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Multi-scale approach of the formation and evolution of star clusters / Approche multi-échelle de la formation et l'évolution des amas d'étoilesDorval, Julien 30 September 2016 (has links)
Les jeunes amas d'étoiles sont sous-structurés et évoluent dynamiquement pour former des amas sphériques à l'équilibre. Je présente une nouvelle méthode pour générer des conditions initiales réalistes pour simuler ce processus: la fragmentation de Hubble-Lemaitre. Je laisse le système développer spontanément des surdensités au cours d'une expansion du système. Le modèle résultant se compare bien aux simulations hydrodynamiques de formation stellaire et aux observations des jeunes amas. Le modèle fragmenté s'effondre de manière plus douce qu'un modèle uniforme. L'injection d'une population d'étoile binaire avant l'effondrement a montré qu'un système sous-structuré détruisait bien plus de binaires qu'un système à l'équilibre. Des binaires particulièrement larges ou serrées, jusqu’à 0.01 AU, ont également été détectées dans ces modèles. Cette méthode est très prometteuse, un exemple d'application est la génération d'observations synthétiques de régions de formation stellaire. / Young star clusters are substructured and undergo a dynamical evolution erasing this substructure to form relaxed spherical clusters. I present a new method to generate realistic initial conditions to perform N-body simulations of this process: the Hubble-Lemaitre fragmentation. By expanding an initially uniform sphere, I allow spontaneous overdensities to grow, creating a realistic model for young clumpy stellar systems. This method is validated by analysing the distribution and content of the clumps and comparing them to hydrodynamical simulations of star formation as well as observations of star forming regions. These systems undergo a softer collapse than uniform ones. I injected binary stars in the fragmented models and found they were heavily processed when substructure was present. I also found extreme short and tight binaries, down to 0.01 AU, to formin the models. The method has a lot of potential, such as the generation of mock observations of star-forming regions.
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