| Titre : | Application des réseaux de neurones à la détection des dommages d'un barrage en BCR |
| Auteurs : | Deliah Khemissa, Auteur ; Hafida Mohabeddine Née Djabali, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2019 |
| Format : | 143 f. / ill. / 30 cm. |
| Accompagnement : | 1 CD-ROM. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Civil : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 126 - 129. - Annexe f. 127 - 143 |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PB00319 |
| Tags : | Barrage-poids Eléments finis Détection Localisation Flexibilité Intelligence artificielle Apprentissage |
| Résumé : |
Le barrage de Béni-Haroun est un barrage-poids, réalisé en Béton Compacté au Rouleau (BCR). Il présente une hauteur de 118 m et une longueur en crête de 689 m. Situé à environ 40 km au nord de la ville de Constantine et à 350 km à l’Est d’Alger dans le nord-est de l’Algérie sur l’Oued Kébir. Cet ouvrage représente le plus grand complexe hydraulique stratégique en Algérie.
L’objectif de ce mémoire consiste à identifier et localiser d’éventuels dommages au sein du barrage par la méthode de variation de flexibilité et à élaborer un réseau de neurones capable de prédire la position et l’ampleur d’un dommage. La démarche adoptée consiste à utiliser les modèles numériques (2D et 3D) du barrage obtenus à l’aide du logiciel aux éléments finis SAP 2000® V20 et validés par des essais de vibrations ambiantes pour différentes simulations numériques. Des réseaux de neurones artificiels permettront par la suite de localiser, quantifier voire même de prédire des dommages en se basant sur une forme réduite de la variation de flexibilité. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PB00319 | Papier + ressource électronique | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Genie_civil | Consultation sur place/Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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KHEMISSA.Deliah.pdf URL
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