D'un point de vu fondamental, la structure micromagnétique d'un point de Bloch est prédite depuis plus de 50 ans, mais représente cependant une singularité topologique dans le cadre de la théorie du micromagnétisme. Par conséquent, une description purement micromagnétique du point deBloch s'avère difficile. Ce manuscrit décrit les outils mathématiques et un ensemble d'algorithmes permettant de combiner un modèle d'Heisenberg classique avec des simulations micromagnétiques sur la base des éléments finis. A l'aide de ces algorithmes, nous pouvonsrigoureusement étudier les propriétés caractéristiques d'un point de Bloch d'une paroi de domaine de type vortex localisée dans un nanofil cylindrique ferromagnétique. Cette thèse décrit le pinning/depinning des points de Bloch au réseau atomique ainsi que les différents modes depropagation détectables pour des parois de domaine sous l'influence d'un champ magnétique externe, qui peut conduire le système à des vitesses supermagnoniques. / The fundamental micromagnetic structure of Bloch points was predicted by micromagnetic theory more than 50 years ago, but represents a topological singularity within the theory of micromagnetism. This complicates a pure micromagnetic description. This thesis describes thenecessary mathematical background and a set of algorithms to combine a classical atomistic Heisenberg model with micromagnetism on the basis of the finite element method. By means of those algorithms the characteristic properties of Bloch points in vortex domain walls inferromagnetic solid cylindrical nanowires can be studied rigorously. ln addition to the pinning/depinning of Bloch points at the atomistic lattice the thesis reports on the different modes of propagation detectable for vortex domain walls in that system under the influence of an externalmagnetic field, which can drive the system of the domain wall and the Bloch point with supermagnonic velocities.

La compréhension et le contrôle de la conductivité thermique des couches minces polycristallines est fondamentale pour améliorer la performance et la fiabilité des dispositifs micro- et optoélectroniques. Toutefois, une description et un contrôle précis de la performance thermique de ces matériaux bidimensionnels restent une tâche difficile en raison de leur anisotropie et structure hétérogène. En effet, les couches minces obtenues par diverses techniques et avec une large gamme de paramètres de dépôt, sont composées de petites cristallites à l'interface avec le substrat, qui coalescent et évoluent vers une structure colonnaire à proximité de la surface extérieure du film. Ces grains,ainsi que d'autres défauts cristallographiques, tels que les impuretés d'oxygène,augmentent les processus de dispersion diffuse des porteurs d'énergie dans les matériaux, ce qui en conséquence, réduit considérablement leur conductivité thermique. La caractérisation thermique expérimentale, la description théorique et la modulation contrôlée des propriétés thermiques de ces matériauxs ont, par conséquent, indispensables.Cette thèse est consacrée à l'étude de la conductivité thermique des couches polycristallines présentant une non-homogénéité structurelle et elle a pour but d'explorer la possibilité de moduler le transfert de chaleur à travers ces structures bidimensionnelles. Le nitrure d'aluminium a été sélectionné pour cette étude du fait de ses propriétés thermiques et piézoélectriques, particulièrement intéressantes pour des nouvelles applications technologiques. Réalisées par pulvérisation cathodique magnétron, des monocouches et multicouches d'AlN hautement texturées sur des substrats de silicium monocristallin ont été obtenues.Leur microstructure et distribution d'orientations cristallographiques le long de la normale à la surface, ont été caractérisées expérimentalement pour déterminer,avec précision, l'évolution de la structure et de la taille des grains.L'impact de l'oxydation locale et l'évolution de la morphologie de grains sur la conductivité thermique transversale a été étudiée par la méthode 3W différentielle.La dispersion diffuse des phonons due aux défauts liés à la présence d'atomes d'oxygène, localisés à l'interface entre deux couches d'AlN, a été étudiée par des mesures thermiques sur la configuration multicouche.Les caractéristiques structurelles des couches polycristallines ont été corrélées avec les propriétés thermiques à partir d'un modèle théorique, qui tient compte de la répartition et de la géométrie des grains, et considère les films comme un ensemble en série de trois zones, composées de grains parallélépipédiques. Les résultats de conductivité thermique obtenus par la mesure des monocouches et multicouches polycristallines d'AlN sont bien prédits par le modèle développé,avec une différence inférieure à 10%. Une description physique détaillée des phénomènes de dispersion diffuse à l'interface avec le substrat, aux joints de grains, et aux défauts liés à l'oxygène, en fonction de l'hétérogénéité structurelle caractéristique, a été réalisée en comparant les résultats expérimentaux aux prédictions théoriques. Enfin, pour explorer la modulation dynamique du transfert de chaleur, l'influence de la déformation du réseau cristallin, causée par des contraintes mécaniques, sur la conductivité thermique des monocouches et multicouches d'AlN, a été étudiée en utilisant une nouvelle approche expérimentale qui couple un système de flexion 4-points avec la méthode 3W. / The understanding and control of the thermal conductivity of nano and microscale polycrystalline thin films is of fundamental importance for enhancing the performance and reliability of micro- and optoelectronic devices. However, the accurate description and control of the thermal performance of these bidimensional materials remain a difficult task due to their anisotropic and heterogeneous structure. Indeed, thin films obtained with a large number of deposition techniques and parameters, are composed of small crystallites at the interface with the substrate, which coalesce and evolve towards a columnar structure near the outer surface. These grains along with various crystallographic defects, such as oxygen impurities, increase the scattering processes of the energy carriers inside the materials, which in turn, reduce significantly their thermal conductivity. Experimental thermal characterization, accurate theoretical description and controlled modulation of the thermal properties of these materials are therefore desirable.This work is devoted to the investigation of the thermal conductivity of nanoscale polycrystalline films and explores the possibility to modulate heat transfer across these low dimensional structures. Because of its great interest in new technological applications, and its outstanding thermal and piezoelectric properties,aluminum nitride (AlN) served as a test material in this study. Highlytextured AlN mono- and multilayers were obtained by reactive radio-frequency magnetron sputtering on single-crystal silicon substrates. The microstructure and distribution of crystallographic orientations along the cross plane were characterized by transmission electron microscopy to accurately determine the grain structure and size evolution. The impact of local oxidation and structural inhomogeneity along the cross plane on the thermal conductivity was investigatedby thickness-dependent measurements performed by the differential 3Wtechnique. The diffusive scattering caused by oxygen-related defects, localized at the interface between two AlN layers, was studied by thermal measurements on the multilayered configuration. Structural features of the polycrystalline films were correlated with their thermal properties using a theoretical model,which takes into account the distribution of the grain geometry and considers the films as a serial assembly of three layers, composed of parallele piped grains.The experimental values of the thermal conductivity of the mono- and multilayerAlN polycrystalline films are well predicted by the developed model, witha deviation of less than 10%. Physical description of scattering phenomena at the interface, grain boundaries, and oxygen related defects, as a function of the characteristic structural heterogeneity, was achieved by comparing the experimental results to the theoretical predictions. It was found that grain mean sizes that evolve along the cross-plane direction, and structural features at the interface and transition domains, are key elements to understand and tailor thermal properties of nanocrystalline films with inhomogeneous structures. The results demonstrate that the structural inhomogeneity and oxygen-related defects in polycrystalline AlN films can be efficiently used to statically tune their cross-plane thermal conductivity. Finally, dynamic modulation of heat transfer bymeans of externally induced elastic strain on mono- and multilayer AlN films was investigated using a novel experimental approach consisting of a 4-pointsbending system coupled to the 3W method.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ursula Vasconcelos Abecassis.pdf: 1502428 bytes, checksum: 7ea813452788d8456776e20fe3c9ff1c (MD5) Previous issue date: 2006-01-19 / O algoritmo MMP (Multi-dimensional Multiscale Parser) é um esquema de compressão com perdas que tem como base o casamento aproximado de padrões multiescalas, no qual blocos de sinais de dimensões diferentes podem ser aproximados pelo seu dicionário. Tal aproximação é possível devido a uma transformação de escala que adapta as dimensões dos blocos, em versões dilatadas e contraídas, antes do casamento ser realizado. O MMP vem apresentando um bom desempenho em images com grande conteúdo de alta freqüência, mas em imagens suaves não apresentou resultados satisfatórios. Neste trabalho propõem-se uma melhoria da capacidade de compressão de imagens suaves, sem diminuir a qualidade de imagens mais complexas, tendo como base o algoritmo MMP, este algoritmo é chamado de GSM-MMP (Generalized Side-Match Multidimensional Multiscale Parser). O GSM-MMP realiza uma predição para a estruturação do dicionário de codificação baseada em semelhança com os três vizinhos do bloco atual que será codificado.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-06-08T11:32:05Z No. of bitstreams: 1 sabrinamascarenhasvargas.pdf: 12731626 bytes, checksum: b1c5ae34c05edd5e0970eb9289e25f3d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-13T13:25:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 sabrinamascarenhasvargas.pdf: 12731626 bytes, checksum: b1c5ae34c05edd5e0970eb9289e25f3d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T13:25:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 sabrinamascarenhasvargas.pdf: 12731626 bytes, checksum: b1c5ae34c05edd5e0970eb9289e25f3d (MD5) Previous issue date: 2016-04-04 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Visto que o esmalte dentário é um tecido não inervado e avascular, que está constantemente sob a in uência de carregamento cíclico (funcional ou parafuncional) e que o mesmo não tem capacidade de regeneração, torna-se importante o estudo sobre as propriedades mecânicas desse tecido. Possui uma microestrutura única, que o faz apresentar propriedades mecânicas excelentes, porém o mesmo se apresenta frágil, com pouca capacidade de suportar deformação plástica antes da sua fratura. Alguns testes experimentais de indentação tentam entender o comportamento mecânico desse compósito, porém a complexidade desse comportamento e as diferenças de técnicas fazem com que os módulos de elasticidade para a hidroxiapatita, a matriz orgânica e o módulo efetivo do esmalte dentário tenham resultados muito variados na literatura. O mesmo se dá para as simulações multiescala de modelos para o esmalte dentário. Diante disso, esse estudo tem como o objetivo utilizar a modelagem multi-escala em 2D para a determinação dos tensores de propriedades mecânicas efetivas do esmalte dentário, através da técnica de homogeneização por expansão assintótica (HEA). Dentre as conclusões do trabalho têm-se que: 1- O esmalte dentário pode ser representado por um meio homogêneo equivalente, uma célula unitária representativa repetitiva; 2- Os modelos propostos nesse estudo têm comportamento ortotrópico; 3- Embora haja limitações relacionadas às simpli cações mecânicas e geométricas adotadas, os resultados obtidos encorajam aplicações mais realistas e estudos mais aprofundados acerca da microestrutura do material em questão. / Whereas tooth enamel is not an innervated neither vascular tissue which is constantly under the in uence of cyclical loading (functional or parafuncional) and that its tissue has no capacity for regeneration, it becomes important to study the mechanical properties of the enamel. It has an unique microstructure, which makes it exhibit excellent mechanical properties, but it appears fragile, with little ability to withstand plastic deformation prior to fracture. Some experimental indentation tests attempt to understand the mechanical behavior of this composite, but the complexity of its behavior and the di erent techniques imply in the modulus of elasticity for the hydroxyapatite, the organic matrix and the e ective modulus of dental enamel showing very di erent results in the literature. The same occurs for multiscale simulations of dental enamel models. Thus, this study aims 2D multi-scale modeling by Asymptotic Expansion Homogenization (AEH) technic to determine the mechanical properties e ective tensor of dental enamel. The conclusions of this study shows: 1- The enamel can be represented by an equivalent homogeneous medium, a repetitive representative unit cell; 2- The models proposed in this study present orthotropic behavior; 3- Although there are some limitations due to the mechanical and geometric simpli cations adopted, the results suggest more realistic applications and further studies on the microstructure of the material in question.

Le but de ce travail de thèse est de mieux comprendre les mécanismes de déformation à température ambiante dans les alliages de titane bêta-métastable Ti17 et Ti5553. Les microstructures étudiées sont composées de grains bêta transformé, dans lesquels la phase alpha peut précipiter, selon les relations de Burgers, sous la forme de douze variants différents. Une approche multi-échelles est donc préconisée avec trois niveaux représentatifs: macroscopique, mésoscopique (ex-grains bêta), et microscopique (variants alpha et matrice bêta de chaque grain). Différents modèles à champs moyens sont adaptés pour reproduire le comportement mécanique du Ti17 et du Ti5553. Ces modèles impliquent deux transitions d'échelle, et sont basés sur l'homogénéisation des comportements locaux, avec plusieurs manières de représenter les interactions intergranulaires. Les relations entre microstructures et propriétés mécaniques sont également considérées. Les modèles les plus complexes développés dans cette étude vont permettre de simuler l'anisotropie élastique et l'écoulement visqueux de chaque variant alpha (hcp) et de chaque matrice bêta (bcc), en employant la plasticité cristalline avec des écrouissages de type cinématique et isotrope. L'identification des paramètres matériaux est faite à partir d'une vaste base de données expérimentale provenant du projet PROMITI. Pour comprendre le rôle de chaque phase dans le processus de déformation, un calcul EF a également été fait afin de reproduire l'essai de traction sur une très fine éprouvette plate. Dans cette étude, le niveau mésoscopique est explicitement représenté en reprenant fidèlement la géométrie et l'orientation cristallographique de chaque grain bêta transformé. Des comparaisons entre expérience et simulation sont faites à l'échelle macroscopique pour les courbes contrainte - déformation, ainsi qu'au niveau mésoscopique, en considérant les champs de déplacement hors-plan et les champs de déformation. / The purpose of this PhD work is to investigate deformation mechanisms at room temperature in beta-metastable titanium alloys Ti17 and Ti5553. Studied microstructures are composed of beta-grains, in which alpha phase can precipitate under twelve different variants according to Burgers relationship. A multiscale approach is then proposed with three levels to consider: macroscopic, mesoscopic (prior beta grains) and microscopic (alpha variants and beta matrix of each grain). Different mean field models are adapted to depict Ti17 and Ti5553 mechanical behaviors. These models are based on the two scale-transition homogenization of local behaviors, with various ways of representing intergranular interactions. Relationships between microstructures and mechanical properties are also considered. The most advanced micromechanical models developed in this work depict elastic anisotropy and viscoplastic flow of each hcp alpha variant and each bcc beta matrix, using crystal plasticity with kinematic and isotropic hardening. Identification of material parameters is done using a large experimental database from PROMITI project. To understand the role of each phase in the deformation process, a FE computation was also made to reproduce the uniaxial tensile test of a very thick micro-specimen. In this study, the mesoscopic scale is explicitly represented: each beta grain has a real geometry and crystallographic orientation, according to a measured EBSD map in SEM. Comparisons between experiment and the numerical simulation are made on macroscopic stress - strain curves as well as on the mesoscopic scale, by considering out-of-plane displacement and strain fields.

Cette thèse propose de nouveaux outils adaptés à l'analyse des réseaux : sociaux, de transport, de neurones, de protéines, de télécommunications... Ces réseaux, avec l'essor de certaines technologies électroniques, informatiques et mobiles, sont de plus en plus mesurables et mesurés ; la demande d'outils d'analyse assez génériques pour s'appliquer à ces réseaux de natures différentes, assez puissants pour gérer leur grande taille et assez pertinents pour en extraire l'information utile, augmente en conséquence. Pour répondre à cette demande, une grande communauté de chercheurs de différents horizons scientifiques concentre ses efforts sur l'analyse des graphes, des outils mathématiques modélisant la structure relationnelle des objets d'un réseau. Parmi les directions de recherche envisagées, le traitement du signal sur graphe apporte un éclairage prometteur sur la question : le signal n'est plus défini comme en traitement du signal classique sur une topologie régulière à n dimensions, mais sur une topologie particulière définie par le graphe. Appliquer ces idées nouvelles aux problématiques concrètes d'analyse d'un réseau, c'est ouvrir la voie à une analyse solidement fondée sur la théorie du signal. C'est précisément autour de cette frontière entre traitement du signal et science des réseaux que s'articule cette thèse, comme l'illustrent ses deux principales contributions. D'abord, une version multiéchelle de détection de communautés dans un réseau est introduite, basée sur la définition récente des ondelettes sur graphe. Puis, inspirée du concept classique de bootstrap, une méthode de rééchantillonnage de graphes est proposée à des fins d'estimation statistique. / This thesis describes new tools specifically designed for the analysis of networks such as social, transportation, neuronal, protein, communication networks... These networks, along with the rapid expansion of electronic, IT and mobile technologies are increasingly monitored and measured. Adapted tools of analysis are therefore very much in demand, which need to be universal, powerful, and precise enough to be able to extract useful information from very different possibly large networks. To this end, a large community of researchers from various disciplines have concentrated their efforts on the analysis of graphs, well define mathematical tools modeling the interconnected structure of networks. Among all the considered directions of research, graph signal processing brings a new and promising vision : a signal is no longer defined on a regular n-dimensional topology, but on a particular topology defined by the graph. To apply these new ideas on the practical problems of network analysis paves the way to an analysis firmly rooted in signal processing theory. It is precisely this frontier between signal processing and network science that we explore throughout this thesis, as shown by two of its major contributions. Firstly, a multiscale version of community detection in networks is proposed, based on the recent definition of graph wavelets. Then, a network-adapted bootstrap method is introduced, that enables statistical estimation based on carefully designed graph resampling schemes.

La sécurité des installations nucléaires est constamment un souci majeur lors de leur exploitation, mais aussi lors de la conception de nouveaux réacteurs. Leurs durées de vie est limitée à cause des changements de comportement mécanique de leurs composants métalliques (principalement la cuve du réacteur mais aussi ses composants internes), qui sont accélérés ou induits par l’irradiation de neutrons. Une prédiction quantitative précise de ces changements, en fonction de la composition des matériaux et des conditions d'irradiation, est par conséquent un objectif de première importance pour la science des matériaux nucléaires. La modélisation est, de nos jours, considérée comme un complément vital aux approches expérimentales, avec l'objectif d’apporter une meilleure compréhension des processus physiques et chimiques qui se produisent dans les matériaux métalliques sous irradiation de neutrons.<p><p>La modélisation des effets de l'irradiation de neutrons dans les aciers est par nature un problème multi-échelle. Le point de départ est la simulation des cascades de collisions atomiques initiées par les neutrons à hautes énergies qui pénètrent dans le matériau, créant ainsi des défauts ponctuels mobiles. Différents modèles physiques, considérant des échelles de temps et de longueur croissantes, doivent être développés afin de convenablement tenir en compte de tous les différents processus qui provoquent des changements de comportement macroscopique, à cause de la présence de ces défauts ponctuels mobiles. En outre, des liens entre les différents modèles doivent être créés, parce que les prédictions de chacun d'entre eux doivent servir de paramètres d'entrée pour les modèles qui travaillent aux échelles supérieures. Dans cette thèse, un tel lien est créé entre le niveau atomique et les modèles à gros-grains, en développant un nouvel algorithme Monte-Carlo cinétique atomistique (MCCA), où le matériau est décrit comme une collection d'atomes occupant des sites cristallographiques réguliers. Le processus simulé est dès lors naturellement décomposé en séries d'évènements élémentaires activés thermiquement, correspondant à la migration des défauts ponctuels (lacunes ou interstitiels) vers des positions de proches voisins, qui sont en permanence en compétition en fonction de leurs fréquences d'occurrences respectives. Ces dernières sont calculées en fonction des énergies de migrations, qui sont elles-mêmes calculées avec peu d'approximations par une méthode qui prend en compte tous les effets de la relaxation statique et des interactions chimiques à longue portée. Le nouvel algorithme MCCA est par conséquent un modèle physique, entièrement basé sur un potentiel inter-atomique approprié qui est utilisé de la manière la plus complète possible, sans définir de paramètres empiriques qui devraient être, par exemple, fittés depuis des données expérimentales. Finalement, l'algorithme est accéléré de plusieurs ordres de grandeur en utilisant des réseaux de neurones artificiels (RNA), entraînés à prédire les énergies de migrations des défauts ponctuels en fonction de leur environnement atomique local.<p><p>Le nouvel algorithme MCCA est utilisé avec succès pour simuler des expériences de recuits (pour lesquels une seule lacune doit être introduite dans la boîte), afin de valider le modèle grâce à une comparaison directe de ses prédictions avec des résultats expérimentaux trouvés dans la littérature. Une comparaison très satisfaisante est accomplie pour deux alliages modèles importants pour la science des matériaux nucléaires. Dans les deux cas, l'évolution avec le temps de recuit du rayon moyen des précipités formés, ainsi que de leur densité, est en très bonne adéquation avec les mesures expérimentales trouvées dans la littérature, contrairement à ce que d'autres auteurs avaient jusqu’à présent réussi. Ensuite, l'algorithme est généralisé avec succès afin de permettre l'introduction d'un grand nombre de lacunes, ce qui est un des deux ingrédients nécessaires pour la simulation des effets de l'irradiation de neutrons dans les métaux. Cet accomplissement permet la simulation de processus longs et complexes, par exemple le calcul de coefficients de diffusions et temps de vies d'amats de cuivre-lacunes, qui sont des paramètres d'entrée nécessaires pour des modèles de simulation à gros-grains. Finalement, des preuves convaincantes sont apportées que l'algorithme MCCA peut être, dans un futur proche, généralisé d'avantage et permettre la prise en compte des interstitiels, ouvrant ainsi la voie vers la simulation de cycles complets d'irradiation.<p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La simulation numérique de l’écoulement des fluides et du transfert dechaleur dans les phénomènes multi-échelles est encore très difficile avecles méthodes numériques conventionnelles, e.g. la méthode de Volumes Finis(FVM) etc. Récemment développée pour simuler les écoulements desfluides, le transfert de chaleur et des phénomènes physiques complexes, laméthode de Lattice Boltzmann (LBM) est basée sur la théorie cinétiquedu fluide, qui possède de nombreuse caractéristiques distinctives. Afind’élargir le champ d’application de LBM, cette thèse doctorale a mené destravaux de recherches systématiques sur la combinaison entre LBM et lesméthodes macroscopiques et sur les modèles thermiques et la simulation dela turbulence en utilisant LBM. Les principales contributions de cette thèsesont: 1. Un couplage multi-échelles LBM-FVM est construit pour les écoulementsdu fluide instationnaire et un opérateur de reconstruction g´en´erale entreLBM et FVM est proposé pour le transfert de l’information; 2. Un modèle thermique 3D de LBM est développé pour les écoulements compressibles thermiques à faible nombre de Mach, et un modèle de LBM entièrement compressible avec factorisation symétrique est proposé pour simuler les écoulements fortement compressibles; 3. Un schéma asymptotique de volumes finis LBM et un schéma de LBM basé sur propagation fractionnaire et collision à demi-étape sont proposés pour simuler les écoulements subsoniques à grande vitesse et transsoniques; 4. La simulation des grandes échelles (LES) turbulentes est effectuée et étudiée dans le cadre de LBM thermique. Un modèle de paroi utilisant LBM thermique est développé pour un écoulement à nombre de Reynolds élevé. / The simulation of fluid flows and heat transfer of multiscale phenomena orprocesses is one of the most challenging domains from the theoretical aswell as the numerical modeling point of view. It is difficult to model andsimulate multiscale problems using conventional computational fluid dynamicsmethods. As an approach based on the mesoscopic kinetic equationfor fluids and has many distinctive features, the lattice Boltzmann method(LBM) is a recently developed method for simulating fluid flows, heat transferand complicated physical phenomena. However, the applications of latticeBoltzmann method in actual multiscale problem are still in explorationstage. In order to enlarge the application scope of lattice Boltzmann methodfor multiscale simulation, the present work has conducted systematic researchon combination of LBM and macroscopic methods, thermal lattice Boltzmann models and turbulence simulation using LBM. The major contributions of this dissertation are summarized as follows: 1. A multiscale coupling LBM-FVM is constructed for unsteady fluid flows and a general reconstruction operator between LBM and FVMis proposed for information transfer. 2. A three-dimensional thermal lattice Boltzmann model is developed for thermal compressible flows with variable density in low Machnumber limit. Further more, a fully compressible lattice Boltzmann model with factorization symmetry is proposed for simulating high compressible flow. 3. An asymptotic preserving finite volume scheme LBM and a fractional propagation half step collision LBM are proposed for simulating high subsonic and transonic flows. 4. Large eddy simulation for turbulence is studied in framework of thermallattice Boltzmann method. Wall modeled LES using thermalLBM is developed for high Reynolds number flow.

L'objectif principal est de faire premiers pas vers la conception topologique de structures hétérogènes à comportement non-linéaires. Le deuxième objectif est d’optimiser simultanément la topologie de la structure et du matériau. Il requiert la combinaison des méthodes de conception optimale et des approches de modélisation multi-échelle. En raison des lourdes exigences de calcul, nous avons introduit des techniques de réduction de modèle et de calcul parallèle. Nous avons développé tout d’abord un cadre de conception multi-échelle constitué de l’optimisation topologique et la modélisation multi-échelle. Ce cadre fournit un outil automatique pour des structures dont le modèle de matériau sous-jacent est directement régi par la géométrie de la microstructure réaliste et des lois de comportement microscopiques. Nous avons ensuite étendu le cadre en introduisant des variables supplémentaires à l’échelle microscopique pour effectuer la conception simultanée de la structure et de la microstructure. En ce qui concerne les exigences de calcul et de stockage de données en raison de multiples réalisations de calcul multi-échelle sur les configurations similaires, nous avons introduit: les approches de réduction de modèle. Nous avons développé un substitut d'apprentissage adaptatif pour le cas de l’élasticité non-linéaire. Pour viscoplasticité, nous avons collaboré avec le Professeur Felix Fritzen de l’Université de Stuttgart en utilisant son modèle de réduction avec la programmation parallèle sur GPU. Nous avons également adopté une autre approche basée sur le potentiel de réduction issue de la littérature pour améliorer l’efficacité de la conception simultanée. / High-performance heterogeneous materials have been increasingly used nowadays for their advantageous overall characteristics resulting in superior structural mechanical performance. The pronounced heterogeneities of materials have significant impact on the structural behavior that one needs to account for both material microscopic heterogeneities and constituent behaviors to achieve reliable structural designs. Meanwhile, the fast progress of material science and the latest development of 3D printing techniques make it possible to generate more innovative, lightweight, and structurally efficient designs through controlling the composition and the microstructure of material at the microscopic scale. In this thesis, we have made first attempts towards topology optimization design of multiscale nonlinear structures, including design of highly heterogeneous structures, material microstructural design, and simultaneous design of structure and materials. We have primarily developed a multiscale design framework, constituted of two key ingredients : multiscale modeling for structural performance simulation and topology optimization forstructural design. With regard to the first ingredient, we employ the first-order computational homogenization method FE2 to bridge structural and material scales. With regard to the second ingredient, we apply the method Bi-directional Evolutionary Structural Optimization (BESO) to perform topology optimization. In contrast to the conventional nonlinear design of homogeneous structures, this design framework provides an automatic design tool for nonlinear highly heterogeneous structures of which the underlying material model is governed directly by the realistic microstructural geometry and the microscopic constitutive laws. Note that the FE2 method is extremely expensive in terms of computing time and storage requirement. The dilemma of heavy computational burden is even more pronounced when it comes to topology optimization : not only is it required to solve the time-consuming multiscale problem once, but for many different realizations of the structural topology. Meanwhile we note that the optimization process requires multiple design loops involving similar or even repeated computations at the microscopic scale. For these reasons, we introduce to the design framework a third ingredient : reduced-order modeling (ROM). We develop an adaptive surrogate model using snapshot Proper Orthogonal Decomposition (POD) and Diffuse Approximation to substitute the microscopic solutions. The surrogate model is initially built by the first design iteration and updated adaptively in the subsequent design iterations. This surrogate model has shown promising performance in terms of reducing computing cost and modeling accuracy when applied to the design framework for nonlinear elastic cases. As for more severe material nonlinearity, we employ directly an established method potential based Reduced Basis Model Order Reduction (pRBMOR). The key idea of pRBMOR is to approximate the internal variables of the dissipative material by a precomputed reduced basis computed from snapshot POD. To drastically accelerate the computing procedure, pRBMOR has been implemented by parallelization on modern Graphics Processing Units (GPUs). The implementation of pRBMOR with GPU acceleration enables us to realize the design of multiscale elastoviscoplastic structures using the previously developed design framework inrealistic computing time and with affordable memory requirement. We have so far assumed a fixed material microstructure at the microscopic scale. The remaining part of the thesis is dedicated to simultaneous design of both macroscopic structure and microscopic materials. By the previously established multiscale design framework, we have topology variables and volume constraints defined at both scales.

Omic science is rapidly growing and one of the most employed techniques to explore differential patterns in omic datasets is principal component analysis (PCA). However, a method to enlighten the network of omic features that mostly contribute to the sample separation obtained by PCA is missing. An alternative is to build correlation networks between univariately-selected significant omic features, but this neglects the multivariate unsupervised feature compression responsible for the PCA sample segregation. Biologists and medical researchers often prefer effective methods that offer an immediate interpretation to complicated algorithms that in principle promise an improvement but in practice are difficult to be applied and interpreted. Here we present PC-corr: a simple algorithm that associates to any PCA segregation a discriminative network of features. Such network can be inspected in search of functional modules useful in the definition of combinatorial and multiscale biomarkers from multifaceted omic data in systems and precision biomedicine. We offer proofs of PC-corr efficacy on lipidomic, metagenomic, developmental genomic, population genetic, cancer promoteromic and cancer stem-cell mechanomic data. Finally, PC-corr is a general functional network inference approach that can be easily adopted for big data exploration in computer science and analysis of complex systems in physics.