Le présent travail est consacré au développement et à la validation d'un modèle hybride de propagation d'un incendie de végétation à grande échelle prenant en compte les hétérogénéités locales liées à la végétation, à la topographie du terrain et aux conditions météorologiques. Dans un premier temps, on présente différentes méthodes permettant de générer un réseau amorphe, représentatif d'une distribution réaliste de la végétation. Le modèle hybride est un modèle de réseau où les phénomènes qui se produisent à l'échelle macroscopique sont traités de façon déterministe, comme le préchauffage du site végétal provenant du rayonnement de la flamme et des braises et de la convection par les gaz chauds, mais aussi son refroidissement radiatif et son inflammation pilotée. Le rayonnement thermique provenant de la flamme est calculé en combinant le modèle de flamme solide à la méthode de Monte Carlo et en considérant son atténuation par la couche d'air atmosphérique entre la flamme et la végétation réceptive. Le modèle est ensuite appliqué à des configurations simples de propagation sur un terrain plat ou incliné, en présence ou non d'un vent constant. Les résultats obtenus sont en bon accord avec les données de la littérature. Une étude de sensibilité a été également menée permettant d'identifier les paramètres les plus influents du modèle, en termes de vitesse de propagation du feu, et de les hiérarchiser. La phase de validation a portée sur l'analyse comparative des contours de feux calculés par le modèle avec ceux mesurés lors d'un brûlage dirigé réalisé en Australie et d'un feu réel qui a lieu en Corse en 2009, montrant un très bon accord en termes de vitesse de propagation / The present work is devoted to the development of a hybrid model for predicting the rate of spread of wildland fires at a large scale, taking into account the local heterogeneities related to vegetation, topography, and meteorological conditions. Some methods for generating amorphous network, representative of real vegetation landscapes, are proposed. Mechanisms of heat transfer from the flame front to the virgin fuel are modeled: radiative preheating from the flame and embers, convective preheating from hot gases, radiative heat losses and piloted ignition of the receptive vegetation item. Flame radiation is calculated by combining the solid flame model with the Monte Carlo method and by taking into account its attenuation by the atmospheric layer between the flame and the receptive vegetation. The model is applied to simple configurations where the fire spreads on a flat or inclined terrain, with or without a constant wind. Model results are in good agreement with literature data. A sensitivity study is conducted to identify the most influential parameters of the model. Eventually, the model is validated by comparing predicted fire patterns with those obtained from a prescribed burning in Australia and from a historical fire that occurred in Corsica in 2009, showing a very good agreement in terms of fire patterns, rate of spread, and burned area.

Cette thèse a pour objectif principal le développement de nouveaux algorithmes globaux pour la résolution de problèmes d’optimisation mono et multi-objectif, en se basant sur des formules de représentation ayant la tâche principale de générer des points initiaux appartenant à une zone proche du minimum globale. Dans ce contexte, une nouvelle approche appelée RFNM est proposée et testée sur plusieurs fonctions non linéaires, non différentiables et multimodales. D’autre part, une extension à la dimension infinie a été établie en proposant une démarche pour la recherche du minimum global. Par ailleurs, plusieurs problèmes de conception mécanique, à caractère aléatoire, ont été considérés et résolus en utilisant cette approche, avec amélioration de la méthode multi-objectif NNC. Enfin, une contribution à l'optimisation multi-objectif par une nouvelle approche a été proposée. Elle permet de générer un nombre suffisant de points pour représenter la solution optimale de Pareto. / The main objective of this work is to develop new global algorithms to solve single and multi-objective optimization problems, based on the representation formulas with the main task to generate initial points belonging to an area close to the global minimum. In this context, a new approach called RFNM is proposed and tested on several nonlinear, non-differentiable and multimodal finctions. On the other hand, an extension to the infinite dimension was established by proposing an approach for finding the global minimum. Moreover,several random mechanical design problems were considered and resolved using this approach, and improving the NNC multi-objective method. Finally, a new multi-objective optimization method called RSMO is presented. It solves the multi-objective optimization problems by generating a sufficient number o fpoints in the Pareto front.

L’industrie automobile fournie de plus en plus d’effort pour optimiser l’aérodynamique externe des véhicules afin de réduire son empreinte écologique. Dans ce cadre, l’objectif de ce projet est d’examiner les structures tourbillonnaires responsables de la dégradation de traînée et de proposer une solution de contrôle actif permettant d’améliorer l’efficacité aérodynamique d’un véhicule SUV. Après une étude expérimentale de la maquette POSUV échelle réduite, une analyse modale croisée permet d’identifier les structures périodiques corrélées de l’écoulement qui pilotent la dépression sur le hayon. Une solution de contrôle optimale par jets pulsés sur le parechoc arrière, est obtenue avec un algorithme génétique. Celle-ci permet de réduire la dépression du hayon de 20% et l’analyse croisée des résultats instationnaires avec contrôle montre un changement significatif de la distribution spectrale. Après deux études préliminaires sur la rampe inclinée à 25° et sur le Corps d’Ahmed à 47°, la simulation de POSUV à partir d’un solveur LES, en éléments finis, est validé par rapport aux résultats expérimentaux. L’approfondissement des résultats 3D permet de comprendre les pertes aérodynamiques. La simulation de l’écoulement contrôlé permet également d’identifier les mécanismes du contrôle d’écoulements. / The automotive industry dedicates a lot of effort to improve the aerodynamical performances of road vehicles in order to reduce its carbon footprint. In this context, the target of the present work is to analyze the origin of aerodynamic losses on a reduced scale generic Sport Utility Vehicle and to achieve a drag reduction using an active flow control strategy. After an experimental characterization of the flow past the POSUV, a cross-modal DMD analysis is used to identify the correlated periodical features responsible for the tailgate pressure loss. Thanks to a genetic algorithm procedure, 20% gain on the tailgate pressure is obtained with optimal pulsed blowing jets on the rear bumper. The same cross-modal methodology allows to improve our understanding of the actuation mechanism. After a preliminary study of the 25° inclined ramp and of the Ahmed Body computations, the numerical simulation of the POSUV is corroborated with experiments using the cross-modal method. Deeper investigations on the three-dimensional flow characteristics explain more accurately the wake flow behavior. Finally, the controlled flow simulations propose additional insights on the actuation mechanisms allowing to reduce the aerodynamic losses.

Cette thèse s’intéresse à la problématique de la prédiction dans le cadre du design de systèmes énergétiques et des problèmes d’opération, et en particulier, à l’évaluation de l’adéquation de systèmes de production d’énergie renouvelables. L’objectif général est de développer une approche empirique pour générer des prédictions avec les incertitudes associées. En ce qui concerne cette direction de la recherche, une approche non paramétrique et empirique pour estimer les intervalles de prédiction (PIs) basés sur les réseaux de neurones (NNs) a été développée, quantifiant l’incertitude dans les prédictions due à la variabilité des données d’entrée et du comportement du système (i.e. due au comportement stochastique des sources renouvelables et de la demande d'énergie électrique), et des erreurs liées aux approximations faites pour établir le modèle de prédiction. Une nouvelle méthode basée sur l'optimisation multi-objectif pour estimer les PIs basée sur les réseaux de neurones et optimale à la fois en termes de précision (probabilité de couverture) et d’information (largeur d’intervalle) est proposée. L’ensemble de NN individuels par deux nouvelles approches est enfin présenté comme un moyen d’augmenter la performance des modèles. Des applications sur des études de cas réels démontrent la puissance de la méthode développée. / This Ph.D. work addresses the problem of prediction within energy systems design and operation problems, and particularly the adequacy assessment of renewable power generation systems. The general aim is to develop an empirical modeling framework for providing predictions with the associated uncertainties. Along this research direction, a non-parametric, empirical approach to estimate neural network (NN)-based prediction intervals (PIs) has been developed, accounting for the uncertainty in the predictions due to the variability in the input data and the system behavior (e.g. due to the stochastic behavior of the renewable sources and of the energy demand by the loads), and to model approximation errors. A novel multi-objective framework for estimating NN-based PIs, optimal in terms of both accuracy (coverage probability) and informativeness (interval width) is proposed. Ensembling of individual NNs via two novel approaches is proposed as a way to increase the performance of the models. Applications on real case studies demonstrate the power of the proposed framework.

La population mondiale fait face, globalement, à une urbanisation expansive. Cet étalement urbain, souvent mal contrôlé, menace aussi bien l’environnement que la santé, la qualité de vie et la sécurité alimentaire des humains. Il est possible de le limiter en lui préférant la densification urbaine. Néanmoins, la complexité des phénomènes en jeu dans un tel contexte nous incite à penser que les responsables d’opérations de densification urbaine ont besoin d’outils pour les aider à faire les choix les plus pertinents possibles. Dans un premier temps, l’état de l’art présenté dans cette thèse montre que l’outil idéal n’existe pas, et que l’optimisation multicritère par algorithme génétique est une technique adaptée à l’aide à la conception de bâtiments. Les caractéristiques souhaitables pour une méthode d’assistance des concepteurs de projets de densification urbaine sont alors précisées. Nous recommandons de baser cette méthode sur le couplage entre un algorithme génétique et un outil capable de réaliser des simulations thermiques dynamiques (STD) de quartiers. Les capacités des logiciels de STD Pleiades+COMFIE (P+C) et EnergyPlus (E+) sont situées par rapport à ces exigences, puis un premier test d’optimisation d’un projet de densification urbaine en associant EnergyPlus à un algorithme génétique est présenté. Certaines lacunes de cette méthode peuvent être comblées par la plateforme en cours de développement dans le projet ANR MERUBBI. Dans un second temps, nous analysons donc les résultats d’une étude comparative entre P+C, E+ et l’outil MERUBBI, menée sur un projet de densification d’un îlot à forte densité urbaine. Ils montrent que ce dernier est fiable et particulièrement pertinent pour l’évaluation précise des interactions entre bâtiments. Dans un troisième temps, nous abordons la problématique de la diminution des temps de calcul, enjeu crucial pour que notre méthode d’aide à la conception soit réellement accessible aux professionnels du bâtiment. Nous proposons une technique de réduction de la période de simulation que nous présentons en détail. Enfin, la méthode d’optimisation développée est appliquée à la résolution de différents problèmes de conception du projet sus-cité, en utilisant E+. Nous montrons en quoi l’utilisation de l’outil MERUBBI enrichira cette approche, avant de conclure sur des perspectives de développement de notre méthode pour améliorer son interactivité. / The world’s population is facing an expansive urbanization. This urban sprawl, which is often not well managed, is endangering the environment as well as human health, quality of life and food security. It can be controlled by favouring urban densification. Nonetheless, the complexity of the phenomena involved in such a context leads us to think that supervisors of urban densification operations need some tools to help them make the most relevant choices. This thesis begins with a literature review that shows the ideal tool does not exist, and explains why multi-objective optimization using a genetic algorithm is a suitable technique for building design aid. Then we clarify the desirable features of an assistance method for urban densification projects designers. We recommend to base this method on the coupling of a genetic algorithm with a district-scale dynamic thermal simulation (DTS) tool. We compare capabilities of EnergyPlus (E+) and Pleiades+COMFIE (P+C) DTS software with these requirements, then we present a first urban densification project optimization test associating EnergyPlus with a genetic algorithm. The platform under development in the ANR MERUBBI project can offset certain shortcomings of this method. Hence, in a second phase we analyze the results of a comparative study of P+C, E+ and the MERUBBI tool, carried out using a high-density district densification project as a test case. It shows that the latter is reliable and particularly relevant to precisely assess interactions between buildings. In a third phase we address the problematic of reducing the computing time, a major issue to make our design aid method truly accessible to building professionals. We propose a way of reducing the operating period length and present it in detail. Finally, our optimization method is used to solve various design problems of the above-mentioned project, using E+. We show how the use of the MERUBBI platform will enrich this approach before concluding with development ideas to make our method more user-friendly and interactive.

Dans l’étude de tout nouveau réacteur nucléaire, la conception de son cœur est une étape décisive. Or il s’agit d’un problème complexe, qui couple fortement la neutronique, la thermomécanique du combustible et la thermo-hydraulique. Actuellement cette conception se fait par longues itérations successives entre les différentes spécialités. Afin d’optimiser de façon plus globale et complète la conception d’un cœur, une nouvelle démarche appelée FARM (FAst Reactor Methodology) a été développée dans le cadre de la thèse. Elle consiste à établir des modèles simplifiés de neutronique, mécanique et thermo-hydraulique, sous forme analytique ou d’interpolation de calculs de codes de référence, puis à les coupler, de manière à pré-dimensionner automatiquement un cœur à partir de variables d’optimisation. Une fois ce modèle établi, on peut explorer et optimiser directement de nombreux cœurs, à partir d’algorithmes génétiques de façon à améliorer leurs performances (inventaire Plutonium en cycle, …) et leur sûreté (estimateurs de sûreté pour accidents protégés et non-protégés). Une réflexion a également due être menée pour déterminer les performances d’un cœur, ainsi que la façon de prendre en compte la sûreté. Cette nouvelle approche a été utilisée pour optimiser la conception de trois concepts de cœurs de Réacteur à Neutrons Rapides refroidi au Gaz (RNR-G). Tout d’abord, la conception du RNR-G à combustible carbure et à aiguilles en SiC a pu être optimisée. Les résultats ont permis d’une part de démontrer que le cœur de référence issu de la méthode itérative était optimal (c'est-à-dire sur le front de Pareto). D’autre part, l’optimisation a également permis de proposer de nombreux autres cœurs, où en dégradant un estimateur de sûreté ou une performance (sur lesquels des marges étaient disponibles), on améliore les autres performances. Une évolution de ce concept utilisant la nouvelle technologie du buffer, a également été modélisée dans FARM et optimisée. FARM a ainsi permis de proposer les premières images de cœur GFR carbure gainé en SiC utilisant la technologie buffer, et d’estimer leurs performances. Les résultats obtenus montrent que cette innovation permet d’atteindre des cœurs beaucoup plus performants et/ou beaucoup plus « sûrs » (plusieurs profils de cœurs étant proposés). Une troisième application de FARM a été réalisée sur un concept de GFR carbure gainé en Vanadium, où là aussi FARM a proposé les premières images de cœur. Toutefois les grandes incertitudes en jeu ne permettent pas véritablement de conclure sur les performances de ce concept, qui semble prometteur.Ainsi, la faisabilité d’une optimisation globale, couplant les différentes physiques d’un cœur de réacteur nucléaire a été démontrée. Si la méthode ainsi obtenue (FARM) est moins précise que la méthode classique, elle permet d’explorer et d’optimiser beaucoup plus rapidement (en quelques semaines au lieu de quelques mois) un grand nombre de cœurs et est parfaitement adaptée pour l’étape de préconception des cœurs de réacteurs ; d’autres études détaillées permettant ensuite d’affiner l’image de cœur retenue. / In the study of any new nuclear reactor, the design of the core is an important step. However designing and optimising a reactor core is quite complex as it involves neutronics, thermal-hydraulics and fuel thermomechanics and usually design of such a system is achieved through an iterative process, involving several different disciplines. In order to solve quickly such a multi-disciplinary system, while observing the appropriate constraints, a new approach has been developed to optimise both the core performance (in-cycle Pu inventory, fuel burn-up, etc…) and the core safety characteristics (safety estimators) of a Fast Neutron Reactor. This new approach, called FARM (FAst Reactor Methodology) uses analytical models and interpolations (Metamodels) from CEA reference codes for neutronics, thermal-hydraulics and fuel behaviour, which are coupled to automatically design a core based on several optimization variables. This global core model is then linked to a genetic algorithm and used to explore and optimise new core designs with improved performance. Consideration has also been given to which parameters can be best used to define the core performance and how safety can be taken into account.This new approach has been used to optimize the design of three concepts of Gas cooled Fast Reactor (GFR). For the first one, using a SiC/SiCf-cladded carbide-fuelled helium-bonded pin, the results demonstrate that the CEA reference core obtained with the traditional iterative method was an optimal core, but among many other possibilities (that is to say on the Pareto front). The optimization also found several other cores which exhibit some improved features at the expense of other safety or performance estimators. An evolution of this concept using a “buffer”, a new technology being developed at CEA, has hence been introduced in FARM. The FARM optimisation produced several core designs using this technology, and estimated their performance. The results obtained show that this innovative feature leads to much higher performing and/or safer cores. The FARM approach has also been applied to a GFR concept using a vanadium cladding. However the large uncertainties involved do not really enable one to evaluate the performance of this promising concept.In summary, the feasibility of a global multi-disciplinary optimization has been demonstrated. Although the resulting method (FARM) is less accurate than the conventional method, it allows fast optimization and permits a large number of cores to be explored quickly, and is ideally suited for the preliminary designs studies before further refinement of the core design.

L'émission thermique à partir d'un corps chaud a été longtemps considérée comme étant large bande et quasi-isotrope. Aujourd'hui nous savons que ce paradigme est faux et de nombreux matériaux micro et nanostructurés ont été développés pour rayonner dans des bandes spectrales étroites et autour de certaines directions d'espace. Les techniques modernes de dépôt permettent maintenant de concevoir des structures complexes à base de matériaux métalliques, polaires ou diélectriques à l'échelle nanométrique. Ces avancées soulèvent la question de la meilleure structure possible pour obtenir des propriétés radiatives désirées et pour augmenter le degré de cohérence d'une source. Cependant, jusqu'à présent, seules des stratégies heuristiques basées sur une approche de type essai-erreur ont été suivies pour concevoir des sources thermiques. Dans ce travail de thèse, nous présentons une méthode générale pour le design ab-initio de sources thermiques cohérentes en champ lointain et en champ proche. Le cadre de ce travail est celui de la théorie des matrices de diffusion et de l'électrodynamique fluctuationnelle. De nouveaux effets de champ proche sont prédits théoriquement pour les matériaux nanostructurés multicouches. Ils ouvrent de nouvelles opportunités pour améliorer de façon significative les performances des technologies modernes de conversion d'énergie.

L'étude in situ des relations Soleil-Terre et plus généralement des environnements ionisés du système solaire, nécessite la mesure d'ondes qui se propagent dans un plasma magnétisé. A bord des observatoires spatiaux, la composante magnétique de ces ondes est obtenue à l'aide de magnétomètres à induction. La mesure des hautes fréquences (de quelques Hz à quelques 100 kHz) est réalisée par des magnétomètres Searchcoil tandis que celles des basses fréquences (de quelques 10 mHz à quelques Hz) et de la composante continue sont confiées aux magnétomètres Fluxgate. Cette thèse porte sur le développement d'un magnétomètre dont la bande de mesure s'étend du continu à plusieurs kiloHertz. On y présente un concept instrumental innovant reposant sur la mise en œuvre simultanée d'une mesure inductive et magnétorésistive du champ magnétique. Nous nous intéressons d'abord à la conception et à l'étude de capteurs à magnétorésistance anisotrope (AMR) et à magnétorésistance tunnel (TMR) dont les propriétés d'anisotropie sont contrôlées par couplage d'échange. Nous montrons ensuite comment ces magnétorésistances peuvent être intégrées à un magnétomètre Searchcoil dont le noyau ferromagnétique est mis à profit pour réaliser un concentrateur magnétique performant. Nous détaillons alors les différents aspects de la conception d'un magnétomètre hybride Searchcoil/Magnétorésistance répondant aux contraintes environnementales associées aux expériences spatiales ainsi que d'un outil original d'optimisation des performances, alliant un modèle par éléments finis à un algorithme de type génétique. Nous prouvons enfin la faisabilité du concept proposé en réalisant un premier prototype de magnétomètre hybride Searchcoil/Capteur PHE tri-axes et de son électronique de préamplification faible bruit. La sensibilité de ce prototype, testé en conditions réelles lors d'un tir de fusée scientifique, avoisine les 200 fT/sqrt (Hz) à 1 kHz et les 400 pT/sqrt (Hz) à 1 Hz.

Les hypertélescopes, grâce à leur capacité d'imagerie directe à haute résolution, constituent une voie prometteuse pour le développement de nouveaux instruments dédiés à l'astrophysique. Il reste cependant à démontrer expérimentalement leur faisabilité et notamment à trouver une solution au difficile problème du cophasage. C'est dans cette optique qu'ont été réalisés les travaux présentés dans cette thèse. Le banc de test THT, développé au laboratoire XLIM de Limoges, est le prototype entièrement fibré d'une version particulière d'hypertélescope, appelée hypertélescope temporel. L'historique ainsi que le concept de cet instrument constitué d'un réseau de huit télescopes sont présentés dans le premier chapitre de ce manuscrit. Une étude des défauts expérimentaux intrinsèques à l'instrument a été réalisée afin d'évaluer ses capacités théoriques d'imagerie. Dans un second temps, un dispositif de cophasage a été mis en place. Il est basé sur l'utilisation couplée d'un algorithme génétique et de la technique de diversité de phase. Son efficacité a été validé expérimentalement grâce à l'acquisition en laboratoire d'une image d'un système binaire d'étoiles présentant un écart en magnitude de 9,1 nécessitant un contrôle de tous les chemins optiques avec une résolution d'environ 3 nm. Nous avons ensuite testé cette méthode dans le cas d'un fonctionnement en régime de comptage de photons. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent que même dans ces conditions difficiles, les qualités d'imagerie du dispositif sont conservées. Finalement, le dernier chapitre de ce document donne différentes pistes de développement et propose une ébauche d'un projet spatial réalisable à moyen terme.

Le présent travail est consacré au développement et à la validation d'un modèle hybride de propagation d'un incendie de végétation à grande échelle prenant en compte les hétérogénéités locales liées à la végétation, à la topographie du terrain et aux conditions météorologiques. Dans un premier temps, on présente différentes méthodes permettant de générer un réseau amorphe, représentatif d'une distribution réaliste de la végétation. Le modèle hybride est un modèle de réseau où les phénomènes qui se produisent à l'échelle macroscopique sont traités de façon déterministe, comme le préchauffage du site végétal provenant du rayonnement de la flamme et des braises et de la convection par les gaz chauds, mais aussi son refroidissement radiatif et son inflammation pilotée. Le rayonnement thermique provenant de la flamme est calculé en combinant le modèle de flamme solide à la méthode de Monte Carlo et en considérant son atténuation par la couche d'air atmosphérique entre la flamme et la végétation réceptive. Le modèle est ensuite appliqué à des configurations simples de propagation sur un terrain plat ou incliné, en présence ou non d'un vent constant. Les résultats obtenus sont en bon accord avec les données de la littérature. Une étude de sensibilité a été également menée permettant d'identifier les paramètres les plus influents du modèle, en termes de vitesse de propagation du feu, et de les hiérarchiser. La phase de validation a portée sur l'analyse comparative des contours de feux calculés par le modèle avec ceux mesurés lors d'un brûlage dirigé réalisé en Australie et d'un feu réel qui a lieu en Corse en 2009, montrant un très bon accord en termes de vitesse de propagation, de contours de feu et de surface brûlée.