Dans un modèle qui peut s'avérer complexe et fortement non linéaire, les paramètres d'entrée, parfois en très grand nombre, peuvent être à l'origine d'une importante variabilité de la sortie. L'analyse de sensibilité globale est une approche stochastique permettant de repérer les principales sources d'incertitude du modèle, c'est-à-dire d'identifier et de hiérarchiser les variables d'entrée les plus influentes. De cette manière, il est possible de réduire la dimension d'un problème, et de diminuer l'incertitude des entrées. Les indices de Sobol, dont la construction repose sur une décomposition de la variance globale du modèle, sont des mesures très fréquemment utilisées pour atteindre de tels objectifs. Néanmoins, ces indices se basent sur la décomposition fonctionnelle de la sortie, aussi connue sous le nom de décomposition de Hoeffding. Mais cette décomposition n'est unique que si les variables d'entrée sont supposées indépendantes. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'extension des indices de Sobol pour des modèles à variables d'entrée dépendantes. Dans un premier temps, nous proposons une généralisation de la décomposition de Hoeffding au cas où la forme de la distribution des entrées est plus générale qu'une distribution produit. De cette décomposition généralisée aux contraintes d'orthogonalité spécifiques, il en découle la construction d'indices de sensibilité généralisés capable de mesurer la variabilité d'un ou plusieurs facteurs corrélés dans le modèle. Dans un second temps, nous proposons deux méthodes d'estimation de ces indices. La première est adaptée à des modèles à entrées dépendantes par paires. Elle repose sur la résolution numérique d'un système linéaire fonctionnel qui met en jeu des opérateurs de projection. La seconde méthode, qui peut s'appliquer à des modèles beaucoup plus généraux, repose sur la construction récursive d'un système de fonctions qui satisfont les contraintes d'orthogonalité liées à la décomposition généralisée. En parallèle, nous mettons en pratique ces méthodes sur différents cas tests.

Cette thèse propose un algorithme efficace pour la simulation numérique des interactions houle-structure avec des solveurs CFD bi-phasiques. L'algorithme est basé sur le couplage de la théorie potentielle et des équations bi-phasiques de Navier-Stokes. C'est une extension de la méthode Spectral Wave Explicit Navier-Stokes Equations (SWENSE) pour les solveurs CFD bi-phasiques avec une technique de capture d'interface. Dans cet algorithme, la solution totale est décomposée en une composante incidente et une composante complémentaire. La partie incidente est explicitement obtenue avec des méthodes spectrales basées sur la théorie des écoulements potentiels ; seule la partie complémentaire est résolue avec des solveurs CFD, représentant l'influence de la structure sur les houles incidentes. La décomposition assure la précision de la cinématique des houles incidentes quel que soit le maillage utilisé parles solveurs CFD. Une réduction significative de la taille du maillage est attendue dans les problèmes typiques des interactions houle structure. Les équations sont présentées sous trois formes : la forme conservative, la forme non conservative et la forme Ghost of Fluid Method. Les trois versions d'équations sont implémentées dans OpenFOAM et validées par une série de cas de test. Une technique d'interpolation efficace pour reconstruire la solution des houles irrégulières donnée par la méthode Higher-Order Spectral (HOS) sur le maillage CFD est également proposée. / This thesis proposes an efficient algorithm for simulating wave-structure interaction with two-phase Computational Fluid Dynamics (CFD) solvers. The algorithm is based on the coupling of potential wave theory and two phase Navier-Stokes equations. It is an extension of the Spectral Wave Explicit Navier-Stokes Equations (SWENSE) method for generalized two-phase CFD solvers with interface capturing techniques. In this algorithm, the total solution isdecomposed into an incident and acomplementary component. The incident solution is explicitly obtained with spectral wave models based on potential flow theory; only the complementary solution is solved with CFD solvers, representing the influence of the structure on the incident waves. The decomposition ensures the accuracy of the incident wave’s kinematics regardless of the mesh in CFD solvers. A significant reduction of the mesh size is expected in typical wave structure interaction problems. The governing equations are given in three forms: the conservative form, the non conservative form, and the Ghost of Fluid Method (GFM) form. The three sets of governing equations are implemented in OpenFOAM and validated by a series of wave-structure interaction cases. An efficient interpolation technique to map the irregular wave solution from a Higher-Order Spectral (HOS) Method onto the CFD grid is also proposed.

La décomposition fonctionnelle dans les équations de Navier-Stokes est un artifice mathématique tirant profit du fait que les échelles des phénomènes associés respectivement à la propagation de la houle et à l'évolution du champ diffracté (et radié) par un corps sont nettement distinctes. Les inconnues principales du problème sont divisées en une partie incidente représentant la propagation de la houle et une partie diffractée représentant la perturbation due à la présence du corps flottant ou immergé. Cette décomposition est alors introduite dans les équations de Navier-Stokes moyennées au sens de Reynolds. Les termes incidents sont obtenus explicitement par un modèle de houle incidente en théorie potentielle non-linéaire (plus précisément par une méthode spectrale) et les termes diffractés sont déterminés par la résolution des équations RANS ainsi modifiées. La génération de la houle incidente étant réalisée par un modèle en théorie potentielle, le temps de calcul associé est très faible, la qualité de la propagation est optimale et la gamme de houles envisageables est très importante. Cet avantage est combiné à une résolution globale de l'écoulement qui reste néanmoins sous l'hypothèse du fluide visqueux. Ce travail de thèse constitue une contribution au développement de la méthode SWENSE (Spectral Wave Explicit Navier-Stokes Equations) et propose plusieurs cas de validation en houle régulière aussi bien qu'en houle irrégulière. Les limitations de la méthode sous sa forme actuelle, en particulier la problématique liée à la gestion du déferlement, sont discutées et des réponses pour y faire face sont suggérées.

L’objectif de ce travail de thèse est de développer une méthodologie d’extraction de connaissances à partir de brevets pour aider les concepteurs dans la phase de résolution de problèmes industriels. La méthodologie est fondée sur trois piliers : la définition, la recherche / analyse et l’innovation. La définition exhaustive de la fonction principale du système industriel cible le champ de recherche et permet la récupération de mots clés initiaux grâce à une analyse approfondie de l’existant. La recherche itérative des brevets se base sur la décomposition fonctionnelle et sur l’analyse physique. L’analyse intègre la décomposition fonctionnelle énergétique pour déceler les énergies, les flux fonctionnels transmis et les phénomènes physiques impliqués dans le processus de conversion énergétique afin de sélectionner des effets physiques potentiellement pertinents. Pour délimiter le champ d’exploration nous formulons des requêtes de recherche à partir d’une base de données de mots clés constituée par des mots clés initiaux, des mots clés physiques et des mots clés technologiques. Une matrice des découvertes basée sur les croisements entre ces mots clés permet le classement des brevets pertinents. La recherche des opportunités d’innovation exploite la matrice des découvertes pour déceler les tendances évolutives suivies par les inventions. Les opportunités sont déduites à partir de l’analyse des cellules non pourvues de la matrice des découvertes, de l’analyse par tendances d’évolution et du changement de concept par la substitution du convertisseur énergétique. Nous proposons des tendances d’évolution construites à partir de lois d’évolution de la théorie TRIZ, d’heuristiques de conception et de règles de l’art de l’ingénieur. Un cas d’application concernant l’étude d’évolution et la proposition de nouveaux systèmes de séparation de mélanges bi-phasiques en offshore profond met en valeur la méthode. / The aim of this thesis work is the development of a methodology for knowledge extraction from patents to assist design engineers in the industrial problem-solving phase. The methodology is based on three pillars: definition, search / analysis and innovation. A comprehensive definition of the main function of the industrial system delimits the research field and allows the retrieval of initial keywords through a detailed analysis of what is currently available. The iterative patent search is based on functional decomposition and physical analysis. The analysis phase uses energy functional decomposition to identify energies, transmitted functional flows and physical phenomena involved in the energy conversion process in order to select potentially relevant physical effects. To delineate the exploration field we formulate search queries from a keywords database composed by initial, physical, and technological keywords. A discovery matrix based on the intersections between these keywords allows the classification of pertinent patents. The research for innovation opportunities exploits the discovery matrix in order to decipher the evolutionary trends followed by inventions. Opportunities are deduced from an analysis of the discovery matrix empty cells, an analysis of the evolution trends, and from changing the concept by energy converter substitution. We propose evolution trends constructed from the evolution laws of TRIZ theory, design heuristics, and rules of the art of the engineering. An application case concerning the study of the evolution and the proposal of innovative biphasic separation systems in deep offshore highlights the method.

Le Modèle Standard de la physique des particules décrit trois des quatre interactions fondamentales et toutes ses prédictions ont été confirmées expérimentalement. Cependant, il reste encore des questions auxquelles le Modèle Standard ne peut répondre. Plusieurs pistes théoriques sont explorées et certaines prédisent de nouvelles particules se désintégrant en paire de quarks top-antitop qui pourraient être observé par le détecteur ATLAS auprès du collisionneur LHC.À partir de 2026, le LHC redémarrera après avoir fait l'objet d'une importante phase d'amélioration afin d'augmenter sa luminosité. C'est dans ce contexte que s'inscrivent les études réalisées sur FATALIC, une puce qui a été proposée pour le remplacement de l'électronique frontale du calorimètre hadronique à tuiles d'ATLAS. Les études ont montré que FATALIC est capable de reconstruire les paramètres d'un signal analogique en utilisant trois canaux de gain et un changement de gain dynamique. Les simulations ont démontré que les performances attendues de la voie rapide de FATALIC entraient dans les spécifications demandées.Ensuite, a été présentée une recherche de nouvelles résonances se désintégrant en paire de quarks top-antitop, utilisant 36,1 fb-1 de données issues des collisions proton-proton à 13 TeV au LHC pendant les années 2015 et 2016. Cette recherche s'est concentrée sur le canal de désintégration semi-leptonique de la paire top-antitop, où l'état final possède une signature comprenant exactement un lepton, des jets hadroniques et de l'énergie transverse manquante. L'estimation du bruit de fond multi-jets a été présentée en détail. Une recherche dans le spectre de masse invariante de la paire top-antitop a été effectuée pour les deux topologies résolue et boostée et la compatibilité des données par rapport aux prédictions du Modèle Standard a été testée. Aucune déviation significative par rapport aux prédictions du Modèle Standard n'a été trouvée et des limites sur les sections efficaces de production de signaux issus des modèles considérés furent mises.Les difficultés rencontrées lors de l'estimation des bruits de fond et du pré-traitement des incertitudes systématiques pour l'analyse à 36,1 fb-1 ont motivé la recherche d'une nouvelle méthode pour l'estimation du bruit de fond globale. L'algorithme Décomposition Fonctionnelle (FD) est une nouvelle méthode permettant de rechercher de nouvelles particules dans un spectre de masse invariante, en séparant la contribution du bruit de fond de celles des contributions résonantes. FD a été testé dans le but de vérifier ses performances sur des pseudo-données des analyses top-antitop et « 4t BSM ». Dans un premier temps, des tests ont été menés sur la propension de FD à créer de faux signaux dans les spectres de masses invariantes. La première version s'est montrée sensible à ce problème. FD a ensuite été amélioré pour réduire la sensibilité à la création de faux signal. Enfin, des études d'injections de signal ont été réalisées et FD a montré des difficultés à modéliser la contribution du signal et à la séparer du bruit de fond pour des largeurs de signal supérieures à 3%. / The Standard Model of particle physics describes three of the four fundamental interactions and all of its predictions have been experimentally confirmed. However, there are still questions that the Standard Model cannot answer. Several theoretical models are being explored and some predict new resonances that would decay into a top-antitop quarks pair that could be observed by the ATLAS detector at the LHC collider.In 2026, the LHC will restart after a significant improvement phase to increase its luminosity. It's in this context that the studies on FATALIC, a chip that has been proposed for the replacement of the front-end electronics of the ATLAS hadronic tile calorimeter, were achieved. The studies showed that FATALIC was able to reconstruct the parameters of an analog signal using three gain channels and a dynamic gain switch. The simulations showed that the expected performance of FATALIC's fast channel was within the required specifications.Then, a search for new particles decaying into a top-antitop quarks pair was presented, using 36.1 fb-1 data from the proton-proton collisions at 13 TeV of the LHC for the years 2015 and 2016. This search concentrate on the semi-leptonic decay channel of the top-antitop quarks pair, where the final state has a signature with exactly one lepton, hadronic jets and missing transverse energy. The estimate of the multi-jets background noise was presented. A search in the top-antitop invariant mass spectrum was performed in the two topology resolved and boosted and the compatibility of the data with respect to the Standard Model predictions was tested. No significant deviation from the Standard Model's predictions was found and limits on benchmark models signal cross sections were set.The difficulties encountered in estimating the background noises and on the profiling of the systematic uncertainties for the 36.1 fb-1 analysis has motivated the search for a new method to perform the global background estimate. The Functional Decomposition (FD) algorithm is a new method to search for new particles in an invariant mass spectrum, separating the contribution of the background noise to those of the resonant contributions. FD has been tested to verify its performance on pseudo-data from the top-antitop and « 4t BSM » analyses. First, tests were conducted to check if FD was creating spurious signal. The first version suffered of this problem and FD was then improved to reduce the amount of spurious signal. Finally, signal injection studies were carried out and FD showed difficulties to model the signal's contribution and to separate it from the background noise for signal with widths greater than 3%.