Academic literature on the topic 'Routes secondaires'

La production de l’huile de palme génère plusieurs déchets dont les coques de noix de palmistes (CNP). Face à l’épuisement des ressources naturelles, utilisables en technique routière, la valorisation des déchets agricoles comme les coques de noix de palmiste constitue une solution alternative d’avenir pour les pays producteurs du palmier à huile. Cette thèse étudie l’utilisation des coques de noix de palmiste comme agrégat grossier dans la formulation des composites, proposables comme matériaux de couches d’assises des chaussées à faible trafic. La première partie du manuscrit traite de l’élaboration des mélanges des coques de noix de palmiste et de la terre de barre (terre latéritique abondante dans le sud du Bénin) pour une utilisation en couche de fondation. Les proportions volumiques de chaque composite sont déterminées par la loi parabolique de Fuller-Thompson. Au laboratoire, les essais géotechniques sur le sol latéritique et sur les composites ont montré que l’ajout de 61% des CNP à la terre de barre augmente l’indice CBR de 76% à 95% de l’optimum Proctor Modifié. L’ajout de 15% de sable lagunaire dans la formulation a permis de réduire la plasticité de 29%. Ainsi, le composite (39 % de sol latéritique + 61 % de CNP) avec un indice CBR égal à 30 et le composite (45 % de sol latéritique, 40 % de CNP et 15 % de sable de lagune) avec un indice CBR égal à 41 sont utilisables en couche de fondation des routes à faible trafic. La deuxième partie est consacrée au remplacement dans un béton bitumineux semi grenu 0/10 utilisable en couche de roulement des gros granulats classiques par les coques de noix de palmiste. Les différentes compositions granulaires sont obtenues par le modèle d’empilement compressible de De Larrard. La tenue à l’eau, étudiée à travers l’essai de Duriez montre que les CNP peuvent remplacer les granulats grossiers dans les enrobés des chaussées à faible trafic. La valorisation des coques de noix de palmistes en technique routière, constitue une grosse solution technico- économique dans le désenclavement des milieux ruraux des pays tropicaux et surtout pour le transport des produits des zones de production vers celles de transformation et de consommation<br>The production of palm oil generates several wastes including palm kernel shells (PKS). Facing the depletion of natural resources that can be used in pavement construction, the recovery of agricultural waste such as palm kernel shells is an alternative solution for the future for oil palm producing countries. This thesis studies the use of palm kernel shells as coarse aggregate in the formulation of composites materials. The latter can be used as subbase course materials for low-traffic pavements. The first part of the manuscript deals with the production of mixtures of palm kernel shells and lateritic soil (lateritic soil abundant in the south of Benin) for use as a foundation layer. Parabolic law of Fuller-Thompson is utilized to determine the volume proportions of each composite. In the laboratory, geotechnical experiments on lateritic soil and on composites have shown that the addition of 61% PKS increases the CBR index from 76% to 95% of the Modified Proctor optimum. The addition of 15% lagoon sand in the formulation decreases the plasticity by 29%. Thus, the composites with a CBR index of 30 (39% lateritic soil + 61% PKS) and 41 (45% lateritic soil, 40% PKS and 15% lagoon sand) can be used in the foundation layer for low traffic roads. The second part focuses on the substitution of the traditional coarse aggregates by palm kernel shells in a semi-grained bituminous concrete 0/10. This type of asphalt is usable in surface wearing course. The different granular compositions are obtained by the compressible stacking model of De Larrard. The moisture resistance, studied through the Duriez test, shows that PKS can be a good alternative of coarse aggregates in lightly trafficked pavement mixes. The valorization of palm kernel shells in transportation technology is a major technical and economical solution to provide a better access to the rural areas in tropical countries. Especially, it can be useful for the transport of products from production areas to those of processing and consumption

La sécurité routière est une priorité mondiale, européenne et française. Parce que les véhicules légers (ou simplement “les véhicules”) sont évidemment l’un des acteurs principaux de l’activité routière, l'amélioration de la sécurité routière passe nécessairement par l’analyse de leurs caractéristiques accidentologiques. Si les nouveaux véhicules sont développés en bureau d’étude et validés en laboratoire, c’est la réalité accidentologique qui permet de vraiment cerner comment ils se comportent en matière de sécurité secondaire, c’est-à-dire quelle sécurité ils offrent à leurs occupants lors d’un accident. C’est pourquoi les constructeurs souhaitent procéder au classement des générations de véhicules en fonction de leurs niveaux de sécurité secondaire réelle. Nous abordons cette thématique en exploitant les données nationales d’accidents corporels de la route appelées BAAC (Bulletin d’Analyse d’Accident Corporel de la Circulation). En complément de celles-ci, les données de parc automobile permettent d’associer une classe générationelle (CG) à chaque véhicule. Nous élaborons deux méthodes de classement de CGs en termes de sécurité secondaire. La première produit des classements contextuels, c’est-à-dire des classements de CGs plongées dans des contextes d’accident. La seconde produit des classements globaux, c’est-`a-dire des classements de CGs déterminés par rapport à une distribution de contextes d’accident. Pour le classement contextuel, nous procédons par “scoring” : nous cherchons une fonction de score qui associe un nombre réel à toute combinaison de CG et de contexte d’accident ; plus ce nombre est petit, plus la CG est sûre dans le contexte d’accident donné. La fonction de score optimale est estimée par “ensemble learning”, sous la forme d’une combinaison convexe optimale de fonctions de score produites par une librairie d’algorithmes de classement par scoring. Une inégalité oracle illustre les performances du méta-algorithme ainsi obtenu. Le classement global est également basé sur le principe de “scoring” : nous cherchons une fonction de score qui associe à toute CG un nombre réel ; plus ce nombre est petit, plus la CG est jugée sûre globalement. Des arguments causaux permettent d’adapter le méta-algorithme évoqué ci-dessus en s’affranchissant du contexte d’accident. Les résultats des deux méthodes de classement sont conformes aux attentes des experts<br>Road safety is a world, European and French priority. Because light vehicles (or simply“vehicles”) are obviously one of the main actors of road activity, the improvement of roadsafety necessarily requires analyzing their characteristics in terms of traffic road accident(or simply “accident”). If the new vehicles are developed in engineering department and validated in laboratory, it is the reality of real-life accidents that ultimately characterizesthem in terms of secondary safety, ie, that demonstrates which level of security they offer to their occupants in case of an accident. This is why car makers want to rank generations of vehicles according to their real-life levels of safety. We address this problem by exploiting a French data set of accidents called BAAC (Bulletin d’Analyse d’Accident Corporel de la Circulation). In addition, fleet data are used to associate a generational class (GC) to each vehicle. We elaborate two methods of ranking of GCs in terms of secondary safety. The first one yields contextual rankings, ie, rankings of GCs in specified contexts of accident. The second one yields global rankings, ie, rankings of GCs determined relative to a distribution of contexts of accident. For the contextual ranking, we proceed by “scoring”: we look for a score function that associates a real number to any combination of GC and a context of accident; the smaller is this number, the safer is the GC in the given context. The optimal score function is estimated by “ensemble learning”, under the form of an optimal convex combination of scoring functions produced by a library of ranking algorithms by scoring. An oracle inequality illustrates the performance of the obtained meta-algorithm. The global ranking is also based on “scoring”: we look for a scoring function that associates any GC with a real number; the smaller is this number, the safer is the GC. Causal arguments are used to adapt the above meta-algorithm by averaging out the context. The results of the two ranking procedures are in line with the experts’ expectations

Étude des couches rouges du synclinal des Ait Attab, Haut Atlas central du Maroc. Après avoir précisé le cadre stratigraphique de l'étude, on décrit une série de coupes géologiques : l'étude des lithofacies, des séquences sédimentaires, des structures et du contenu faunique permet de proposer des interprétations concernant les milieux de dépôts. On précise l'inventaire faunique des formations étudiées ainsi que leur implication