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    Diagnosis and Fault-Tolerant Control of Nonlinear Systems
    (Echahid Cheikh Larbi Tebessi University- Tebessa, 2026-06-18) Nizar Benayed
    The demand for reliable, autonomous operation in complex, safety-critical non- linear systems such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) necessitates advanced Fault-Tolerant Control (FTC) capabilities. Conventional FTC methods struggle with system non-linearity and lack the adaptive performance required for robust operation. Conversely, purely AI-based approaches, while highly adaptive, suffer from a lack of formal safety guarantees and increased computational complexity. This dissertation bridges this critical gap by proposing and validating a novel Hybrid Fault-Tolerant Control (HFTC) strategy that strategically integrates the verifiable rigor of conventional control with the optimizing power of metaheuristic techniques. The core of this framework is a robust Sliding Mode Control (SMC) architecture enhanced by a proposed Enhanced Triple Power Reaching Law (ET- PRL), which provides superior chattering attenuation and accelerated finite-time convergence. The HFTC architecture employs a unique hybrid compensation strat- egy that includes an Online Diagnosis component, where a conventional extended kalman filter (EKF-based) fault detection and identification (FDI) unit provides real-time fault estimates, and an Offline Optimization component, where the par- ticle swarm optimization (PSO) algorithm is utilized to pre-compute and store a "Bank of Parameters" for numerous actuator fault scenarios. The efficacy of this framework is rigorously validated through a comprehensive case study on a UAV quadrotor subjected to severe Loss of Effectiveness (LOE) actuator faults. MAT- LAB/Simulink simulations, including challenging helical and square trajectory maneuvers, quantitatively demonstrate the superior performance of the HFTC- ETPRL system, confirming its ability to maintain stability and achieve minimal tracking error (e.g., up to a 50% reduction in Peak Deviation compared to bench- mark controllers), underscoring the benefits of non-iterative, pre-optimized recon- figuration. In synthesis, this research advances the state-of-the-art by validating an efficient and high-performance hybrid solution that addresses the fundamental trade-off between robustness and adaptability.
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    Study of the optimal parameters on the stability of a large- height road embankment
    (Echahid Cheikh Larbi Tebessi University- Tebessa, 2026-06-08) Djabri Alla
    This thesis addresses critical challenges in slope stability assessment for high road embankments (6- 30m) through a dual-methodology framework integrating hybrid machine learning and physics- informed neural networks (PINNs). A comprehensive database of 1,176 finite element simulations was generated using GeoStudio SLOPE/W, incorporating diverse soil properties and multi-berm geometries representative of Algerian mountainous highway networks. Field validation was conducted on 20 real embankments from Tebessa region to ensure practical applicability. The hybrid stacking ensemble—combining XGBoost, Support Vector Regression, Multi-Layer Perceptron, and Random Forest—achieved exceptional performance (R2=0.9978, RMSE=0.0199), delivering ~85% computational efficiency gains versus traditional FEM while maintaining high accuracy. SHAP analysis revealed three physically significant parameters as primary stability drivers: cohesion (47.7%)—representing the soil's intrinsic shear strength and resistance to sliding along potential failure surfaces; friction angle (31.1%)—governing the mobilization of normal stress into shear resistance, critical for stress redistribution under loading; and embankment height (6.6%)— controlling gravitational driving forces and stress state intensity within the slope mass. This hierarchy confirms alignment with geotechnical principles and the fundamental mechanics of limit equilibrium. The novel PINN framework explicitly embeds Mohr-Coulomb failure criterion, Bishop's Simplified Method, and monotonicity constraints into neural network training through composite loss functions optimized via Bayesian optimization. This approach achieved R2=0.9787 with perfect monotonicity compliance (100%) for critical parameters and overall physics satisfaction of 88.7%. Monte Carlo dropout provided well-calibrated uncertainty quantification (94.6% prediction interval coverage), enabling risk-informed decision-making. The validation dataset from Tebessa region demonstrated exceptional predictive accuracy: hybrid ensemble achieved +0.82% mean error, while PINN recorded +0.89%—both within acceptable engineering tolerances. The frameworks deliver real-time inference (0.8-1.2ms per prediction), representing >10,000× speedup versus traditional methods. The validated frameworks enable preliminary stability screening, parametric design optimization, and probabilistic risk assessment for infrastructure projects. An integrated three-stage workflow leverages hybrid ensemble for rapid screening, PINN for physics verification, and selective FEM for critical cases, reducing overall analysis time by 85-95% while maintaining rigorous safety assurance.
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    Contribution à l'étude d'amélioration de la capacité portante d'une fondation superficielle surmontant un vide souterrain
    (Université Echahid Cheikh Larbi Tébessi-Tébessa, 2026-05-24) Nezari Abdelhakim
    La présence de vides souterrains, qu'ils soient d'origine naturelle (dissolution karstique, érosion) ou anthropique (exploitations minières, carrières abandonnées), constitue une problématique géotechnique majeure affectant la stabilité des fondations superficielles et la sécurité des infrastructures. Cette recherche doctorale vise à développer un cadre méthodologique intégré combinant modélisation numérique avancée et apprentissage automatique interprétable pour l'évaluation et l'amélioration de la capacité portante des fondations en présence de vides souterrains dans les sols stratifiés. La méthodologie adoptée s'articule autour de trois axes complémentaires. Premièrement, une revue critique exhaustive de la littérature établit l'état de l'art concernant la caractérisation des vides souterrains, leurs mécanismes de formation, les risques associés, les méthodes de détection et les techniques de réhabilitation. Deuxièmement, une campagne systématique de modélisation par éléments finis (PLAXIS 2D) génère une base de données de 204 configurations distinctes d'une fondation superficielle reposant sur un système bicouche sable-argile avec vide circulaire sous-jacent. Les paramètres investigués incluent l'excentricité de charge (e/B = 0–0,3), l'épaisseur de la couche de sable (H/B = 0–3), le diamètre du vide (D/B = 0,5–2), sa profondeur (d/B = 0,5– 3), et la présence ou absence de renforcement par géogrille à l'interface sable-argile. Troisièmement, trois architectures d'apprentissage automatique (XGBoost, Random Forest, réseaux de neurones artificiels) sont développées et validées sur cette base de données, puis soumises à une analyse SHAP (SHapley Additive exPlanations) pour quantifier l'importance des paramètres et leurs interactions. Les résultats démontrent que la capacité portante peut être réduite jusqu'à 65% dans les configurations les plus défavorables (vide de grande dimension à faible profondeur sous charge excentrique). L'épaisseur de la couche de sable constitue un facteur déterminant : au-delà de H/B ≥ 3, l'influence du vide devient négligeable et l'effet du renforcement géosynthétique disparaît. La profondeur critique au-delà de laquelle le vide n'affecte plus la capacité portante se situe autour de d/B = 2–3 pour les vides de dimension modérée. Le renforcement par géogrille améliore la capacité portante de 2% à 8% selon la configuration, l'efficacité maximale étant obtenue pour les vides de grande dimension à faible profondeur (D/B = 2, d/B = 0,5). Le modèle XGBoost démontre une performance exceptionnelle avec un coefficient de détermination R2 = 0,988 sur l'ensemble de test et une erreur quadratique moyenne RMSE = 0,031, surpassant significativement Random Forest (R2 = 0,974) et ANN (R2 = 0,966). L'analyse SHAP révèle que l'excentricité de charge (e/B) constitue le prédicteur dominant avec une valeur SHAP moyenne de 0,16, soit 50% supérieure à la profondeur du vide (d/B = 0,11) et trois fois celle de l'épaisseur de sable (H/B = 0,03). Cette hiérarchie quantifiée des paramètres remet en question les hypothèses traditionnelles privilégiant la stratification du sol sur les conditions de chargement. Cette recherche apporte des contributions significatives sur les plans scientifique, méthodologique et pratique. Elle établit pour la première fois une quantification rigoureuse des interactions non linéaires entre sols stratifiés, vides souterrains, chargement excentrique et renforcement géosynthétique. Le cadre méthodologique développé, combinant éléments finis et intelligence artificielle explicable, constitue une approche innovante reproductible pour d'autres problématiques géotechniques complexes. Les abaques de conception, facteurs de réduction de capacité portante (Ωd, ΩD, η), seuils critiques, et outil prédictif validé fournissent aux ingénieurs praticiens des moyens opérationnels pour une conception optimisée des fondations en présence de vides souterrains.