La compréhension et la prédiction du comportement vibro-acoustique des systèmes légers bois du bâtiment constitue un enjeu scientifique d'actualité. En 2015 une étude montrait encore que presque la moitié de ces systèmes constructifs n'offrait pas satisfaction. Un modèle prédictif à l'échelle du bâtiment, en cours de normalisation, permet de prendre en compte la performance individuelle des différents systèmes séparatifs pour remonter à un niveau de performance globale. La difficulté scientifique réside alors dans l'évaluation de la performance individuelle associée à chaque conception admissible, dans un vaste ensemble de systèmes techniquement réalisables. Dans cette recherche, une méthodologie est proposée pour la construction de modèles numériques capables de prendre en compte, aux basses fréquences, la complexité et la diversité des systèmes bois constitués de multiples plaques, poutres, cavités acoustiques et matériaux poroélastiques. En accord avec les procédures d'évaluation normalisées, des modèles déterministes pour les excitations mécaniques du système sont construits. Une approche probabiliste est alors développée en réponse à la problématique des incertitudes liées à la construction légère. Ainsi, en résolvant un problème stochastique inverse utilisant des données expérimentales pour identifier les hyperparamètres de modèles probabilistes développés, il est possible de quantifier la propagation des incertitudes du système à la performance prédite en conditions de laboratoire. Par suite, des configurations optimales, robustes aux incertitudes, sont recherchées. Du fait de la nature combinatoire du problème d'optimisation, un algorithme génétique, particulièrement adapté à un espace de recherche discret ainsi qu'à l'optimisation multi-objectif, est mis en oeuvre. Dans les cas traités, les configurations optimales tendent vers une maximisation de la rigidité structurelle / Being able to understand and predict the vibroacoustic behavior of lightweight wood-based building systems contitute a serious scientific concern. In 2015, acoustic comfort investigation claims that unsatisfactions are expressed with respect to around 50% of such constructions. In particular, low frequency discomfort is target of criticism. A methodology was proposed, currently running through standardisation process, which translates the individual performance of the building systems into a global building performance index. The challenge consequently lies in the prediction of the individual performances in regard to the wide spread of wood based designs. In this research, a methodology is introduced for the construction of computational models able to handle the complexity and diversity of the systems, constituted of multiple boards, stiffeners, cavities and poroelastic media. Structural excitations of the system are constructed according to standard evaluation procedures. Then, a probabilistic approach is undertaken in order to take into account the uncertainty problematic, inherent to lightweight wood based constructions. In particular, stochastic inverse problems are constructed to identify, from experimental measurements, hyperparameters associated with ad hoc probabilistic models. Eventually, uncertainty quantification can be performed in regard to predicted performance in laboratory conditions. Following, robust optimal designs are sought in the presence of uncertainties. No continuous mapping from the search space of the configurations to the space of the fitness functions representative of the objective performance exists and derivatives cannot be defined. By way of consequence, the class of the evolutionnary algorithm, suited to discrete search spaces as well as multi-objective optimisation, is chosen. Considered optimisation problems displayed preferential directions of the genetic algorithm towards stiffest admissible designs

Lors de la synthèse des aciers ODS, la première étape consiste à réaliser un broyage actif, appelé mécano-synthèse, entre les matériaux de départ qui sont la poudre métallique et les renforts d’oxyde. Ce procédé peut se réaliser au moyen d’un broyeur à boulets, constitué d’une cuve cylindrique à l’intérieur de laquelle des billes en acier sont introduites. Le broyage résulte des combinaisons de chocs entre billes, poudre et paroi de la cuve, ce qui conduit à une évolution de la de la taille, de leur forme et de leur polydispersité. La première partie de cette thèse s’est attachée à élaborer un moyen de caractérisation de la poudre par des mesures ultrasonores. Une méthode qui consiste à sonder un échantillon de poudre métallique pour la mesure des paramètres acoustiques s’est avérée être adaptée pour la qualification de la poudre métallique en cours de broyage. Une dépendance des paramètres acoustiques avec les caractéristiques morphologiques du milieu a également été mise en évidence pour des échantillons granulaires. Dans une deuxième partie, l’optimisation du procédé par l’identification de la vitesse optimale de rotation de la cuve est recherchée dans un premier temps. Une mise en parallèle des signaux acoustiques et vibratoires en fonction de la vitesse de rotation de la cuve avec le mouvement des billes, montre que les énergies acoustique et vibratoire sont des indicateurs pouvant conduire à la vitesse de rotation optimale. Puis, il est montré comment des mesures acoustiques et vibratoires durant un broyage permettent de caractériser l’évolution de la nature des poudres et d’identifier la présence de colmatage de la poudre sur les parois de la cuve. / During the ODS steel (Oxide Dispersion Strengthened) synthesis, the first stage consists in an active milling between original materials, which are metallic powder and oxide to obtain reinforced micro/nanoscale dispersions. This process, known as mechanical alloying, could be realized by balls milling composed by a cylindrical tank rotating around its main axis, within which steel beads are introduced. The grinding results from different combinations of collisions between beads and powders on the tank walls, that lead to morphological grain powder evolution (grain size and shape). The first part of this thesis proposes an ultrasonic method to characterize the metallic powder. An experimental method, which consists in acoustic probing for measuring linear acoustic parameters (longitudinal wave velocity and elastic modulus) of a slab of powder sample, appears to be suitable to follow different mechanical alloying stages. A dependence of the acoustic parameters on the morphological characteristics of metallic powder (grain shape and grain size distribution) is shown with the same sample preparation and the same confining pressure. In the second part, optimization process by identification of ball milling optimal rotation speed is researched in a first step. Correlation between acoustic or vibration signals and bead motion versus rotation speed, shows that acoustic and vibration energy are good indicators that can be used to find the optimal rotation speed. In a second step, acoustic and vibration measures are used to follow grain material properties evolution during a grinding (for a period of 176hrs) and to identify powder clogging mechanism on a milling tank.