No description available.

Ces travaux ont été développés dans le contexte de l'analyse vibratoire des assemblages combustibles. Ce type de structure est très complexe et a, du fait de sa géométrie, une très forte densité modale. Ainsi, afin de calculer la réponse d'une telle structure, une modélisation simplifiée est préférable. L'objectif est d'identifier des forces stochastiques induites par l'écoulement en utilisant un modèle numérique incertain et des réponses expérimentales. Pour ce problème, 4 sources d'incertitudes sont à prendre en considération : (1) Les incertitudes de modèle induites par les simplifications du modèle. (2) Les incertitudes sur les forces induites par les fluctuations statistiques de la pression turbulent. (3) Les incertitudes concernant la modélisation des forces stochastiques. (4) Les incertitudes induites par les erreurs de mesures. Les forces stochastiques ainsi identifiées sont appliquées sur le modèle simplifié stochastique pour calculer des statistiques sur les quantités d'intérêt / The present research has been developed in the context of the dynamical analysis of fuels assemblies which is a very complex nonlinear dynamical systems due to the high modal density of such a structure. Therefore, the computational model has to be simplified. The objective of this research is to identify stochastic forces induced by the turbulent fluid which are applied to the structure, using an uncertain stochastic simplified computational model and experimental responses. In this problem, there are four sources of uncertainties : (1) The model uncertainties induced by the simplifications in the model. (2) The uncertainties on the loads induced by the statistical fluctuations of the applied turbulent pressure. (3) The uncertainties concerning the model of the stochastic loads. (4) The uncertainties induced by measurement. The identified stochastic loads and the stochastic simplified computational model are then used to construct statistics on quantities of interest

Les matériaux composites à matrice thermoplastique occupent de plus en plus un large domaine d'application grâce à leur aptitude à être recyclés et à être assemblés par fusion du polymère, encore appelée soudage. Parmi ces modes d'assemblage, le soudage laser propose de meilleures alternatives. Car, outre le fait qu'elle assure une meilleure tenue mécanique et un meilleur aspect esthétique, cette technique d'assemblage ne crée pas d'endommagement au sein du composite, à l'instar de certaines méthodes comme le rivetage, le vissage ou le boulonnage.L'objectif de ce travail est de proposer un modèle de rupture probabiliste de l'assemblage par faisceau laser d'un composite thermoplastique à fibres continues.Une description fine du matériau est d'abord effectuée par une approche multi-échelles dont le but était de pouvoir prédire le comportement macroscopique du composite de base connaissant les fluctuations locales de sa microstructure.La caractérisation mécanique de l'assemblage est ensuite effectuée par des essais multiaxiaux au moyen d'un dispositif spécifiques (Arcan-Mines) qui prend en compte l'état de confinement du joint soudé. Ce qui a permis de proposer un modèle de comportement élasto-plastique basé sur le critère de Drucker-Prager généralisé.Des tests par émission acoustique ont permis de faire l'hypothèse de l'existence d'un maillon faible au sein du joint soudé. La rupture est alors évaluée par le modèle statistique de Weibull. Un critère de rupture probabiliste basé sur le premier et le second invariant du tenseur des contraintes est finalement proposé.

La préparation d'interventions de maintenance dans les installations industrielles a dorénavant recours à des outils d'étude, de modélisation et de simulation basés sur l'exploitation de modèles virtuels 3D des installations. L'acquisition de ces modèles tridimensionnels s'effectue à partir de nuages de points mesurés, depuis plusieurs points de vue, par balayage angulaire horizontal et vertical d'un faisceau laser par scanner laser terrestre. L'expression dans un repère commun de l'ensemble des données acquises est appelée consolidation, au cours de laquelle les paramètres de changement de repères entre les stations sont calculés. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la méthode d'acquisition de données laser en environnements industriels. Celle-ci doit, au final, garantir la précision et l'exactitude nécessaires des données tout en optimisant le temps et les protocoles d'acquisition sur site, en libérant l'opérateur d'un certain nombre de contraintes inhérentes au relevé topographique classique. Nous examinons, dans un premier temps, l'état de l'art des moyens et méthodes mis en œuvre lors de l'acquisition de nuages de points denses de scènes d'intérieurs complexes (Partie I). Dans un deuxième temps, nous étudions et évaluons les données utilisables pour la consolidation: données laser terrestres, algorithmes de reconstruction de primitives et systèmes de géolocalisation d'intérieur (Partie II). Dans une troisième partie, nous formalisons et expérimentons ensuite un algorithme de recalage basé sur l'utilisation de primitives appariées, reconstruites dans les nuages de points (Partie~III). Nous proposons finalement une approche probabiliste de l'appariement de primitives permettant l'intégration des informations et incertitudes a priori dans le système de contraintes utilisé pour le calcul des poses (Partie IV).

The main work for Qiujing PAN’s PhD thesis is to develop the stability analysis for underground structures, which contains two parts, deterministic model and probabilistic analysis. During his 1st year of PhD research, he has mainly finished the deterministic model study. In the 2nd year, I developed a probabilistic model for high dimensional problems. / In the contemporary society, the utilization and exploitation of underground space has become an inevitable and necessary measure to solve the current urban congestion. One of the most important requirements for successful design and construction in tunnels and underground engineering is to maintain the stability of the surrounding soils of the engineering. But the stability analysis requires engineers to have a clear ideal of the earth pressure, the pore water pressure, the seismic effects and the soil variability. Therefore, the research aimed at employing an available theory to design tunnels and underground structures which would be a hot issue with high engineering significance. Among these approaches employed to address the above problem, limit analysis is a powerful tool to perform the stability analysis and has been widely used for real geotechnical works. This research subject will undertake further research on the application of upper bound theorem to the stability analysis of tunnels and underground engineering. Then this approach will be compared with three dimensional analysis and experimental available data. The final goal is to validate new simplified mechanisms using limit analysis to design the collapse and blow-out pressure at the tunnel face. These deterministic models will then be used in a probabilistic framework. The Collocation-based Stochastic Response Surface Methodology will be used, and generalized in order to make possible at a limited computational cost a complete parametric study on the probabilistic properties of the input variables. The uncertainty propagation through the models of stability and ground movements will be evaluated, and some methods of reliability-based design will be proposed. The spatial variability of the soil will be taken into account using the random field theory, and applied to the tunnel face collapse. This model will be developed in order to take into account this variability for much smaller computation times than numerical models, will be validated numerically and submitted to extensive random samplings. The effect of the spatial variability will be evaluated.

Il n'existe pas de nos jours une approche modélisatrice satisfaisante de la fissuration des structures en béton de grandes dimensions, capable d'apporter à la fois des informations sur son comportement global et local. Il s'agit pourtant d'un enjeu important pour la maîtrise de la durée de vie des structures, qui s'inscrit pleinement dans le cadre du développement durable. Nous introduisons ainsi une nouvelle approche pour modéliser le processus de fissuration dans les grandes structures en béton armé, comme les barrages ou les centrales nucléaires. Pour ces types de structures, il n'est pas raisonnable, en terme de temps de calcul, de modéliser explicitement les armatures et l'interface acier-béton. Néanmoins, l'accès aux données sur la fissuration est impératif pour les problèmes d'analyse structurelle et de diffusion. Nous avons donc développé un modèle de fissuration macroscopique probabiliste basé sur une stratégie de simulation multi-échelles afin d'obtenir de linformation sur la fissuration dans la structure, sans avoir besoin d'utiliser des approches locales. La stratégie est une sorte de processus multi-étapes qui reprend toute la modélisation de la structure dans le cadre de la méthode des éléments finis, du maillage, à la création de modèles et l'identification des paramètres. Le coeur de la stratégie est inspiré des algorithmes de régression (apprentissage supervisé): les données à l'échelle locale | base de données d'apprentissage associées à la connaissance pratique du problème mécanique | aident à formuler le modèle macroscopique. L'identification des paramètres du modèle macroscopique probabiliste dépend du problème traité car elle contient des informations sur le comportement local, obtenues en avance à l'aide de l'expérimentation numérique. Cette information est ensuite projetée à l'échelle des éléments finis macroscopiques par analyse inverse. L'expérimentation numérique est réalisé avec un modèle validé de fissuration du béton et d'un modèle d'interface acier-béton, ce qui permet une description détaillée des processus de fissuration. Bien que la phase d'identification puisse ^etre relativement longue, le calcul structurel est ainsi très efficace en terme de temps de calcul, conduisant à une réduction importante du temps de calcul global, sans perte d'information / précision sur résultats à l'èchelle macroscopique / No modeling approach exists nowadays that can provide reliable information about the cracking process in large/complex reinforced concrete structures. However, this is an important issue for controlling the lifespan of structures, which is at the heart of the principal of sustainable development. In this work we introduce a new approach to model the cracking processes in large reinforced concrete structures, like dams or nuclear power plants. For these types of structures it is unreasonable, due to calculation time, to explicitly model the rebars and the steel-concrete bond. Nevertheless, access to data about the cracking process is imperative for structural analysis and diffusion problems. So in order to draw the information about cracking in the structure, without resorting to the use of local approaches, we developed a probabilistic macroscopic cracking model based on a multi-scale simulation strategy. The strategy is a sort of a multi-steps process that takes over the whole modelization of the structure in the framework of the finite element method, from meshing, to model creation, and parameter identification. The heart of the strategy is inspired from regression (supervised learning) algorithms: data on the local scale | the training data coupled with working knowledge of the mechanical problem | would shape the macroscopic model. The probabilistic macroscopic model's identification is case-specific because it holds information about the local behavior, obtained in advance via numerical experimentation. This information is then projected to the macroscopic finite element scale via inverse analysis. Numerical experiments are performed using a validated cracking model for concrete and a bond model for the steel-concrete interface, allowing for a fine description of the cracking processes. Although the identification phase can be relatively time-consuming, the structural simulation is as a result, very time-efficient, leading to a sensitive reduction of the overall computational time, with no loss in information/accuracy of results on the macroscopic scale

Cette thèse s'est déroulée dans le cadre du projet SECMAR qui visait à sécuriser le Grand Port Maritime de Marseille. Notre objectif était d'aider les personnels du port à identifier les comportements menaçant des navires afin de pouvoir agir efficacement en cas de danger réel. A ce titre, nous avons développé un système d'analyse et de reconnaissance de comportements de navires formé de deux sous-modules complémentaires. Le premier est construit à partir de l'approche probabiliste Modèle de Markov Cachée et traite principalement des comportements nominaux des gros bateaux qui se caractérisent par un déplacement régulier et récurrent dans le port. Le second est construit à partir du langage réactif synchrone Esterel et prend en compte les comportements agressifs et transgressifs de tous types de navires, notamment ceux des petits bateaux qui circulent librement et aléatoirement dans le port. Le système global d'aide à la décision a permis une bonne reconnaissance en temps-réel des différents comportements de navires au cours de leurs évolutions dans le port. Au regard des résultats prometteurs que nous avons obtenu à travers ce module, il est envisageable de le généraliser à d'autres ports mondiaux ainsi qu'à d'autres domaines d'application, notamment le domaine aéroportuaire.

Les roues aubagées sont des composants dont le comportement dynamique est très sensible au désaccordage involontaire causé par les tolérances de fabrication qui rendent les aubes légèrement différentes les unes des autres. Cette sensibilité se traduit généralement par une amplification des vibrations. L'objectif de ce travail de recherche est de proposer de nouvelles méthodologies permettant d'optimiser la conception en vibration des roues aubagées vis à vis du désaccordage involontaire. L'optimisation est faite pour la réponse forcée et sous une contrainte de marge à la stabilité aéroélastique. Dans ce contexte, le désaccordage intentionnel par modification géométrique des aubes est utilisé. Pour réduire les temps de calcul, une nouvelle méthode de réduction de modèles de roues aubagées désaccordées intentionnellement par modification géométrique est développée et validée. La modélisation des incertitudes incluant le désaccordage involontaire, est faite avec une approche probabiliste non paramétrique. Une application à l'optimisation de la conception en vibration d'une roue réelle a finalement été effectuée en deux phases : (1) une optimisation de la répartition des différentes aubes désaccordées intentionnellement sur la roue aubagée et (2) une optimisation du niveau de modification géométrique de ces aubes. Les résultats montrent qu'une conception robuste par désaccordage intentionnel de la roue aubagée a été effectuée

L’objectif général de cette thèse est de caractériser la dynamique des transferts des bactéries fécales à l’aide d’une modélisation spatio-temporelle, à l’échelle du bassin versant (BV) dans une région agricole et à l’échelle événementielle. Ce projet vise à mieux comprendre l'influence des processus hydrologiques, les facteurs environnementaux et temporels impliqués dans l’explication des épisodes de contamination microbienne des eaux récréatives. Premièrement, un modèle bayésien hiérarchique a été développé pour quantifier et cartographier les niveaux de probabilité des eaux à être contaminées par des effluents agricoles, sur la base des données spectrales et des variables géomorphologiques. Par cette méthode, nous avons pu calculer les relations pondérées entre les concentrations d’Escherichia coli et la distribution de l’ensemble des paramètres agro-pédo-climatiques qui régissent sa propagation. Les résultats ont montré que le modèle bayésien développé peut être utilisé en mode prédictif de la contamination microbienne des eaux récréatives. Ce modèle avec un taux de succès de 71 % a mis en évidence le rôle significatif joué par la pluie qui est la cause principale du transport des polluants. Deuxièmement, le modèle bayésien a fait l’objet d'une analyse de sensibilité liée aux paramètres spatiaux, en utilisant les indices de Sobol. Cette démarche a permis (i) la quantification des incertitudes sur les variables pédologiques, d’occupation du sol et de la distance et (2) la propagation de ces incertitudes dans le modèle probabiliste c'est-à-dire le calcul de l’erreur induite dans la sortie par les incertitudes des entrées spatiales. Enfin, une analyse de sensibilité des simulations aux différentes sources d’incertitude a été effectuée pour évaluer la contribution de chaque facteur sur l’incertitude globale en prenant en compte leurs interactions. Il apparaît que sur l’ensemble des scénarios, l’incertitude de la contamination microbienne dépend directement de la variabilité des sols argileux. Les indices de premier ordre de l’analyse de Sobol ont montré que parmi les facteurs les plus susceptibles d’influer la contamination microbienne, la superficie des zones agricoles est le premier facteur important dans l'évaluation du taux de coliformes. C’est donc sur ce paramètre que l’attention devra se porter dans le contexte de prévision d'une contamination microbienne. Ensuite, la deuxième variable la plus importante est la zone urbaine avec des parts de sensibilité d’environ 30 %. Par ailleurs, les estimations des indices totaux sont meilleures que celles des indices de premier ordre, ce qui signifie que l’impact des interactions paramétriques est nettement significatif pour la modélisation de la contamination microbienne Enfin, troisièmement, nous proposons de mettre en œuvre une modélisation de la variabilité temporelle de la contamination microbiologique du bassin versant du lac Massawippi, à partir du modèle AVSWAT. Il s'agit d'une modélisation couplant les composantes temporelles et spatiales qui caractérisent la dynamique des coliformes. La synthèse des principaux résultats démontrent que les concentrations de coliformes dans différents sous-bassins versants se révèlent influencées par l’intensité de pluie. La recherche a également permis de conclure que les meilleures performances en calage sont obtenues au niveau de l'optimisation multi-objective. Les résultats de ces travaux ouvrent des perspectives encourageantes sur le plan opérationnel en fournissant une compréhension globale de la dynamique de la contamination microbienne des eaux de surface. / Abstract : The aim of this study was to predict water faecal contamination from a bayesian probabilistic model, on a watershed scale in a farming area and on a factual scale. This project aims to better understand the influence of hydrological, environmental and temporal factors involved in the explanation of microbial contamination episodes of recreational waters. First, a bayesian probabilistic model: Weight of Evidence was developed to identify and map the probability of water levels to be contaminated by agricultural effluents, on the basis of spectrals data and geomorphologic variables. By this method, we were able to calculate weighted relationships between concentrations of Escherichia coli and distribution of key agronomic, pedologic and climatic parameters that influence the spread of these microorganisms. The results showed that the Bayesian model that was developed can be used as a prediction of microbial contamination of recreational waters. This model, with a success rate of 71%, highlighted the significant role played by the rain, which is the main cause of pollution transport. Secondly, the Bayesian probabilistic model has been the subject of a sensitivity analysis related to spatial parameters, using Sobol indications. This allowed (1) quantification of uncertainties on soil variables, land use and distance and (2) the spread of these uncertainties in the probabilistic model that is to say, the calculation of induced error in the output by the uncertainties of spatial inputs. Lastly, simulation sensitivity analysis to the various sources of uncertainty was performed to assess the contribution of each factor on the overall uncertainty taking into account their interactions. It appears that of all the scenarios, the uncertainty of the microbial contamination is directly dependent on the variability of clay soils. Sobol prime indications analysis showed that among the most likely to influence the microbial factors, the area of farmland is the first important factor in assessing the coliforms. Importance must be given on this parameter in the context of preparation for microbial contamination. Then, the second most important variable is the urban area with sensitivity shares of approximately 30%. Furthermore, estimates of the total indications are better than those of the first order, which means that the impact of parametric interaction is clearly significant for the modeling of microbial contamination. Thirdly, we propose to implement a temporal variability model of microbiological contamination on the watershed of Lake Massawippi, based on the AVSWAT model. This is a model that couples the temporal and spatial components that characterize the dynamics of coliforms. The synthesis of the main results shows that concentrations of Escherichia coli in different sub-watersheds are influenced by rain intensity. Research also concluded that best performance is obtained by multi-objective optimization. The results of these studies show the prospective of operationally providing a comprehensive understanding of the dynamics of microbial contamination of surface water.

Dans cette recherche, on construit un modèle simplifié en basses et moyennes fréquences de complexes insonorisants (habillages) de l’industrie automobile à partir d'un élément élastoacoustique stochastique. Le modèle simplifié moyen est issu d'une extension de la théorie des structures floues et dépend de trois paramètres physiques : densité modale, amortissement et masse participante. Le modèle simplifié stochastique qui prend en compte les incertitudes de modèle et de données est construit en utilisant une approche probabiliste non paramétrique et dépend de trois paramètres de dispersion. Le modèle simplifié de l'habillage est implémenté dans un modèle vibroacoustique stochastique industriel d’automobile. Deux problèmes inverses sont résolus à l’aide d'une base de données expérimentales sur véhicules construite en parallèle et permettent d’identifier les paramètres du modèle complet. L'analyse des résultats permet de valider les développements théoriques et la méthodologie proposée / This research aims at developing a simplified low- and medium-frequency model for automotive sound-insulation layers based on a stochastic elastoacoustic element. The mean simplified model comes from an extension of the fuzzy structures theory and depends on three physical parameters : modal density, damping and participating mass. A nonparametric probabilistic approach is used to build the uncertainty-accounting stochastic simplified model. This model takes into account the modeling and system parameters uncertainties and depends on three dispersion parameters. The insulation simplified model is then implemented in an industrial stochastic vibroacoustic model of a car. An experimental database of tests on vehicles has been concomitantly carried out and has led to inverse problems allowing the identification of the simplified model parameters to be performed. The analysis of these results shows the validation of the theory and the relevance of the proposed methodology