Associés à un risque incendie important, les câbles électriques font l’objet d’une réglementation très stricte concernant leur réaction au feu. Des normes ont été mises en place afin d’inciter les câbliers à produire des câbles résistants au feu et dont les fumées sont peu toxiques. Les câbles électriques sont alors classés selon les Euroclasses en fonction de leurs performances lors de deux tests feu normés IEC 60332-1 (test sur câble unique) et EN 50399 (test grande échelle sur un faisceau de câbles). L’objectif de la thèse était d’analyser les principaux paramètres caractéristiques des câbles gouvernant leur classement au test grande échelle et de développer des méthodes permettant de prédire ce classement sans avoir à réaliser le test. Des corrélations ont ainsi été mises en évidence entre le test EN 50399 et les caractéristiques des câbles mais aussi entre le test EN 50399 et des tests petite échelle (test IEC 60332-1 et cône calorimètre). Au-delà des corrélations effectuées entre les tests feu, l’influence de paramètres matériau tels que l’épaisseur de gaine, la quantité de combustible interne ou la structure interne des câbles, a été étudiée pour la réaction au feu des câbles lors de ces trois essais. Comme attendu, la gaine extérieure joue un rôle majeur de protection des combustibles internes lors des premiers instants de la combustion. Cependant, l’isolant interne non ignifugé finit par se dégrader, alimenter la flamme et intensifier le dégagement de chaleur. Un modèle analytique a été optimisé lors de la thèse afin de prédire la courbe du taux de chaleur dégagée par des câbles lors d’essais au cône calorimètre à l’aide des paramètres structure câbles, configuration d’essai et irradiance. De plus, une simulation numérique d’essais au cône calorimètre a été proposée à l’aide d’une modélisation par éléments finis. Une géométrie complexe a dû être mise en place afin de prédire convenablement la courbe HRR du cône. Une méthode analytique a également été développée afin de prédire le classement feu des câbles électriques à partir des essais au cône calorimètre. / Associated with a significant fire risk, electrical cables are subject to strict regulations in regard to their fire reaction. Standards were established to encourage cable manufacturers to produce fire-resistant cables with low toxic fumes. The electrical cables have to be classified according to the Euroclasses according to their performance in two standard fire tests: IEC 60332-1 (single cable test) and EN 50399 (large scale test on a cable ladder). The aims of the thesis were to analyze the main characteristic parameters of the cables governing their classification in the large scale test and to develop methods to predict this classification without having to carry out the test. Correlations were highlighted between the EN 50399 test and the characteristics of the cables but also between the EN 50399 test and small scale tests (IEC 60332-1 test and calorimeter cone). More than the correlations made between the fire tests, the influences of material parameters such as sheath thickness, the amount of isolation or the structure of the cables, were studied for the fire reaction of the cables during these three tests. As expected, the sheath plays a major role in protecting the internal fuels during the first moments of combustion. However, the non-flame retarded insulation eventually degrades, fueling the flame and intensifying the heat release rate. An analytical model was optimized during the thesis to predict the curve of the heat release rate for cables burning under the calorimeter cône, using the cable structure, test configuration and irradiance parameters. In addition, a numerical simulation of cone calorimeter tests has been proposed using finite element modeling. Complex geometry had to be implemented in order to properly predict the HRR curve of the cone. An analytical method wasn developed to predict the fire classification of electric cables from cone calorimeter results.

Ce travail présente et évalue quelques développements méthodologiques de changement d'échelle dans la description des échanges d'eau et d'énergie à la surface des continents. L'étude est motivée par deux objectifs principaux : i) évaluer l'impact dans la modélisation des Transferts Sol-Végétation-Atmosphère (TSVA) de l'hétérogénéité des couverts végétaux et de la variabilité des caractéristiques de l'interface SVA, et ii) proposer des méthodes de transfert des formalismes et des paramètres de l'échelle locale vers l'échelle régionale. Dans un premier temps, nous avons cherché une représentation adéquate de l'hétérogénéité à très petite échelle de la couverture végétale. Les couverts épars sont souvent décrits au moyen de modèles TSVA « double-source » où le substrat et la végétation épigée sont couplés dynamiquement et organisés en deux couches superposées. Un indice de rugosité a été utilisé pour discriminer le taux d'éparsité à partir duquel une description « mosaïque », où substrat et végétation fonctionnent comme de simples sources juxtaposées horizontalement, devient nécessaire. Une Analyse Statistique a ensuite été conduite à l'échelle du paysage et à l'aide du modèle SiSPAT (Simple Soil Plant Atmosphere Transfer model) pour évaluer la sensibilité sur la saison puis l'année des diverses composantes du cycle de l'eau aux variations des paramètres de l'interface SVA. Quelques règles d'agrégation des paramètres pour relier les paramètres locaux à un paramètre « effectif » représentatif de la région ont été vérifiées ou invalidées par cette méthode. Pour régionaliser la représentation mono-dimensionnelle verticale, les distributions spatiales déterministes et stochastiques du modèle SiSPAT ont enfin été développés puis testés pour un bassin versant Australien au relief peu contrasté. Pour s'affranchir de la complexité analytique du modèle SiSPAT lorsque l'on s'intéresse à la spatialisation des processus, un schéma analytique simple de type capacitif a été construit et partiellement évalué.

L’évolution des polluants dans l’atmosphère dépend de phénomènes variés, tels que les émissions, la météorologie, la turbulence ou les transformations physico-chimiques, qui ont des échelles caractéristiques spatiales et temporelles très diverses. Il est très difficile, par conséquent, de représenter l’ensemble de ces échelles dans un modèle de qualité de l’air. Les modèles eulériens de chimie-transport, couramment utilisés, ont une résolution bien supérieure à la taille des plus petites échelles. Cette thèse propose une revue des processus physiques mal représentés par les modèles de qualité de l’air, et de la variabilité sous-maille qui en résulte. Parmi les méthodes possibles permettant de mieux prendre en compte les différentes échelles , deux approches ont été développées : le couplage entre un modèle local et un modèle eulérien, ainsi qu’une approche statistique de réduction d’échelle. (1) Couplage de modèles : l’une des principales causes de la variabilité sous-maille réside dans les émissions, qu’il s’agisse des émissions ponctuelles ou du trafic routier. En particulier, la taille caractéristique d’un panache émis par une cheminée très inférieure à l’échelle spatiale bien résolue par les modèles eulériens. Une première approche étudiée dans la thèse est un traitement sous maille des émissions ponctuelles, en couplant un modèle gaussien à bouffées pour l’échelle locale à un modèle eulérien (couplage appelé panache sous-maille). L’impact de ce traitement est évalué sur des cas de traceurs à l’échelle continentale (ETEX-I et Tchernobyl) ainsi que sur un cas de photochimie à l’échelle de la région parisienne. Différents aspects sont étudiés, notamment l’incertitude due aux paramétrisations du modèle local, ainsi que l’influence de la résolution du maillage eulérien. (2) Réduction d’échelle statistique : une seconde approche est présentée, basée sur des méthodes statistiques de réduction d’échelle. Il s’agit de corriger l’erreur de représentativité du modèle aux stations de mesures. En effet, l’échelle de représentativité d’une station de mesure est souvent inférieure à l’échelle traitée par le modèle (échelle d’une maille), et les concentrations à la station sont donc mal représentées par le modèle. En pratique, il s’agit d’utiliser des relations statistiques entre les concentrations dans les mailles du modèle et les concentrations aux stations de mesure, afin d’améliorer les prévisions aux stations. L’utilisation d’un ensemble de modèles permet de prendre en compte l’incertitude inhérente aux paramétrisations des modèles. Avec cet ensemble, différentes techniques sont utilisées, de la régression simple à la décomposition en composantes principales, ainsi qu’une technique nouvelle appelée « composantes principales ajustées ». Les résultats sont présentés pour l’ozone à l’échelle européenne, et analysés notamment en fonction du type de station concerné (rural, urbain ou périurbain) / The evolution of atmospheric pollutants depends on various processes which occur at multiple characteristic scales, such as emissions, meteorology, turbulence, chemical transformation and deposition. Representing all the time and spatial scales in an air quality model is, therefore, very difficult. Chemical-transport Eulerian models, which are generally used, have a typical resolution much coarser than the finest scales.. Thus, many processes are not well described by these models, which results in subgrid-scale variability. This thesis proposes a review of subgrid-scale processes and associated uncertainty, as well as two multiscale methods aimed at reducing this uncertainty : (1) coupling an Eulerian model with a local-scale Gaussian model, and (2)using statistical downscaling methods. (1) Model coupling : one aof the main subgrid-scale processes is emissions, especially point emissions (industry) and traffic. In particular, the characteristic spatial scale of a plume emitted by a chimmey is much smaller than the typical Eulerian grid resolution. The coupling method, called plume-in-grid model, uses a Gaussian puff model to better represent point emissions at local scale, coupled to an Eulerain model. The impact of this subgrid-scale treatment of emissions is evaluated at continental scale for passive tracers (ETEX-I et Tchernobyl), as well as for photochemistry at regional scale (Paris region). Several issues are addressed, especially the uncertainty due to local-scale parameterizations and the influence of the Eulerian grid resolution. (2) Statistical downscaling : this method aims at compensating the representativity error made by the model when forecasting concentrations at particular measurement stations. The representativity scale of these stations is, indeed, typically smaller than the Eulerian cell size, and concentrations at stations depend on many subgrid-scale phenomena (micrometeorology, topography…). Thus, using statistical relationships between the larg-scale variable (model output) and local-scale variable (concentrations observed at stations) allows to significantly reduce the forecast error. In addition, using ensemble simulations allows to better take into account the model error due to physical parameterizations. With this ensemble, several downscaling methods are implemented : simple and multiple linear regression, with or without preprocessing. The preprocessing methods include a classical principal component analysis, as well as another method called “principal fitted component”. Results are presented at European scale, for ozone peaks, and analyzed for several types of stations (rural, urban or periurban)

De nos jours, les antennes sont de plus en plus complexes en raison notamment de la nécessité de réaliser une reconfigurabilité en fréquence et/ou en diagramme. Les réseaux réflecteurs et les surfaces sélectives en fréquence sont des candidats particulièrement intéressants pour couvrir les besoins actuels. Cependant, en raison de leur grande taille et de la complexité géométrique croissante de leurs cellules élémentaires, l‘analyse électromagnétique complète de ces structures rayonnantes nécessite énormément de ressources informatiques (mémoire) et exige des temps de calcul prohibitifs, notamment lorsque des éléments de commande tels que des MEMS-RF sont intégrés au sein des cellules. Les techniques numériques classiques basées sur un maillage (spatial ou spectral) systématique ne parviennent pas à simuler de manière efficace de telles structures multi-échelles et nécessitent souvent des ressources informatiques difficiles d’accès pour le concepteur d'antennes. Une technique originale baptisée « Scale Changing Technique (SCT) » tente de résoudre ce problème en segmentant le réseau en de multiples domaines imbriqués les uns dans les autres et présentant divers niveaux d'échelle. Le multi-pôle par changement d’échelle, appelé « Scale Changing Network (SCN) », modélise le couplage électromagnétique entre deux niveaux d’échelle successifs. Ce multi-pôle peut être calculé en résolvant les équations de Maxwell à partir d’une Formulation par Equations Intégrales. La mise en cascade des multi-pôles par changement d’échelle permet alors le calcul de la matrice impédance (ou admittance) de surface du réseau complet. Cette matrice peut à son tour être utilisée pour simuler la diffusion électromagnétique d’une onde incidente par le réseau. Le calcul des différents multi-pôles par changement d’échelle peut être effectué séparément de sorte que le temps de simulation du réseau complet peut être considérablement réduit en parallélisant le calcul. Par ailleurs, la modification de la géométrie de la structure à une échelle donnée, lors de la phase de conception, nécessite seulement le calcul de deux multi-pôles par changement d’échelle et ne requiert pas une nouvelle simulation de toute la structure. Cette caractéristique fait de la SCT un outil de conception modulaire. Dans le cadre de cette thèse, la SCT a permis de tenir compte de la taille finie des réseaux et de modéliser efficacement les couplages électromagnétiques entre les cellules élémentaires. Des réseaux réflecteurs uniformes et non uniformes ont été simulés par la SCT et les performances numériques de la méthode ont été analysées. / Future antenna architectures especially for space applications are becoming more and more complex due to the need of reconfigurability. This reconfigurability is needed in terms of frequency, reliability, radiation pattern and power consumption. In this context, reflectarrays and frequency selective surfaces (FSSs) are particularly the hottest domains of RF design. The accurate analysis of electromagnetic (EM) scattering from such type of complex finite-sized reflectarray antenna structures is of great practical interest. However due to their large electrical size and complex cellular patterns specially when tuning elements such as RF-MEMS are also integrated within the array elements, conventional full-wave EM analysis of such multiscale structures either fail or require enormous amount of computational resources to resolve prohibitively large number of unknowns. Moreover the characterization of large structures would normally require a second step for optimization and fine-tuning of several design parameters, as the initial design procedure assumes several approximations. Therefore a full-wave analysis of the initial design of complete structure is necessary prior to fabrication to ensure that the performance conforms to the design requirements. A modular analysis technique which is capable of incorporating geometrical changes at individual cell-level without the need to rerun the entire simulation is extremely desirable at this stage. An indigenous technique called Scale Changing Technique (SCT) addresses this problem by partitioning the cellular reflectarray geometry in numerous nested domains and subdomains defined at different scale-levels in the array plane. Multi-modal networks, called Scale Changing Networks (SCNs), are then computed to model the electromagnetic interactions between any two successive partitions by method of moments (MoM) based integral equation approach. The cascade of these networks allows the computation of the equivalent surface impedance matrix of the complete array which in turn is utilized to compute far-field radiation patterns. Full-wave analysis of both passive and active (electronically tunable by RF-MEMS) reflectarrays has successfully been performed by the SCT while utilizing very small amount of computational resources as compared to conventional full wave methods. Moreover, to speed up the SCT modeling of the reflectarrays, equivalent electrical circuit models have been extracted and applied for individual design and optimization of the reflectarray phase shifter elements.

L'évolution des polluants dans l'atmosphère dépend de phénomènes variés, tels que les émissions, la météorologie, la turbulence ou les transformations physico-chimiques, qui ont des échelles caractéristiques spatiales et temporelles très diverses. Il est très difficile, par conséquent, de représenter l'ensemble de ces échelles dans un modèle de qualité de l'air. Les modèles eulériens de chimie-transport, couramment utilisés, ont une résolution bien supérieure à la taille des plus petites échelles. Cette thèse propose une revue des processus physiques mal représentés par les modèles de qualité de l'air, et de la variabilité sous-maille qui en résulte. Parmi les méthodes possibles permettant de mieux prendre en compte les différentes échelles , deux approches ont été développées : le couplage entre un modèle local et un modèle eulérien, ainsi qu'une approche statistique de réduction d'échelle. (1) Couplage de modèles : l'une des principales causes de la variabilité sous-maille réside dans les émissions, qu'il s'agisse des émissions ponctuelles ou du trafic routier. En particulier, la taille caractéristique d'un panache émis par une cheminée très inférieure à l'échelle spatiale bien résolue par les modèles eulériens. Une première approche étudiée dans la thèse est un traitement sous maille des émissions ponctuelles, en couplant un modèle gaussien à bouffées pour l'échelle locale à un modèle eulérien (couplage appelé panache sous-maille). L'impact de ce traitement est évalué sur des cas de traceurs à l'échelle continentale (ETEX-I et Tchernobyl) ainsi que sur un cas de photochimie à l'échelle de la région parisienne. Différents aspects sont étudiés, notamment l'incertitude due aux paramétrisations du modèle local, ainsi que l'influence de la résolution du maillage eulérien. (2) Réduction d'échelle statistique : une seconde approche est présentée, basée sur des méthodes statistiques de réduction d'échelle. Il s'agit de corriger l'erreur de représentativité du modèle aux stations de mesures. En effet, l'échelle de représentativité d'une station de mesure est souvent inférieure à l'échelle traitée par le modèle (échelle d'une maille), et les concentrations à la station sont donc mal représentées par le modèle. En pratique, il s'agit d'utiliser des relations statistiques entre les concentrations dans les mailles du modèle et les concentrations aux stations de mesure, afin d'améliorer les prévisions aux stations. L'utilisation d'un ensemble de modèles permet de prendre en compte l'incertitude inhérente aux paramétrisations des modèles. Avec cet ensemble, différentes techniques sont utilisées, de la régression simple à la décomposition en composantes principales, ainsi qu'une technique nouvelle appelée " composantes principales ajustées ". Les résultats sont présentés pour l'ozone à l'échelle européenne, et analysés notamment en fonction du type de station concerné (rural, urbain ou périurbain)