6 resultados para non destructive testing

em Université de Montréal, Canada


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En raison de la grande résolution des photographies des échantillons, celles-ci se trouvent dans un fichier complémentaire, puisque les conditions de forme imposées ne permettaient pas l'affichage intégral de ces images au sein du mémoire.

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La spectroscopie Raman est un outil non destructif fort utile lors de la caractérisation de matériau. Cette technique consiste essentiellement à faire l’analyse de la diffusion inélastique de lumière par un matériau. Les performances d’un système de spectroscopie Raman proviennent en majeure partie de deux filtres ; l’un pour purifier la raie incidente (habituellement un laser) et l’autre pour atténuer la raie élastique du faisceau de signal. En spectroscopie Raman résonante (SRR), l’énergie (la longueur d’onde) d’excitation est accordée de façon à être voisine d’une transition électronique permise dans le matériau à l’étude. La section efficace d’un processus Raman peut alors être augmentée d’un facteur allant jusqu’à 106. La technologie actuelle est limitée au niveau des filtres accordables en longueur d’onde. La SRR est donc une technique complexe et pour l’instant fastidieuse à mettre en œuvre. Ce mémoire présente la conception et la construction d’un système de spectroscopie Raman accordable en longueur d’onde basé sur des filtres à réseaux de Bragg en volume. Ce système vise une utilisation dans le proche infrarouge afin d’étudier les résonances de nanotubes de carbone. Les étapes menant à la mise en fonction du système sont décrites. Elles couvrent les aspects de conceptualisation, de fabrication, de caractérisation ainsi que de l’optimisation du système. Ce projet fut réalisé en étroite collaboration avec une petite entreprise d’ici, Photon etc. De cette coopération sont nés les filtres accordables permettant avec facilité de changer la longueur d’onde d’excitation. Ces filtres ont été combinés à un laser titane : saphir accordable de 700 à 1100 nm, à un microscope «maison» ainsi qu’à un système de détection utilisant une caméra CCD et un spectromètre à réseau. Sont d’abord présentés les aspects théoriques entourant la SRR. Par la suite, les nanotubes de carbone (NTC) sont décrits et utilisés pour montrer la pertinence d’une telle technique. Ensuite, le principe de fonctionnement des filtres est décrit pour être suivi de l’article où sont parus les principaux résultats de ce travail. On y trouvera entre autres la caractérisation optique des filtres. Les limites de basses fréquences du système sont démontrées en effectuant des mesures sur un échantillon de soufre dont la raie à 27 cm-1 est clairement résolue. La simplicité d’accordabilité est quant à elle démontrée par l’utilisation d’un échantillon de NTC en poudre. En variant la longueur d’onde (l’énergie d’excitation), différentes chiralités sont observées et par le fait même, différentes raies sont présentes dans les spectres. Finalement, des précisions sur l’alignement, l’optimisation et l’opération du système sont décrites. La faible acceptance angulaire est l’inconvénient majeur de l’utilisation de ce type de filtre. Elle se répercute en problème d’atténuation ce qui est critique plus particulièrement pour le filtre coupe-bande. Des améliorations possibles face à cette limitation sont étudiées.

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In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

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Most panel unit root tests are designed to test the joint null hypothesis of a unit root for each individual series in a panel. After a rejection, it will often be of interest to identify which series can be deemed to be stationary and which series can be deemed nonstationary. Researchers will sometimes carry out this classification on the basis of n individual (univariate) unit root tests based on some ad hoc significance level. In this paper, we demonstrate how to use the false discovery rate (FDR) in evaluating I(1)=I(0) classifications based on individual unit root tests when the size of the cross section (n) and time series (T) dimensions are large. We report results from a simulation experiment and illustrate the methods on two data sets.