Soil freezing/thawing is of importance in the transport of water, heat and solute, with coupled effects. Due to complexity in soil freezing/thawing, uncertainty could be influential in both experimentation and simulation work in frozen soils. Solute and water in frozen soil could reduce the freezing point, resulting in uncertainty in simulation water, heat and solute processes as well as in estimation of frozen soil evaporation. High salinity and groundwater level could result in high soil evaporation during wintertime. Seasonal courses in energy and water balance on surface have shown to be influential to soil water and heat dynamics, as well as in salt accumulation during wintertime. Water and solute accumulated during freezing period resulted in high evaporation during thawing period and enhanced surface salinization. Diurnal changes in surface energy partitioning resulted in significant cycle of freezing/thawing as well as in evaporation/condensation in surface layer, which could in turn affect atmosphere. Uncertainties in experiments and simulations were detectable in investigation of seasonally frozen soils with limited methods and simplified representations of reality in two agricultural fields in northern China. Soil water and solute contents have shown to be more uncertain than soil temperatures in both measurements and simulations. The combination of experiments with process-based model (CoupModel) has proven to be useful in understanding freezing/thawing processes and in identification of uncertainty, when Monte-Carlo based methods were used for evaluation of simulations. Correlations between parameters and model performance indices needed to be taken into account carefully in calibration of the process-based model. Parameters related to soil hydraulic processes and surface energy processes were more sensitive when using different datasets for calibration. In using multiple model performance indicators for multi-objective evaluation, the trade-offs between them have shown to be a source of uncertainty in calibration. More proper representations of the reality in model (e.g., soil hydraulic and thermal properties) and more detailed measurements (e.g., soil liquid water content and solute concentration) as input would be efficient in reducing uncertainty. Relationships between groundwater, soil and climate change would be of high interest for better understanding of cold regions water and energy balance. / 土壤冻融过程对于水热及溶质的运移具有十分重要的影响，并对于寒旱区水文过程的研究有着深远意义。在冻土中，溶质的存在导致冰点降低，改变土壤冻融规律，进而影响冻融土壤水热运移。冻融土壤地表水分及能量平衡的季节性变化规律对土壤水热运移及盐分的积累影响较大。同时，土壤冻融的水热平衡日变化规律对表层土壤水热过程影响较为强烈，并进而影响地表的气象变化。试验研究表明，高溶质含量及浅埋深地下水条件为地表的蒸发提供了便利条件，因为高溶质含量土壤冰点降低，同一负温条件下的液态含水量增大，为蒸发提供了可利用水分；而浅埋深地下水对冻融期水盐的表聚提供的方便，进而有助于融化期地表水分的大量蒸发及下层土层水分的大量向上补给。例如，当地下水初始埋深设置在1.5 m时，对于初始含盐量分别为0.2%，0.4% 和0.6% g/g的冻融试验组，冻融期累积蒸发量分别为51.0，96.6和114.0 mm。同样的增加趋势在其它初始地下水埋深设置试验组里也被验证，且初始地下水埋深越浅，累积蒸发量也越大。对于利用有限的试验数据及简化的数值模型对冻融土壤水热及溶质研究，由于试验及模型的不确定性，会造成结果的不确定性。而通过利用不确定性分析的方法将试验结果与数值模型结合起来可以较好地理解土壤冻融过程及处理不确定性，并进而为改进试验方法及完善数值模型提供参考。模型不确定分析结果表明，模型参数之间，及参数与模型模拟效果评价因子之间存在较强的相关性，会造成模拟结果的不确定性。而不同模拟方法的结果对比表明，在进行冻融土壤水热及溶质模拟时，建立更为完善的考虑更为详细的过程的数值模型可以提高模型的模拟效率，减小模拟结果的不确定性。同时，试验数据的不确定性也显示出了对模拟结果的显著影响。精确的试验数据及更为科学的试验方法有助于减少模拟结果的不确定性。在减少模拟结果的不确定性上也有重要作用。同时，由于寒区水文过程的复杂性及在气候变化过程中的重要性，有必要进一步开展寒区地下水，土壤水热盐与气候变化关系的研究，以便于制定更为合理的寒区水资源管理策略。 / Frysning och tining är av betydelse för kopplade flöden av vatten, värme och lösta ämnen i mark. Komplexiteten i sambanden mellan lösta ämnen, ofruset vatten och fryspunkten skapar en osäkerhet vid simuleringar av processer för både vatten, värme och lösta ämnen i marken samt för avdunstningen från markytan. Årtidsberoende mönster i energi- och vattenbalansen för markytan påverkar värme- och vattendynamiken i marken samt ackumulering av salter under vintern. Dygnsvariationer i energibalansens uppdelning vid markytan ger upphov till frysning/tining samt avdunstning och kondensation i ytliga lager som har återkopplingar också till tillstånden i atmosfärens ytskikt. Osäkerheter i både experiment och i simuleringar spårades i undersökningar av säsongstyrd frysning av mark i två provincer av norra Kina. Begräningar i metodik och förenklingar av naturens komplexitet kunde klargöras. Kombinationen av experiment och processbaserad modellering med CoupModel var lyckosam för föreståelsen av frysning/tining och kunde klargöra osäkerhet med hjälp av Monte Carlo teknik. Korrelation mellan parametrar och prestanda hos modellen var en viktig del av kalibreringsproceduren. En förbättrad processbeskrivning av marken och minskad parameterosäkerhet kan erhållas om också mer detaljerade mätningar inbegrips i framtida studier. Sambanden mellan grundvatten, mark och klimatförändringar är av största intresse för en bättre kunna beskriva kalla regioners vatten- och energibalanser. / <p>QC 20160329</p>

Les travaux de recherche effectués dans le cadre de cette thèse concernent un problème delotissement et de séquencement pour une ligne de production imparfaite. Deux types d'aléas sont prisen compte : le rendement aléatoire (à cause des rebuts) et le temps d'exécution aléatoire (à cause despannes machines). Les temps de changement de série dépendant de la séquence des produits sontégalement pris en compte.Le problème est issu de d'une fabrication automatisée (usine-automate) des circuits impriméset il a été posé lors de la conception du système de gestion de production de l'atelier fabriquant lespartons conducteurs de plusieurs types. Étant donné que l'usine était complètement automatisée,l'atelier (comme le reste de l'usine) travaillait la plupart de la journée sans personnel autre que celui demaintenance, alors il fallait construire un planning de production pour les 24 heures suivantes. Ceplanning devait être répété chaque jour. Le problème consistait à définir les quantités optimales deproduits à traiter (tailles de lots) et l'ordre de passage des lots dans une ligne de production afind'optimiser un critère.Le problème traité appartient à trois domaines de recherche: 1) lotissement optimale pour lessystèmes de production imparfaits (ou lotissement sous incertitudes); 2) ordonnancement etlotissement déterministe; 3) ordonnancement avec des temps ou (et) coût de changement de série (setup).Dans la littérature scientifique nous trouvons beaucoup d’exemples de problèmes appartenant auun ou à l’intersection de deux de ces domaines. Par contre, nous n’avons pas trouvé les travaux quitraites de problèmes identiques au notre.Etant donné que le problème est trop compliqué tel qu’il est, nous avons cherché des façonsde son modélisation qui nous permettrons le résoudre. Nous avons trouvé trois cas où le problèmeinitial peut être décomposé en plusieurs parties, chacune entre lesquelles peut être transformé dans unproblème connu de la Recherche Opérationnelle. Ensuite nous avons travaillé que sur la partielotissement du problème décomposé tout en montrant comment les autres partis peuvent être résolus.Les problèmes de ce type sont très importants pour l’optimisation d’une chaine logistique.Ces résolutions aident d’organiser la production à la manière efficace, que permet aux entreprises defaire des gains financiers importants. / This thesis contains the research study of a multi-product lot-sizing and sequencing problemfor an imperfect production line. Two types of uncertainties were taken into account: the random yield(because of defective items) and random lead time (due to machine breakdowns). The sequencedependent set-up time between different products was also taken into account.This problem came from the electronics industry, more precisely from the automatedmanufacturing of several types of Printed Circuit Board. Since the plant was completely automated,the considered production line (like the rest of the plant) worked most of the day without any otherstaff but maintenance one, so it was necessary to consider a production schedule for the next 24 hours.This schedule was repeated every day. The problem was to define the optimal quantities of productsto be manufactured (lot sizes) and the sequence of these lots to optimize a given factor. The problemaddressed belongs to three research domains: 1) optimal lot-sizing for the imperfect productionsystems (or lot-sizing under uncertainty), 2) deterministic lot-sizing and scheduling, 3) schedulingwith set-up times or (and) costs. In the literature we can find many examples of problems belonging toone or the intersection of two of these areas. But we did not find any work that deals with similarproblem to ours.Since the problem is too complicated as it is, we looked for ways of modeling it, which wouldhave allowed us to solve it. We found three cases where the original problem could be decomposedinto several parts, each of which could be converted to a known problem of Operations Research.Then we worked on the lot-sizing part of the decomposed problem. Meanwhile, we showed how otherparties could be resolved.These kinds of problems are very important for a supply chain optimizing. Their solutionshelp to organize an efficient production, which in turn allows to make significant financial gains tocompany.

Durant la dernière décennie, les développements technologiques en radiothérapie ont transformé considérablement les techniques de traitement. Les nouveaux faisceaux non standard améliorent la conformité de la dose aux volumes cibles, mais également complexifient les procédures dosimétriques. Puisque des études récentes ont démontré l’invalidité de ces protocoles actuels avec les faisceaux non standard, un nouveau protocole applicable à la dosimétrie de référence de ces faisceaux est en préparation par l’IAEA-AAPM. Le but premier de cette étude est de caractériser les facteurs responsables des corrections non unitaires en dosimétrie des faisceaux non standard, et ainsi fournir des solutions conceptuelles afin de minimiser l’ordre de grandeur des corrections proposées dans le nouveau formalisme de l’IAEA-AAPM. Le deuxième but de l’étude est de construire des méthodes servant à estimer les incertitudes d’une manière exacte en dosimétrie non standard, et d’évaluer les niveaux d’incertitudes réalistes pouvant être obtenus dans des situations cliniques. Les résultats de l’étude démontrent que de rapporter la dose au volume sensible de la chambre remplie d’eau réduit la correction d’environ la moitié sous de hauts gradients de dose. Une relation théorique entre le facteur de correction de champs non standard idéaux et le facteur de gradient du champ de référence est obtenue. En dosimétrie par film radiochromique, des niveaux d’incertitude de l’ordre de 0.3% sont obtenus par l’application d’une procédure stricte, ce qui démontre un intérêt potentiel pour les mesures de faisceaux non standard. Les résultats suggèrent également que les incertitudes expérimentales des faisceaux non standard doivent être considérées sérieusement, que ce soit durant les procédures quotidiennes de vérification ou durant les procédures de calibration. De plus, ces incertitudes pourraient être un facteur limitatif dans la nouvelle génération de protocoles. / During the past decade, technological developments in radiation therapy have considerably transformed treatment techniques. Novel nonstandard beams improve target dose conformity, but increase the complexity of dosimetry procedures. As recent studies demonstrated the invalidity of these protocols to nonstandard beams, a new protocol applicable to nonstandard beam reference dosimetry is in preparation by the IAEA-AAPM. The first goal of the study is to characterize the factors responsible for non-unity corrections in nonstandard beam dosimetry, and provide conceptual solutions to minimize the magnitude of the corrections. The second goal is to provide methods to estimate uncertainties accurately in nonstandard beam dosimetry, and estimate uncertainty levels achievable in typical clinical situations. Results of this study show that reporting dose to the sensitive volume of the chamber filled with water reduces the correction factor approximately by half under high gradients. A theoretical expression of correction factor is obtained for ideal nonstandard reference fields. In radiochromic film dosimetry, levels of uncertainty of the order of 0.3% are achieved with strict procedures and show great potential for nonstandard beam measurements. Results also suggest that experimental uncertainties in nonstandard beam are an important issue to consider both during daily QA routine and reference dosimetry, and could be a limiting factor in the new generation of protocols.

La maîtrise du calcul prévisionnel du comportement dynamique des stators de machines de traction est un enjeu majeur pour le constructeur tant sur le plan de la compréhension de certains phénomènes physiques, que sur le plan de l amélioration de la conception en présence de facteurs mal maîtrisés. La démarche proposée dans ce travail a d abord consisté à construire et valider le modèle d un stator type en effectuant des corrélations calculs-essais et un recalage de modèle. Ceci a permis de caractériser le comportement moyen de cet assemblage hétérogène et surtout d établir des règles de modélisation transposables à d autres types d architectures. L étude s est poursuivie ensuite avec l investigation des incertitudes affectant cette modélisation ainsi que leur propagation. Afin de prendre en compte tous types d incertitudes, aléatoires ou épistémiques, sur une même procédure, une méthode hybride paramétrique non-paramétrique de modélisation et de propagation des incertitudes a été proposée. En raison de la taille importante des modèles industriels des stators, le problème est traité dans un contexte de sous-structuration et revient à réaliser une réanalyse approchée. Afin d assurer un compromis entre un coût de calcul raisonnable et une bonne prédiction des bases de réduction, la méthode des Approximations Combinées a été adaptée à la sous-structuration afin d être intégrée au processus de réanalyse. Outre ses avantages en termes de gain en temps de calcul parrapport à une réanalyse exacte, nous avons également montré sa robustesse par rapport à une méthode de réduction standard ou à une méthode améliorée de type enrichissement par résidus statique. / Mastering numerical simulations of the behaviour of railway stators remains an important challenge for designers. This allows both the understanding of some physical phenomena and the improvement of design in presence of different sources of uncertainties. The approach proposed in this work consists firstly on building and validating a numerical model of a typical design stator. By carrying out numerical-experimental confrontations and updating models, this first step allowed us to characterize the mean behavior of this heterogeneous assembling and mainly to establish generic modeling rules for other design stators. The second part of this work deals with the investigation of uncertainties affecting the structure or its model. In order to take into account all uncertainties types while performing a calculation of uncertainties propagation, a stochastic hybrid method, combining parametric and non-parametric models, was proposed. Because of the large sizes of finite element models of stators, the problem is treated in a component mode synthesis context. It amounts to carry out an approach reanalysis. In order to ensure a good compromise between reasonable calculation times and an acceptable precision, a generalized variant of the Combined Approximations method (VCA) has been introduced and adapted to component mode synthesis. The VCA method allows both a significant gain in computation time, comparing to an exact calculation, and a high robustness performance comparing to a standard reduction method or an improved method by static residual vectors.

L’objectif de ce travail est double : d’une part, il s’agit de développer une méthodologie intégrée pour la construction d’un modèle géomécanique ainsi que la représentation des incertitudes associées aux propriétés poro-élastiques des roches constitutives, en exploitant l’ensemble des données disponibles et en s’appuyant de façon cohérente sur les modèles de réservoir statique et dynamique classiquement utilisés par les géologues et les ingénieurs réservoir ; d’autre part, il s’agit d’analyser quel est l’impact des hétérogénéités géologiques, souvent négligées, dans la réponse mécanique du réservoir sollicité par son exploitation, et d’aboutir à des incertitudes sur les champs de contraintes et de déplacements, issues des incertitudes sur ces hétérogénéités et leurs paramètres mécaniques. Pour ce faire, une méthodologie intégrée s’appuyant sur des simulations géostatistiques a été développée. Après la construction du cadre géométrique 3D, le remplissage des propriétés au sein du réservoir suit une démarche de simulations géostatistiques 3D emboîtées, dans laquelle la représentation des hétérogénéités lithologiques conditionne la génération des propriétés poro-élastiques. La démarche consiste ensuite à représenter les incertitudes sur le modèle géomécanique par des ensembles de réalisations géostatistiques dont la réponse mécanique est alors calculée avec un simulateur mécanique aux éléments finis. Les incertitudes sur les champs de contraintes et de déformations sont déduites ensuite des différentes réponses mécaniques obtenues. La démarche a été mise en œuvre sur un réservoir réel, dans un environnement fluvio-deltaïque, produisant en Mer du Nord. Dans ce cadre, il a été démontré que les hétérogénéités du réservoir et leurs incertitudes influencent significativement les calculs des champs de contraintes et de déformations, ainsi que les risques mécaniques de rupture. Des incertitudes sur les quantités mécaniques analysées (premier invariant du tenseur des contraintes et subsidence) ont été aussi estimées / This work has two main objectives. The first one is to develop an integrated methodology allowing to build a 3D geomechanical model and also to image the uncertainties attached to the poro-mechanical properties of the constitutive rocks. This geomechanical model should be based on all related available data and should be consistent with the static and dynamic models, currently built by reservoir geologists and engineers. The second objective is to analyse the impact of geological heterogeneities, which are often neglected, in the mechanical response of the reservoir induced by its exploitation, and furthermore to derive uncertainties on the stress and deformation fields related to the uncertainties on the input properties of the geomechanical model. An integrated methodology based on geostatistical simulations is developed. First, the geometric frame is built; then an approach of embedded stochastic simulations is carried out to infill the different reservoir properties, the lithological description constraining the petrophysical and poro-elastic descriptions. The next step is to generate the mechanical responses of the stochastic realisations, using a finite-element mechanical simulator. The uncertainties on the resulting stress and displacement fields are then deduced from the multiple mechanical responses which are computed. This approach is demonstrated on a real field case, a fluvio-deltaic reservoir in North Sea. It is shown on this example that the reservoir heterogeneities and their uncertainties significantly influence the calculations of stress and strain fields, and also the risks of mechanical failure. Uncertainties on the mechanical quantities under analysis (first invariant of the stress tensor and subsidence) are also derived

Dans cette recherche, on construit un modèle simplifié en basses et moyennes fréquences de complexes insonorisants (habillages) de l’industrie automobile à partir d'un élément élastoacoustique stochastique. Le modèle simplifié moyen est issu d'une extension de la théorie des structures floues et dépend de trois paramètres physiques : densité modale, amortissement et masse participante. Le modèle simplifié stochastique qui prend en compte les incertitudes de modèle et de données est construit en utilisant une approche probabiliste non paramétrique et dépend de trois paramètres de dispersion. Le modèle simplifié de l'habillage est implémenté dans un modèle vibroacoustique stochastique industriel d’automobile. Deux problèmes inverses sont résolus à l’aide d'une base de données expérimentales sur véhicules construite en parallèle et permettent d’identifier les paramètres du modèle complet. L'analyse des résultats permet de valider les développements théoriques et la méthodologie proposée / This research aims at developing a simplified low- and medium-frequency model for automotive sound-insulation layers based on a stochastic elastoacoustic element. The mean simplified model comes from an extension of the fuzzy structures theory and depends on three physical parameters : modal density, damping and participating mass. A nonparametric probabilistic approach is used to build the uncertainty-accounting stochastic simplified model. This model takes into account the modeling and system parameters uncertainties and depends on three dispersion parameters. The insulation simplified model is then implemented in an industrial stochastic vibroacoustic model of a car. An experimental database of tests on vehicles has been concomitantly carried out and has led to inverse problems allowing the identification of the simplified model parameters to be performed. The analysis of these results shows the validation of the theory and the relevance of the proposed methodology

La quantité d’hydrocarbures récupérés peut être considérablement augmentée si un placement optimal des puits non conventionnels à forer, peut être trouvé. Pour cela, l’utilisation d’algorithmes d’optimisation, où la fonction objectif est évaluée en utilisant un simulateur de réservoir, est nécessaire. Par ailleurs, pour des réservoirs avec une géologie complexe avec des hétérogénéités élevées, le problème d’optimisation nécessite des algorithmes capables de faire face à la non-régularité de la fonction objectif. L’objectif de cette thèse est de développer une méthodologie efficace pour déterminer l’emplacement optimal des puits et leurs trajectoires, qui offre la valeur liquidative maximale en utilisant un nombre techniquement abordable de simulations de réservoir.Dans cette thèse, nous montrons une application réussie de l’algorithme “Covariance Matrix Adaptation - Evolution Strategy” (CMA-ES) qui est reconnu comme l’un des plus puissants optimiseurs sans-dérivés pour l’optimisation continue. Par ailleurs, afin de réduire le nombre de simulations de réservoir (évaluations de la fonction objectif), nous concevons deux nouveaux algorithmes. Premièrement, nous proposons une nouvelle variante de la méthode CMA-ES avec des méta-modèles, appelé le nouveau-local-méta-modèle CMA-ES (nlmm-CMA), améliorant la variante déjà existante de la méthode local-méta-modèle CMA-ES (lmm-CMA) sur la plupart des fonctions de benchmark, en particulier pour des tailles de population plus grande que celle par défaut. Ensuite, nous proposons d’exploiter la séparabilité partielle de la fonction objectif durant le processus d’optimisation afin de définir un nouvel algorithme appelé la partiellement séparable local-méta-modèle CMAES (p-sep lmm-CMA), conduisant à une réduction importante en nombre d’évaluations par rapport à la méthode CMA-ES standard.Dans cette thèse, nous appliquons également les algorithmes développés (nlmm-CMA et p-sep lmm-CMA) sur le problème de placement des puits pour montrer, à travers plusieurs exemples, une réduction significative du nombre de simulations de réservoir nécessaire pour trouver la configuration optimale des puits. Les approches proposées sont révélées prometteuses en considérant un budget restreint de simulations de réservoir, qui est le contexte imposé dans la pratique.Enfin, nous proposons une nouvelle approche pour gérer l’incertitude géologique pour le problème d’optimisation de placement des puits. L’approche proposée utilise seulement une réalisation, ainsi que le voisinage de chaque configuration, afin d’estimer sa fonction objectif au lieu d’utiliser multiples réalisations. L’approche est illustrée sur un cas de réservoir de benchmark, et se révèle être en mesure de capturer l’incertitude géologique en utilisant un nombre réduit de simulations de réservoir. / The amount of hydrocarbon recovered can be considerably increased by finding optimal placement of non-conventional wells. For that purpose, the use of optimization algorithms, where the objective function is evaluated using a reservoir simulator, is needed. Furthermore, for complex reservoir geologies with high heterogeneities, the optimization problem requires algorithms able to cope with the non-regularity of the objective function. The goal of this thesis was to develop an efficient methodology for determining optimal well locations and trajectories, that offers the maximum asset value using a technically feasible number of reservoir simulations.In this thesis, we show a successful application of the Covariance Matrix Adaptation - Evolution Strategy (CMA-ES) which is recognized as one of the most powerful derivative-free optimizers for continuous optimization. Furthermore, in order to reduce the number of reservoir simulations (objective function evaluations), we design two new algorithms. First, we propose a new variant of CMA-ES with meta-models, called the newlocal-meta-model CMA-ES (nlmm-CMA), improving over the already existing variant of the local-meta-model CMA-ES (lmm-CMA) on most benchmark functions, in particular for population sizes larger than the default one. Then, we propose to exploit the partial separability of the objective function in the optimization process to define a new algorithm called the partially separable local-meta-model CMA-ES (p-sep lmm-CMA), leading to an important speedup compared to the standard CMA-ES.In this thesis, we apply also the developed algorithms (nlmm-CMA and p-sep lmm-CMA) on the well placement problem to show, through several examples, a significant reduction of the number of reservoir simulations needed to find optimal well configurations. The proposed approaches are shown to be promising when considering a restricted budget of reservoir simulations, which is the imposed context in practice.Finally, we propose a new approach to handle geological uncertainty for the well placement optimization problem. The proposed approach uses only one realization together with the neighborhood of each well configuration in order to estimate its objective function instead of using multiple realizations. The approach is illustrated on a synthetic benchmark reservoir case, and is shown to be able to capture the geological uncertainty using a reduced number of reservoir simulations.

Ce travail de thèse porte sur la quantification et la prise en compte des variations anatomiques en cours de radiothérapie guidée par l'image pour le cancer de la prostate. Nous proposons tout d'abord une approche basée population pour quantifier et analyser les incertitudes géométriques, notamment à travers des matrices de probabilité de présence de la cible en cours de traitement. Nous proposons ensuite une méthode d'optimisation des marges suivant des critères de couverture géométrique de la cible tumorale. Cette méthode permet d'obtenir des marges objectives associées aux différents types d'incertitudes géométriques et aux différentes modalités de repositionnement du patient. Dans un second temps, nous proposons une méthode d'estimation de la dose cumulée reçue localement par les tissus pendant un traitement de radiothérapie de la prostate. Cette méthode repose notamment sur une étape de recalage d'images de façon à estimer les déformations des organes entre les séances de traitement et la planification. Différentes méthodes de recalage sont proposées, suivant les informations disponibles (délinéations ou points homologues) pour contraindre la déformation estimée. De façon à évaluer les méthodes proposées au regard de l'objectif de cumul de dose, nous proposons ensuite la génération et l'utilisation d'un fantôme numérique reposant sur un modèle biomécanique des organes considérés. Les résultats de l'approche sont présentés sur ce fantôme numérique et sur données réelles. Nous montrons ainsi que l'apport de contraintes géométriques permet d'améliorer significativement la précision du cumul et que la méthode reposant sur la sélection de contraintes ponctuelles présente un bon compromis entre niveau d'interaction et précision du résultat. Enfin, nous abordons la question de l'analyse de données de populations de patients dans le but de mieux comprendre les relations entre dose délivrée localement et effets cliniques. Grâce au recalage déformable d'une population de patients sur une référence anatomique, les régions dont la dose est significativement liée aux événements de récidive sont identifiées. Il s'agit d'une étude exploratoire visant à terme à mieux exploiter l'information portée par l'intégralité de la distribution de dose, et ce en fonction du profil du cancer. / This work deals with the quantification and the compensation of anatomical deformations during image-guided radiotherapy of prostate cancer. Firstly, we propose a population-based approach to quantify the geometrical uncertainties by means of coverage probability matrices of the target tumor during the treatment. We then propose a margins optimization method based on geometrical coverage criteria of the tumor target. This method provides rationnal margins models associated to the different geometrical uncertainties and patient repositioning protocols. Secondly, we propose a method to estimate the locally accumulated dose during the treatment. This method relies on a deformable image registration process in order to estimate the organ deformations between each treatment fraction and the planning. Different registration methods are proposed, using different level of user interactions (landmarks specification or delineations) to constrain the deformation estimation. In order to evaluate the performance of the proposed methods, we then describe the generation of a numerical phantom based on a biomechanical model. The results are presented for the numerical phantom and real clinical cases. We show that the benefit brought by the manual placement of some landmarks to constrain the registration represents a good compromise between the required interaction level and the dose estimation accuracy. Finally, we address the issue of the analysis of population data in order to better understand the relationship between the locally delivered dose and clinical effects. With deformable image registration of a population of patients on an anatomical template, regions whose dose is significantly associated with recurrence events are identified. This last part is an exploratory study aiming to better use the information carried by the entire distribution dose, and according to the cancer profile.

Les roues aubagées de turbomachines sont soumises en fonctionnement `a des sollicitations statiqueset dynamiques, qui peuvent conduire `a des situations de fatigue vibratoire pour des excitationsau voisinage des fréquences de résonance. Ce probléme est aggravé par le désaccordage involontaire,auquel sont sujets les ensembles aubagés notamment du fait des dispersions de fabrication.L’objectif de ce travail de recherche est de proposer une stratégie mixte numérique et expérimentalepermettant de caractériser le comportement dynamique d’une roue d’essai au sein des statistiquesdécrivant une flotte simulée de moteurs en service, en vue de la certification vibratoire. Un modèle numérique fidèle basée sur l’acquisition optique d’une roue expérimentale a été développé; une série d’essais en laboratoire a permis de vérifier sa représentativité. L’exploitation de mesures réalisées en configuration moteur a montré une bonne cohérence globale des niveaux d’amplitude prédits à l’aidedu modèle fidèle. Enfin, la simulation du comportement d’une population de roues désaccordées à l’aide d’une approche probabiliste non-Paramétrique a permis de positionner l’amplitude de réponse maximale rencontrée sur la pièce d’essai par rapport à la valeur théorique obtenue par simulation. La stratégie proposée permet une prédiction des niveaux vibratoires maximaux pour une flotte de rouesen service. / Under operating conditions, turbomachinery blisks are subject to static and dynamic loads which mayresult in High-Cycle Fatigue situations when excited at the neighbourhood of resonant frequencies.Random mistuning, which affects blisks due to machining deviations, turns this issue even morecritical. The objective of the current study is to introduce a numerical-Experimental strategy allowingthe dynamic characterization of an experimental bladed disk with regard to the statistics representingthe simulated behaviour for a population of operating blisks. A high-Fidelity numerical model basedon the optical acquisition of an experimental blisk has been set up. Test series performed in labconditions allowed to verify its coherence. The comparison of the response amplitudes measuredunder operating conditions to the model predictions revealed an acceptable matching between testand simulation data. Finally, a non-Parametric probabilistic approach has been used to predict thetheoretical maximal amplification factor. The maximum amplification factor obtained by means ofsimulation was compared to the amplification factor of the test specimen. The strategy proposed inthis study allows maximum amplification factor predictions for a population of blisks

Le procédé d'hydroformage est largement utilisé dans les industries automobile et aéronautique. L'optimisation déterministe a été utilisée pour le contrôle et l'optimisation du procédé durant la dernière décennie. Cependant,dans des conditions réelles, différents paramètres comme les propriétés matériaux,les dimensions géométriques, et les chargements présentent des aléas qui peuvent affecter la stabilité et la fiabilité du procédé. Il est nécessaire d'introduire ces incertitudes dans les paramètres et de considérer leur variabilité. L'objectif principal de cette contribution est l'évaluation de la fiabilité et l'optimisation du procédé d'hydroformage en présence d'incertitudes.La première partie de cette thèse consiste à proposer une approche générale pour évaluer la probabilité de défaillance spatiale du procédé d'hydroformage, principalement dans les régions critiques. Avec cette approche, il est possible d'éviter les instabilités plastiques durant une opération d'hydroformage. Cette méthode est basée sur des simulations de Monte Carlo couplée avec des métamodèles. La courbe limite de formage est utilisée comme critère de défaillance pour les instabilités plastiques potentielles.La seconde partie de cette thèse est l'optimisation avec prise en compte d'incertitudes dans le procédé d'hydroformage. En utilisant des exemples illustratifs, on montre que l'approche probabiliste est une méthode efficace pour l'optimisation du procédé pour diminuer la probabilité de défaillance et laisser le procédé insensible ou peu sensible aux sources d'incertitudes. La difficulté est liée à la considération des contraintes fiabilistes qui nécessitent d'énormes efforts de calcul et impliquent des problèmes numériques classiques comme la convergence, la précision et la stabilité. Pour contourner ce problème, la méthode de surface de réponse couplée à des simulations Monte Carlo est utilisée pour évaluer les contraintes probabilistes.L'approche probabiliste peut assurer la stabilité et la fiabilité du procédé et minimise considérablement le pourcentage des pièces défectueuses. Dans cette partie, deux méthodes sont utilisées : l'optimisation fiabiliste et l'optimisation robuste.La dernière partie consiste à optimiser le procédé avec une stratégie Multi-Objectif(MO) avec prise en compte d'incertitudes. Le procédé d'hydroformage est un problème MO qui consiste à optimiser plus d'une performance simultanément.L'objectif principal est d'étudier l'évolution du front de Pareto lorsque des incertitudes affectent les fonctions objectifs ou les paramètres. Dans cette partie, on propose une nouvelle méthodologie qui présente les solutions dans un nouvel espace et les classifie suivant leurs probabilités de défaillances. Cette classification permet d'identifier la meilleure solution et fournit une idée sur la fiabilité de chaque solution. / Hydroforming process is widely used in automotive and aerospace industries. Deterministic design optimization have been used to control and optimize this process in the last decade. However, under realistic conditions, different parameters such as material properties, geometric dimensions, and load exhibits unavoidable scatter that can affect the stability and the reliability of the process.It is interesting to introduce the uncertainties in parameter and to consider their variability. The main objective of this contribution is to evaluate the reliability and optimization of the hydroforming process in the presence of uncertainties.The first part of this thesis proposes a general approach to evaluate the spatial probability of failure in hydroforming process mainly in the critical region. With the proposed approach it is possible to avoid failure during hydroforming process.This method is based on Monte Carlo simulation coupled with metamodels, the forming limit curve is used as failure criteria for potential plastic instabilities.The second part of this thesis is the optimisation of the hydroforming process under uncertainties. Using illustrative examples, it is shown that probabilistic approach is an efficient method to optimize the process, to decrease the probability of failure and make the process insensitive or less sensitive to sources of variability. The difficulty lies in the considerations of the reliability constraints, which require a large computational effort and involve classical numerical problems, such as convergence,accuracy and stability. To overcome this problem, response surface method with Monte Carlo simulations were used to evaluate the probabilistic constraints.Probabilistic approach can ensure a stable and reliable process and decrease the percentage of defects parts significantly. Through this part, two methods were used : Reliability-Based Design Optimization and robust optimization.The last part consists of optimizing the process with Multi-Objective (MO) strategy taking account of the uncertainty. Metal forming process is MO problem that consists of optimizing more than one performance simultaneously. The main goal isto study the evolution of the Pareto front when some uncertainties can affect the objective functions or the parameters. In this part, a new methodology is proposed which presents the solutions in a new space and classify the whole solution with their probability of failure. This classification allows to identify the best solutionand can provide an idea about the reliability of each solution.