорт, путем подключения камеры видеонаблюдения замкнутого контура (CCTV) к помещению управления. Исследование выполнено с использованием рабочей станции с процессором Core-i5, подключенной к веб-камере. Затем программируется программное обеспечение MATLAB для настройки Arduino и NodeMCU (блок микроконтроллера) для удаленного управления в качестве интернета вещей. В рамках глубокого обучения, используется 15-слойная сверточная нейронная сеть для обучения 1376 образцов изображений для создания эталонной модели с целью использования в сравнении. Перед глубоким обучением к каждому образцу изображения применяются операции предварительной обработки как для улучшения изображения, так и для масштабирования. Для обучения и испытания предлагаемой системы использовался набор данных распознавания лиц в масках (SMFRD). Этот набор данных опубликован в Интернете. Предлагаемая система глубокого обучения имеет среднюю точность до 98,98 %, где 80 % набора данных использовалось для обучения, и 20 % образцов предназначены для испытания предлагаемой интеллектуальной системы. Система интернета вещей реализована с использованием Arduino и NodeMCU_TX (для передатчика) и RX (для приемника) для передачи сигнала на большие расстояния. Было проведено несколько экспериментов, которые показали целесообразность результатов и, следовательно, применимость модели в коммерческих целях.Під час нинішньої спалаху пандемії COVID-19 вкрай необхідно контролювати і знижувати можливості зараження. Одним із найбільш важливих рішень є використання штучного інтелекту (ШI), який поєднує в собі як області глибокого навчання (DL), так і інтернет речей (IoT). Перше відповідає за виявлення обличчя, на якому немає маски. У той час як останній використовується для управління всією будівлею або громадським місцем, таким як автобус, вокзал або аеропорт, шляхом підключення камери відеоспостереження замкнутого контуру (CCTV) до приміщення управління. Дослідження виконано з використанням робочої станції з процесором Core-i5, підключеної до веб-камери. Потім програмується програмне забезпечення MATLAB для налаштування Arduino і NodeMCU (блок мікроконтролера) для віддаленого управління в якості інтернету речей. В рамках глибокого навчання, використовується 15-шарова згорткова нейронна мережа для навчання 1376 зразків зображень для створення еталонної моделі з метою використання в порівнянні. Перед глибоким навчанням до кожного зразка зображення застосовуються операції попередньої обробки як для поліпшення зображення, так і для масштабування. Для навчання і випробування запропонованої системи використовувався набір даних розпізнавання облич в масках (SMFRD). Цей набір даних опублікований в Інтернеті. Запропонована система глибокого навчання має середню точність до 98,98 %, де 80% набору даних використовувалося для навчання, і 20% зразків призначені для випробування запропонованої інтелектуальної системи. Система інтернету речей реалізована з використанням Arduino і NodeMCU_TX (для передавача) і RX (для приймача) для передачі сигналу на великі відстані. Було проведено кілька експериментів, які показали доцільність результатів і, отже, застосовність моделі в комерційних цілях