Welcome to the Digital Repository of Mohamed Boudiaf University - M'Sila

The University of Mohamed Boudiaf - Institutional Repository (UMB-IR) is your one-stop shop for the university's research findings. This digital archive preserves a wide range of scholarly materials, including publications, conference presentations, book contributions, entire books, theses, and research data. Data can be in various formats, such as videos, spreadsheets, code, and images. The IR also keeps presentations and other scholarly resources.

Communities in University of M'Sila Repository

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 5 of 11

Recent Submissions

  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Réalisation d'un Générateur d'Éolienne à Axe Vertical pour des Applications en Micro-Réseau
    (University of Msila, 2025) Amroune Merwan; Riyadh ROUABH
    L’énergie éolienne est l’une des plus anciennes sources d’énergie utilisées par l’humanité. Aujourd’hui avec l’impact négatif de l’énergie fossile sur l’environnement, Le travail réalisé au cours de cette thèse est basé sur Dans un contexte marqué par la transition énergétique et la nécessité de développer des sources d’énergie renouvelables, ce travail s’inscrit dans la conception et la réalisation d’un générateur destiné à une éolienne à axe vertical, adaptée aux applications dans les micro-réseau. Ce type de réseau, souvent utilisé dans les zones isolées ou à faible accès au réseau central, nécessite des solutions de production décentralisée, fiables et efficaces
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Analyse et Optimisation des Propriétés Électriques d'un Isolateur Composite à Base de ZnO : Approche Statistique par ANOVA
    (University of Msila, 2025) GHEZAL Kamel; BENKHELIL Malik; Khaled BELHOUCHET
    Dans ce mémoire, nous avons étudié le comportement électrique d’un isolateur composite soumis à des conditions de pollution réalistes, en mettant particulièrement l’accent sur l’effet d’un revêtement en oxyde de zinc (ZnO). Pour cela, nous avons adopté une approche méthodologique mixte alliant la simulation numérique sous COMSOL Multiphysics à une analyse statistique rigoureuse basée sur l’ANOVA. Les résultats des simulations ont permis d’identifier les zones critiques de l’isolateur où le champ électrique atteint des niveaux élevés, notamment en présence de pollution non uniforme et de bandes sèches. L’ajout d’une couche de ZnO a contribué à lisser ces pics et à rendre la distribution du champ plus homogène. Les plans d’expériences et l’ANOVA ont confirmé l’influence dominante de la tension et du type de pollution, tout en mettant en évidence un comportement non linéaire du ZnO. L’optimisation des paramètres a conduit à une configuration améliorée de l’isolateur, permettant de renforcer ses performances en environnement sévère. Cette étude apporte ainsi des pistes concrètes pour améliorer la durabilité des équipements haute tension.
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Machine Learning-Based Predictive Pressure Control in Electrolysis Systems
    (University of Msila, 2025) REGHIOUA MOUSSA; NOUIBAT ALI CHEMSE EDDINE
    This thesis proposes a predictive maintenance model for pressure control systems in electrolysis plants, utilizing advanced machine learning algorithms to enhance the reliability, safety, and efficiency of green hydrogen production. Electrolysis, a cornerstone of green hydrogen production, is often hindered by pressure control component failures, resulting in production losses and safety hazards. Traditional reactive or scheduled maintenance approaches are costly and lead to downtime, further exacerbating inefficiencies. To address these challenges, the proposed framework leverages multivariate operational data and sophisticated machine learning algorithms to proactively predict failures and prevent breakdowns from occurring. Some of the key challenges addressed include the complexities of processing data streams, selecting relevant features, rendering models robust, reducing false alarms, and ensuring simple industrial integration. Moreover, the system incorporates a Proportional-Integral-Derivative (PID) control loop, which is tuned by a Genetic Algorithm for dynamic temperature control of the electrolyzer to maintain optimum operating conditions. The system's efficiency in pressure and temperature stabilization is confirmed by experimental results, resulting in notable operating cost savings, enhanced safety features, and groundbreaking green hydrogen technology. Along with operational improvements, this research lays the groundwork for future studies to optimize maintenance approaches further and enhance the sustainability of hydrogen production. The introduction of machine learning into predictive maintenance not only transforms electrolysis plant operations but also paves the way for the broader adoption of green hydrogen technologies, which are critical to environmental sustainability and energy independence worldwide.
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Gestion et contrôle d'un train de robots
    (University of Msila, 2025) BENAISSA Amira; AIMEUR Houda; GHELLAB Mohamed Zinelaabidine
    Ce mémoire a pour objectif d’étudier et d’analyser un modèle de commande pour un groupe de robots mobiles évoluant comme un train, où chaque robot suit celui qui le précède selon une approche de type « leader – follower ». L’accent est mis sur le développement des lois de commande du robot leader ainsi que celles des robots suiveurs, tout en garantissant la stabilité du group et la précision du suivi de trajectoire. Des modèles mathématiques ont été utilisés pour décrire la dynamique du mouvement, accompagnés par la conception d’algorithmes de commande assurant la coordination entre les robots. La gestion du train, notamment l’ajout ou le retrait de robots en cours de mission, a également été abordée. Des simulations ont permis d’évaluer l’efficacité de la stratégie proposée, montrant que le système peut réaliser un contrôle collectif efficace tout en maintenant la cohésion de la formation dans divers scénarios.
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    L'effet de l'utilisation des déchets de poudre de verre dans la formulation du béton autoplaçant exposé à la haute température
    (University of Msila, 2025) HAMIDI IMADEDDINE; DJEBRI Noura
    L’utilisation des Bétons autoplaçant (BAP) s’est considérablement développée au cours des dernières années et une attention grandissante est portée à l’étude de leurs propriétés mécaniques et rhéologiques. Les déchets industriels dégagent actuellement constituant une source potentielle de problèmes environnementaux et économique. L’incorporation des déchets dans la composition du béton autoplaçant (BAP) est un intérêt qui mérite d’être étudié. L’objectif de ce travail, c’est la valorisation des déchets de verre en les utilisant comme fillers dans le béton autoplaçant. Pour réduire l’impact environnemental et améliorer le comportement mécanique du béton à la flexion, et à la compression, ainsi que l’étude de leurs comportements vis-à-vis des hautes températures du point de vue caractéristique mécanique.