The University of Souk Ahras DSpace repository

Home of the: research papers, communications, textbooks, books, chapters, Masters and PhD theses produced by the communities of researchers, lecturers and students affiliated with the University of Souk Ahras.

Photo by @inspiredimages

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 5 of 10

Recent Submissions

جماليات توظيف التراث الديني في رواية أنا يوسف لأيمن العتوم
(2026) إلهام سمار
Abstract: This study examines the aesthetics of employing religious heritage in the novel l am joseph by ayman al- atoum proceeding from the endeaor of novelists to evoke religious legacy for diverse artistic and intellectual purposes that serve the human experience in its moral and realistic dimensions. This literary work serves as a model in which the author inspired the koranic text and reformulated it with a creative vision that transcends literal transmission into horizons of aesthetic interpretation addressing sublime themes through a narrative style that blends historical facts with artistic imagination. The research focused on monitoring the relationship between the koranic and the novelistic texts in terms of occurrence and employment demonstrating the impact of this evocation in enriching the dramatic structure and revealing deep human insights. The study concludes that the employment of heritage was not merely a restoration of the past but rather formed an effective expressive tool that contributed to the openness of the text to multiple interpretations highlighting the novelists ability to create a delicate balance between religious reference and artistic innovation. ------------------------- الملخص: تتناول هذه الدراسة جمالية توظيف التراث الديني في رواية " أنا يوسف" لأيمن العتوم، انطلاقا من سعي الروائيين لاستحضار الموروث الديني لغايات فنية وفكرية متعددة تخدم التجربة الإنسانية في أبعادها القيمية والواقعية. حيث يعد هذا العمل الروائي نموذجا استلهم فيه الكاتب النص القرآني وأعاد صياغته برؤية إبداعية تتجاوز النقل الحرفي إلى فضاءات التأويل الجمالي، معالجا مضامين سامية بأسلوب سردي يمزج بين الوقائع التاريخية والخيال الفني. وقد ركز البحث على رصد العلاقة بين النصين القرآني والروائي من حيث التوارد والتوظيف، مبينا أثر هذا الاستحضار في إثراء البناء الدرامي والكشف عن الرؤى الإنسانية العميقة. وتخلص الدراسة إلى أن توظيف التراث لم يكن مجرد استعادة للماضي، بل شكل أداة تعبيرية فعالة ساهمت في انفتاح النص على تأويلات متعددة، وأبرزت قدرة الروائي على خلق توازن دقيق بين المرجعية الدينية والابتكار الفني. ---------------- Résumé : Ce travail étudie l’esthétique de l’utilisation du patrimoine religieux dans le roman « Moi, Youssef » d’Ayman Al-‘Atoum, à partir de la quête des romanciers pour invoquer l’héritage religieux à des fins artistiques et intellectuelles diverses servant l’expérience humaine dans ses dimensions axiologiques et réalistes. Cette œuvre romanesque constitue un modèle dans lequel l’auteur s’est inspiré du texte coranique et l’a reformulé avec une vision créative dépassant la simple reproduction littérale pour atteindre des espaces d’interprétation esthétique, traitant des contenus élevés par un style narratif mêlant faits historiques et imaginaire artistique. La recherche s’est concentrée sur l’observation de la relation entre les deux textes — le coranique et le romanesque — en termes de convergence et d’utilisation, montrant l’effet de cette évocation dans l’enrichissement de la construction dramatique et la révélation de profondes visions humaines. L’étude conclut que l’emploi du patrimoine n’a pas été une simple restitution du passé, mais a constitué un outil expressif efficace ayant contribué à l’ouverture du texte à de multiples interprétations, et a mis en lumière la capacité du romancier à créer un équilibre subtil entre la référence religieuse et l’innovation artistique.
Investing The Role Of Digital Literacy In EFL The Case Study of EFL Students at Souk Ahras-University
(2026) Rihab Mehamdia
Abstract In the contemporary era of globalization and rapid technological advancement Digital Literacy has emerged asa fundamental competency in the field of language education As traaditional pedagogical methods evolveto meet 21 st-century demands .digital Tools have become indispens able for both teachers and learners in English as a Foreign Language (EFL) contexts this study aims to investigate the role of digital literacy in Enhacing EFL instruction and its impact on students linguistic performance,it Specifically seeks to examine how the integration ,critical evaluation of online Resources, and the use of educational platforms influences the teaching and learning process A mixed–methods research approach is adopted involving (30 ) EFL students the Study utizes a structured questionnaire to gather quantitative data from Students and semi-structured interviews with teachers to obtain qualitative insights, The findings indicate that higher levels of digital leteracy significantly contribute to more effective language acquisition, as students demonstrate increased autonomy and better engagement with authentic materails furthermore Participants express that while technology provides vast opportunities for practice, the successful integration of these tools depends heavily on the digital proficiency of the instructor ,based on these findings , the research hypotheses are confirmed, illustrating digital competencies is essential for bridging the gap between classroom learning and real-world English usage ------------------------------- ملخص تناولت هذه الدراسة دمج الثقافة الرقمية لدى طلبة اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL) وتأثيرها على استقلاليتهم وكفاءاتهم اللغوية. واعتمدت الدراسة على منهج بحث مختلط يجمع بين استبيان موجه للطلبة ومقابلات مع الأساتذة . أظهرت النتائج أن 90٪ من الطلبة يمتلكون مهارات رقمية جيدة، وأن 77.42٪ منهم يستخدمون اللغة الإنجليزية بانتظام خارج القسم من خلال وسائل التواصل الاجتماعي ومنصة يوتيوب. كما بينت النتائج أن الأدوات الرقمية تساهم بشكل أساسي في تطوير مهارات التواصل الشفهي، حيث تحسنت مهارة التعبير الشفهي بنسبة 38٪ ومهارة الاستماع بنسبة 32٪، بالإضافة إلى تعزيز دافعية التعلم لدى الطلبة بنسبة 80٪ . ومع ذلك، لا تزال فعالية هذا التحول الرقمي تواجه بعض العوائق المتعلقة بالبنية التحتية والجوانب اللوجستية داخل الجامعة (43.33٪). وتوصي الدراسة بضرورة تكييف البرامج التعليمية وتحسين البنية التحتية التقنية من أجل دعم هذا التحول التربوي . ------------------------------ Résumé Cette étude a examiné l'intégration de la littératie numérique chez les étudiants de l'anglais langue étrangère (EFL) et son impact sur leur autonomie et leurs compétences linguistiques. En utilisant une approche de recherche mixte combinant un questionnaire destiné aux étudiants et des entretiens avec les enseignants, les résultats indiquent que 90% des étudiants possèdent de solides compétences numériques, et 77,42% utilisent activement l'anglais en dehors de la classe via les médias sociaux et YouTube. Les résultats révèlent que les outils numériques améliorent principalement les compétences de communication orale (l'expression orale 38% et l'écoute 32%) et augmentent la motivation à l'apprentissage (80%). Cependant, l'efficacité de cette transition numérique reste entravée par des barrières infrastructurelles et logistiques au sein de l'université (43,33%). L'étude recommande d'ajuster les programmes et d'améliorer les infrastructures techniques pour soutenir cette transformation éducative.
Evaluation de la capacité portante des fondations superficielles reposant sur un sol en pente
(2026) Faouzia KHARRACHI
The bearing capacity of shallow foundations located near soil slopes is a central issue in geotechnical engineering, particularly in the presence of complex loading conditions and seismic hazards. This thesis is structured around three different research areas focusing on strip footings adjacent to embankments. The first area addresses the undrained bearing capacity of strip footings resting on two-layer embankments under inclined loading. Using the finite element limit analysis (FELA) method and the OptumG2 software, a comprehensive parametric study was conducted by varying the main geotechnical and geometric parameters: the interlayer shear strength ratio cu1/cu2, the load inclination angle α, the top layer thickness ratio D/B, the normalized setback distance b/B, and the normalized shear strength cu1/γB. The results enabled the development of practical design charts and the identification of associated failure mechanisms, validated by comparison with published literature data with a maximum relative error of 1.19%. The second focus is on evaluating the seismic bearing capacity of strip footings placed near slopes in cohesive-frictional (c-φ) soil, using the finite difference method (FLAC2D) under a pseudo-static approach. A database of 1620 numerical simulations was generated by exploring six dimensionless parameters: H/B, b/B, c/γB, β, φ, and kh. The results were synthesized into graphs directly usable by practitioners and successfully validated against reference work. In particular, it was established that Qu/γB increases with c/γB, b/B, and φ, and decreases with kh and the slope angle β. The third research area proposes a hybrid digital-machine learning framework for the rapid and accurate prediction of the normalized seismic bearing capacity coefficient. Four algorithms were developed, trained, and compared: Extreme Gradient Boosting (XGBoost), deep neural networks (DNN), random forests (RF), and k-nearest neighbors (KNN). The evaluation was performed using eight statistical performance indicators. The XGBoost algorithm demonstrated superior accuracy and reliability with R² = 0.9874 during testing. Analysis of SHAP values revealed that the internal friction angle φ, the slope angle β, and the seismic coefficient kh are the most influential variables on the seismic bearing capacity. --------------------------------------------------------------------------- تُعدّ قدرة تحمل الأساسات الضحلة الواقعة بالقرب من المنحدرات الترابية مسألةً محوريةً في الهندسة الجيوتقنية، لا سيما في ظل ظروف التحميل المعقدة والمخاطر الزلزالية. تتمحور هذه الأطروحة حول ثلاثة مجالات بحثية مختلف، تركز على الأساسات الشريطية المجاورة للسدود الترابية. يتناول المجال الأول قدرة تحمل الأساسات الشريطية غير المُصرّفة، والمستندة على سدود ترابية ثنائية الطبقات تحت تأثير أحمال مائلة. باستخدام طريقة تحليل العناصر المحدودة (FELA) وبرنامج OptumG2، أُجريت دراسة بارامترية شاملة بتغيير المعايير الجيوتقنية والهندسية الرئيسية: نسبة مقاومة القص بين الطبقات cu1/cu2، وزاوية ميل الحمل α، ونسبة سُمك الطبقة العلوية D/B، ومسافة التراجع المعيارية b/B، ومقاومة القص المعيارية cu1/γB. مكّنت النتائج من تطوير مخططات تصميم عملية وتحديد آليات الانهيار المرتبطة بها، والتي تم التحقق من صحتها بالمقارنة مع بيانات منشورة في الأدبيات العلمية، حيث بلغ الحد الأقصى للخطأ النسبي 1.19%. يركز البحث الثاني على تقييم قدرة تحمل الأساسات الشريطية الزلزالية الموضوعة بالقرب من المنحدرات في التربة المتماسكة الاحتكاكية (c-φ)، باستخدام طريقة الفروق المحدودة (FLAC2D) ضمن منهجية شبه ثابتة. وقد تم إنشاء قاعدة بيانات تضم 1620 محاكاة عددية من خلال دراسة ستة معايير لا بُعدية: H/B، b/B، c/γB، β، φ، وkh. وتم تجميع النتائج في رسوم بيانية قابلة للاستخدام مباشرة من قبل المختصين، وتم التحقق من صحتها بنجاح بالرجوع إلى المراجع. وعلى وجه الخصوص، تبين أن Qu/γB يزداد مع c/γB وb/B وφ، وينخفض مع kh وزاوية الميل β. أما مجال البحث الثالث فيقترح إطار عمل هجين يجمع بين التعلم الرقمي والآلي للتنبؤ السريع والدقيق بمعامل قدرة التحمل الزلزالية المعياري. تم تطوير أربع خوارزميات وتدريبها ومقارنتها: خوارزمية تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، والشبكات العصبية العميقة (DNN)، والغابات العشوائية (RF)، وخوارزمية أقرب الجيران (KNN). أُجري التقييم باستخدام ثمانية مؤشرات أداء إحصائية. أظهرت خوارزمية XGBoost دقة وموثوقية فائقتين، حيث بلغت قيمة معامل التحديد (R²) 0.9874 خلال الاختبار. وكشف تحليل قيم SHAP أن زاوية الاحتكاك الداخلي (φ)، وزاوية الميل (β)، ومعامل الزلزال (kh) هي المتغيرات الأكثر تأثيرًا على قدرة تحمل التربة الزلزالية. ------------------------------------------------------------------------------ La capacité portante des fondations superficielles situées à proximité de pentes de sol constitue une problématique centrale en ingénierie géotechnique, notamment en présence de conditions de chargement complexes et d'aléas sismiques. Cette thèse s'articule autour de trois axes de recherche différents portant sur les semelles filantes adjacentes à des talus. Le premier axe traite de la capacité portante non drainée de semelles filantes reposant sur des talus bi-couches sous chargement incliné. En s'appuyant sur la méthode d'analyse limite par éléments finis (FELA) et le logiciel OptumG2, une étude paramétrique complète a été menée en faisant varier les principaux paramètres géotechniques et géométriques : le rapport de résistance au cisaillement intercouche cu1/cu2, l'angle d'inclinaison de la charge α, le rapport d'épaisseur de la couche supérieure D/B, la distance de recul normalisée b/B et la résistance au cisaillement normalisée cu1/γB. Les résultats ont permis d'établir des abaques de dimensionnement pratiques et d'identifier les mécanismes de rupture associés, validés par comparaison avec les données publiées dans la littérature avec une erreur relative maximale de 1.19%. Le deuxième axe est consacré à l'évaluation de la capacité portante sismique de semelles filantes placées près de talus en sol cohésif-frictionnel (c-φ), à l'aide de la méthode des différences finies (FLAC2D) sous approche pseudo-statique. Une base de données de 1 620 simulations numériques a été générée en explorant six paramètres adimensionnels : H/B, b/B, c/γB, β, φ et kh. Les résultats ont été synthétisés sous forme de graphiques directement exploitables par les praticiens, et validés avec succès par rapport aux travaux de référence. Il a notamment été établi que Qu/γB augmente avec c/γB, b/B et φ, et diminue avec kh et l'angle de pente β. Le troisième axe propose un cadre hybride numérique–apprentissage automatique pour la prédiction rapide et précise du coefficient de capacité portante sismique normalisé. Quatre algorithmes ont été développés, entraînés et comparés : Extreme Gradient Boosting (XGBoost), réseau de neurones profond (DNN), forêts aléatoires (RF) et k-plus proches voisins (KNN). L'évaluation a été réalisée à l'aide de huit indicateurs statistiques de performance. L'algorithme XGBoost a démontré une précision et une fiabilité supérieures avec R2=0.9874 en phase de test. L'analyse des valeurs SHAP a révélé que l'angle de frottement interne φ, l'angle de pente β et le coefficient sismique kh sont les variables les plus influentes sur la capacité portante sismique.
Apprentissage supervisé pour la détection des défauts des machines électriques (MAS)
(2026) Raouane Semichet
Squirrel-cage induction motors (IMs) are commonly used electrical motors in industry and known for their rugged construction, minimal maintenance cost and quick-to-install designs. Sadly, these motors are not immune to faults, such as rotor, stator or mechanical-related problems, which if not identified in a timely fashion, could result in prolonged downtimes, and/or severe industrial accidents. In this study, we propose using a machine learning method (supervised) to automatically identify and classify faults in induction motors. After thoroughly modeling the motors mathematically in a healthy and faulty state, a large set of time-domain and frequency-domain features was extracted from the vibration signals. This step relies on time and frequency analysis to identify the components representative of the different faults. After extraction of feature variables, four different machine learning methods were tested and compared: k-Nearest Neighbour (kNN), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM) and Discriminant Analysis (Cdisc). Each of these classification algorithms was assessed based on accuracy, recall, F1 score and confusion matrix. The four approaches covered in this study were evaluated for their performance using MATLAB simulations. The best performing classifier was the Random Forest classifier which had a classification accuracy rate of 96.33% and performed next was the RBF Support Vector Machine at approximately 92.71%. -------------------------------------------------------------- المحرك اللامتزامن (MAS) ذو القفص السنجابي هو النوع الأكثر استخدامًا من الآلات الكهربائية على المستوى الصناعي نظرًا لمتانته، وتكلفة صيانته المنخفضة، وسرعة تركيبه. غير أن هذه الآلات معرضة لعدد من الأعطال الدورانية والسكونية والميكانيكية، والتي قد تؤدي، في حال عدم اكتشافها بسرعة، إلى توقفات مكلفة وحوادث صناعية خطيرة. تقترح هذه المذكرة مقاربة قائمة على التعلم الآلي الموجَّه (المُشرَف عليه) للكشف عن أعطال المحرك اللامتزامن وتصنيفها تلقائيًا. وبعد النمذجة الرياضية الكاملة للآلة اللامتزامنة في حالتي التشغيل السليم والمعطوب، تم استخراج مجموعة واسعة من الخصائص الزمنية والترددية من الإشارات الاهتزازية. وتعتمد هذه المرحلة على التحليل الزمني والترددي من أجل تحديد المركبات الممثلة لمختلف الأعطال. تم بعد ذلك تطبيق ومقارنة أربع خوارزميات للتصنيف الموجَّه: خوارزمية أقرب الجيران (kNN)، والغابة العشوائية (Random Forest)، وآلات المتجهات الداعمة (SVM)، والمصنف التمييزي (Cdisc). وقد تم تقييم أداء النماذج باستخدام عدة مؤشرات، من أبرزها الدقة، والاستدعاء، ومقياس F1، ومصفوفة الالتباس. وأظهرت المحاكاة المنجزة باستخدام MATLAB تفوق مصنف الغابة العشوائية الذي حقق دقة بلغت 96.33%، تلاه مصنف SVM بنواة RBF بدقة 92.71%. تؤكد هذه النتائج مدى ملاءمة تقنيات التعلم الموجَّه لتشخيص أعطال الآلات اللامتزامنة في البيئة الصناعية. ----------------------------------------------------------- Le Moteur Asynchrone (MAS) à cage d'écureuil est le type de machine électrique le plus utilisé à l'échelle industrielle pour leur robustesse, leur faible coût de maintenance et leur installation rapide. Ces machines sont cependant exposées à un certain nombre de défauts rotoriques, statoriques et mécaniques, pouvant entraîner des arrêts coûteux et des accidents industriels importants lorsqu'ils ne sont pas rapidement détectés. Ce mémoire propose une approche fondée sur l'apprentissage supervisé pour la détection et la classification automatique des défauts de la MAS. À la suite de la modélisation mathématique complète de la machine asynchrone dans ses états de fonctionnement sain et défaillant, un large ensemble de caractéristiques temporelles et fréquentielles a été extrait des signaux vibratoires. Cette étape s'appuie sur l'Analyse temporelle et fréquentielle afin d'identifier les composantes représentatives des différents défauts. Quatre algorithmes de classification supervisée sont ensuite appliqués et comparés : les k-plus proches voisins (kNN), la forêt aléatoire (Random Forest), les machines à vecteurs de support (SVM) et le classifieur Discriminant (Cdisc). Les performances des modèles sont évaluées à l'aide de plusieurs indicateurs, notamment la précision, le rappel, le score F1 et la matrice de confusion. Les simulations réalisées sous MATLAB mettent en évidence la supériorité du classifieur Random Forest, qui atteint une précision de 96,33 %, suivi du SVM à noyau RBF avec une précision de 92,71 %. Ces résultats confirment la pertinence des techniques d'apprentissage supervisé pour le diagnostic des défauts des machines asynchrones en environnement industriel.
Strategies and performance of wind turbine control with a view to improving the quality of electrical power
(2026) Ines LEMITA
Power quality is critical to the proper functioning of the electrical systems. Poor power quality can give rise to the energy losses, equipment of malfunctions, also for grid instability. Power quality can be affected by the harmonic distortions, voltage variations, and transient disturbances. A wide range of options have been implemented in order to tackle this matter. This work examines the incorporation of the wind power into the grid to improve its flexibility and provide more electricity when needed. However, this integration faces challenges such as voltage oscillations and harmonics. This thesis therefore presents a modified grid-side converter (GSC) control technique, enabling the GSC to function as a parallel active filter to attenuate grid current harmonics created by the nonlinear load, and to change the power from the grid into the rotor of a doubly-fed induction generator (DFIG) and the other way round. The shunt active power filter (SAPF), restrained by a predictive current controller and powered by a wind turbine via a DC bus capacitor, uses a PI controller to set the DC bus voltage at a constant value and compensate for system losses. However, these methods do not provide better results for more varied loads. In this thesis, the sine-cosine algorithm (SCA) is developed for improved tuning of the PI values. MATLAB Simulink simulations establish the use fullness of the control system in improving grid current waveforms, compensating reactive power, and ensuring continuous insertion of wind energy at the common point shared connection (CCP) to share load power with the grid. -------------------------------------------------------------- تُعدّ جودة الطاقة عاملاً حاسماً في الأداء السليم للنظام الكهربائي. إذ يُمكن أن تؤدي رداءة جودة الطاقة إلى فقد الطاقة، وتعطل المعدات، وعدم استقرار الشبكة. وتتأثر جودة الطاقة بالتشوهات التوافقية، وتقلبات الجهد، والاضطرابات العابرة. وقد طُبّقت استراتيجيات عديدة لمعالجة هذه المشكلة. تتناول هذه الدراسة دمج طاقة الرياح في الشبكة لتحسين مرونتها وتوفير المزيد من الكهرباء عند الحاجة. ومع ذلك، يواجه هذا الدمج تحديات مثل تذبذبات الجهد والتوافقيات. ولذلك، تُقدّم هذه الأطروحة تقنية مُعدّلة للتحكم في مُحوّل جانب الشبكة (GSC)، مما يُمكّن المُحوّل من العمل كمرشح نشط متوازي لتخفيف توافقيات تيار الشبكة الناتجة عن الحمل غير الخطي، ونقل الطاقة من الشبكة إلى دوّار مولد الحث ذي التغذية المزدوجة (DFIG) والعكس. يستخدم المرشح النشط المتوازي (SAPF)، الذي يتم التحكم فيه بواسطة مُتحكّم تيار تنبؤي ويُغذّى بواسطة توربين رياح عبر مُكثّف ناقل التيار المستمر، مُتحكّماً تناسبياً تكاملياً (PI) لتثبيت جهد ناقل التيار المستمر عند قيمة ثابتة وتعويض فقد الطاقة في النظام. مع ذلك، لا تُحقق هذه الطرق نتائج أفضل مع الأحمال المتنوعة. في هذه الأطروحة، طُوِّرت خوارزمية الجيب وجيب التمام (SCA) لتحسين ضبط قيم PI. تُظهر محاكاة MATLAB Simulink فعالية نظام التحكم في تحسين أشكال موجات تيار الشبكة، وتعويض القدرة التفاعلية، وضمان حقن مستمر لطاقة الرياح عند نقطة التوصيل المشتركة (CCP) لمشاركة طاقة الحمل مع الشبكة. ------------------------------------------------------------------ La qualité du réseau électrique est essentielle au bon fonctionnement du système électrique. Une qualité d'énergie médiocre peut entraîner des pertes d'énergie, des dysfonctionnements d'équipements et une instabilité du réseau. L’avantage de l'énergie dépend généralement aux distorsions harmoniques, des variations de tension ainsi que des perturbations transitoires. Diverses méthodes ont été améliorées afin de traiter ce problème. Cette étude analyse l’adaptation de l’énergie éolienne dans l'intention d’accroître sa flexibilité et d’augmenter l’apport d’électricité en cas de besoin. Toutefois, cette intégration fait face à des difficultés telles que les oscillations de tension et la présence d’harmoniques. Cette thèse propose ainsi une technique modifiée de commande du convertisseur côté réseau (GSC), permettant au GSC d’agir en tant que filtre actif parallèle dans l'intention de diminuer les harmoniques du courant du réseau causé par une charge non-linéaire, et d’acheminer la puissance depuis le réseau vers le rotor de la génératrice asynchrone avec une double alimentation (DFIG), et réciproquement. Le filtre actif parallèle (FAP), piloté par une commande prédictive de courant et alimenté par un système éolien via un condensateur du bus DC, emploie un régulateur PI pour maintenir la tension du bus DC à une valeur fixe et compenser les pertes du système. Néanmoins, ces techniques ne fournissent pas de performances satisfaisantes pour des charges plus variables. Dans cette thèse, l’algorithme sinus-cosinus (SCA) est mis en œuvre afin d’optimiser le réglage des paramètres PI. Les simulations réalisées sous MATLAB Simulink mettent en lumière la compétence de la stratégie de commande adoptée pour améliorer les structures d’onde du courant du réseau, corriger la puissance réactive et garantir une injection continue de l’énergie éolienne au point de raccordement commun (PCC) en vue d’assurer le partage de la puissance avec le réseau.