RENFORCEMENT DES CHAUSSÉES SOUPLES PAR LES GÉOSYNTHÉTIQUES
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L’objectif de la présente thèse est d’assurer le contrôle du pH des eaux acidifiées d’extraction de sucre à partir de la betterave en testant l’approche neuronale.
Le modèle neuronal développé est basé sur un réseau de neurones à trois couches dont l’apprentissage a été basé sur les résultats d’essais industriels effectués sur le procédé réel dans une sucrerie de betterave nationale.
A cause des difficultés de réalisation d’un nombre suffisant d’essais industriels pour la validation du modèle neuronal, un modèle physico-chimique décrivant le comportement dynamique du procédé étudié a été développé.
Celui-ci a été validé sur la base d’essais industriels et une étude de la sensibilité paramétrique.
A cet effet, la validation du modèle neuronal a été réalisée sur la base des résultats d’essais industriels sur le procédé réel et d’autres simulés à l’aide du modèle physico-chimique.
Le contrôleur prédictif à modèle inverse a été adopté en se basant sur le réseau neuronal direct précité et son réseau neuronal inverse.
Ses performances ont été évaluées et comparées à celles du contrôleur PID.
Les résultats obtenus montrent la grande fiabilité du contrôleur neuronal.
Madame EL Fatni Omkaltoume, Professeur de l'enseignement supérieur à l'Université Mohammed V, Faculté des Sciences de Rabat, née en 25/11/1972 de nationalité marocaine, a eu son Doctorat en Sciences appliquées de l'Ecole Mohammadia d’Ingénieurs, le 28/04/2006, en génie des Procédés industriels, spécialité conduite des procédés.
Fiche technique