Dans le cadre de l'élasticité linéaire 3D des microstructures complexes qui ne peuvent pas être simplement décrites en terme de constituants telles que des tissus biologiques, nous proposons, dans ce travail de recherche, une méthodologie d'identification expérimentale multi-échelle du champ stochastique d'élasticité apparent de la microstructure à l'échelle mésoscopique en utilisant des mesures de champ de déplacements aux échelles macroscopique et mésoscopique. On peut alors utiliser cette méthodologie dans le cadre de changement d'échelle pour obtenir des propriétés mécaniques à l'échelle macroscopique. Dans ce contexte, la question majeure est celle de l'identification expérimentale par résolution d'un problème statistique inverse de la modélisation stochastique introduite pour le champ d'élasticité apparent à l'échelle mésoscopique. Cette identification expérimentale permet non seulement de valider la modélisation mais encore de la rendre utile pour des matériaux existants ayant une microstructure complexe. Le présent travail de recherche est une contribution proposée dans ce cadre pour lequel l'expérimentation et validation expérimentale basée sur des mesures simultanées d'imagerie de champ aux échelles macroscopique et mésoscopique sont faites sur de l'os cortical

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Les matériaux composites sont largement utilisés dans les structures aéronautiques. Les travaux présentés ici visent à mettre en place une méthode de calcul permettant de prédire les délaminages dans ces structures stratifiées soumises à des chargements dynamiques tout en assurant des coûts de calculs compatibles dans un contexte industriel. Une méthode de décomposition de domaine en dynamique est d’abord utilisée, afin de coupler des modélisations et des pas de temps de calcul différents. Une modélisation fine est utilisée uniquement dans les zones en cours de dégradation. Une représentation macroscopique du stratifié par des éléments de coque 3D est développée et employée dans le reste de la structure. Les coûts de calcul sont ainsi réduits tout en assurant une bonne précision des résultats. Pour éviter un remaillage avec l’avancée du délaminage, une approche multi-échelle en temps et en espace est ensuite proposée. Un maillage global de coque 3D de l'ensemble de la structure est défini. Des maillages utilisant une représentation fine du matériau sont utilisés localement. Des pas de temps adaptés sont utilisés dans les deux types de maillage. / The part of composite materials in aeronautic structures is increasing due to their specific properties and the mass reduction they enable. Accurate numerical simulations are thus needed in order to design these structures, particularly to verify if they could resist dynamic charges such as soft bodies impact. Nevertheless, using a refined model to represent phenomenon such as delamination leads to computing time and dofs number incompatible with an industrial context. The aim of the present work is to propose a multi-scale method in space and time to solve dynamic impact problems on laminate structures. A domain decomposition method for dynamic problems is first used to couple different kinds of models and time discretisations. A refined model for the laminate is used in the degradating areas only - elsewhere, a coarser representation using 3D-shell elements is used. This approach reduced the cost of the simulation giving accurate results. To avoid a remeshing due to delamination propagation within the structure, a multi-scale method is then proposed. A global 3D shell elements mesh for the whole structure is defined. Local meshes based on a refined representation of the laminates are used only if required. Coupling between global and local representation is done using velocity field.

L'évaluation de l'incertitude associée à la prévision numérique du temps à haute résolution, et en particulier l'estimation de la prévisibilité des événements de fortes précipitations en région méditerranéenne, sont les objectifs de ce travail de thèse. Nous avons procédé à l'étude de quatre sources d'incertitude contrôlant la prévisibilité de ces événements : la description des conditions d'échelle synoptique, la représentation des conditions atmosphériques à méso-échelle (notamment le flux de basses couches alimentant le système convectif), le rôle de processus physiques complexes tels que l'établissement d'une plage froide sous orage, et enfin la définition des conditions de surface. Pour quantifier l'impact de ces différentes sources d'incertitude, nous avons opté pour la méthode des prévisions d'ensemble avec le modèle AROME. Chaque source d'incertitude est étudiée individuellement à travers la génération de perturbations pertinentes, et les ensembles ainsi obtenus sont évalués dans un premier temps pour des cas de fortes précipitations. Nous avons aussi procédé à une évaluation statistique du comportement des prévisions d'ensemble réalisées sur des périodes de prévision longues de deux à quatre semaines. Cette évaluation, ainsi que celle de systèmes de prévision d'ensemble échantillonnant plusieurs sources d'incertitude simultanément, permettent d'établir une hiérarchisation de ces sources d'incertitude et enfin quelques recommandations en vue de la mise en place d'un système de prévision d'ensemble à échelle convective opérationnel à Météo-France / This PhD thesis aims at quantifying the uncertainty of convection-permitting numerical weather forecasts, with a particular interest in the predictability of Mediterranean heavy precipitating events. Four uncertainty sources, which impact the predictability of these events, were investigated : the description of the synoptic-scale circulation, the representation of meso-scale atmospheric conditions (especially the low-level jet feeding the convective systems with moist and unstable air), the impact of complex physical processes such as the setting up of a cold pool, and the definition of surface conditions. To quantify the impact of these four uncertainty sources, the ensemble forecasting technique was chosen, using the AROME model. Each uncertainty source is studied separately through the definition of dedicated perturbations, and the resulting ensembles are first evaluated over heavy precipitation case studies. We then proceed to a statistical evaluation of the ensembles for 2- and 4-week long forecast periods. This evaluation, completed with the design of ensembles sampling several uncertainty sources together, allows us to draw some practical tips for the design of an operational convective scale ensemble forecasting system at Météo-France

Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque “Big Data”. Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux “Big Data”. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace. / Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the “Big Data” era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with “Big Data”. In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage.