Browsing by Author "BENHASSINE Naamane (Co-Encadrant)"

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    DEVELOPPEMENT D’UNE SOLUTION INNOVANTE POUR LA PREVENTION ET LA SURVEILLANCE DE LA
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE – ANNABA, 2025) ATI Kamar; CHIHAOUI Rayane; SMILI Karima (Encadrant); BENHASSINE Naamane (Co-Encadrant); CHIHEB Sofiane (Co-Encadrant)
    Dans le secteur énergétique, les machines, les structures et de nombreux équipements sont exposés aux effets de la corrosion, ce qui peut entraîner des pertes financières considérables et des accidents. Dans cette optique, ce projet de fin d’études vise à concevoir un système intégré de nettoyage et de traitement de la corrosion dans les zones à risque. L’étude comprend une modélisation détaillée de la solution à l’aide d’outils de conception assistée par ordinateur, ainsi qu’une analyse des défaillances potentielles pouvant affecter le bon fonctionnement du système. Cette solution innovante, précise et performante apporte une valeur ajoutée significative grâce à des interventions sur mesure et un suivi rigoureux, garantissant une protection optimale des canalisations et des installations.
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    PERFOMANCE OPTIMAZATION OF A MINIATURIZED CENTRIFUGAL PUMP: INNOVATIVE DESIGN AND 3D PRINTING FABRICATION
    (National Higher School of Technology and Engineering-Annaba, 2025) BOUZIANE Ramzi; NIOU Slimane (Encadrant); BENHASSINE Naamane (Co-Encadrant)
    This thesis addresses the challenge of optimizing miniaturized centrifugal pumps, which are critical for high-precision applications in fields like biotechnology and electronics cooling but are often limited by traditional manufacturing techniques. To overcome these limitations, this study proposes an innovative pump design that incorporates a synchronous magnetic coupling, leveraging advanced simulation and manufacturing techniques to enhance efficiency and compactness. The design process utilized SolidWorks for detailed CAD modeling and CFTurbo for hydraulic geometry generation. Performance was rigorously analyzed through a dual simulation approach: Computational Fluid Dynamics (CFD) with ANSYS Fluent was used to optimize internal fluid flow and determine the impeller torque, while COMSOL Multiphysics was employed to simulate the magnetic coupling and ensure effective torque transmission. The final prototype was fabricated via state-of-the-art 3D printing technology, facilitating cost effective and rapid production. Experimental testing confirmed the enhanced performance of the new pump, validating the design predictions. Most significantly, the optimized pump demonstrated an 84% average increase in pressure and a 74% average increase in flow rate compared to a previous design, confirming the success of the applied methods. The successful integration of these advanced methodologies underscores the pump's potential for high precision applications and lays the groundwork for a patentable innovation with significant industrial impact.
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    SURVEILLANCE VIBRATOIRE D’UNE TURBINE DE VENTILATION A BASE D’UN SYSTEME DE PRISE DE DECISION
    (ÉCOLE SUPÉRIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES -ANNABA, 2019) AISSAOUI Lina; MANSOURI Roumaila; BENHASSINE Naamane (Co-Encadrant)
    Avec le développement rapide de la technologie et de la science, les équipements mécaniques dans l'industrie moderne deviennent de plus en plus fonctionnels et complexes. Les machines tournantes font partie des équipements les plus importants dans les applications industrielles modernes et le diagnostic des pannes de ces machines devient l’aspect le plus critique de la conception et de la maintenance des systèmes, il existe plusieurs méthodes de diagnostic des défauts parmi lesquelles l’analyse vibratoire occupe une place prépondérante. Ce travail s’inscrit dans le cadre de la surveillance d’une turbine de ventilation, ainsi plusieurs techniques basées sur l’analyse vibratoire ont été appliqués pour l’étude de trois cas de défauts : défaut de balourd, défaut de choc et le défaut combiné de ces deux derniers. D’abord une application des méthodes d’analyse globale et de traitement de signal a été faite dans le but d’extraire une information pertinente du défaut. Ensuite, une classification de ces défauts a été réalisé à l’aide d’un algorithme de classification par les réseaux de neurones artificiels (Extreme Learning Machine), dans l’objectif de rendre la procédure de l’identification des défauts automatisé. À l’aide de logiciel SolidWorks, une modélisation d’une partie de la chaine de ventilateur a été réaliser afin de provoquer des défauts similaires à ceux enregistrés dans la réalité, Puis à partir d'une simulation dynamique dans les mêmes conditions du fonctionnement du modèle réel, des signaux temporels ont été relevés, dont certains nous a permis de valider le modèle de la simulation numérique et les autres vont nous permettre d'avoir les signatures fréquentielles de certains défauts dont nous n'avons pas les signaux réels, cette approche promet d’être très avantageuse pour l’alimentation des modèles d’apprentissage à partir des modèles numériques sains et défectueux.