Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Understanding of Technology Adoptions for Prefabricated Construction for Efficiency and Productivity Improvements

La construction préfabriquée et modulaire a gagné en popularité par rapport à la construction traditionnelle en bâton, en raison de ses avantages comme un calendrier réduit, une sécurité accrue, des bienfaits pour l’environnement et la minimisation des activités extérieures désagréables. Dans la construction préfabriquée typique, le projet de construction est conçu et converti en plans d’atelier à des fins de fabrication, qui sont réalisés manuellement ou avec l’aide de machines automatisées. Les technologies (numériques et mécaniques) peuvent grandement améliorer l’efficacité et la productivité, et ultimement la rentabilité de l’entreprise. Cependant, pour que les entreprises adoptent de nouvelles technologies, elles doivent comprendre leurs processus existants et élaborer un argument d’affaires pour mettre en œuvre ces nouvelles technologies. De plus, les organisations doivent comprendre les impacts économiques et les obstacles dans les domaines suivants : (1) l’intégration de la conception basée sur le BIM pour la fabrication; (2) impacts des machines sur la chaîne de production; et (3) une pensée axée sur la fabrication allégée pour faciliter la mise en œuvre technologique. Le partenaire industriel est en train d’augmenter sa capacité de production grâce à des innovations technologiques et a l’intention d’explorer les opportunités dans ces trois domaines avec le Centre de recherche en construction hors site (OCRC) de l’Université du Nouveau-Brunswick (UNB).

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Superviseur du corps professoral :

Zhen Lei

Étudiant :

Partenaire :

Ironwood

Discipline :

Génie

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Accélération

Tissue Simulation Speedup

La simulation basée sur la physique reçoit beaucoup d’attention car elle intéresse divers secteurs comme l’industrie du cinéma, le développement de jeux vidéo et la recherche biomédicale, etc. Surtout pour les professions qui s’intéressent à la modélisation des créatures et à la production d’effets visuels corrélés comme l’animation 3D, la simulation tissulaire devient une approche fondée sur des principes pour donner vie à un personnage animé en modélisant la déformation de la peau et des muscles. Actuellement, le logiciel de simulation tissulaire est robuste et complet, mais il n’est pas particulièrement rapide. Améliorer la vitesse du simulateur peut être la demande la plus urgente des clients et des utilisateurs internes de l’entreprise. Le résultat souhaité est d’atteindre une simulation à grande vitesse tout en maintenant la précision et la robustesse afin d’aider les artistes émergents, les studios primés et les marques mondiales à obtenir de meilleurs résultats.

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Superviseur du corps professoral :

David I.W. Levin

Étudiant :

Partenaire :

Ziva Dynamics Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Optimisation du traitement physico-chimique par décantation à floc lesté pour l’enlèvement des métaux d’effluents miniers par méthodologie de surface de réponse

Le partenariat avec l’entreprise a comme objectif principal de répondre à la problématique du traitement des eaux de ruissellement dans un contexte minier. Le projet comporte une extrême variabilité des débits d’effluent à traiter. L’évaluation des solutions d’optimisation se fera en fonction de données réelles. Ce partenariat permettra notamment d’améliorer la captation des métaux par l’optimisation du traitement en place par décantation à floc lesté. À terme de la recherche, l’usine de traitement sera en mesure de fonctionner à sa pleine capacité par une optimisation de son fonctionnement selon divers critères techniques, économiques et environnementaux. L’approche proposée permet de valider les paramètres ayant un réel impact maximal sur la qualité de l’eau rejetée au milieu récepteu

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Superviseur du corps professoral :

Hubert Cabana

Étudiant :

Partenaire :

FNX-INNOV

Discipline :

Génie

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accélération

Energy and exergy analysis of refrigeration systems for refrigerated cabinets

D’importants efforts ont été entrepris pour réduire les substances d’appauvrissement de l’ozone (ODS) utilisées dans les systèmes de réfrigération tels que les hydrofluorocarbures (HFC). Le dioxyde de carbone (CO2) est reconnu comme étant sécuritaire, économique et écologiquement durable. Les systèmes commerciaux de réfrigération transcritique au CO2 (R744) sont devenus des technologies de pointe dans la vente au détail alimentaire, surtout dans les pays au climat froid. Un défi majeur de recherche et développement est en cours pour augmenter les performances des cycles R744 afin de rivaliser énergétiquement avec les systèmes basés sur les HFC. Il est donc primordial de développer un outil numérique et d’analyser les mesures de données afin de caractériser la performance des armoires alimentaires réfrigérées R744 au Canada. Ensuite, une analyse supplémentaire de la configuration du cycle, des conditions de fonctionnement et des paramètres de conception est jugée nécessaire pour optimiser ses performances. Ce projet vise à développer un outil numérique validé par des mesures expérimentales afin de prédire et d’optimiser les performances et les conditions de fonctionnement des cycles de réfrigération transcritique au CO2.

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Superviseur du corps professoral :

Sébastien Poncet

Étudiant :

Partenaire :

Arneg Canada

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accélération

Dosage of admixture for 3D printing based on optimization

De nombreux produits chimiques peuvent être utilisés pour la conception de mélanges de l’impression 3D sur béton. Avec une approche expérimentale traditionnelle, le nombre d’expériences à réaliser est exponentiel. L’objectif de cette étude est de développer un matériau à base de ciment adapté aux applications d’impression 3D du béton en utilisant l’optimisation et des algorithmes prédictifs. La question à se poser est de savoir si l’intelligence artificielle peut ajouter de la valeur à la conception du mélange en réduisant le matériau et le temps nécessaires pour développer un mélange aux propriétés souhaitables. Après avoir recueilli suffisamment de données en laboratoire, un algorithme prédictif sera développé pour prédire les propriétés des mélanges. L’algorithme d’optimisation s’appuiera alors sur les valeurs prédites jusqu’à obtenir la composition désirée.

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Superviseur du corps professoral :

Claudiane Ouellet-Plamondon

Étudiant :

Partenaire :

Solutions Maîtres Constructeurs Canada

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

Un cadre IdO de bout en bout pour la mesure fiable à distance et sans contact des données biométriques

L’application en ligne de Veyetals basée sur téléphone intelligent peut être téléchargée via l’Apple Store ou le Google Play Store. Il utilise la technique de photopléthysmographie à distance (rPPG) pour extraire le signal de pouls de volume sanguin (BVP) d’une vidéo faciale capturée à l’aide d’une caméra d’un téléphone intelligent, puis applique plusieurs algorithmes computationnels pour mesurer la fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque, la saturation en oxygène et le niveau de stress à partir du signal BVP. Dans le projet de recherche multidisciplinaire proposé, les chercheurs de Queen’s collaboreront avec le partenaire industriel pour améliorer la plateforme Veyetals afin d’ajouter de nouvelles capacités telles que la mesure de la température corporelle et de la pression artérielle, et d’augmenter sa performance et sa précision globales. De nouvelles techniques de vidéo face et de traitement du signal seront développées pour améliorer l’extraction du signal, éliminer le bruit et appliquer des routines avancées de gestion des erreurs afin d’améliorer la robustesse et la fiabilité de l’application Veyetals. L’application Veyetals améliorée peut être utilisée pour la surveillance de la santé publique, dans les établissements de soins ou pour fournir des conseils médicaux en ligne via des services comme YourDoctorsOnline, où les médecins peuvent obtenir les signes vitaux des patients pour établir un diagnostic. Le projet proposé augmentera grandement la performance et la valeur commerciale de l’application Veyetals et tirera parti des services de soins de santé à distance en Ontario et partout dans le monde grâce à des plateformes de soins de santé en ligne.

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Superviseur du corps professoral :

Farhana Zulkernine

Étudiant :

Partenaire :

MarkiTech

Discipline :

Informatique

Secteur :

Sciences de la santé et technologies connexes; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Predicting population level effects of microplastics ingestion on the behaviour of fishes

Un grand nombre de microplastiques est actuellement présent dans les lacs d’eau douce, les rivières et les étangs. On sait que les poissons confondent les particules de microplastique avec de la nourriture, puis se comportent différemment après les avoir mangées. Comme les changements de comportement sont souvent la première ligne de défense contre les changements environnementaux rapides d’origine humaine, la surveillance de ces changements comportementaux peut nous indiquer comment les polluants, comme les microplastiques, sont susceptibles d’affecter les populations. Cette recherche modélisera les salmonidés vivant dans les cours d’eau consommant des particules de microplastiques à l’aide de modèles à base d’agents, afin d’explorer comment l’ingestion de microplastiques s’étendra pour affecter les populations, et d’identifier les caractéristiques qui feront d’une population de salmonidés la plus et la moins résistante aux effets de la pollution par microplastiques. Cette étude aidera à définir des cibles de conservation efficaces, à atténuer les dommages causés par les microplastiques et à réduire les effets à l’échelle des écosystèmes causés par le déclin des populations de salmonidés. Des documents éducatifs destinés à tous les âges informeront également le public sur les impacts des microplastiques dans les écosystèmes d’eau douce.

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Superviseur du corps professoral :

Christina Semeniuk

Étudiant :

Partenaire :

Réserve rare de recherche caritative

Discipline :

Sciences de la vie

Secteur :

Arts, divertissement et loisirs; Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

Assessment of neuromuscular, cardiorespiratory, and cognitive performance in running and hopping tasks using wearable sensors

Les objectifs de ce projet de recherche sont (a) de consigner les données neuromusculaires, cardiorespiratoires et cognitives à l’aide de capteurs portables pendant la course et le saut en saut, comme deux activités de base de nombreux sports; et (b) convertir les données en indicateurs médicalement significatifs de la performance athlétique et du risque de blessure à l’aide de traitements du signal et d’algorithmes d’apprentissage automatique. Les résultats du projet alimenteront la recherche continue d’iKinesia pour développer et améliorer sa solution pour les athlètes et équipes sportives canadiennes, tant au niveau national que privé. La solution d’iKinesia sera bénéfique pour les athlètes et les entraîneurs afin d’améliorer et de personnaliser l’évaluation et l’entraînement, d’améliorer la stratégie de match, de capter des joueurs notables, de réduire le risque de blessures liées au sport et de déterminer avec précision le retour du temps de jeu après la blessure.

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Superviseur du corps professoral :

David St-Onge; Rachid Aissaoui

Étudiant :

Partenaire :

iKinesia Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

Plateforme infonuagique pour l’apprentissage automatique

Surgical Safety Technologies vise à offrir aux professionnels de la santé la possibilité de mener des recherches dans les domaines de la performance chirurgicale et de l’éducation, et de mettre en œuvre des solutions fondées sur des preuves pour améliorer la sécurité des patients. La recherche de contenu vidéo est une fonctionnalité idéale pour aider les professionnels de la santé. Ce projet utilise un modèle de vision par ordinateur pour classer la pertinence de la vidéo chirurgicale. De plus, ce projet vise à améliorer l’expérience utilisateur du produit en analysant les métadonnées générées par la plateforme infonuagique et en développant une technique efficace de visualisation des données.

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Superviseur du corps professoral :

Maryam Mehri Dehnavi

Étudiant :

Partenaire :

Surgical Safety Technologies Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Multi-Object Tracking in Production Environments

Le suivi multi-objets a de nombreux cas d’utilisation en conduite autonome, en robotique et en sécurité. Le suivi est important car il nous permet de raisonner sur le monde dynamique et de prendre des décisions concrètes basées sur les trajectoires prédites des objets. Par exemple, dans la conduite autonome, non seulement l’emplacement des objets est important, mais aussi leurs trajectoires futures prédites sont nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Il est important de comprendre les contraintes matérielles afin de développer des trackers qui fonctionnent en temps réel. Comprendre la fréquence d’images de caméra nécessaire pour effectuer un suivi en temps réel exploitable est un exemple de cette contrainte matérielle. Pour la robotique, développer des solutions de suivi adéquates qui respectent les contraintes matérielles permettra de vérifier que les objets se déplacent comme ils le doivent.

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Superviseur du corps professoral :

Florian Shkurti

Étudiant :

Partenaire :

IA Kindred

Discipline :

Informatique

Secteur :

Intelligence artificielle

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Numerical Assessment of Structural Behaviours of High-Performance Building Envelope Panels

Le système de bâtiment Nexii consiste en un système structurel léger en panneaux sandwich préfabriqués qui s’attache à une structure de base existante ou neuve. Dans le but de rendre les panneaux plus légers et d’améliorer la performance de l’enveloppe du bâtiment, la nouvelle génération de panneaux Nexii utilise du GRV au lieu de la charpente en acier, parmi plusieurs autres modifications de l’ensemble des panneaux. Cette étude vise à évaluer la performance structurelle du panneau sous la gravité et la charge du vent à travers une étude paramétrique complète utilisant la méthode numérique et des simulations par éléments finis (FE).

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Superviseur du corps professoral :

Min Sun

Étudiant :

Partenaire :

Solutions de construction Nexii

Discipline :

Génie

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Un modèle prédictif de tarification par apprentissage automatique basé sur des clusters

Les modèles de tarification dynamique créent le prix en évaluant le coût total, la demande et le calendrier afin d’adapter le prix au moment donné. Les modèles permettent à la fois aux acheteurs et aux vendeurs de fixer un prix très personnalisé selon leurs besoins spécifiques. Bison Transport Inc. dispose d’un modèle de réseau qui surveille les profits et d’un moteur de tarification qui surveille la marge. Le modèle réseau doit évoluer de manière critique pour faciliter la tarification dynamique. Le modèle actuel permet de visualiser le réseau à partir de divers points de vue : région, client, chauffeur, actif, type de service et heure (jour de la semaine, heure de la journée, saison de l’année). Le moteur de tarification, cependant, n’est pas flexible. Les solutions actuelles basées sur la programmation directe intégrées au moteur de tarification dynamique ne peuvent pas s’adapter aux conditions changeantes et imprévisibles du marché. La suppression ou l’ajout d’informations n’est pas possible à moins que le code de programmation soit directement modifié. C’est fastidieux. La solution est donc d’automatiser le logiciel. Nous proposons d’utiliser des outils d’automatisation informatique issus de l’apprentissage automatique, qui permettront à l’ordinateur d’apprendre à partir de l’ensemble de données d’entrée et de prédire les prix futurs sans intervention humaine. Ces outils peuvent effectuer des analyses de données en temps réel et optimiser les prix selon l’évolution de la demande et des conditions du marché.

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Superviseur du corps professoral :

Parimala Thulasiraman

Étudiant :

Partenaire :

Bison Transport Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

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