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https://hdl.handle.net/20.500.12177/7602
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.advisor | Kanaa, Thomas | - |
dc.contributor.advisor | Gaga Dadi, Bernard | - |
dc.contributor.author | Dongmo Kemgui, Michel Loïc | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-03T08:59:09Z | - |
dc.date.available | 2022-03-03T08:59:09Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12177/7602 | - |
dc.description.abstract | L’objet de notre travail consiste à l’étude de la dégradation d’huile de lubrification moteur par analyse d’image. Pour aboutir à cette étude, nous avons commencé par effectuer les prélèvements d’huile sur trois (03) véhicules après chaque 1000 kilomètres de fonctionnement ceci jusqu’à la vidange, ce qui nous a permis d’obtenir 16 échantillons que nous avons envoyé par la suite au laboratoire TOTAL ANAC Cameroun pour analyse des propriétés physicochimiques. Plusieurs analyses ont été faite à l’instar de la viscosité, la TBN, les teneurs en eau, suie, carburant, particules en métaux et les additifs. Par la suite nous avons interprété les résultats physico-chimiques du laboratoire et avons calculé le facteur de dégradation prépondérant ce qui nous a permis de ressortir les caractéristiques physico-chimiques présentant un grand facteur de dégradation (viscosité, particules en métaux) ainsi que les véhicules respectifs. Dans la suite de nos travaux, nous avons fait l’acquisition d’image de nos échantillons à l’aide d’un microscope LCD suivant trois grossissements (4X,10X et 40X) et avons obtenu 289 images. 45 images ont été traité et huit paramètres ont été utilisé et leur formule mathématique programmé dans notre interface de traitement de texture MATLAB. Nous avons par la suite créé notre système de traitement de textures et de grossissements où nous avons présenté 45 expériences parmi lesquelles 33 ont été servi à l’entrainement de notre système et 12 ont été mises à contribution pour évaluer la performance de celui-ci. Après traitement, nous avons obtenu une précision P=97.35% au grossissement 40X pour le paramètre énergie-TBN et une autre précision P=50.1% pour le paramètre énergie-viscosité au grossissement 10X dans le kilométrage 0 à 3000km. | fr_FR |
dc.format.extent | 104 p. | fr_FR |
dc.publisher | Université de Yaoundé I | fr_FR |
dc.subject | Etude | fr_FR |
dc.subject | Dégradation d'huile | fr_FR |
dc.subject | Lubrification moteur | fr_FR |
dc.subject | Analyse d'image | fr_FR |
dc.title | Etude de la dégradation d’huile de lubrification moteur par analyse d’image | fr_FR |
dc.type | Thesis | - |
Collection(s) : | Mémoires soutenus |
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