Les principaux objectifs des collisions d'ions lourds relativistes sont l'étude de l'équation d'état de la matière nucléaire et des effets du milieu nucléaire sur la production et la propagation des particules étranges. Le détecteur FOPI installé auprès de l'accélérateur SIS du GSI de Darmstadt permet de mesurer et de reconstruire une grande variété de particules étranges, sensibles au milieu nucléaire dense et chaud. L'étude de la production des hypérons $\Lambda$ et $\Xi^-$ dans les collisions Ni+Ni à 1,93 AGeV, collectées par la collaboration FOPI, est présentée dans ce document. Plusieurs méthodes d'analyse ont été utilisées avec notamment une analyse basée sur les réseaux de neurones. Les taux de production des $\Lambda$ sont en particulier discutés en fonction de la centralité de la réaction. Les résultats sont comparés aux prédictions de divers modèles théoriques et résultats déjà existants. Une étude détaillée de la mesure des hypérons doublement étranges $\Xi^-$ sous le seuil de création est présentée. L'ensemble des résultats permet d'apporter de nouvelles contraintes aux modèles et une meilleure compréhension de la production d'étrangeté dans un domaine en énergie proche du seuil de création.

La simulation détaillée au niveau carte de ces nouveaux types de packages est quasiment impossible du fait de la limitation des moyens de calculs actuels. En outre, dans la plupart des cas de conception électronique, seule l’estimation des températures en quelques points est intéressante. Une étude détaillée au niveau composant n’est pas nécessairement pertinente. Il faut donc un compromis entre faisabilité et/ou rapidité des calculs et une précision sur les paramètres importants. Une alternative est de trouver des modèles comportementaux équivalents aux modèles détaillés, capable de reproduire son comportement thermique aux points cruciaux. C’est dans cette optique que le projet européen DELPHI (Development of libraries of physical models of electronic components for an integrated design environment) a été initié en 1993. L’objectif de ce projet était de pouvoir générer un modèle compact à partir d’un modèle détaillé d’un composant électronique. Celui-ci a ainsi abouti à une standardisation du processus de génération des modèles mis en oeuvre. Néanmoins, les avancées issues de ce projet sont limitées aux composants mono-puces et à leur comportement thermique en régime permanent. L’objectif de cette thèse est d’avoir une approche multi-échelle de la génération de modèles compacts et leur interaction avec la carte. La modélisation multi-échelle consiste à la génération de modèles mono-puces ou multi-puces et leur réutilisation éventuelle dans des systèmes plus complexes tels que le PCB ou les « System-In-packages ». / This thesis is dedicated to the generation of behavioral thermal model for electronic component having multiple active sensitive chips. This innovative study focuses on the necessary improvements of the concept of steady-state and dynamic compact model in order to elaborate pertinent and accurate modeling practical techniques. To help the electronic designer to early identify the overheated electronic components, the purpose is to generate simplified models, capable to mimic the thermal behavior of sophisticated detailed models. These simplified or compact models using well-known thermal resistances network replicate the thermal path from the most sensitive elements to the external package surfaces and enable to accurately predict their temperatures as well as the case heat flow rates. Preliminary evaluations performed on the popular, plastic Quad Flat-pack No lead package family showed that the simplest network definition, restricted to the heating source and two external surfaces, is always insufficient to properly characterize the thermal response of real device. So our development of steady-state compact thermal model (CTM) for electronic component is based on a process flow defined by the European project DELPHI which was revised by the presented work to address multi-chip components. DELPHI style compact thermal model presents an enlarged node number, especially for the component external surfaces which are divided in a set of relevant areas.

La stratégie de l’Union Européenne pour atteindre les objectifs climatiques, est d’augmenter progressivement la part d’énergies renouvelables dans le mix énergétique et d’utiliser l’énergie plus efficacement de la production à la consommation finale. Cela implique de mesurer les performances énergétiques du bâtiment et des systèmes associés, indépendamment des conditions climatiques et de l’usage, pour fournir des solutions efficaces et adaptées de rénovation. Cela implique également de connaître la demande énergétique pour anticiper la production et le stockage d’énergie (mécanismes de demande et réponse). L’estimation des besoins énergétiques et des performances énergétiques des bâtiments ont un verrou scientifique commun : l’identification expérimentale d’un modèle physique du comportement intrinsèque du bâtiment. Les modèles boîte grise, déterminés d’après des lois physiques et les modèles boîte noire, déterminés heuristiquement, peuvent représenter un même système physique. Des relations entre les paramètres physiques et heuristiques existent si la structure de la boîte noire est choisie de sorte qu’elle corresponde à la structure physique. Pour trouver la meilleure représentation, nous proposons d’utiliser, des simulations de Monte Carlo pour analyser la propagation des erreurs dans les différentes transformations de modèle et, une méthode de priorisation pour classer l’influence des paramètres. Les résultats obtenus indiquent qu’il est préférable d’identifier les paramètres physiques. Néanmoins, les informations physiques, déterminées depuis l’estimation des paramètres, sont fiables si la structure est inversible et si la quantité d’information dans les données est suffisante. Nous montrons comment une structure de modèle identifiable peut être choisie, notamment grâce au profil de vraisemblance. L’identification expérimentale comporte trois phases : la sélection, la calibration et la validation du modèle. Ces trois phases sont détaillées dans le cas d’une expérimentation d’une maison réelle en utilisant une approche fréquentiste et Bayésienne. Plus précisément, nous proposons une méthode efficace de calibration Bayésienne pour estimer la distribution postérieure des paramètres et ainsi réaliser des simulations en tenant compte de toute les incertitudes, ce qui représente un atout pour le contrôle prédictif. Nous avons également étudié les capacités des méthodes séquentielles de Monte Carlo pour estimer simultanément les états et les paramètres d’un système. Une adaptation de la méthode de prédiction d’erreur récursive, dans une stratégie séquentielle de Monte Carlo, est proposée et comparée à une méthode de la littérature. Les méthodes séquentielles peuvent être utilisées pour identifier un premier modèle et fournir des informations sur la structure du modèle sélectionnée pendant que les données sont collectées. Par la suite, le modèle peut être amélioré si besoin, en utilisant le jeu de données et une méthode itérative. / The European Union strategy for achieving the climate targets, is to progressively increase the share of renewable energy in the energy mix and to use the energy more efficiently from production to final consumption. It requires to measure the energy performance of buildings and associated systems, independently of weather conditions and user behavior, to provide efficient and adapted retrofitting solutions. It also requires to known the energy demand to anticipate the energy production and storage (demand response). The estimation of building energy demand and the estimation of energy performance of buildings have a common scientific: the experimental identification of the physical model of the building’s intrinsic behavior. Grey box models, determined from first principles, and black box models, determined heuristically, can describe the same physical process. Relations between the physical and mathematical parameters exist if the black box structure is chosen such that it matches the physical ones. To find the best model representation, we propose to use, Monte Carlo simulations for analyzing the propagation of errors in the different model transformations, and factor prioritization, for ranking the parameters according to their influence. The obtained results show that identifying the parameters on the state-space representation is a better choice. Nonetheless, physical information determined from the estimated parameters, are reliable if the model structure is invertible and the data are informative enough. We show how an identifiable model structure can be chosen, especially thanks to profile likelihood. Experimental identification consists of three phases: model selection, identification and validation. These three phases are detailed on a real house experiment by using a frequentist and Bayesian framework. More specifically, we proposed an efficient Bayesian calibration to estimate the parameter posterior distributions, which allows to simulate by taking all the uncertainties into account, which is suitable for model predictive control. We have also studied the capabilities of sequential Monte Carlo methods for estimating simultaneously the states and parameters. An adaptation of the recursive prediction error method into a sequential Monte Carlo framework, is proposed and compared to a method from the literature. Sequential methods can be used to provide a first model fit and insights on the selected model structure while the data are collected. Afterwards, the first model fit can be refined if necessary, by using iterative methods with the batch of data.

Cette thèse présente les résultats d'une étude de l'histoire à long terme (Miocène – actuel) de l'exhumation des Andes vénézuéliennes, ses rapports avec des structures héritées et le développement de la topographie en réponse à la tectonique et les processus de surface. Les Andes vénézuéliennes constituent un exemple idéal pour étudier les rapports entre ces processus. Elles montrent des inversions et réactivations de structures pré-existantes et sont associées à un gradient climatique majeur dû à l'effet orographique de la chaîne. Par ailleurs, de nombreuses données sont disponibles concernant leur récente évolution tectonique. Cette chaîne de montagne résulte de la transpression causée par la convergence oblique du bloc continental de Maracaibo et de la plaque Amérique du Sud contrôlée, à plus grande échelle, par la jonction triple entre les plaques Amérique du Sud, Caraïbe et Nazca. La cinématique complexe de cette interaction triple et l'évolution continue des structures qui y sont liées, couplée avec les processus de surface, ont profondément affecté l'évolution des Andes vénézuéliennes. Une base de données thermochronologiques de basse température est présentée dans cette thèse, composée de 47 nouveaux âges par traces de fission sur apatite (AFT): 24 échantillons in-situ provenant du substratum rocheux, 15 échantillons de sédiments synorogéniques et 8 échantillons de sédiments de rivières actuelles. La base de données a été augmentée de 27 âges AFT du substratum rocheux et 10 âges AFT existants ont été révisés, ces derniers 37 âges ayant été fournis par B.P Kohn (Université de Melbourne, Australie). Les âges AFT ont été convertis en taux d'exhumation à long terme en utilisant des modélisations numériques de l'évolution thermique. Les analyses des données AFT in-situ ont permis de délimiter sept blocs tectoniques avec des histoires d'exhumation variables à travers les Andes Vénézuéliennes. Les blocs de Caparo et de Valera sur les deux extrémités de la chaîne, qui ont été séparés par le mouvement dextre de la faille du Boconó, montrent des âges entre 7 et 27 Ma et entre 11 et 145 Ma respectivement. Ces blocs représentent des zones d'exhumation relativement lente. Dans la partie centrale des Andes Vénézuéliennes, les âges AFT des blocs de la Sierra La Culata (5-8 Ma), d'El Carmen (2-3 Ma) et de la Sierra Nevada (5-8 Ma) enregistrent une exhumation majeure récente qui répond à la transpression et l'érosion au long du système de failles du Boconó. Sur les deux flancs de la chaîne, les âges AFT dans le bloc d'El Escalante (5-6 Ma) au nord, et le bloc chevauché du Cerro Azul (5-8 Ma âge AFT) au sud indiquent une phase de compression importante, à l'origine de la structure à double vergence des Andes vénézuéliennes, pendant le Miocène Supérieur. Les analyses AFT sur apatite détritique dérivé de l'échantillonnage des rivières actuelles ont permis a) d'extrapoler les âges in-situ à travers les Andes vénézuéliennes, b) de déterminer la provenance des sédiments, et c) d'analyser les rapports entre taux d'exhumation et les facteurs de contrôle potentiels. Les résultats indiquent une forte corrélation entre le relief et le taux d'exhumation à long terme mais une absence de corrélation entre les taux d'exhumation à long terme et les précipitations actuelles ou la libération d'énergie sismique (mesurées au cours des 20 dernières années), indiquant que le contrôle de la tectonique et / ou des processus climatiques sur l'exhumation ne peut être distingué d'une manière simple. L'analyse AFT sur des sédiments syn-orogéniques des bassins d'avant-pays de Maracaibo et de Barinas ont permis d'établir un schéma de l'exhumation depuis le Miocène tardif jusqu'à l'actuel. Des analyses Rock-Eval sur sédiments Mio-Pliocènes montrent que ces séries n'ont pas été enfouies plus profondément que la zone de recuit partiel des AFT (PAZ), au moins sur les sections étudiées. Des âges AFT jeunes dans des échantillons provenant de la Formation Parángula sur le flanc sud indiquent que cette formation a probablement un âge Miocène moyen, nettement plus jeune que précédemment admis. Les données AFT combinées avec des analyses palynologiques révèlent que la Formation Pliocène de Betijoque sur le flanc nord correspond à la partie supérieure de la Formation Río Yuca au sud des Andes vénézuéliennes.

Les machines électriques jouent un rôle très important dans la conversion d'énergie dans plusieurs applications et domaines. Les contraintes thermiques jouent ainsi un rôle indispensable dans la conception des machines électriques de plus en plus petites et performantes. En effet, la performance des machines électriques est limitée par les températures maximales admissibles dans certaines zones critiques telles que le bobinage, les aimants permanents et les roulements. Deux approches principales peuvent être utilisées pour étudier le comportement thermique de la machine: la méthode nodale ou le circuit à constantes localisées ou les modèles numériques. Dans notre étude, nous proposons d'appliquer la méthode nodale sur une machine électrique intégrée dans un environnement mécatronique complexe. Le modèle thermique développé de la machine est ainsi présenté avec ses différents éléments. En effet, un modèle précis dépend fortement de plusieurs paramètres thermiques tels que les coefficients d'échange convectif, les conductances de contact, les conductivités équivalentes du bobinage, et autres paramètres. En conséquence, des techniques d'analyse de sensibilité sont ensuite appliquées sur le modèle thermique pour identifier les paramètres d'influence significative sur les températures de la machine ainsi que pour la réduction de ce modèle. Ensuite, nous appliquons deux méthodologies d'identification des paramètres thermiques incertains sont développées et appliquées afin de recaler le modèle thermique de la machine. Cette étape permet la validation de ce modèle par rapport à des mesures thermiques sur une machine synchrone à aimants permanents internes installée sur un banc de caractérisation de machine électriques. Finalement, nous intégrons le modèle recalé dans une approche système mécatronique comportant les lois de commande de la machine ainsi que son convertisseur. Ceci permettra ainsi d'étudier l'influence de la température d'une machine électrique sur le système mécatronique complet. / Electric machines play an important role in power conversion in several applications and fields. With the increasing demand for designing lighter and more efficient machines and optimizing the existing structures, thermal analysis becomes a necessary; in fact, the performance of electric machines islimited by the allowable temperatures in many critical components like windings, permanent magnetsand bearings. Two main approaches can be employed in order to study the machine thermal behavior : the lumped parameter thermal network (LPTN) or numerical models. Considering low-computationtime-consuming and the possibility to be integrated in a mechatronics system design, the LPTN method is considered in our study. The latter is mainly applied on electric machine integrated in a complex mechatronics environment. The thermal network is presented along with the definition of the principal elements constituting this network. In fact, an accurate and reliable network strongly depends on many critical parameters like heat transfer coefficients, interface gaps, impregnation goodness, among others. For this reason, different sensitivity analysis techniques are carried out in order to, first, identify the significance of uncertainties in the evaluation of these parameters on machine temperatures and second, to reduce the thermal network. Next, we propose two optimization algorithm-based identification methodologies in order to calibrate results of the thermal network with measured temperatures obtained from a test-bench of a permanent magnet based integrated starter-generator machine. The calibrated model is then integrated in a mechatronics system consisting of an electric model of the electric machine, along with its control strategy and the power converter. This final study allows us to evaluate the impact of the machine temperature rise on the mechatronic system.