Filière Electronique
Permanent URI for this collectionhdl:123456789/457
Browse
46 results
Search Results
Item Etude et Simulation d’une Cellule Solaire à base de Ba2TaSbS6(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-08) Haddoufi Amira; Boubaaya BrahimCette étude se concentre sur l'optimisation des performances des cellules solaires à base de pérovskites (PSCs) à la composition Ba₂TaSbS₆, au moyen du simulateur SCAPS-1D. Un ensemble de données complet a été généré pour analyser l'effet des paramètres clés, y compris les variations de la couche de transport d'électrons (ETL) et de la couche de transport de trous (HTL), l'épaisseur de l'absorbeur, ainsi que les effets des défauts, du dopage et des impuretés dans l'absorbeur Ba2TaSbS₆. Les simulations SCAPS-1D ont identifié une architecture optimale comprenant une couche ETL en C₆₀ de 100 nm, un absorbeur Ba2TaSbS₆ de 800 nm et une couche HTL en MoO3 de 500 nm, atteignant une PCE de 30,61%. Ces résultats soulignent l'efficacité des outils de simulation avancés pour accélérer la conception et l'optimisation des PSC. De plus, ces résultats fournissent une base solide pour une validation expérimentale et constituent une avancée significative vers des technologies photovoltaïques évolutives et à haut rendement.Item Smart Desk Assistant(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-24) GHERISSI MOHAMMDE AIL; BOUSKAYA AIMANE; NOURINE NOUH; RABIAI ABDELKRIMThe Smart Desk Assistant is an AI-powered embedded system designed to improve productivity by reducing digital distractions through voice interaction, Pomodoro time management, lecture transcription, and adaptive lighting without requiring a smartphone. It features a dual-microcontroller architecture with a hybrid Edge-to-Cloud AI approach, ensuring efficient performance and secure communication. System testing validated most functional requirements, demonstrating reliable operation with a theoretical response latency of 1.76 seconds. Future developments include hardware miniaturization, on-device AI processing, wake-word detection, and specialized versions for education and language learning.Item Etude et réalisation d’un système intelligent de détection sismique et de surveillance des fissures pour la protection des structures(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-30) AMARA Naimat Ellah; ZIANE Hibatallah; MAOUCHE Amira; ATTALAH SihemCe mémoire présente la conception et la réalisation d’un système intelligent de détection sismique et de surveillance des fissures pour la protection des structures. L’objectif est de proposer une solution autonome et fiable, capable de détecter en temps réel les vibrations sismiques et les fissures dans le béton armé. Le travail est structuré en trois points : analyse du comportement dynamique des structures, étude des technologies de détection (capteurs MEMS, GSM, acquisition de données), et réalisation expérimentale incluant la fabrication d’éprouvettes en béton armé, la conception d’un PCB, et l’intégration d’un Arduino Mega 2560 avec déclenche des alertes locales (Buzzer, LED) et des notifications à distance (SMS, appel) via GSM.Item Commande prédictive d’un onduleur monophasé à filtre LC dédié aux systèmes autonomes d’énergies renouvelables(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-09) SEMAOUI Mohammed; BENYAMMI HalimCe mémoire présente l’étude, la simulation et la validation expérimentale de deux stratégies de commande prédictive appliquées à un onduleur monophasé en pont complet associé à un filtre de sortie LC. Les méthodes étudiées sont la FCS-MPC et la commande prédictive basée sur la théorie de Lyapunov. Le système est d’abord modélisé afin de décrire la dynamique de l’onduleur et du filtre, puis les deux algorithmes sont testés sous MATLAB/Simulink en régime permanent, lors d’une variation de référence et lors d’une variation de charge. La validation expérimentale est réalisée sur un banc d’essai basé sur la carte dSPACE DS1104. Les résultats montrent un bon suivi de la tension de référence et une bonne qualité de tension pour les deux méthodes. La commande basée sur Lyapunov présente toutefois un léger avantage en termes de réduction du THD et de régularité de la réponse dynamique.Item Étude et optimisation d’une cellule solaire pérovskite Na₂TlGaCl₆ par simulation SCAPS-1D(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-08) Boulefrakh Imene; Khababa DhouhaCette étude porte sur l’optimisation des performances des cellules solaires à base de pérovskites doubles sans plomb, en particulier le matériau Na₂TlGaCl₆, en utilisant le simulateur numérique SCAPS-1D. L’objectif principal est d’explorer le potentiel de cette pérovskite inorganique comme alternative écologique aux pérovskites contenant du plomb, tout en maintenant des performances photovoltaïques élevées. Une analyse paramétrique approfondie a été réalisée afin d’évaluer l’influence des paramètres clés du dispositif, notamment le choix des couches de transport des charges (ETL et HTL), l’épaisseur de l’absorbeur, ainsi que les effets des défauts, du dopage et des impuretés au sein de la couche absorbante Na₂TlGaCl₆. Les résultats de simulation montrent que les performances du dispositif dépendent fortement de l’alignement des bandes d’énergie, de la qualité cristalline du matériau et de la réduction des mécanismes de recombinaison. L’architecture optimale identifiée se compose d’une couche ETL en IGZO de 100 nm, d’un absorbeur Na₂TlGaCl₆ de 800 nm, et d’une couche HTL en CBTS de 100 nm. Cette configuration permet d’atteindre un rendement de conversion de puissance (PCE) de 30,61 %, grâce à une amélioration significative du transport des porteurs de charge et à une minimisation des pertes. Ces résultats démontrent l’intérêt des pérovskites doubles sans plomb dans le développement de cellules solaires performantes, stables et respectueuses de l’environnement. Par ailleurs, l’utilisation d’outils de simulation avancés comme SCAPS-1D constitue une approche efficace pour accélérer la conception et l’optimisation des dispositifs photovoltaïques avant leur validation expérimentale.Item Application de l'intelligence artificielle pour la prédiction et la classification du cancer du pancréas(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-09) MERAH Imene; LAKEHAL ImaneCette étude porte sur le développement et l’évaluation de modèles d’intelligence artificielle pour la prédiction du cancer du pancréas à partir de biomarqueurs et de données médicales. Plusieurs algorithmes d’apprentissage supervisé, notamment la régression logistique, la forêt aléatoire et la logique floue, ont été utilisés et comparés en termes de performance. Des étapes de prétraitement des données (nettoyage, standardisation et division des données) ont été appliquées afin d’améliorer la qualité de l’apprentissage. Les modèles ont été évalués à l’aide de mesures telles que l’Accuracy, la précision, le rappel et le F1-score, ainsi que par des outils comme la matrice de confusion. Les résultats montrent que la forêt aléatoire offre les meilleures performances, confirmant l’efficacité des techniques d’apprentissage automatique dans l’aide au diagnostic précoce du cancer du pancréas.Item Implementation of an AI Based Quality Control and Robotic Sorting System(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-29) KHELILI Chaimaa; MENAOU Mountaha RoudainaThis project presents an AI-Based Quality Control and Robotic Sorting System designed to automate product inspection and classification processes. The system combines Artificial Intelligence, Computer Vision, Robotics, and Industrial Automation technologies to detect defects and perform autonomous sorting operations in real time. The proposed solution improves inspection accuracy, reduces human intervention, and enhances operational efficiency. It can be adapted to any product or manufacturing process that requires quality control and automated sorting.Item Développement et optimisation d’un lecteur RFID UHF haute performance pour la gestion intelligente des produits selon le standard EPC Gen2(Université de Mohamed El-Bachir El-Ibrahimi Bordj Bou Arreridj, 2026-06-29) Nabila Abdoune; Assia GaloulLa technologie RFID UHF représente une solution efficace pour l’identification automatique et la gestion intelligente des produits dans les environnements commerciaux et logistiques. Ce travail porte sur le développement et l’optimisation d’un lecteur RFID UHF conforme au standard EPC Gen2. Une étude de la technologie RFID et des exigences du standard a été menée avant la conception de l’architecture du lecteur et de son antenne microstrip. La modélisation, la simulation et l’optimisation de l’antenne ont été réalisées sous HFSS, suivies de la fabrication de prototypes sur différents substrats et de leur validation expérimentale. Une analyse comparative a permis d’évaluer l’influence des matériaux utilisés sur les performances du système. Enfin, le lecteur RFID a été intégré dans une plateforme de gestion intelligente des produits afin de valider son fonctionnement dans un contexte applicatif réel. Les résultats obtenus confirment la pertinence de la solution proposée pour le développement de systèmes RFID UHF performants et économiquement accessibles.Item Gant IA pour personnes sourdes et muettes(Université de Mohamed El-Bachir El-Ibrahimi Bordj Bou Arreridj, 2026-06-29) KSOURI YOUNES MOHAMED AMINE; HABTA ABDERRAHIM; BOUBAAYA SOHIB; ABID MOHAMED CHEMS EDDINELe handicap auditif engendre des barrières de communication majeures, isolant so cialement les personnes sourdes et muettes. Pour surmonter les limites des systèmes de vision artificielle, ce projet présente la conception et la réalisation de GESTÉO, un gant intelligent multimodal dédié à la traduction empathique de la langue des signes en texte et en parole en temps réel. L'architecture matérielle s'articule autour d'un microcontrôleur ESP32 interfacé avec des capteurs de flexion, une centrale inertielle (MPU-6050) pour la cinématique spatiale, et un capteur photopléthysmographique (MAX30102) pour l'acquisition physiologique. Le sys tème déploie une approche d'intelligence artificielle hybride Edge-to-Cloud : un routage dyna mique dirige les données vers une Forêt Aléatoire (Random Forest) pour les gestes statiques ou un réseau profond DeepConvLSTM pour la dynamique temporelle. Une stratégie novatrice de fusion de données, incluant un mécanisme « Idle Lock », permet de filtrer les artefacts de mouvement et d'extraire la charge émotionnelle à partir du rythme cardiaque. De plus, l'inté gration du modèle de langage Llama 3.1 assure une traduction contextuelle et naturelle, resti tuée visuellement et vocalement via une application mobile immersive développée sous Unity 3D. Les expérimentations menées sur le prototype fabriqué valident la robustesse du dispositif, atteignant une précision de reconnaissance de 96,2 % sur un ensemble de données de 16 classes gestuelles. Le système maintient une latence globale d'environ 1,5 seconde, garantissant une communication fluide, couplée à une autonomie énergétique estimée à 4,5 heures. En combi nant l'intelligence artificielle séquentielle et l'informatique affective, ce projet dépasse la tra duction littérale pour offrir une interaction véritablement empathique, contribuant ainsi signi ficativement à l'inclusion socio-professionnelle des personnes malentendantes et ouvrant de nouvelles perspectives pour les interfaces homme-machine.Item Reconnaissance d'objets basée sur les histogrammes de couleur : une alternative aux codes-barres pour la gestion automatisée des stocks(Université de Mohamed El-Bachir El-Ibrahimi Bordj Bou Arreridj, 2026-06-29) ZIANE Abdelbasset; ZAOUI FaresCe mémoire présente une étude comparative de plusieurs méthodes d’extraction de caractéristiques pour la classification d’images. L’objectif est d’évaluer l’impact des descripteurs de couleur sur les performances de classification. Cinq approches ont été étudiées : AlexNet, Vision Transformer (ViT), U-Net, CLIP et Mini-Batch K-Means. Les caractéristiques extraites sont combinées à des informations colorimétriques issues des espaces RGB et HSV, puis classifiées à l’aide des algorithmes CNN, SVM et KNN. Les expérimentations sont réalisées sur les bases COIL-100 et ALOI afin d’analyser la robustesse des méthodes face aux variations d’éclairage et de point de vue. Les résultats montrent que Vision Transformer obtient les meilleures performances globales, tandis que U-Net offre également une excellente capacité de généralisation. L’intégration des caractéristiques de couleur améliore significativement la précision de classification.