[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123392-fr":3,"doc-seo-123392-114":31,"detail-sidebar-cat-0-fr-114":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},123392,2336475104957,"Seraphina","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c6bd8a5076e1?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786593998035447633",64,"Recherche & Rapport","Amélioration des transducteurs ultrasoniques MEMS pour les applications de détection utilisant l'apprentissage automatique","Cette thèse présente une exploration approfondie de l’intégration de la transmission du signal ultrasonore, du traitement par techniques d’intelligence artificielle et de méthodologies avancées de détection de pannes, en démontrant la synergie entre ces approches à travers trois études interconnectées. La première étudie un télémètre aéroporté basé sur des transducteurs PMUT et l’estimation par temps de vol, améliorée par des réseaux convolutifs entraînés avec validation croisée. La deuxième et la troisième portent sur l’extraction de caractéristiques et l’apprentissage par modèles pour la détection et la classification de défauts en environnements industriels, avec validation et déploiement sur microcontrôleurs pour la faisabilité temps réel.","Enhancement of MEMS-Based Ultrasonic Transducers for Sensing Applications Using Machine Learning  \nby  \nAmirhossein MOSHREFI  \nTHESIS PRESENTED TO ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE IN PARTIAL FULFILLMENT FOR THE DEGREE OF DOCTOR OF PHILOSOPHY  \nPH.D.  \nMONTREAL, 14, FEBRUARY, 2025  \nÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE  \nUNIVERSITÉ DU QUÉBEC  \n Amirhossein Moshrefi, 2025  \nThis Creative Commons license allows readers to download this work and share it with others as long as the author is credited. The content of this work can’t be modified in any way or used commercially.  \nBOARD OF EXAMINERS (THESIS PH.D.)  \nTHIS THESIS HAS BEEN EVALUATED  \nBY THE FOLLOWING BOARD OF EXAMINERS  \nProf. Frederic Nabki, Thesis Supervisor  \nElectrical Engineering at École de technologie supérieure  \nProf. Dominic Deslandes, President of the Board of Examiners Electrical Engineering at École de technologie supérieure  \nProf. Pierre Bélanger, Member of the jury  \nMechanical Engineering at École de technologie supérieure  \nProf. Yves Audet, Member of the jury  \nElectrical Engineering at Polytechnique Montréal  \nTHIS THESIS WAS PRENSENTED AND DEFENDED  \nIN THE PRESENCE OF A BOARD OF EXAMINERS AND PUBLIC  \nON 6, FEBRUARY, 2025  \nAT ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEUR  \nACKNOWLEDGEMENTS  \nI am grateful to my supervisor, Professor Frederic Nabki, for his support, and guidance throughout my doctoral journey.  \nMy gratitude extends to NSERC, ReSMiQ, and CMC for their support.  \nLastly, I owe my gratitude to my family—Dad and Mom. Your constant support, love, and encouragement have been the foundation of my journey.  \nAMÉLIORATION DES TRANSDUCTEURS ULTRASONIQUES MEMS POUR LES APPLICATIONS DE DÉTECTION UTILISANT L'APPRENTISSAGE  \nAUTOMATIQUE  \nAmirhossein MOSHREFI  \nRÉSUMÉ  \nCette thèse présente une exploration approfondie de l'intégration de la transmission de signaux ultrasonores, du traitement de signaux ultrasonores par techniques d’intelligence artificielle et de méthodologies avancées de détection de pannes, mettant en évidence la synergie entre ces technologies à travers trois études interconnectées.  \nLa première étude introduit un système télémétrique ultrasonore aéroporté de haute précision basé sur des transducteurs ultrasonores micromécaniques piézoélectriques (PMUTs) . Utilisant à la fois des émetteurs (Tx) et des récepteurs (Rx) fabriqués avec des faisceaux piézoélectriques hautement sensibles, le système fonctionne sur le principe du temps de vol (ToF), où les ondes ultrasonores voyagent entre le Tx et le Rx pour détecter des obstacles ou calculer des distances. Amélioré par des modèles d'apprentissage profond—spécifiquement des réseaux de neurones convolutifs (CNN) avec validation croisée en k-plis—le télémètre atteint une précisionsupérieure par rapport aux méthodes traditionnelles, assurant des performances robustes dans des environnements variés. Cela le rend adapté à des applications en robotique, réalité augmentée et systèmes de sécurité industrielle.  \nLa deuxième étude se concentre sur l'application du traitement des signaux ultrasonores pour la détection de pannes industrielles, n'employant que le récepteur (Rx) . En se concentrant sur les pipelines et les systèmes moteurs, cette recherche utilise le Rx pour détecter des défautsmécaniques en capturant des signaux ultrasonores et en appliquant des techniques avancées d'extraction de caractéristiques dans les domaines temporel et fréquentiel. Des caractéristiquesclés—incluant l'asymétrie, le kurtosis et le facteur de crête—sont extraites, et des méthodes deréduction de dimensionnalité comme l'analyse en composantes principales (ACP) et l'analyse discriminante linéaire (ADL) sont utilisées pour simplifier les données. Des classificateursd'apprentissage automatique tels que les k-plus proches voisins (KNN), les machines à vecteurs de support (SVM) et les arbres de décision (AD) sont utilisés en conjonction avec des techniques d'apprentissage par ensemble comme le stacking et le boosting pour améliore","cbCaie7xpswdxe62","https://ap.wps.com/l/cbCaie7xpswdxe62","pdf",13157357,2,1,162,"French","fr",114,"# Remerciements\n# Résumé\n## Étude 1 : télémétrie ultrasonore aéroportée et apprentissage profond\n## Étude 2 : détection de pannes industrielles à partir du traitement du signal\n## Étude 3 : détection de pannes en temps réel par apprentissage d’ensemble\n# Conclusion","[{\"question\":\"Quel est l’objectif global de la thèse ?\",\"answer\":\"Mettre en évidence la synergie entre transmission du signal ultrasonore, traitement par intelligence artificielle et détection de pannes via trois études interconnectées.\"},{\"question\":\"Comment la première étude améliore-t-elle la télémétrie ultrasonore ?\",\"answer\":\"Elle combine des transducteurs PMUT émetteurs/récepteurs basés sur le temps de vol avec des modèles d’apprentissage profond (CNN) entraînés et évalués par validation croisée.\"},{\"question\":\"Comment les modèles sont-ils déployés pour la détection de pannes en temps réel ?\",\"answer\":\"Les méthodes de classification sont déployées sur des microcontrôleurs (MCU), afin de démontrer la faisabilité du traitement embarqué sur des dispositifs à ressources limitées.\"}]","Amélioration des transducteurs ultrasoniques MEMS pour les applications de détection utilisant l'apprentissage automatique | 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