Des modèles de plus en plus précis sont développés pour prédire le comportement vibroacoustique des structures et dimensionner des traitements adaptés. Or, les sources vibratoires, qui servent de données d'entrée à ces modèles, restent assez souvent mal connues. Une erreur sur les sources injectées se traduit donc par un biais sur la prédiction vibroacoustique. En amont des simulations, la caractérisation expérimentale de sources vibratoires en conditions opérationnelles est un moyen de réduire ce biais et fait l'objet de ces travaux de thèse.L'approche proposée utilise une méthode inverse, la Résolution Inverse (RI), permettant l'identification de sources à partir des déplacements de structure. La sensibilité aux perturbations de mesure, commune à la plupart des méthodes inverses, est traitée dans un cadre probabiliste par des méthodes bayésiennes.Ce formalisme bayésien permet : d'améliorer la robustesse de la méthode RI ; la détection automatique de sources sur la distribution spatiale ; l'identification parcimonieuse pour le cas de sources ponctuelles ; l'identification de paramètres de modèle pour les structures homogénéisées ; l'identification de sources instationnaires ; la propagation des incertitudes de mesures sur l'évaluation du spectre d'effort ; l'évaluation de la qualité de la mesure par un indicateur empirique de rapport signal à bruit.Ces deux derniers points sont obtenus avec une unique mesure, là où des approches statistiques plus classiques demandent une campagne de mesures plus conséquente. Ces résultats ont été validés à la fois numériquement et expérimentalement, avec une source maîtrisée mais aussi avec une source industrielle. De plus, la procédure est en grande partie non-supervisée. Il ne reste alors à la charge de l’utilisateur qu’un nombre restreint de paramètres à fixer. Lesapproches proposées peuvent donc être utilisées dans une certaine mesure comme des boites noires. / Increasingly accurate models are developped to predict the vibroacoustic behavior of structures and to propose adequate treatments.Vibration sources used as input of these models are still broadly unknown. In simulation, an error on vibration sources produces a bias on the vibroacoustic predictions. A way to reduce this bias is to characterize experimentally the vibration sources in operational condition before some simulations. It is therefore the subject of this PhD work.The proposed approach is based on an inverse method, the Force Analysis Technique (FAT), and allows the identification of vibration sources from displacement measurements. The noise sensibility, common to most of inverse methods, is processed in a probabilistic framework using Bayesian methods.This Bayesian framework allows: some improvements of the FAT robustness; an automatic detection of sources; the sparse identification of sources for pointwise sources; the model parameters identification for the purpose of homogenized structures; the identification of unsteady sources; the propagation of uncertainties through force spectrum (with credibility intervals); measurement quality assessment from a empirical signal to noise ratio.These two last points are obtained from a unique scan of the structure, where more traditional statistical methods need multiple scans of the structure. Both numerical and experimental validations have been proposed, with a controled excitation and with an industrial source. Moreover, the procedure is rather unsupervised in this work. Therefore, the user only has a few number of parameters to set by himself. In a certain extent, the proposed approaches can then be applied as black boxes.

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Processes during the meroplanktonic phase regulate population dynamics for many marine benthic invertebrates. I examined changes in vertical distribution of different meroplanktonic larvae in a coastal embayment during a stable period, at high temporal frequencies and spatial resolutions. Plankton samples were collected at 6 depths (3, 6, 9, 12, 18, 24 m) using a pump, every 2-h over a 36- and a 25-h period, during a spring and neap tide, respectively, concurrently with measures of temperature, salinity, fluorescence and current velocity. For 10 gastropod taxa, larval vertical distribution was mostly related to the thermal structure of the water column. Each of 7 taxonomic groups was found either exclusively near the surface, associated with the fluorescence maximum, or showed diel changes in distribution. These larvae that occupy different depths in the water column exhibit different dispersal potentials. / Biogeographical data contained in this thesis will be submitted to the Oceanographic Biogeographic Information System (OBIS) and may be accessed on-line at http://www.iobis.org

Les bassins versants du pourtour méditerranéen français sont touchés par des pluies parfois intenses et à fort cumuls, qui peuvent engendrer des crues à cinétique rapide. Les derniers exemples majeurs en date sont ceux de l’Aude en 1999, du Gard en 2002 et du Var en 2010, dont les conséquences furent dramatiques. Ces travaux de thèse visent à évaluer une approche de modélisation complémentaire aux outils dont disposent déjà les Services de Prévision des Crues pour la prévision des crues à cinétique rapide : le couplage de modèles hydrologique et hydraulique, qui est a priori adapté pour la modélisation à l’échelle des grands bassins méditerranéens, de superficies supérieures à 1 000 km² (Ardèche, Cèze, Gardon, Vidourle…). Des éléments de réponses aux 4 questions suivantes sont recherchés : 1) le couplage est-il adapté pour la modélisation des débits atteints lors d’évènements passés, d’importance intermédiaire ? 2) le couplage est-il performant pour la modélisation des débits, cotes atteintes, et extension d’inondation, observés lors d’un épisode majeur? 3) comment envisager d’améliorer la modélisation des apports latéraux non-jaugés au modèle hydraulique, tout en adoptant une démarche adaptée à la prévision ? 4) le couplage est-il performant en prévision ? Le couplage employé combine le modèle hydrologique SCS-LR de la plateforme ATHYS (Bouvier et al., 2004), et le code de modélisation hydraulique 1D MASCARET (EDF-CETMEF, 2011). Il est appliqué au bassin versant du Gardon (2 040 km²), dans le sud de la France. / The French catchments around the Mediterranean Sea are affected by intense rains, which can cause fast and flash floods. The last major events are the one of the Aude river in 1999, of the Gard area in 2002, and of the Var area in 2010, whose consequences were tragic. This PhD intends to assess a modeling strategy complementary to the tools that are already used by the regional flood warning services: the coupling of hydrologic and hydraulic models, which is a priori well-adapted for the modelling of catchments of large-scale areas (larger than 1 000 km²) around the Mediterranean Sea (such as the ones of the Ardèche river, the Cèze river, the Vidourle river, the Gardon river…). The works aim at bringing elements of responses to the following questions: 1) is the coupling adapted to the modelling of floods hydrographs of past events of moderate importance? 2) in case of an extreme event (like in September 2002), is the coupling effective for the modelling of discharges, of water levels, and of flood extension? 3) how can we improve the modelling of ungauged lateral inflows to the hydraulic model, while applying a method adapted to forecasting? 4) Is the coupling efficient at forecasting? The coupling used combines the SCS-LR hydrologic model of the ATHYS platform (Bouvier et al., 2004), and the MASCARET 1D hydraulic model (EDF-CETMEF, 2011). It is applied to the Gardon river basin (2 040 km²), in the South of France.

The relationship between post-mortem state and changes of biological tissue impedance has been investigated to serve as a basis for developing an in-vitro measurement method for monitoring the freshness of meat. The main challenges thereby are the reproducible measurement of the impedance of biological tissues and the classification method of their type and state. In order to realize reproducible tissue bio-impedance measurements, a suitable sensor taking into account the anisotropy of the biological tissue has been developed. It consists of cylindrical penetrating multi electrodes realizing good contacts between electrodes and the tissue. Experimental measurements have been carried out with different tissues and for a long period of time in order to monitor the state degradation with time. Measured results have been evaluated by means of the modified Fricke-Cole-Cole model. Results are reproducible and correspond to the expected behavior due to aging. An appropriate method for feature extraction and classification has been proposed using model parameters as features as input for classification using neural networks and fuzzy logic. A Multilayer Perceptron neural network (MLP) has been proposed for muscle type computing and the age computing and respectively freshness state of the meat. The designed neural network is able to generalize and to correctly classify new testing data with a high performance index of recognition. It reaches successful results of test equal to 100% for 972 created inputs for each muscle. An investigation of the influence of noise on the classification algorithm shows, that the MLP neural network has the ability to correctly classify the noisy testing inputs especially when the parameter noise is less than 0.6%. The success of classification is 100% for the muscles Longissimus Dorsi (LD) of beef, Semi-Membraneous (SM) of beef and Longissimus Dorsi (LD) of veal and 92.3% for the muscle Rectus Abdominis (RA) of veal. Fuzzy logic provides a successful alternative for easy classification. Using the Gaussian membership functions for the muscle type detection and trapezoidal member function for the classifiers related to the freshness detection, fuzzy logic realized an easy method of classification and generalizes correctly the inputs to the corresponding classes with a high level of recognition equal to 100% for meat type detection and with high accuracy for freshness computing equal to 84.62% for the muscle LD beef, 92.31 % for the muscle RA beef, 100 % for the muscle SM veal and 61.54% for the muscle LD veal. / Auf der Basis von Impedanzspektroskopie wurde ein neuartiges in-vitro-Messverfahren zur Überwachung der Frische von biologischem Gewebe entwickelt. Die wichtigsten Herausforderungen stellen dabei die Reproduzierbarkeit der Impedanzmessung und die Klassifizierung der Gewebeart sowie dessen Zustands dar. Für die Reproduzierbarkeit von Impedanzmessungen an biologischen Geweben, wurde ein zylindrischer Multielektrodensensor realisiert, der die 2D-Anisotropie des Gewebes berücksichtigt und einen guten Kontakt zum Gewebe realisiert. Experimentelle Untersuchungen wurden an verschiedenen Geweben über einen längeren Zeitraum durchgeführt und mittels eines modifizierten Fricke-Cole-Cole-Modells analysiert. Die Ergebnisse sind reproduzierbar und entsprechen dem physikalisch-basierten erwarteten Verhalten. Als Merkmale für die Klassifikation wurden die Modellparameter genutzt.

Cette thèse porte sur la commande H∞ par loop-shaping pour les systèmes linéaires à temps invariant d'ordre faible avec ou sans retard et dépendant de paramètres inconnus. L'objectif est d'obtenir des correcteurs H∞ paramétriques, c'est-à-dire dépendant explicitement des paramètres inconnus, pour application à des viseurs gyrostabilisés.L'existence de ces paramètres inconnus ne permet plus l'utilisation des techniques numériques classiques pour la résolution du problème H∞ par loop-shaping. Nous avons alors développé une nouvelle méthodologie permettant de traiter les systèmes linéaires de dimension finie grâce à l'utilissation de techniques modernes de calcul formel dédiées à la résolution des systèmes polynomiaux (bases de Gröbner, variétés discriminantes, etc.).Une telle approche présente de multiples avantages: étude de sensibilités du critère H∞ par rapport aux paramètres, identification de valeurs de paramètres singulières ou remarquables, conception de correcteurs explicites optimaux/robustes, certification numérique des calculs, etc. De plus, nous montrons que cette approche peut s'étendre à une classe de systèmes à retard.Plus généralement, cette thèse s'appuie sur une étude symbolique des équations de Riccati algébriques. Les méthodologies génériques développées ici peuvent s'étendre à de nombreux problèmes de l'automatique, notamment la commande LQG, le filtrage de Kalman ou invariant. / This PhD thesis deals with the H∞ loop-shaping design for low order linear time invariant systems depending on unknown parameters. The objective of the PhD thesis is to obtain parametric H∞ controllers, i.e. controllers which depend explicitly on the unknown model parameters, and to apply them to the stabilization of gyrostabilized sights.Due to the unknown parameters, no numerical algorithm can solve the robust control problem. Using modern symbolic techniques dedicated to the solving of polynomial systems (Gröbner bases, discriminant varieties, etc.), we develop a new methodology to solve this problem for finite-dimensional linear systems.This approach shows several advantages : we can study the sensibilities of the H∞ criterion to the parameter variations, identify singular or remarquable values of the parameters, compute controllers which depend explicitly on the parameters, certify the numerical computations, etc. Furthermore, we show that this approach can be extended to a class of linear time-delay systems.More generally, this PhD thesis develops an algebraic approach for the study of algebraic Riccati equations. Thus, the methodology obtained can be extended to many different problems such as LQG control and Kalman or invariant filtering.

The relationship between post-mortem state and changes of biological tissue impedance has been investigated to serve as a basis for developing an in-vitro measurement method for monitoring the freshness of meat. The main challenges thereby are the reproducible measurement of the impedance of biological tissues and the classification method of their type and state. In order to realize reproducible tissue bio-impedance measurements, a suitable sensor taking into account the anisotropy of the biological tissue has been developed. It consists of cylindrical penetrating multi electrodes realizing good contacts between electrodes and the tissue. Experimental measurements have been carried out with different tissues and for a long period of time in order to monitor the state degradation with time. Measured results have been evaluated by means of the modified Fricke-Cole-Cole model. Results are reproducible and correspond to the expected behavior due to aging. An appropriate method for feature extraction and classification has been proposed using model parameters as features as input for classification using neural networks and fuzzy logic. A Multilayer Perceptron neural network (MLP) has been proposed for muscle type computing and the age computing and respectively freshness state of the meat. The designed neural network is able to generalize and to correctly classify new testing data with a high performance index of recognition. It reaches successful results of test equal to 100% for 972 created inputs for each muscle. An investigation of the influence of noise on the classification algorithm shows, that the MLP neural network has the ability to correctly classify the noisy testing inputs especially when the parameter noise is less than 0.6%. The success of classification is 100% for the muscles Longissimus Dorsi (LD) of beef, Semi-Membraneous (SM) of beef and Longissimus Dorsi (LD) of veal and 92.3% for the muscle Rectus Abdominis (RA) of veal. Fuzzy logic provides a successful alternative for easy classification. Using the Gaussian membership functions for the muscle type detection and trapezoidal member function for the classifiers related to the freshness detection, fuzzy logic realized an easy method of classification and generalizes correctly the inputs to the corresponding classes with a high level of recognition equal to 100% for meat type detection and with high accuracy for freshness computing equal to 84.62% for the muscle LD beef, 92.31 % for the muscle RA beef, 100 % for the muscle SM veal and 61.54% for the muscle LD veal. / Auf der Basis von Impedanzspektroskopie wurde ein neuartiges in-vitro-Messverfahren zur Überwachung der Frische von biologischem Gewebe entwickelt. Die wichtigsten Herausforderungen stellen dabei die Reproduzierbarkeit der Impedanzmessung und die Klassifizierung der Gewebeart sowie dessen Zustands dar. Für die Reproduzierbarkeit von Impedanzmessungen an biologischen Geweben, wurde ein zylindrischer Multielektrodensensor realisiert, der die 2D-Anisotropie des Gewebes berücksichtigt und einen guten Kontakt zum Gewebe realisiert. Experimentelle Untersuchungen wurden an verschiedenen Geweben über einen längeren Zeitraum durchgeführt und mittels eines modifizierten Fricke-Cole-Cole-Modells analysiert. Die Ergebnisse sind reproduzierbar und entsprechen dem physikalisch-basierten erwarteten Verhalten. Als Merkmale für die Klassifikation wurden die Modellparameter genutzt.