Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Prédictions de durée de vie pour les composants usinés de superalliages à base de nickel

De nos jours, dans l’industrie aérospatiale, la principale préoccupation est d’atteindre un procédé de fabrication optimal, fiable et reproductible, avec une grande prévisibilité de la durée de vie des composants et le coût de production le plus bas. L’usinage est l’un des principaux procédés de fabrication des pièces industrielles qui peut modifier les caractéristiques de surface des matériaux. Les principaux aspects de ces modifications sont métallurgiques, topographiques, mécaniques et thermiques, ce qui peut affecter la microstructure, la rugosité et les contraintes résiduelles à la surface et près de la surface des composants usinés, respectivement. Puisque le comportement de fatigue des matériaux est sensible aux changements locaux à leur surface, il est nécessaire de développer un modèle prédictif de la durée de vie de fatigue des composants usinés influencés par ces caractéristiques de surface pour quantifier leur corrélation. Dans ce projet, différents aspects de l’intégrité de surface induite par l’usinage et leur effet sur le comportement de fatigue d’un superalliage à base de nickel utilisé par Pratt & Whitney Canada dans le procédé de tournage seront étudiés. Pour certaines applications, tester de vraies pièces jusqu’à une durée de vie de fatigue ciblée, parfois sur des millions de cycles, est trop coûteux et chronophage pour être pratique. Le projet actuel développera également un modèle prédictif pour la performance fonctionnelle des composants usinés en surveillant les propagations courtes des fissures à proximité de la couche affectée par l’usinage.

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Superviseur du corps professoral :

Philippe Bocher

Étudiant :

Hamid Javadi

Partenaire :

Pratt & Whitney Canada

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Programme :

Élévation

Un capteur électrochimique à l’échelle nanométrique pour mesurer les variations des niveaux de glucose sanguin

L’objectif principal du travail proposé est d’améliorer la qualité globale de la santé humaine en fournissant un dispositif de surveillance en ligne agissant comme une plateforme de données représentant une porte d’entrée vers des solutions simples permettant aux consommateurs et aux patients de mieux gérer leur santé et leurs risques de maladie. La mission plus large inclut l’utilisation de la plateforme de données pour améliorer les diagnostics
La technologie doit être insérée dans le corps humain sous les couches cutanées sans nécessiter de procédures opérationnelles avancées. De plus, le travail vise à développer une application interactive pour téléphone et web qui fournit aux utilisateurs un score de santé propriétaire basé sur les données nutritionnelles et de mode de vie qu’ils saisissent selon leurs propres termes, selon un calendrier préétabli.

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Superviseur du corps professoral :

Jeongwon Park

Étudiant :

Huthaifa Abderahman

Partenaire :

HealthWorks

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Nanotechnologies

Université :

Programme :

Accélération

Raffinement d’une boîte à outils d’évaluation de l’impact sur le développement du leadership

CHLNet a identifié le besoin d’outils valides et fiables pour déterminer l’impact de ces programmes de développement du leadership en santé. Ce projet développera une boîte à outils pratique et facile à utiliser pour faciliter la mesure des résultats et impacts des programmes. La boîte à outils sera testée à l’essai pilote et évaluée à travers le pays selon des critères de sélection définis. La boîte à outils finalisée sera électronique et les autres connaissances produites au cours du projet seront largement diffusées. Le résultat immédiat de cette recherche sera une collection d’outils utilisables pour déterminer l’impact des programmes de développement du leadership sur des mesures organisationnelles clés.

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Superviseur du corps professoral :

Ivy Bourgeault

Étudiant :

Mehri Karimi-Dehkordi

Partenaire :

Réseau canadien de leadership en santé

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

CCREST : Craquelage à froid par Resonance Energy pour des technologies durables

Le projet est une démonstration du procédé de raffinage breveté d’Advanced Energy Technologies (AET) pour moderniser les produits pétroliers lourds sans diluant ni traitement thermique extrême. Cela produit un pétrole plus léger et de plus grande valeur, plus facile à travailler tout au long du processus, avec une plus grande efficacité et moins de coût. L’AET effectuera des essais de démonstration de la technologie d’activation à l’hydrogène (HAT) sur la matière première de l’Alberta, en partenariat avec des compagnies pétrolières locales pour sécuriser les huiles lourdes, le bitume et les résidus de raffinerie. L’objectif initial est d’avoir un ensemble technologique final et robuste, composé du dispositif HAT et du mécanisme de craquement à froid par résonance, qui soit validé, certifié, démontré et prêt à être commercialisé d’ici la fin décembre 2018. L’entreprise a également l’intention d’améliorer ses connaissances sur la science derrière la technologie HAT en affinant le processus de test afin d’obtenir des résultats cohérents et reproductibles dans des conditions locales avec les matières premières locales de l’Alberta. De tels résultats contribueront à fournir des avantages fiables et quantifiables pour soutenir les efforts de commercialisation. La démonstration réussie du HAT avec une variété de matières premières et une compréhension plus approfondie de la science fondamentale derrière le procédé jetteront les bases de futurs efforts de développement avec une technologie d’activation du soufre (SAT) et une technologie d’activation du carbone (CAT), actuellement en développement.

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Superviseur du corps professoral :

M. Yaman Boluk

Étudiant :

Hafez Balavi

Partenaire :

Technologies énergétiques avancées

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Pétrole et gaz

Université :

Programme :

Élévation

Un outil CAO personnalisé pour la génération automatisée de codes de programmes CNC

Développer des pièces depuis la conception initiale jusqu’au produit final est un processus très fastidieux dans l’industrie de la fabrication de moules. Le contrôle numérique par ordinateur (CNC) joue un rôle majeur dans l’industrie de la fabrication de moules afin de créer des produits de manière rapide et efficace. L’objectif de ce projet est d’automatiser la génération de code de programme CAO vers CNC. Un outil CAO personnalisé sera développé pour lire une spécification de fichier CAO tridimensionnelle (3D) pour une pièce, et synthétiser automatiquement un G-code optimisé qui sera utilisé pour programmer la machine CNC afin de fabriquer la pièce donnée. Il n’y aura pas d’intervention manuelle dans la génération de G-code. Le système automatisé généré accélérera la tâche de génération de G-code, qui est actuellement effectuée manuellement. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Mohammed Khalid

Étudiant :

Jenita Priya Rajamanickam Manokaran

Partenaire :

Concours Mold Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Fabrication de pointe

Université :

Programme :

Accélération

Un algorithme d’intelligence artificielle pour créer des parcours d’apprentissage personnalisés pour les élèves

Avec la croissance rapide de l’information disponible sur le web, les élèves sont souvent accueillis par une multitude de matériel d’apprentissage. Ainsi, la personnalisation est une stratégie essentielle pour faciliter les supports d’apprentissage pertinents afin de répondre aux besoins des élèves. Le cadre de ce projet est de concevoir un système de recommandation utilisant un processus d’apprentissage profond pour un apprentissage personnalisé basé sur un module de quiz. À la fin du projet, nous pourrions déterminer comment les élèves aiment apprendre et faire évoluer le parcours d’apprentissage selon leurs forces pour améliorer les expériences d’apprentissage. De plus, selon le modèle obtenu, nous fournirons des recommandations et des dialogues pour soutenir l’apprentissage. Le système de recommandation proposé est basé sur un filtrage hybride qui considère correctement à la fois le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif. En effet, les données historiques des élèves et l’information des ressources d’apprentissage sont prises en compte pour concevoir un parcours d’apprentissage basé sur leurs besoins.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Chen

Étudiant :

Mohammad Reza Peyghami

Partenaire :

Stem Minds Corp

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Éducation

Université :

Programme :

Accélération

Carburants hydroraffinés – compréhension computationnelle du mécanisme

Améliorer la qualité des carburants, augmenter l’efficacité et aussi réduire les émissions est l’un des principaux défis du XXIe siècle. Une entreprise de Calgary, Katal, travaille sur un procédé d’hydroraffinage afin de produire du diesel d’une qualité supérieure à celle du carburant traditionnel. Cependant, l’entreprise a une compréhension scientifique limitée du processus actuel et doit aussi posséder des connaissances supplémentaires pour rendre le processus plus efficace. Ce projet aidera à mieux comprendre le processus d’hydroraffinage et à améliorer les propriétés du diesel. Des simulations numériques seront réalisées afin d’éclairer les mécanismes de réaction et de fournir une compréhension atomistique du processus. Une série d’outils de modélisation computationnelle, incluant la dynamique moléculaire et la mécanique quantique, sera utilisée pour réaliser l’étude théorique. La collaboration permettra d’abord à Katal de mieux comprendre les réactions chimiques qui se produisent dans le processus de raffinage. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Dennis Salahub

Étudiant :

Morteza Chehel Amirani

Partenaire :

Katal Energy Inc

Discipline :

Chimie

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Accélération

Inhibition pharmacologique de l’enzyme déubiquitinante USP19 comme nouvelle thérapie pour la débilisation musculaire

La débilisation musculaire est une complication courante de nombreuses maladies telles que le cancer, les maladies chroniques du cœur et des poumons, et entraîne une faiblesse, une qualité de vie détériorée et une survie réduite. Il n’existe aucun médicament pour traiter la débilisation musculaire. Nous avons identifié un gène, USP19, dans la voie de l’ubiquitine, qui est la principale voie de dégradation des protéines dans les cellules. L’USP19 est activé chez les rongeurs lors d’une débilisation musculaire squelettique due à de nombreuses conditions cataboliques. Les souris dépourvues de USP19 perdent moins de masse musculaire et de force dans plusieurs conditions de perte musculaire. Par conséquent, inhiber l’USP19 est une nouvelle approche attrayante pour le traitement de la débilisation musculaire. Nous proposons ici de tester si un nouvel inhibiteur de l’USP19 découvert par Almac Discovery prévient la débilisation musculaire chez la souris. Nous réaliserons également des études pour comprendre comment fonctionne cet inhibiteur. Ces études pourraient mener au développement de cet inhibiteur en médicament pour le traitement de la débilation musculaire.

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Superviseur du corps professoral :

Simon Wing

Étudiant :

Erin Coyne

Partenaire :

Découverte d’Almac

Discipline :

Médecine

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

Une analyse comparative de la variation des glycanes et de ses effets sur la fonction des protéines thérapeutiques

Il existe de nombreuses applications thérapeutiques passionnantes pour les protéines. Beaucoup de maladies sont causées par des enzymes défectueuses, qui peuvent parfois être remplacées. Des anticorps et des molécules similaires aux anticorps sont en cours de développement pour cibler spécifiquement les cancers et d’autres maladies. Cependant, pour administrer ces produits, ils doivent être fabriqués de manière à avoir un impact minimal sur le système immunitaire du patient. Pour les rendre viables commercialement, ils doivent aussi être fabriqués selon un procédé robuste et rentable. Ce stagiaire MITACS comparera deux enzymes, chacune ayant un rôle important en physiologie humaine, produites dans deux systèmes différents. L’objectif est de déterminer si le système de production est important pour fabriquer une protéine potentielle à des fins thérapeutiques. Le stagiaire travaillera en étroite collaboration avec un partenaire commercial, PlantForm, une entreprise spécialisée dans la fabrication de protéines thérapeutiques dans les plantes. PlantForm bénéficiera des résultats en vérifiant que ses protéines végétales possèdent les meilleures qualités possibles pour un usage thérapeutique. Le projet fournira également à PlantForm des informations de base qui pourraient suggérer des améliorations à leur système.

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Superviseur du corps professoral :

David Rose

Étudiant :

Nicole Fraser

Partenaire :

PlantForm Corporation

Discipline :

Biologie

Secteur :

Pharmaceutiques

Université :

Programme :

Accélération

Modélisation et analyse du comportement de déplacement spatio-temporel pour de meilleurs systèmes de transport en commun

Le système de transport en commun est essentiel pour atténuer la congestion urbaine. La généralisation du système automatisé de collecte des tarifs par carte à puce (AFC) produit d’énormes données enregistrant les passagers dans la dynamique quotidienne des transports, ce qui offre des opportunités sans précédent aux chercheurs et praticiens pour comprendre et améliorer les services de transport en commun. Ce projet vise à exploiter pleinement les données opérationnelles du transport en commun (principalement les données de cartes à puce) pour améliorer les services de transport en commun. L’essentiel du projet de recherche est l’exploration des schémas comportementaux spatiotemporels. Le projet collabore avec l’opérateur de transport en commun et sera réalisé grâce à une série de contributions méthodologiques et pratiques. La technique de fusion des données sera utilisée pour constituer des données incomplètes et contextualiser les attributs des trajets et des passagers. Nous construirons des caractéristiques pour profiler le comportement des passagers à différentes échelles de temps et utiliserons des méthodes d’apprentissage statistique pour extraire des représentations latentes significatives afin d’aider à comprendre les comportements des passagers. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Lijun Sun

Étudiant :

Zhanhong Cheng

Partenaire :

Exo-s inc

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Automobile et transport

Université :

Programme :

Accélération

Une enquête sur les orientations des entreprises canadiennes vers l’esclavage moderne et l’exploitation humaine extrême dans les chaînes d’approvisionnement mondiales

Le travail forcé continue d’être utilisé dans les milieux d’affaires partout dans le monde et est souvent lié à la société par les chaînes d’approvisionnement des biens de consommation. Pourtant, la question de l’esclavage dans la société moderne (l’esclavage moderne), malgré ses liens avec les milieux d’affaires, a reçu très peu d’attention dans les sociétés environnantes. Alors que des pays comme le Royaume-Uni ont présenté des lois (Modern Slavery Act) et d’autres, comme l’Australie, ont présenté des projets de loi (Modern Slavery Bill) ciblant la question de l’esclavage moderne, le Canada en est aux premiers stades de la discussion d’une législation similaire, qui vise en partie la transparence dans la chaîne d’approvisionnement des entreprises canadiennes. Grâce à une collaboration avec World Vision Canada, un organisme à but non lucratif dédié à la protection des droits humains à travers le monde, ce projet examinera comment les entreprises canadiennes perçoivent et abordent l’esclavage moderne et l’exploitation humaine dans leurs chaînes d’approvisionnement mondiales. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Mike Valente

Étudiant :

Kam Phung

Partenaire :

Vision mondiale Canada

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Gestion des entreprises et des entreprises

Université :

Programme :

Accélération

Conception et développement d’un mode de vol intelligent de mesure

Tester les installations industrielles, y compris les pipelines et les réservoirs, est essentiel pour optimiser les coûts d’exploitation et d’entretien dans les industries lourdes telles que le pétrole et le gaz. Les espaces industriels dangereux (par exemple, les espaces confinés) sont parmi les zones les plus difficiles et coûteuses à inspecter. WorksafeBC a rapporté qu’environ 18 personnes ont été tuées chaque année dans des espaces confinés en Colombie-Britannique, au cours de la dernière décennie. Avestec se concentre sur le développement et la commercialisation d’un robot volant novateur (UAV robotique) pour l’inspection d’espaces dangereux tels que l’intérieur de chars pour diverses industries. Cette tâche est actuellement effectuée manuellement à l’aide d’échafaudages ou d’accès par corde, en s’appuyant uniquement sur les compétences des opérateurs. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Shahriar Mirabbasi

Étudiant :

Mahdi Yousefi

Partenaire :

Avestec Technologies Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Énergie alternative

Université :

Programme :

Accélération

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