Département d'Electrotechniquehttp://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/402026-10-04T21:00:49Z2026-10-04T21:00:49ZEtude et modélisation d’un bulk supraconducteur soumis à un champ magnétique externe variableBoudjadar, WailBoultif, IhabHamane, Ahmed (Encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/167222026-10-04T09:15:09Z2025-01-01T00:00:00ZEtude et modélisation d’un bulk supraconducteur soumis à un champ magnétique externe variable
Boudjadar, Wail; Boultif, Ihab; Hamane, Ahmed (Encadreur)
Option: Électromécanique
2025-01-01T00:00:00ZEtude paramétriques des phénomènes magnétohydrodynamiques dans un transformateur en chargeMeriche, AnisLekouaghet, Mohammed EssaidIkhlef, Nabil (Encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/167202026-10-04T09:07:00Z2023-01-01T00:00:00ZEtude paramétriques des phénomènes magnétohydrodynamiques dans un transformateur en charge
Meriche, Anis; Lekouaghet, Mohammed Essaid; Ikhlef, Nabil (Encadreur)
Ce travail se concentre sur la description et la modélisation des phénomènes observés
dans le fonctionnement d'un transformateur en utilisant le développement de plusieurs modèles
mathématiques. Il aborde également les aspects du couplage d'un problème
magnétohydrodynamique (MHD), tels que la puissance par effet de Joule et la vitesse, lors du
refroidissement des transformateurs. Ce couplage est réalisé grâce à un modèle de couplage fort
basé sur la méthode des éléments finis (MEF) et résolu à l'aide du logiciel COMSOL
multiphysiques. Les systèmes de refroidissement jouent un rôle crucial dans l'amélioration de
la fiabilité, de l'efficacité et de la durée de vie des transformateurs, et avec les progrès de
l'informatique, la modélisation est devenue de plus en plus essentielle dans le domaine de
l'électrotechnique.
Option: Electromécanique
2023-01-01T00:00:00ZEtude et Modélisation d’une Chauffeuse à InductionREZGUI, ZINETIBOUCHE, Ammar(directeur de thesse)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/165862026-07-04T17:32:33Z2025-01-01T00:00:00ZEtude et Modélisation d’une Chauffeuse à Induction
REZGUI, ZINE; TIBOUCHE, Ammar(directeur de thesse)
Les systèmes de chauffage par induction représentent aujourd'hui un enjeu majeur dans les applications scientifiques et industrielles contemporaines. L'analyse théorique de ces technologies nécessite l'intégration simultanée des phénomènes électromagnétiques et des processus de transfert thermique, constituant ainsi un problème multiphysique complexe. Cependant, les recherches portant spécifiquement sur la fusion inductive de l'or pur et l'analyse de son comportement thermodynamique sous sollicitation électromagnétique demeurent relativement rares dans la littérature spécialisée. Cette insuffisance documentaire nous a conduits à entreprendre la présente investigation afin de combler ce déficit scientifique et d'approfondir la compréhension des mécanismes physiques régissant le traitement thermique inductif des métaux précieux. Dans ce contexte, un modèle numérique d’un couplage magnétothermique non-linéaire basé sur la méthode des volumes finis a été développé et validé afin d’étudier l'influence de paramètres géométriques et physiques diversifiés sur les caractéristiques critiques du processus de chauffage à induction de l'or.
2025-01-01T00:00:00ZDéveloppement d’un modèle d’Inversion des données du radar à pénétration du sol en vue d’une détection précise d’objets enfouisSoussani, ChouroukChetouane, HoucineKemache, Nadjib (Encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/164362026-03-16T08:19:20Z2024-01-01T00:00:00ZDéveloppement d’un modèle d’Inversion des données du radar à pénétration du sol en vue d’une détection précise d’objets enfouis
Soussani, Chourouk; Chetouane, Houcine; Kemache, Nadjib (Encadreur)
Le radar à pénétration de sol (Ground Penetrating Radar GPR) est une technique
géophysique non destructive qui exploite la propagation d'ondes électromagnétiques
pour la détection d'objets enfouis. L'interprétation des signaux réfléchis permet de
caractériser ces objets en fonction de leurs propriétés électromagnétiques.
Ce travail vise à améliorer la détection des pipelines en combinant simulation
numérique (GprMax, méthode FDTD) et apprentissage profond (CNN). Un réseau de
neurones est entraîné sur des données simulées pour estimer la profondeur et la
permittivité du sol. Cette approche améliore la précision de l'interprétation des
données GPR pour une meilleure gestion des infrastructures souterraines.
Option: Machines électriques
2024-01-01T00:00:00Z