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http://dspace.univ-batna.dz/xmlui/handle/123456789/765
Titre: | Développement de l'approche intelligence artificielle et de la méthode variationnelle des amas (CVM) pour l'étude des propriétés thermodynamiques des alliages métalliques |
Auteur(s): | Tamerabet, Yassine |
Mots-clés: | Méthode Variationnelle des Amas (C.V.M) Grand Potentiel (Ω) Méthode d'Itération Naturelle (N.I.M) Méthode de Newton-Raphson (N.R) Algorithme de Colonie de Fourmis (A.C.O) Algorithme Génétique (G.A) Optimisation d'Essaim Particulaire (P.S.O) Cluster Variation Method (C.V.M) Grand potential (Ω) Natural Iteration Method (N.I.M) Newton-Raphson method (N-R) Genetic Algorithms (G.A) Ant Colony Algorithm (A.C.O) Particle Swarm Optimization (P.S.O) (C.V.M) الطريقة التغييرية للتكتلات (Ω) الجھد الأكبر (N.I.M) الطريقة التكرارية الطبيعية (N-R) طريقة نيوتن-رافسون (A.C.O) خوارزمية مستعمرة النمل (G.A) الخوارزمية الوراثية (P.S.O) خوارزمية سرب الطيور |
Date de publication: | 2018 |
Editeur: | UB1 |
Résumé: | La méthode variationnelle des amas (CVM) est largement utilisée dans le calcul des diagrammes d'équilibre entre phases à partir du calcul de l'entropie, en raison des bons résultats obtenus dans ce domaine. Cette méthodologie est basée sur les calculs de la méthode d'itération naturelle itérative (NIM) et de la méthode de Newton-Raphson (N-R) pour résoudre le grand potentiel (Ω). Dans notre thèse, nous avons évalué des algorithmes inspirés de la nature comme l'algorithme de colonie de fourmis (ACO) et l'algorithme génétique (GA) et l'algorithme par essaim particulaire (PSO) pour minimiser le grand potentiel. Nous avons amélioré le calcul des diagrammes d'équilibre entre phases en utilisant des algorithmes de simulation naturels. The cluster variation method (CVM) is widely used in the calculation of phase equilibrium diagrams from the computation of entropy, because of the good results obtained in this field. Such paradigm is based on calculations of the iterative Natural Iteration Method (NIM) and Newton- Raphson (N-R) method to solve grand potential (Ω). In our dissertation, we have evaluated some inspired nature algorithms such as the ant colony optimization (ACO), Genetic Algorithm (GA) and the particle swarm optimization (PSO) to minimize the grand potential. With this proposal and development; we have improved the computation of phase equilibrium cluster using natural simulation algorithms. تستعمل الطريقة التغييرية للتكتلات ( CVM) بشكل واسع في حساب الرسوم البيانية لاتزان الأطوار انطلاقا من حساب انتروبي التشكيلة، وھذا نظرا للنتائج الجيدة التي حققتھا في ھذا المجال. تعتمد ھذه المنھجية أثناء الحسابات على الطريقة التكرارية الطبيعية (NIM) وطريقة نيوتن رافسون (N-R)لحل المعادلات التصغيرية للجھد الأكبر (Ω). في اطروحتنا ھذه قمنا بتقييم خوارزميات مستوحاة من الطبيعة مثل خوارزمية مستعمرة النمل (ACO) والخوارزمية الوراثية (GA) و خوارزمية سرب الطيور (PSO) لتصغير الجھد الأكبر وبھذا الاقتراح و ھذا التطوير نكون قد أدخلنا تحسينا كبيرا في حساب المعادلات التصغيرية للجھد الأكبر (Ω) من اجل حساب الرسوم البيانية لاتزان الأطوار باستعمال خوارزميات محاكاة الطبيعة. |
URI/URL: | http://dspace.univ-batna.dz/xmlui/handle/123456789/765 |
Collection(s) : | Sciences de la matière |
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