Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Fabrication additive de composantes d’aluminium de haute performance par soudage ultrasons

La fabrication additive par soudage ultrasons combine la soudure par ultrasons de métaux et l’usinage de ces derniers à l’intérieur du même appareil. Cette méthode de mise en œuvre est principalement présente dans les domaines de l’aéronautique, de l’aérospatiale, de l’automobile et de l’électronique. Il s’agit d’un type de soudure dit « à froid » puisque la création des joints est réalisée à l’état solide. Des feuillards sont superposés tour à tour et usinés au fil des étapes de fabrication additive, ce qui permet d’obtenir des pièces difficilement réalisables par méthodes conventionnelles, voir impossible. Ce procédé automatisé permet entre autres, de joindre des matériaux dissimilaires, de fabriquer des composites à matrice métallique, d’inclure des sondes à l’intérieur des pièces, etc.
L’objectif du travail est de produire des pièces d’aluminium de haute performance par soudage ultrasons et de caractériser leurs propriétés mécaniques en traction en fonction de différentes concentrations en magnésium.

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Superviseur du corps professoral :

Carl Blais

Étudiant :

Partenaire :

Cégep de Trois-Rivières (Centre de Métallurgie du Québec)

Discipline :

Engineering

Secteur :

Advanced Manufacturing; Aerospace; Automotive

Université :

Université Laval

Programme :

Accelerate

Impact of a pharmacist-led therapeutic nutritional intervention on medications and glucose control in type 2 diabetes

In this project, community pharmacists will help patients with type 2 diabetes to make dietary changes to reduce their consumption of carbohydrates while lowering or eliminating their need for costly diabetes medications. The results will help inform pharmacy practice and diabetes management and represent a novel treatment strategy placing pharmacists as key integrators of lifestyle and medication care for patients with type 2 diabetes.

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Superviseur du corps professoral :

Jonathan Little

Étudiant :

Partenaire :

Pharmasave Drugs (Pacific) Ltd

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Retail trade

Université :

University of British Columbia - Okanagan

Programme :

Accelerate

Machine Vision Yield Monitor for Vegetable Crops

Machine Vision (MV) is a technology that aims to translate visual data from images or videos into useful information for industrial processes. The use of MV in precision agriculture is currently expanding and has helped to accelerate and improve sorting, grading and yield estimation. The goal of this research project is to develop a MV yield monitor for the large scale industrial farm Delfland Inc. that will identify, sort and count vegetables according to their size. The system will be designed to function with multiple types of vegetable harvesters including onions, carrots, lettuce and shallots. The system will also output this data as a geographical map showing the yield distribution of the field, providing farmers with important feedback concerning the state of their fields that can help to improve overall harvesting strategies.

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Superviseur du corps professoral :

Viacheslav Adamchuk

Étudiant :

Partenaire :

Delfland Inc

Discipline :

Engineering

Secteur :

Agriculture

Université :

McGill University

Programme :

Accelerate

Sustainable Copper Extraction Using Synthetic Biology

Copper, a conductive metal, forms the basis of much of our manufacturing and electrical infrastructure. Yet, despite high demands for the metal, supply is not keeping pace. One of the chief reasons is that copper extraction faces steep technical challenges that have steadily pushed up capital expenditures. We propose to use a recent innovation called synthetic biology to greatly improve the efficiency and cost of copper extraction. Our method employs microorganisms that leach copper via a process called bioleaching. Despite the method’s promise, however, some challenges remain. Notably, the conditions that favour bioleaching result in the formation of a thin protective layer (passivation) around the copper ore. Further improvements in bioleaching are contingent on elimination of this layer. Our industrial partner, Jetti Services, has developed a proprietary catalyst that achieves this goal. However, dosage of the catalyst reduces microbial fitness. Consequently, we are employing genetic engineering to improve the fitness and metabolic output of the microbes to leach copper in the presence of the catalyst. Our work will significantly improve leaching yields and promises to be a game-changer for the mining industry.

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Superviseur du corps professoral :

Vikramaditya Yadav

Étudiant :

Partenaire :

Jetti Services Canada Inc

Discipline :

Engineering

Secteur :

Mining

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Accelerate

Ciena OPn – WP 3.2.6 A Secure and Verifiable Storage Cloud Architecture for Online Applications

Ciena, the network specialist, is collaborating with Universities and SMEs in Ontario and Québec in order to develop an ecosystem that accelerates advanced research and development activities in the fields of high-capacity optical transmission systems, software defined networks, business intelligence and process automation. A steady-state of over 50 Masters, PhD and Post-Doc students per year, supervised by 25 researchers from 9 universities and in close collaboration with 5 SMEs, is proposed. The program is expected to stimulate advanced research and intellectual property production in Canada and have a significant impact on the development of highly qualified resources as well as on Ciena’s next generation of products. The goal of this project is to setup a storage cloud that will host Ciena’s expanded portfolio of network analysis and visualization services.

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Superviseur du corps professoral :

Muthucumaru Maheswaran

Étudiant :

Partenaire :

Ciena Corporation (St-Laurent, QC)

Discipline :

Computer science

Secteur :

Information and Communications Technology

Université :

McGill University

Programme :

Accelerate

Polymères pour l’industrie électronique

Le développement de méthodes durables de stockage de l’énergie est un élément essentiel de l’arsenal technologique que l’on se doit de mettre en place afin de lutter contre les changements climatiques et développer des sources d’énergie durables. Pour cela, les batteries, et plus particulièrement les batteries au lithium, sont des technologies incontournables. Néanmoins, les technologies existantes ne sont pas suffisamment performantes pour certaines applications. Notre projet consiste en le développement de nouveaux polymères comme matériaux de batteries. Une étudiante à la maitrise développera des polymères comme cathode organique alors qu’un étudiant au doctorat développera des polymères électrolytes pour des usages à température ambiante et en-deçà. Le développement de ces matériaux est motivé par la nécessité d’accéder à des matériaux qui allient performance accrue à meilleure acceptabilité en termes de développement durable.

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Superviseur du corps professoral :

Jérôme Claverie

Étudiant :

Partenaire :

Institut de Recherche Hydro-Québec

Discipline :

Physics

Secteur :

Professional, scientific and technical services; Utilities

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accelerate

Combined Physical Testing and Finite Element Modelling of Masonry Systems – Part 2

Finite element modelling (FEM) can be used enhance the understanding of physical testing results and will be applied to two distinct structural problems. The first problem will involve combined loading of concrete masonry walls, and the second problem will involve the performance of adhered stone veneer under wind loading. Combined compressive and out of plane testing will be completed on concrete masonry walls and numerical modelling will build on these results to evaluate and potentially modify current code factors to improve their accuracy. Adhered stone veneer will be analysed with a combination of physical testing and numerical modelling. This research would involve testing of walls over 3.2m (10’) in height, for which design must be done on a case-by-case basis. Such a testing regime will improve the understanding of the performance of these components under wind loading.

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Superviseur du corps professoral :

Nigel Shrive

Étudiant :

Partenaire :

Alberta Masonry Council

Discipline :

Engineering

Secteur :

Construction and infrastructure; Professional, scientific and technical services

Université :

University of Calgary

Programme :

Accelerate

L’arrimage de la gestion de changement et la gestion de projet et/ou programme lors du déploiement de progiciel de gestion intégré (ERP) et de solutions technologiques majeures

La gestion de projet ou de programme et la gestion du changement sont deux disciplines différentes en science de gestion observant chacune des approches qui leur sont propres. Pourtant, malgré leur différence, elles coexistent et la qualité de l’arrimage entre les professionnels des deux disciplines semble nécessaire pour avoir du succès. Aussi, nous intéressons-nous à l’arrimage de la gestion de changement et la gestion de projet / programme tel qu’il se fait chez Desjardins quand l’organisation déploie des PGI ou des solutions technologiques majeures. Un séjour dans l’entreprise nous permettra de suivre de près les façons de faire de l’organisation dans ce domaine pour comprendre et décrire en profondeur les modes de mise en oeuvre et explorer des pistes d’amélioration de ces mises en oeuvre.

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Superviseur du corps professoral :

Mario Roy;Valérie Lehmann

Étudiant :

Partenaire :

Mouvement des caisses Desjardins

Discipline :

Business

Secteur :

Technology; Information and Communications Technology; Finance and Insurance

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accelerate

Social cartographies of initiatives of social transformation

Social transformation requires a deep understanding of the cultural, economic and historical forces and flows that connect peoples, places, and world views, and of the difficulties of intervening in complex, dynamic systems. This research project uses the methodology of social cartography to map diverse (and potentially conflicting) interests, ambitions and orientations of socially engaged communities and initiatives supported by the Musagetes Foundation. The project will produce different mappings of main assumptions and orientations, identified within these communities and within Musagetes itself. It will also map corresponding paradoxes, tensions and power relations within and between these communities (and their supporters) that might emerge as a result of divergent understandings, dispositions and orientations. Collaboratively developed cartographies will serve also as a tool for expanding frames of mutual understanding and possibilities of more responsive and inclusive relationships in/with initiatives of social transformation that engage with diverse communities.

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Superviseur du corps professoral :

Cash Ahenakew;Vanessa de Oliveira Andreotti

Étudiant :

Partenaire :

Musagetes Foundation

Discipline :

Sociology

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Accelerate

The effect of rehabilitation on assistive device use continuity: The case of the eSight device

Magnification devices are among the most common forms of aids in low vision rehabilitation; specifically, high-tech involving sophisticated systems that are electronically based are the future of low vision rehabilitation. They are intended to increase the level of independence and function during activities of daily living. In the last few years, novel head-mounted displays (HMDs) that operate as electronic vision enhancements have become more and more available, efficient and are increasingly being utilized, thanks to considerable technological development. Nevertheless, there is still a lack of evidence-base and knowledge regarding abandonment rates and factors predicting abandonment of prescribed devices. However, the relationship between training and abandonment is still unclear. The goal of this research is to study the impact of a rehabilitation intervention that includes personalized training on the use and potential abandonment of HMDs. Analyse frequency of non-use, and the reasons given by users for not using them is a major challenge, particularly to better guide clinicians to select and recommend a device suitable for the patient’s profile and needs.

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Superviseur du corps professoral :

Walter Wittich

Étudiant :

Partenaire :

eSight Corporation

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Manufacturing

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accelerate

Procédé de densification en continue du bois de plancher

Le bois est un matériau biosourcé. L’utilisation des lames de plancher en bois dans le secteur résidentiel connait une grande expérience. Les exigences en termes de propriétés de ce produit changent, si nous passons du secteur résidentiel et secteur non résidentiel. En raison du nombre de personnes qui marche sur la même surface par unité de temps dans un milieu non résidentiel, les propriétés comme la dureté de surface et la résistance à l’usure, doivent être supérieures à celles ce produit installé en milieu résidentiel. Dans le but d’améliorer les propriétés des lames de plancher, ce projet a été défini en collaboration avec les industries du plancher. Les résultats de ces travaux permettront à ce produit en bois de conquérir des nouveaux marchés tout en créant de l’emploi et de la valeur ajoutée au produit bois

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Superviseur du corps professoral :

Pierre Blanchet

Étudiant :

Partenaire :

FPInnovations (Québec, QC)

Discipline :

Engineering

Secteur :

Manufacturing; Professional, scientific and technical services

Université :

Université Laval

Programme :

Accelerate

Predicting Building Energy Consumption Using Machine Learning Methods: a Comparison

The aim of this project is to predict building energy consumption for next days. Firstly, we will collect several data such as weather data, time data, and historical energy consumption of the building. We will analyze the collected data to recognize the usage patterns of the building, for instance, the low and the high electricity consumption of building. After data analysis, we will apply several machine learning models to predict energy consumption of building, and finally all models will be compared to choose the outperform method. This can assist buildings owners and maintenance staff to optimize the operation of building equipment as well as to identify further saving opportunities.

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Superviseur du corps professoral :

Jiacheng Jason Wang

Étudiant :

Partenaire :

SES Consulting Inc

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Simon Fraser University

Programme :

Accelerate

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