Les outillages de mise en forme en acier martensitique de type AISI H11 sont des pièces critiques dont le comportement en service est étroitement lié à leurs structures internes et à leur évolution. Les conditions des sollicitations lors de la mise en oeuvre du procédé est souvent à l'origine de modifications microstructurales en surface, à savoir la morphologie des lattes de martensite, les orientations cristallographiques, l'état d'écrouissage interne ou encore le profil de surface. Ces aspects peuvent éventuellement altérer les performances mécaniques de l'acier AISI H11. Afin d'appréhender et d'optimiser le comportement mécanique de celui-ci, une approche multi-échelle est mise en oeuvre dans ce travail. Celle-ci s'articule autour d'une investigation expérimentale et d'un traitement numérique. L'étude expérimentale s'attache à reproduire, à l'échelle du laboratoire, des surfaces équivalentes à celles issues lors des procédés de mise en oeuvre des outillages. Des techniques de caractérisation spécifiques, à savoir le MEB, l'EBSD, la nanoindentation ou encore l'altimétrie permettent de mettre en évidence un gradient de la stéréologie du matériau en surface et sous-surface. Les hétérogénéités locales induites concernent la morphologie des lattes de martensite, les orientations cristallographiques, l'état d'écrouissage interne mais également le profil de surface. Des essais mécaniques in-situ associés à la technique de corrélation d'images numériques sont réalisés pour des chargements monotones quasi-statiques et cycliques de type traction-traction. Une investigation des champs mécaniques locaux en surface est ainsi effectuée, elle permet d'analyser les schémas de localisations des déformations non linéaires liés aux artéfacts stéréologiques. Le traitement numérique s'intéresse à une modélisation multi-échelle, et plus particulièrement à des calculs par la méthode des éléments finis sur des microstructures virtuelles générées par tesselations de Voronoï. Celles-ci sont effectuées de manière à reproduire les structures martensitiques et considèrent des relations d'orientations spécifiques (de type Kurdjumov-Sachs) à l'issue du traitement thermique entre les lattes de martensite et le grain austénitique parent. Les équations constitutives du modèle de plasticité cristalline (élasto-viscoplastique) de Méric-Cailletaud sont implantées dans le code de calcul par éléments finis Abaqus dans le cadre de l'hypothèse des petites perturbations (HPP) et de la théorie des transformations finies. La formulation du modèle dans le contexte de la théorie des transformations finies est effectuée dans le cadre d'une description spatiale où la notion de dérivée objective est considérée. Celle-ci consiste en celle d'Oldroyd ou de Truesdell de manière à ce qu'une telle formulation soit équivalente à une description lagrangienne. Le traitement numérique a permis de reproduire de manière qualitative les schémas de localisation en surface mise en évidence lors de l'investigation expérimentale. L'influence des divers paramètres stéréologiques, évoqués ci-dessus, sur les champs mécaniques locaux a été analysée. De par cette approche, il a été possible de mettre en évidence certains mécanismes élémentaires, notamment les effets d'interaction et de surface. Enfin, il a été constaté que la prise en compte des rotations des réseaux cristallins par la théorie des transformations finies permet de relâcher certaines zones de localisation des champs mécaniques autour d'artéfacts stéréologiques. / AISI H11 martensitic tool steels are critical mechanical components that behaviour during service is drastically linked to their internal structures and their possible evolution. Their manufacture processes are often at the origin of microstructural changes at the surface, namely the morphology of martensitic laths, the crystallographic orientations, the internal hardening state and the surface profile These aspects can potentially alter the mechanical performance of AISI H11 martensitic steel. In order to get better insight into and optimize its mechanical behaviour, a multi-scale approach involving an experimental investigation and a numerical treatment is taken in this work.The experimental investigation focuses to reproduce, at the laboratory scale, equivalent surfaces to those resulting from tool steels manufacture processes. Specific characterization techniques, namely SEM, EBSD, nanoindentation and altimetry enable to highlight a stereology gradient of the material in surface and sub-surface. The induced local heterogeneities consist in morphology of martensitic laths and crystallographic orientations, internal hardening state and surface profile. In-situ mechanical tests with digital image correlation technique (DIC) are carried out for monotonous quasi-static and tension-tension cyclic loads. An investigation of the local mechanical fields at the surface is thus performed and allows to analyze the localizations schemes of nonlinear strains which are related to stereological artifacts.The numerical treatment is focused on a multi-scale modelling, and more particularly on finite element calculations on virtual microstructures which are generated by Voronoi tesselations. The latters are carried out such that to reproduce martensitic structures and consider a specific orientation relationship between martensitic laths and parent austenitic grains (i.e. Kurdjumov-Sachs) after the heat treatment. The constitutive equations of the (elasto-viscoplastic) crystal plasticity of Méric-Cailletaud are implemented in the finite element code Abaqus in the context of the small strain assumption and the finite strain theory. The formulation of the model in the context of finite strain theory is is given a spatial description where the notion of objective derivative, namely the so called one of Oldroyd or Truesdell, is used in such a way that such formulation is equivalent to a Lagrangian description.The numerical treatment has allowed to qualitatively reproduce the localization patterns at the surface which have been highlighted in the experimental investigation. The influence of the different stereological parameters mentioned above on the local mechanical fields was analyzed. By this approach, it was possible to highlight some elementary mechanisms including interaction and surface effects. Finally, it was found that the inclusion of lattice rotations via the theory of finite strain allows to release certain areas of mechanical fields localization that are related to stereological artifacts.

<p dir="ltr">The brain is a dynamic tissue that is passively driven by a combination of the cardiac cycle, respiration, and slow wave oscillations. The function of the brain relies on its ability to maintain a normal homeostatic balance between its mechanical environment and metabolic demands, which can be greatly altered in the cases of neurodegeneration or traumatic brain injury. It has been a challenge in the field to quantify the dynamics of the tissue and cerebrospinal fluid flow in human subjects on a patient-specific basis over the many spatial and temporal scales that it relies upon. Non-invasive imaging tools like structural, functional, and dynamic MRI sequences provide modern researchers with an unprecedented view into the human brain. Our work leverages these sequences by developing novel, open-source pipelines to 1) quantify the biomechanical environment of the brain tissue over 133 functional brain regions, and 2) estimate real-time cerebrospinal fluid velocity from flow artifacts on functional MRI by employing breathing regimens to enhance fluid motion. These pipelines provide a comprehensive view of the macroscale tissue and fluid motion in a given patient. Additionally, we sought to understand how the transmission of macroscale forces, in the context of traumatic brain injury, contribute to neuronal damage by 3) developing a digital twin to simulate 30-200 g-force loading of 2D neuronal cultures and observing the morphological and electrophysiological consequences of these impacts in vitro by our collaborators. Taken together, we believe these works are a steppingstone that will enable future researchers to deeply understand the mechanical contributions that underly clinical neurological outcomes and perhaps lead to the development of earlier diagnostics, which is of dire need in the case of neurodegenerative diseases.</p>