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.

Les piles à combustible à membrane électrolyte polymère (PEMFC) sont considérées depuis de nombreuses années comme une solution intéressante pour remplacer les moteurs thermiques. Cependant le coˆut élevé du catalyseur et sa faible stabilité limitent la viabilité économique des piles. Le platine pur déposé sur carbone est le catalyseur couramment plus utilisé à la cathode, cependant les nanoparticules d’alliages de type Pt-M (M = Co, Ni ou Fe) sont reconnues depuis peu comme une alternative remarquable en raison d’une meilleure activité et d’une plus grande stabilité au cours de la réaction de réduction de l’oxygène (ORR). Jusqu’à présent, les raisons fondamentales de cette amélioration significative n’ont pas été élucidées d’un point de vue cinétique et théorique. Par ailleurs, la simulation de la performance d’une pile PEM basée sur la loi empirique de Butler-Volmer ne permet pas de prédire de manière correcte ses propriétés cinétiques.Dans cette thèse, nous présentons une méthodologie théorique multi-échelles permettant de simuler le comportement transitoire d’une pile PEM par un modèle cinétique élémentaire. A l’échelle atomique, la théorie de la fonctionnelle de ladensité (DFT) a été utilisée pour modéliser et comprendre la formation de l’eau et du peroxyde d’hydrogène sur trois surfaces différentes de Pt3Ni(111) en comparaison avec la surface de référence Pt(111). Les calculs DFT ont montré que le taux de recouvrement des espèces hydroxyles en surface du catalyseur Pt(111) peut modifier le mécanisme réactionnel et que la plus grande activité catalytique des surfaces d’alliages Pt3Ni(111) est expliquée par la composition chimique en de surface, l’arrangement structural et le rˆole du second métal Ni sur les propri étés électroniques. Les énergies d’activation et les constantes de vitesse des étapes élémentaires du mécanisme réactionnel ont été déterminées et ont ensuite étéutilisées dans un modèle champ moyen décrivant le comportement du champ électrique et la distribution de charge à l’échelle nanométrique. Ces données ont été couplées avec des modèles décrivant la charge au niveau microscopique et les phénomènes de transport des réactifs jusqu’à la cathode. L’influence du choix du mécanisme élémentaire de l’ORR sur les prédictions des courbes de polarisation courant-tension a été déterminée et une comparaison avec les données expérimentales a été proposée pour valider le modèle. / Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) is a possible solution for replacing the actual combustion engines. However the cost of the catalyst and its actual low stability are restricting their economical viability. Pt/C is the state-of-the-art cathode catalyst but Pt-M (M = Co, Ni or Fe) alloyed nanoparticles have been proposed as cheap, more stable and powerful, regarding the ORR activity, alternative material. Up to now the fundamental reasons of such improvement have not been elucidated from a kinetic point of view. In the other hand the standard simulation approaches of the PEMFC performance based on Butler-Volmer equations thus not describe correctly the kinetics of such systems. In this thesis we present a multiscale theoretical methodology to scale up ab initio calculated data into elementary kinetic model to simulate PEMFC transient behavior. Density Functional Theory calculations are carried out to understand the catalytic properties of three different Pt3Ni(111) alloy surfaces in comparison with Pt(111). As a result we show that the coverage of OH species may reverse the dominant ORR mechanism on pure Pt catalyst and that the reasons for higher ORR catalytic activity of the Pt3Ni alloys are related to the nature of the second metal, to its surface ability to be less oxidize and to an optimal structural arrangements. Using these properties we have built an elementary kinetic model and calculate the associated constant rate parameters. Then these parameters are implemented into a mean field interfacial model describing the behavior of the electric field and charge distribution at the nanoscale, which is in turn coupled with microscale and mesoscale level models describing the charge and reactants transport phenomena across the cathode. The impact of different ORR mechanisms on the calculated i-V curves is investigated, in comparison with experimental data.

Cette these est consacree a l’etude des interactions entre les lacunes et les elements d'alliages d’un acier renforcé par une dispersion de nano-oxydes (ODS (Oxide Dispersion Strengthened)), matériau de structure envisagé pour les réacteurs nucléaires du futur. Ces travaux ont été réalisés pour un système simplifié constitué d'une matrice de fer α contenant de l'oxygène, de l'yttrium, du titane et des lacunes à partir de modélisations multi-échelles. Nous nous sommes attachés en particulier au rôle des lacunes formées en exces au cours de l’elaboration de ces aciers. La stabilite et la mobilite des amas lacunes-solutés ont été examinées à partir de calculs ab initio, d’une part, pour l’oxygene qui a ete compare au carbone et a l’azote, solutes interstitiels egalement presents dans les aciers, et d’autre part, pour le titane et l’yttrium, solutes substitutionnels. Les trois solutés interstitiels ont révélé un comportement tres analogue. L’impact de la mobilité des amas lacunes-solutes a ete etabli en utilisant un modele en dynamique d’amas parametre sur nos résultats ab initio. Il a été ainsi démontré que, en sursaturation de lacunes, la diffusion des solutés interstitiels peut etre acceleree, alors que celle des solutes substitutionnels ne l’est pas forcement. Ces conclusions se sont averees coherentes avec des observations experimentales existantes. L’ensemble de ces résultats ont ensuite été exploité pour améliorer notre compréhension des mécanismes de formation des nanoparticules. Il est apparu que la diffusion relative de l’yttrium et du titane, ainsi que le nombre de noyaux potentiels pour former des nanoparticules dépendent de la concentration en lacunes dans le système. / This PhD thesis is devoted to the study of interactions between vacancies and alloying elements in Oxide Dispersion Strengthened (ODS) steels, which are promising candidate materials for future nuclear reactors. This work is based on multiscale modeling of a simplified system composed by oxygen, yttrium and titanium atoms and vacancies in an α-iron lattice. We particularly focused on the role of vacancies which are created in excess during the fabrication of these steels. The stability and mobility of vacancy-solute clusters have been examined using ab initio calculations for oxygen, on one hand, which has been systematically compared to carbon and nitrogen, interstitial solutes frequently present in iron-based materials, and, on the other hand, for substitutional solutes : titanium and yttrium. The three interstitial solutes show very similar energetic and kinetic behaviors. The impact of small mobile vacancy-solute clusters has been verified using a cluster dynamics model based on our ab initio results. It has been thus demonstrated that with oversaturation of vacancies, diffusion of interstitial solutes may be accelerated, while substitutional solutes do not become necessarily faster. These conclusions are consistent with existing experimental observations. All these results have been then used to complete our understanding of nanoclusters formation mechanisms. It appeared that the relative mobility of yttrium and titanium, as well as the number of potential nuclei to form nanoparticles strongly depend on the total vacancy concentration in the system.

Dans cette thèse nous traitons de la simulation numérique des écoulements sanguins dans le contexte des maladies cardiaques congénitales. Nous nous concentrons d'une part sur l'intégration de données cliniques, et d'autre part sur les aspects de couplages multi-échelles. Dans l'introduction, nous présentons les pathologies structurelles du cœur et les traitements chirurgicaux nécessaires dans certaines cardiopathies sévères. Puis, nous consacrons un chapitre aux challenges liés à la simulation numérique des écoulements sanguins. Dans les deux chapitres suivants nous présentons une méthodologie permettant d'estimer des paramètres de modèles réduits modélisant l'arbre artériel pulmonaire, en y intégrant des mesures cliniques prises pour chaque patient à différents endroits avant intervention chirurgicale. Cette méthode est appliquée sur neuf patients et permet de représenter l'hémodynamique dans les artères pulmonaires pour chacun des patients. Le chapitre suivant est consacré au couplage des équations de Navier-Stokes 3D avec un modèle réduit, qui soulève des problèmes d'instabilités numériques dans nombre d'applications. Nous présentons d'abord un état de l'art des couplages 3D-0D communément utilisés pour ce type de problème. Nous présentons de plus une étude de stabilité pour montrer quels sont les avantages et inconvénients de chacun d'eux. Ensuite, nous présentons une nouvelle méthode de couplage 3D-3D qui est similaire, d'un point de vue énergétique, au couplage avec un modèle réduit. Nous comparons enfin les méthodes existantes à ce couplage 3D-3D sur trois cas de patients, côtés systémique et pulmonaire. Dans le dernier chapitre de cette thèse, nous nous intéressons à la propagation des incertitudes des données cliniques sur la simulation de l’hémodynamique dansle cadre de chirurgie virtuelle. / In this thesis, we deal with numerical simulation of blood flow in the context of congenital heart diseases. We focus on clinical data integration into reduced models, and from a numerical point view on the coupling of blood flow (3D Navier-Stokes equations) and reduced models. In the introduction, we present congenital heart diseases and the surgical palliations needed for severe pathologies. We then present a chapter on challenges in numerical simulations of blood flow. In the next chapters, we present a methodology to estimate parameters of reduced models taking into account the effect of the pulmonary vasculature and the clinical measurements performed at different locations prior to surgical intervention of each patient. This method is applied to nine patient-specific cases and provides a representation of the hemodynamics in pulmonary arteries at different palliation stages. The next part of this thesis is devoted to numerical coupling between 3D blood flow and reduced models, which leads to numerical instability in a number of applications. We first present the state of the art for the different coupling methods, and perform a stability analysis of each coupling approach, highlighting the pros and cons. Moreover we present the new 3D-3D coupling method which presents the same energy balance as the 3D-reduced model. We compare all these methods on three systemic or pulmonary patient-specific cases to assess the robustness and accuracy of each one. In the last part of this manuscript we present a framework to investigate the effect of uncertainty of clinical measurements on our methodology to estimate reduced models for surgery planning: we focus on the impact of clinical data uncertainty to estimate blood flow distribution and pressure loss due to a stenosis to assess if it should be removed or not.

L'objectif de cette thèse est la modélisation mathématique des mécanismes de contraction musculaire à l'échelle microscopique dans le but de proposer et d'intégrer ces modèles dans un environnement de simulation cardiaque multi-échelle.Ce travail est réalisé dans le contexte de la médecine numérique, qui propose d'améliorer le traitement des patients par l'utilisation d'outils numériques.La première contribution de cette thèse est une analyse bibliographique des travaux expérimentaux caractérisant l’interaction actine-myosine et ses régulations afin de compiler les informations sous une forme utilisable pour le développement de modèles.Cette étape est une condition préalable essentielle à la modélisation.Nous proposons ensuite une hiérarchie de modèles de contraction musculaire à partir d'un modèle stochastique raffiné existant, mais validé uniquement pour les muscles squelettiques, en appliquant des hypothèses de simplification successives.Les étapes de simplification transforment l'équation différentielle stochastique initiale en une équation aux dérivées partielles avec une description qui fait partie de la famille de modèles dérivée du modèle Huxley'57.Une simplification supplémentaire conduit ensuite à un modèle décrit par un ensemble d'équations différentielles ordinaires.La pertinence des modèles proposés, qui ciblent différentes échelles de temps, est démontrée en les comparant aux données expérimentales obtenues avec des muscles cardiaques, et leur domaine de validité est étudié.Pour intégrer ces descriptions dans un environnement de simulation cardiaque, nous avons étendu ces modèles afin de prendre en compte les mécanismes de régulation de la force qui se produisent in vivo.Cela conduit à de nouvelles équations aux dérivées partielles.Ensuite, nous lions les modèles de contraction microscopiques à un modèle d’organe macroscopique.Nous suivons pour cela une approche fondée sur les principes thermodynamiques pour traiter la nature multi-échelle en temps et en espace du tissu musculaire aux niveaux continu et discret.La validité de cet environnement de simulation est démontrée en présentant sa capacité à reproduire le comportement du coeur et en particulier les caractéristiques essentielles de l'effet Frank-Starling. / This PhD thesis deals with the mathematical description of the micro-scale muscle contraction mechanisms with the aim of proposing and integrating our models into a multiscale heart simulation framework.This research effort is made in the context of digital medicine, which proposes to improve the treatment of patients with the use of numerical tools.The first contribution of this thesis is a literature review of the experimental works characterizing the actin-myosin interaction and its regulations to compile information in a useable form for the development of models.This stage is an essential prerequisite to modeling.We then propose a hierarchy of muscle contraction models starting from a previously proposed refined stochastic model, which was only validated for skeletal muscles, and applying successive simplification assumptions.The simplification stages transform the initial stochastic differential equation into a partial differential equation with a model that is part of the Huxley'57 model family.A further simplification then leads to a description governed by a set of ordinary differential equations.The relevance of these models, targeting different time scales, is demonstrated by comparing them with experimental data obtained with cardiac muscles and their range of validity is investigated.To integrate these microscopic descriptions into a heart simulation framework, we extend the models to take into account the force regulation mechanisms that take place in vivo, leading to the derivation of new partial differential equations.Then, we link the microscopic contraction models to the macroscopic organ model.We follow for that an approach based on the thermodynamical principles to deal with the multi-scale nature in time and space of the muscle tissue at the continuous and at the discrete levels.The validity of this simulation framework is demonstrated by showing its ability to reproduce the heart behavior and in particular to capture the essential features of the Frank-Starling effect.

Les précipitations ont une très grande variabilité sur une large gamme d'échelles tant spatiale que temporelle. Cette variabilité est une source importante d'incertitude pour la mesure, les applications et la modélisation, et au-delà pour la simulation et la prévision. De plus, les précipitations sont des processus extrêmement intermittents et possèdent plusieurs régimes d’invariance d’échelle. Le générateur de champ précipitant développé au cours de la thèse est basé sur la modélisation statistique de l’hétérogénéité et de l’intermittence des précipitations à fine échelle. L’originalité de la modélisation repose en partie sur l’analyse de données observées par un disdromètre à très fine résolution. Cette modélisation qui diffère des modèles existants dont la résolution est plutôt de l’ordre de la minute, voire de l’heure ou du jour, permet d’obtenir des simulations dont les propriétés sont réalistes sur une large gamme d’échelle. Ce simulateur permet de produire des séries chronologiques dont les caractéristiques statistiques sont similaires aux observations aussi bien à l’échelle de simulation (15s) qu’après dégradation (1h et 1 jour). Les propriétés multi-échelles du simulateur sont obtenues grâce à une approche hybride qui repose sur une simulation à fine échelle des évènements de pluie par un générateur multifractal associé à une simulation du support basée sur une hypothèse de type Poissonienne. Une étape de re-normalisation des taux de pluie assure l’adaptation du générateur à la zone climatique considérée.Le simulateur permet la génération de cartes 2D de lames d’eau. La méthodologie développée pour les séries chronologiques est étendue au cas 2D. Le simulateur stochastique multi-échelle 2D ainsi développé reproduit les caractéristiques géostatistiques et topologiques à la résolution de 1x1 km2. Ce générateur est utilisé dans le cadre d’une étude de faisabilité d’un nouveau système d’observation des précipitations en milieu urbain. Le principe de ce système repose sur l’utilisation de mesures opportunistes de l’affaiblissement subit par les ondes radios émises par les satellites géostationnaires TV-SAT dans la bande 10.7-12.7 GHz. De façon plus spécifique on suppose que les terminaux de réception TVSAT installés en ville chez les particuliers sont capables de mesurer de tels affaiblissements. A ce stade de l’étude nous ne disposons pas de telles observations. L’étude s’appuie donc sur des cartes de précipitations issues du générateur 2D et d’un réseau de capteur hypothétique. Le système d’observation envisagé permettra d’estimer les champs de précipitation (30x30 Km2) et avec une résolution spatiale de 0.5x0.5 Km2. / Precipitations are highly variable across a wide range of both spatial and temporal scales. This variability is a major source of uncertainty for the measurement and modeling, also for the simulation and prediction. Moreover, rainfall is an extremely intermittent process with multiple scale invariance regimes. The rain-field generator developed during the thesis is based on the fine-scale statistic modeling of rain by the mean of its heterogeneity and intermittency. The modeling originality partially rest on the analysis of fine-scale disdrometer data. This model differs from other existing models whose resolution is roughly a minute or even an hour or a day. It provides simulations with realistic properties across a wide range ofscales. This simulator produces time series with statistical characteristics almost identical to the observations both at the 15s resolution and, after degradation, at hourly or daily resolutions. The multi-scale properties of our simulator are obtained through a hybrid approach that relies on a fine scale simulation of rain events using a multifractal generator associated with a rain support simulation based on a Poissonian-type hypothesis. A final re-normalization step of the rain rate is added in order to adapt the generator to the relevant climate area. The simulator allows the generation of 2D water-sheets. The methodology developed in the first part is extended to the 2 Dimension case. The multi-scale 2D stochastic simulator thus developed can reproduce geostatistical and topological characteristics at the spatial resolution of 1x1 km2.This generator is used in the scope of the feasability study of a new observation system for urban area. The principle of this system is based on the opportunistic use of attenuation measurements provided by geostationary TV satellites which radio waves lay in the 10.7 to 12.7 GHz bandwidth. More specifically it is assumed that the SAT-TV reception terminals installed in private homes are able to measure such attenuations. At this stage of the study we do not have such observations. The study is therefore based on rainfall maps generated using the 2D generator in addition to a hypothetical sensor network. The considered observation system will allow to estimate precipitation fields (30 x 30 km2) with a spatial resolution of 0.5x0.5 km2.

Le travail présenté dans ce mémoire s’intéresse à la prédiction des vibrations d'un noyau de transformateur multicouche, constitué d'un assemblage de tôles ferromagnétiques. Le problème couplé magnéto-mécanique est résolu par une approche séquentielle progressive : la résolution magnétique est suivie d'une résolution mécanique. Un modèle multi-échelle simplifié 3D décrivant les anisotropies magnétiques et magnétostrictives, et considérant les non-linéarités magnétiques et de magnétostriction, est utilisé comme loi de comportement du matériau. La structure du noyau du transformateur est modélisée en 2D. Une technique d'homogénéisation permet de tenir compte du comportement anisotrope de chaque couche afin de définir un comportement moyen pour chaque élément du maillage éléments finis.. Des mesures expérimentales sont ensuite effectuées, permettant d’une part la validation des lois de comportement matériau utilisées, et d’autres part des modèles de comportement structurel statique, du comportement structurel dynamique et de l'estimation du bruit. Différents matériaux et différentes géométries de prototypes de transformateurs sont considérés pour ce travail. Des optimisations structurelles sont finalement proposées grâce à des simulations numériques s’appuyant sur le modèle développé, afin de réduire les vibrations et les émissions de bruit du noyau du transformateur. / This thesis deals with the prediction of the vibration of a multi-layer transformer core made of an assembly of electrical sheets. This magneto-mechanical coupled problem is solved by a stepping finite element method sequential approach: magnetic resolution is followed by mechanical resolution. A 3D Simplified Multi-Scale Model (SMSM) describing both magnetic and magnetostrictive anisotropies is used as the constitutive law of the material. The transformer core structure is modeled in 2D and a homogenization technique is implemented to take the anisotropic behavior of each layer into consideration and define an average behavior at each element of the finite element mesh. Experimental measurements are then carried out, allowing the validation of the material constitutive law, static structural behavior, dynamic structural behavior, and the noise estimation. Different materials geometries are considered for this workStructural optimizations are finally achieved by numerical simulation for lower vibration and noise emission of the transformer cores.

La friture profonde de type batch a été étudiée dans le projet FUI Fry’In (Réf. AAP17, 2014-2018) dans le but de proposer des innovations de rupture pour des friteuses batch domestiques et professionnelles. La thèse a appuyé le projet sur la maîtrise de deux effets négatifs de la friture : i) la thermo-oxydation de l’huile responsable des mauvaises odeurs et produits de dégradation ainsi que ii) la prise d’huile généralement favorisée au détriment de son égouttage. L’étude a été réalisée en combinant des mesures directes (spectroscopie et imagerie infrarouges en mode ATR, photo-ionisation, mesures DSC, imagerie rapide…) et modélisation multi-échelle (écoulement de l’huile et égouttage lors du retrait, description lagrangienne des réactions en présence d’un écoulement, couplage avec les ciné-tiques de dissolution de l’oxygène). La complexité du processus de thermo-oxydation a été réduite en considérant les hydroperoxydes comme une forme de stockage organique de l’oxygène, qui propage l’oxydation dans des régions en anoxie. Leur décomposition produit de nombreux composés de scission, dont la nature est influencée par les conditions locales de température et de concentration en oxygène. La prise d’huile a été décrite comme le bilan net entre l’huile charriée au moment du retrait et l’huile égouttée. L’égouttage a été étudié sur des barreaux métalliques et des produits réels. Il se conduit à la formation de quatre à huit gouttes en quelques secondes. Les cinétiques de drainage anisothermes ont été prédites par un modèle mécanistique. Le mécanisme spécifique de prise d’huile en cours de friture a été aussi analysé ; il se produit uniquement dans le cas des produits préfrits congelés. / Batch deep-frying has been investigated within the collaborative project FUI Fry’In (ref. AAP17, 2014-2018) with the aim of proposing breakthrough innovations for small and medium size appliances. The PhD thesis was part of the project and focused on two specific adverse effects of deep-frying on food products: oil thermo-oxidation responsible for break-down products and off-flavors, and oil pickup process usually favored relatively to oil dripping. The work was carried out by combing direct measurements (FTIR-ATR spectroscopy and imaging, photoionization, DSC measurements, fast imaging…) and multiscale modeling (oil flow and oil dripping during product re-moval, Lagrangian description of reactions in aniso-thermal flows, coupling with oxygen dissolution kinetics). The complex problem of thermo-oxidation was split into simpler mechanisms by noticing that hydroperoxides are a kind of long-lived form of or-ganic oxygen, which trigger propagation in deep re-gions under anoxia. Their decomposition lead to various scission products, which were shown to be in-fluenced by both local temperature and oxygen con-centration. Oil uptake was described as the net balance between the amount of dragged oil during product removal and oil dripping at the tips of the product. The dripping process studied on both metal-lic sticks and real products occurs in less than few seconds and leads to a formation of four to eight drop-lets. The detailed drainage kinetics in anisothermal conditions were captured and predicted with the pro-posed mechanistic models. The specific mechanism of oil uptake during the immersion stage was eluci-dated and was shown to occur only in parfried frozen products.

It is currently a well-established fact that the dynamics of interacting fluid compartments of the central nervous system (CNS) may play a role in the CNS fluid physiology and pathology of a number of neurological disorders, including neurodegenerative diseases associated with accumulation of waste products in the brain. However, the mechanisms and routes of waste clearance from the brain are still unclear. One of the main components of this interacting cerebral fluids dynamics is blood flow. In the last decades, mathematical modeling and fluid dynamics simulations have become a valuable complementary tool to experimental approaches, contributing to a deeper understanding of the circulatory physiology and pathology. However, modeling blood flow in the brain remains a challenging and demanding task, due to the high complexity of cerebral vascular networks and the difficulties that consequently arise to describe and reproduce the blood flow dynamics in these vascular districts. The first part of this work is devoted to the development of efficient numerical strategies for blood flow simulations in complex vascular networks. In cardiovascular modeling, one-dimensional (1D) and lumped-parameter (0D) models of blood flow are nowadays well-established tools to predict flow patterns, pressure wave propagation and average velocities in vascular networks, with a good balance between accuracy and computational cost. Still, the purely 1D modeling of blood flow in complex and large networks can result in computationally expensive simulations, posing the need for extremely efficient numerical methods and solvers. To address these issues, we develop a novel modeling and computational framework to construct hybrid networks of coupled 1D and 0D vessels and to perform computationally efficient and accurate blood flow simulations in such networks. Starting from a 1D model and a family of nonlinear 0D models for blood flow, with either elastic or viscoelastic tube laws, this methodology is based on (i) suitable coupling equations ensuring conservation principles; (ii) efficient numerical methods and numerical coupling strategies to solve 1D, 0D and hybrid junctions of vessels; (iii) model selection criteria to construct hybrid networks, which provide a good trade-off between accuracy in the predicted results and computational cost of the simulations. By applying the proposed hybrid network solver to very complex and large vascular networks, we show how this methodology becomes crucial to gain computational efficiency when solving networks and models where the heterogeneity of spatial and/or temporal scales is relevant, still ensuring a good level of accuracy in the predicted results. Hence, the proposed hybrid network methodology represents a first step towards a high-performance modeling and computational framework to solve highly complex networks of 1D-0D vessels, where the complexity does not only depend on the anatomical detail by which a network is described, but also on the level at which physiological mechanisms and mechanical characteristics of the cardiovascular system are modeled. Then, in the second part of the thesis, we focus on the modeling and simulation of cerebral blood flow, with emphasis on the venous side. We develop a methodology that, departing from the high-resolution MRI data obtained from a novel in-vivo microvascular imaging technique of the human brain, allows to reconstruct detailed subject-specific cerebral networks of specific vascular districts which are suitable to perform blood flow simulations. First, we extract segmentations of cerebral districts of interest in a way that the arterio-venous separation is addressed and the continuity and connectivity of the vascular structures is ensured. Equipped with these segmentations, we propose an algorithm to extract a network of vessels suitable and good enough, i.e. with the necessary properties, to perform blood flow simulations. Here, we focus on the reconstruction of detailed venous vascular networks, given that the anatomy and patho-physiology of the venous circulation is of great interest from both clinical and modeling points of view. Then, after calibration and parametrization of the MRI-reconstructed venous networks, blood flow simulations are performed to validate the proposed methodology and assess the ability of such networks to predict physiologically reasonable results in the corresponding vascular territories. From the results obtained we conclude that this work represents a proof-of-concept study that demonstrates that it is possible to extract subject-specific cerebral networks from the novel high-resolution MRI data employed, setting the basis towards the definition of an effective processing pipeline for detailed blood flow simulations from subject-specific data, to explore and quantify cerebral blood flow dynamics, with focus on venous blood drainage.

<p>Injection to the subcutaneous (SC) tissue is one of the preferred methods for drug delivery of pharmaceuticals, from small molecules to monoclonal antibodies. Delivery to SC has become widely popular in part thanks to the low cost, ease of use, and effectiveness of drug delivery through the use of auto-injector devices. However, injection physiology, from initial plume formation to the eventual uptake of the drug in the lymphatics, is highly dependent on SC mechanics, poroelastic properties in particular. Yet, the poroelastic properties of SC have been understudied. In this thesis, I present a two-pronged approach to understanding the poroelastic properties of SC. Experimentally, mechanical and fluid transport properties of SC were measured with confined compression experiments and compared against gelatin hydrogels used as SC-phantoms. It was found that SC tissue is a highly non-linear material that has viscoelastic and porohyperelastic dissipation mechanisms. Gelatin hydrogels showed a similar, albeit more linear response, suggesting a micromechanical mechanism may underline the nonlinear behavior. The second part of the thesis focuses on the multiscale modeling of SC to gain a fundamental understanding of how geometry and material properties of the microstructure drive the macroscale response. SC is composed of adipocytes (fat cells) embedded in a collagen network. The geometry can be characterized with Voroni-like tessellations. Adipocytes are fluid-packed, highly deformable and capable of volume change through fluid transport. Collagen is highly nonlinear and nearly incompressible. Representative volume element (RVE) simulations with different Voroni tesselations shows that the different materials, coupled with the geometry of the packing, can contribute to different material response under the different kinds of loading. Further investigation of the effect of geometry showed that cell packing density nonlinearly contributes to the macroscale response. The RVE models can be homogenized to obtain macroscale models useful in large scale finite element simulations of injection physiology. Two types of homogenization were explored: fitting to analytical constitutive models, namely the Blatz-Ko material model, or use of Gaussian process surrogates, a data-driven non-parametric approach to interpolate the macroscale response.</p>