Browsing by Author "Hamroun Ali"

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    Modélisation, optimisation et contrôle des réseaux de voitures electriques en libre-service.
    (UMMTO FGEI, 2023-06-08) Hamroun Ali
    Dans le domaine de la mobilité urbaine, les réseaux de transport en libre-service notamment au moyen de voitures électriques se sont récemment imposés comme l'une des alternatives prometteuses dans le paysage du transport durable, stimulé par les préoccupations environnementales et les enjeux majeurs pour la ville de demain. Malgré le succès croissant du concept de la mobilité partagée dans le monde, la conception et la gestion de tels systèmes de mobilité urbaine impliquent de nombreux défis stratégiques, tactiques et opérationnels. Pour aider les concepteurs et les opérateurs, la conception, le design et le management de cette nouvelle forme de mobilité constituent un sujet de recherche émergeant et stimulant, visant à développer des techniques et des outils pour la modélisation, l'analyse et l'optimisation de ces systèmes dynamique complexes. Dans cette contribution basée sur la puissance des réseaux de Petri temporisés stochastiques en termes de modélisation et d’analyse, une approche de simulation à événements discrets est développée, prenant en compte la complexité de leur comportement dynamique due notamment à leur mode de fonctionnement en libre-service et à leurs multiples caractéristiques et/ou contraintes incluant les capacités des stations ; la taille de la flotte, l’autonomie des batteries ; le rééquilibrage et les activités de maintenance. Une application réelle est présentée, afin de démontrer l'applicabilité et le potentiel de l'approche de modélisation et d'analyse proposée. Pour aider les concepteurs et les gestionnaires de programmes de mobilité partagée, le développement de modèles d’analyse de performances et d’outils d’optimisation est nécessaire. Dans ce travail, nous proposons une méthodologie utilisant les réseaux de Petri temporisés stochastiques d’une manière modulaire et paramétrable permettant la modélisation, la simulation et l’analyse de tels systèmes dynamiques complexes tout en prenant en compte l’ensemble de leurs activités et caractéristiques. Nous estimons au travers de nos résultats et publications que cette approche dynamique à événements discrets est d’une aide précieuse pour les acteurs de ces services et qu'elle peut influencer l'économie et l'efficacité opérationnelle de ces systèmes de transport urbain émergents.
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    Réalisation d'une carte de commande d'un agitateur magnétique
    (Université Mouloud Mammeri, 2009) Hamroun Ali; Khelfaoui Rabah; Laghrouche Mourad
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    Utilisation de dioxyde d'étain SnO2 de Zinc ZnO comme couche antireflet pour une cellule solaire à base silicium.
    (Université Mouloud Mammeri, 2015) Hamroun Ali; Ziani Samir; Nemmar Farida Ép. Belhocine
    Au cours de ce travail, nous avons étudier l’utilisation des TCOs (Oxyde Transparents Conducteur), (le dioxyde d’étain SnO2 et l’oxyde de zinc ZnO ) comme couche antireflet pour une cellule solaire à base de silicium, aussi leurs bonne conductivité électrique combinée à une transparence élevée nous permet de les utilisés comme électrode transparente. Afin d’optimiser l’influence de ces couches, soit de SnO2 ou de ZnO sur les paramètres de la cellule [Si(N++)-Si(P)], on a utilisé une simulation numérique à une dimension PC1D, on tenant compte des variations de la réflexion, l’épaisseur et le dopage de ces couches. En effet les résultats de la simulation montrent que ces paramètres jouent un rôle primordial dans les performances de la cellule, d’après une comparaison entre les trois cellules [Si(N++)-Si(P)], [SnO2 -Si(N++)-Si(P)], [ZnO-Si(N++)-Si(P)], l’utilisation de couche antireflet à la surface de la cellule homo-jonction apporte une amélioration importante sur ces paramètres à savoir le courant de court circuit (Icc) qui augmente de 0.0088 A et l’augmentation du rendement de 4.4 % pour la couche antireflet SnO2, et de 4.5 % pour la couche antireflet ZnO. Ces résultats montrent aussi que la cellule [ ZnO-Si(N++)-Si(P) ] de (17.3 %) à un bon rendement que la cellule [SnO2-Si(N++)-Si(P)] (17.2 %) .