L’utilisation des thermoplastiques renforcés de fibres de verre courtes pour la fabrication de pièces de structure dans l’industrie des transports est croissante pour des applications structurelles en environnements chauds. La conception de telles pièces nécessite le développement d’un outil de dimensionnement en fatigue à hautes températures. La prise en compte de la distribution d’orientation des fibres (DOF), dû au procédé d’injection, hétérogène est essentielle.Ces travaux de thèse, cofinancés par la Direction Générale de l’Armement et la région Poitou-Charentes, proposent une approche complétement intégrée de la simulation du procédé d’injection à la prédiction de durée de vie en fatigue, dans un cadre viscoélastique, de pièces injectées en thermoplastiques renforcés, à 110°C.Différentes étapes jalonnent la structure de l’outil numérique qualifié de « Through Process Modelling » (TPM). A partir de la connaissance de la DOF au sein d’une pièce obtenue par simulation du procédé d’injection, les propriétés effectives anisotropes locales sont estimées par homogénéisation viscoélastique. Les champs mécaniques hétérogènes, associés à différents types/niveaux de chargement et obtenus par simulation éléments finis, sont post-traités pour extraire la grandeur mécanique équivalente en entrée d’un critère de fatigue énergétique fournissant la durée de vie de la pièce pour chacune de ces conditions de chargement.L’identification des paramètres du critère de fatigue, puis la validation de l’ensemble de la méthodologie, s’appuient sur des essais de fatigue en traction uniaxiale à 110°C. Ces essais sont réalisés, en enceinte climatique, sur éprouvettes découpées dans des plaques injectées de PA66GF30 selon différentes orientations par rapport à la direction d’injection, pour 2 rapports de charge (R = 0,1 et R = -1) et à 2Hz.Les prédictions de durées de vie sont très satisfaisantes. L’influence de la qualité de prédiction de la DOF en entrée de la chaîne de calcul sur les résultats est aussi discutée. / The employment of short glass fibres reinforced thermoplastics is increasing in the automotive industry for hot environment applications. The design of components in such conditions and with this type of materials under fatigue loading must be optimized using a fatigue life assessment methodology. The heterogeneous fibres orientation distribution (FOD), due to the injection process should be considered.This work, funded by the Direction Générale de l’Armement et Région Poitou-Charentes, suggests an integrated approach from the injection process simulation to the assessment of the fatigue life at 110°C of injected components in a viscoelastic framework.The methodology here advanced is called “Through Process Modelling” (TPM). From the FOD in the component given by the injection simulation, the anisotropic effective local properties are estimated using viscoelastic homogenisation. The heterogeneous mechanical fields obtained by finite element simulations, for different types/levels of loading, are post-processed in order to get the input equivalent mechanical quantity of an energetic fatigue criterion giving the fatigue life of the component in each of these loading conditions.The identification of the fatigue criterion parameters and the validation of the whole methodology rely on an experimental fatigue database for a PA66GF30. Uniaxial tensile fatigue tests are carried out at 110°C in a climatic chamber, for 2 stress ratios (R = 0,1 and R = -1) and at 2Hz. They are performed for specimens cut out from injected plates with different orientations with respect to the flow direction.The methodology leads to very good predictions. The influence of the prediction of the FOD, input of the calculation chain, on the results is discussed.

La microscopie de fluorescence a récemment été complétée par une technique appelée dichroïsme linéaire résolu angulairement, basé sur le fait que l'absorption de la lumière est un processus sensible à l'orientation moléculaire. En analysant la réponse d'émission de fluorescence en fonction de l'orientation de la polarisation de la lumière excitatrice, cette technique permet de remonter à l'information d'orientation sur un ensemble de molécules fluorescentes, plus précisément son angle d'orientation moyenne et l'amplitude de ses fluctuations angulaires autour de cette moyenne. Dans cette thèse, nous mettons en oeuvre de nouvelle méthodes et instrumentations capables d'améliorer la robustesse et la rapidité de l'analyse de données de réponses résolues en polarisation, la vitesse de l'acquisition de données, et d'explorer la possibilité de mesurer l'orientation 3D de molécules. Nous proposons une méthode capable de mesurer les propriétés d'orientation de sondes lipidiques fluorescentes par l'utilisation d'un disque de Nipkow couplé à une imagerie par caméra, et combiné avec la modulation rapide de la polarisation par modulateur électro-optique. Une nouvelle méthode de traitement de données est développée pour considérablement améliorer la rapidité et la précision de l'information par une étude des sources de bruit et d'incertitude, dues au bruit et aux facteurs instrumentaux. Cette technique a été testée avec succés sur des vésicules géantes uni-lamellaires et sur cellules vivantes, marquées par les sondes lipidiques DiIC18 et di-8-ANEPPQ. Cette méthode est capable d'acquérir une information précise sur l'orientation moléculaire à une cadence d'une image par seconde. Enfin, afin de sonder de manière non ambiguë l'orientation 3D d'un ensemble de molécules, une nouvelle méthode est proposée, supportée par des simulations numériques, basée sur la variation hors plan de la polarisation d'excitation dans le volume focal par une somme cohérente de champs polarisés linéairement et radialement.

Ce travail de thèse porte sur la reconstruction et la description des fonctions de distribution d'orientation (ODF) en imagerie de diffusion à haute résolution angulaire (HARDI) telle que l’imagerie par q-ball (QBI). Dans ce domaine, la fonction de distribution d’orientation (ODF) en QBI est largement utilisée pour étudier le problème de configuration complexe des fibres. Toutefois, jusqu’à présent, l’évaluation des caractéristiques ou de la qualité des ODFs reste essentiellement visuelle et qualitative, bien que l’utilisation de quelques mesures objectives de qualité ait également été reportée dans la littérature, qui sont directement empruntées de la théorie classique de traitement du signal et de l’image. En même temps, l’utilisation appropriée de ces mesures pour la classification des configurations des fibres reste toujours un problème. D'autre part, le QBI a souvent besoin d'un nombre important d’acquisitions pour calculer avec précision les ODFs. Ainsi, la réduction du temps d’acquisition des données QBI est un véritable défi. Dans ce contexte, nous avons abordé les problèmes de comment reconstruire des ODFs de haute qualité et évaluer leurs caractéristiques. Nous avons proposé un nouveau paradigme permettant de décrire les caractéristiques des ODFs de manière plus quantitative. Il consiste à regarder un ODF comme un nuage général de points tridimensionnels (3D), projeter ce nuage de points 3D sur un plan angle-distance (ADM), construire une matrice angle-distance (ADMAT), et calculer des caractéristiques morphologiques de l'ODF telles que le rapport de longueurs, la séparabilité et l'incertitude. En particulier, une nouvelle métrique, appelé PEAM (PEAnut Metric) et qui est basée sur le calcul de l'écart des ODFs par rapport à l’ODF (représenté par une forme arachide) d’une seule fibre, a été proposée et utilisée pour classifier des configurations intravoxel des fibres. Plusieurs méthodes de reconstruction des ODFs ont également été comparées en utilisant les paramètres proposés. Les résultats ont montré que les caractéristiques du nuage de points 3D peuvent être évaluées d'une manière relativement complète et quantitative. En ce qui concerne la reconstruction de l'ODF de haute qualité avec des données réduites, nous avons proposé deux méthodes. La première est basée sur une interpolation par triangulation de Delaunay et sur des contraintes imposées à la fois dans l’espace-q et dans l'espace spatial. La deuxième méthode combine l’échantillonnage aléatoire des directions de gradient de diffusion, le compressed sensing, l’augmentation de la densité de ré-échantillonnage, et la reconstruction des signaux de diffusion manquants. Les résultats ont montré que les approches de reconstruction des signaux de diffusion manquants proposées nous permettent d'obtenir des ODFs précis à partir d’un nombre relativement faible de signaux de diffusion. / This thesis concerns the reconstruction and description of orientation distribution functions (ODFs) in high angular resolution diffusion imaging (HARDI) such as q-ball imaging (QBI). QBI is used to analyze more accurately fiber structures (crossing, bending, fanning, etc.) in a voxel. In this field, the ODF reconstructed from QBI is widely used for resolving complex intravoxel fiber configuration problem. However, until now, the assessment of the characteristics or quality of ODFs remains mainly visual and qualitative, although the use of a few objective quality metrics is also reported that are directly borrowed from classical signal and image processing theory. At the same time, although some metrics such as generalized anisotropy (GA) and generalized fractional anisotropy (GFA) have been proposed for classifying intravoxel fiber configurations, the classification of the latters is still a problem. On the other hand, QBI often needs an important number of acquisitions (usually more than 60 directions) to compute accurately ODFs. So, reducing the quantity of QBI data (i.e. shortening acquisition time) while maintaining ODF quality is a real challenge. In this context, we have addressed the problems of how to reconstruct high-quality ODFs and assess their characteristics. We have proposed a new paradigm allowing describing the characteristics of ODFs more quantitatively. It consists of regarding an ODF as a general three-dimensional (3D) point cloud, projecting a 3D point cloud onto an angle-distance map (ADM), constructing an angle-distance matrix (ADMAT), and calculating morphological characteristics of the ODF such as length ratio, separability and uncertainty. In particular, a new metric, called PEAM (PEAnut Metric), which is based on computing the deviation of ODFs from a single fiber ODF represented by a peanut, was proposed and used to classify intravoxel fiber configurations. Several ODF reconstruction methods have also been compared using the proposed metrics. The results showed that the characteristics of 3D point clouds can be well assessed in a relatively complete and quantitative manner. Concerning the reconstruction of high-quality ODFs with reduced data, we have proposed two methods. The first method is based on interpolation by Delaunay triangulation and imposing constraints in both q-space and spatial space. The second method combines random gradient diffusion direction sampling, compressed sensing, resampling density increasing, and missing diffusion signal recovering. The results showed that the proposed missing diffusion signal recovering approaches enable us to obtain accurate ODFs with relatively fewer number of diffusion signals.