La mousse de polyuréthane est un matériau cellulaire caractérisé par un spectre de propriétés mécaniques intéressant : une faible densité, une capacité à absorber l'énergie de déformation et une faible raideur.Elle présente également des propriétés telles qu'une excellente isolation thermique et acoustique, une forte absorption des liquides et une diffusion complexe de la lumière. Ce spectre de propriétés fait de la mousse de polyuréthane un des matériaux couramment utilisés dans de nombreuses applications phoniques, thermiques et de confort. Pour contrôler la vibration transmise aux occupants des sièges, plusieurs dispositifs automatiques de régulation et de contrôle sont actuellement en cours de développement tels que les amortisseurs actifs et semi-actifs. La performance de ces derniers dépend bien évidemment de la prédiction des comportements de tous les composants du siège et en particulier la mousse. D'une façon générale, il est indispensable de modéliser le comportement mécanique complexe de la mousse de polyuréthane et d'identifier ses propriétés quasi-statique et dynamiques afin d'optimiser la conception des systèmes incluant la mousse en particulier l'optimisation de l'aspect confort. Dans cette optique, l'objectif principal de cette thèse consiste à implémenter des modèles mécaniques de la mousse de polyuréthane fiables et capables de prévoir sa réponse sous différentes conditions d'essais. Dans la littérature, on retrouve les divers modèles développés tels que les modèles de mémoire entier et fractionnaire. L'inconvénient majeur de ces modèles est lié à la dépendance de leurs paramètres vis-à-vis des conditions d'essais, chose qui affecte le caractère général de leur représentativité des comportements quasi-statique et dynamique de la mousse polyuréthane. Pour pallier à cet inconvénient, nous avons développé des modèles qui, grâce à des choix judicieux de méthodes d'identification, assurent une représentativité plus générale des comportements quasi-statique et dynamique de la mousse polyuréthane. En effet, nous avons démontré qu'on peut exprimer les paramètres dimensionnels des modèles développés par le produit de deux parties indépendantes ; une regroupant les conditions d'essais et une autre définissant les paramètres adimensionnels et invariants qui caractérisent le matériau. Ces résultats ont été obtenus à partir de plusieurs études expérimentales qui ont permis l'appréhension du comportement quasi-statique (à travers des essais de compression unidirectionnelle) et dynamique (à travers des tests en vibration entretenue). La mousse, sous des grandes déformations, présente à la fois un comportement élastique non linéaire et un comportement viscoélastique. En outre, une discrimination entre les modèles développés particulièrement en quasi-statique a été effectuée. Les avantages et les limites de chacun y ont été discutés.

La thèse porte sur les réseaux de Kahn, un modèle de concurrence simple et expressif proposé par Gilles Kahn dans les années 70, et leur implémentation sur des architectures multi-coeurs modernes, à mémoire partagée. Dans un réseau de Kahn, le programmeur décrit un programme parallèle comme un ensemble de processus et de canaux communicants, reliant chacun exactement un processus producteur à un consommateur. Nous nous concentrons ici sur les aspects algorithmiques et les choix de conception liés à l'implémentation, avec deux points clefs : les garanties non bloquantes et la mémoire relâchée. Le développement d'algorithmes non bloquants efficaces s'inscrit dans une optique de gestion des ressources et de garantie de performance sur les plateformes à ordonnancement irrégulier, telles que les machines virtuelles ou les GPU. Un travail complémentaire sur les modèles de mémoire relâchée vient compléter cette approche théorique par un prolongement plus pratique dans le monde des architectures à mémoire partagée contemporaines. Nous présentons un nouvel algorithme non bloquant pour l'interprétation de réseaux de Kahn. Celui-ci est parallèle sur les accès disjoints : il permet à plusieurs processeursde travailler simultanément sur un même réseau de Kahn partagé, tout en exploitant le parallélisme entre processus indépendants. Il offre dans le même temps des garanties de progrès non bloquant : en mémoire bornée et en présence de retards sur les processeurs. L'ensemble forme, à notre connaissance, le premier système complètement non bloquant de cette envergure : techniques classiques de programmation non bloquante et contributions spécifiques aux réseaux de Kahn. Nous discutons également d'une variante bloquante destinée au calcul haute performance, avec des résultats expérimentaux encourageants. / In this thesis, we are interested in Kahn process networks, a simple yet expressive model of concurrency, and its parallel implementation on modern shared-memory architectures. Kahn process networks expose concurrency to the programmer through an arrangement of sequential processes and single-producer single-consumer channels. The focus is on the implementation aspects. Of particular importance to our study are two parameters: lock freedom and relaxed memory. The development of fast andefficient lock-free algorithms ties into concerns of controlled resource consumption and reliable performance on current and future platforms with unfair or skewed scheduling such as virtual machines and GPUs. Our work with relaxed memory models complements this more theoretical approach by offering a window into realistic sharedmemory architectures. We present a new lock-free algorithm for a Kahn process network interpreter. It is disjoint-access parallel: we allow multiple threads to work on the same shared Kahn process network, fully utilizing the parallelism exhibited by independent processes. It is nonblockingin that it guarantees global progress in bounded memory, even in the presence of (possibly infinite) delays affecting the executing threads. To our knowledge, it is the first lock-free system of this size, and integrates various well-known non-blocking techniques and concepts (e.g., safe memory reclamation, multi-word updates, assistance) with ideas and optimizations specific to the Kahn network setting. We also discuss a variant of the algorithm, which is blocking and targeted at high-performance computing, with encouraging experimental results.

La mousse de polyuréthane est un matériau cellulaire caractérisé par un spectre de propriétés mécaniques intéressant : une faible densité, une capacité à absorber l’énergie de déformation et une faible raideur.Elle présente également des propriétés telles qu’une excellente isolation thermique et acoustique, une forte absorption des liquides et une diffusion complexe de la lumière. Ce spectre de propriétés fait de la mousse de polyuréthane un des matériaux couramment utilisés dans de nombreuses applications phoniques, thermiques et de confort. Pour contrôler la vibration transmise aux occupants des sièges, plusieurs dispositifs automatiques de régulation et de contrôle sont actuellement en cours de développement tels que les amortisseurs actifs et semi-actifs. La performance de ces derniers dépend bien évidemment de la prédiction des comportements de tous les composants du siège et en particulier la mousse. D’une façon générale, il est indispensable de modéliser le comportement mécanique complexe de la mousse de polyuréthane et d’identifier ses propriétés quasi-statique et dynamiques afin d’optimiser la conception des systèmes incluant la mousse en particulier l’optimisation de l’aspect confort. Dans cette optique, l’objectif principal de cette thèse consiste à implémenter des modèles mécaniques de la mousse de polyuréthane fiables et capables de prévoir sa réponse sous différentes conditions d’essais. Dans la littérature, on retrouve les divers modèles développés tels que les modèles de mémoire entier et fractionnaire. L’inconvénient majeur de ces modèles est lié à la dépendance de leurs paramètres vis-à-vis des conditions d’essais, chose qui affecte le caractère général de leur représentativité des comportements quasi-statique et dynamique de la mousse polyuréthane. Pour pallier à cet inconvénient, nous avons développé des modèles qui, grâce à des choix judicieux de méthodes d’identification, assurent une représentativité plus générale des comportements quasi-statique et dynamique de la mousse polyuréthane. En effet, nous avons démontré qu’on peut exprimer les paramètres dimensionnels des modèles développés par le produit de deux parties indépendantes ; une regroupant les conditions d’essais et une autre définissant les paramètres adimensionnels et invariants qui caractérisent le matériau. Ces résultats ont été obtenus à partir de plusieurs études expérimentales qui ont permis l’appréhension du comportement quasi-statique (à travers des essais de compression unidirectionnelle) et dynamique (à travers des tests en vibration entretenue). La mousse, sous des grandes déformations, présente à la fois un comportement élastique non linéaire et un comportement viscoélastique. En outre, une discrimination entre les modèles développés particulièrement en quasi-statique a été effectuée. Les avantages et les limites de chacun y ont été discutés. / Polyurethane foam is a cellular material characterized by an interesting mechanical spectrum of properties: low density, capacity to absorb the deformation energy and low stiffness. It presents also several other properties, such as excellent thermal and acoustic insulation, high absorption of fluids and a complex scattering of light. This spectrum of properties makes polyurethane foam commonly used in many thermal, acoustic and comfort applications. To control the vibration transmitted to the seat occupants, several automatic devices for regulation and control are currently outstanding developments like active and semi-active dampers. The performance of these devices depends, of course, on the prediction of the behaviour of all the seat components and especially foam. Generally, it is essential to model the complex mechanical behaviour of polyurethane foam and identify its quasi-staticand dynamicproperties in order to optimize the design of systems with foam particularly the optimization of the comfort aspect. In this mind, the main goal of this thesis is to implement mechanical models of polyurethane foam reliable and able to provide its response under different test conditions. Several models has been developed in literature such as memory fractional and integer models. The main disadvantage of these models is the dependence of their parameters against the test conditions. It affects the general character of their representativeness to the quasi-static and dynamic behaviours of polyurethane foam. To solve this problem, we developed models with specific identification methods to ensure broader representation of the quasi-static and dynamic behaviour of polyurethane foam. Indeed, we have demonstrated that we can express the dimensional parameters of the developed models by the product of two independent parts; the first contain only the test conditions and the second define the dimensionless and invariant parameters that characterize the foam material. The developed models have been establish after several experimental studies allowing the apprehension of the quasi-static behaviour (through unidirectional compression tests) and the dynamic behaviour (through harmonic vibration tests). The polyurethane foam, under large deformations, exhibits a non linear elastic behaviour and viscoelastic behaviour. In addition, discrimination between the models developed especially in quasi-static case has been conducted. The advantages and limitations of each model have been discussed.