Etude et Modélisation de Déclin de Potentiel de Surface par les Réseaux de Neurones
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Date
2010
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Abstract
a modélisation du déclin de potentiel de surface par la technologie des réseaux de
n neurones artificiels (RNA) sert principalement à prédire le potentiel du polyéthylène
téréphttértéréphtalate (PET) afin d‟améliorer la tenue de ce dernier qui a put être perturbée par
différentes contraintes (température, humidité, tension…….etc.) qu‟un isolant peut les rencontré
durant son fonctionnement, en effet la température et l‟humidité ont un rôle très important dans
l‟évolution du processus d‟écoulement de charges à la surface du (PET). Ces deux paramètres ne
contribuent pas de la même manière dans le mécanisme de neutralisation des charges déposées en
surface. La température intervient en accélérant ce processus tandis que l‟humidité contribue
beaucoup plus à son accentuation. La technique des RNA est apparue récemment, elle consiste à
prendre l‟information comme un ensemble d‟exemples qui serviront de base d‟apprentissage à un
réseau de neurones artificiels. Les avantages des réseaux de neurones étant leur capacité
d‟apprentissage et de généralisation ainsi que leur architecture les rendant très intéressants pour
leur implantation sur machine neuronale. Donc le but de ce travail vise à remonter à des
informations climatiques et géométriques selon une approche statistique basée sur le concept des
(RNA). Ces derniers constituent une famille d‟outils de modélisation statistique supposés
reproduire les capacités d‟apprentissage et de reconnaissance du cerveau et sont parfois décrits
comme un concept d‟intelligence artificielle.
Une banque de données statistiques a été constituée et a permis d‟entraîner un RNA apte à
prédire le déclin de potentiel de surface de PET a partir d‟une architecture à quatre entrées, une
couche cachée à quatre neurones et une sortie. L‟outil ainsi développé est finalement mis à
l‟épreuve sur une base de test.