A material model capable of reproducing the anisotropic behavior of polycrystalline materials will prove to be useful in simulations in which directional properties are of key importance. The primary contributor to anisotropic behavior in polycrystalline materials is the development of texture through the rotation and alignment of slip systems due to plastic deformation. A large concentration of aligned slip systems will influence the glide of dislocations in the respective global deformation direction resulting in a directionally dependent flow stress. The Evolving Microstructural Model of Inelasticity (EMMI) is modified to account for evolving anisotropy due to the development of texture. Texture is characterized via a second order orientation tensor and is incorporated into EMMI through various modifications to the EMMI equations based on physical assumptions. Evolving anisotropy is captured via a static yield surface through a modification to the flow rule based on the assumption loading is entirely elastic within the yield surface. A separate modification to EMMI captures evolving anisotropy through an apparent yield surface via a modification to the EMMI internal state variable evolution equations. The apparent yield surface is the result of a smaller yield surface translating through stress space and assumes the state of the material is disturbed at stresses much lower than indicated by experimental yield surfaces.

In contrast to composites and woven fabrics, nonwoven materials have a unique web structure, which is composed of randomly oriented fibres bonded in a pattern by mechanical, thermal or chemical techniques. The type of nonwovens studied in this research is a thermally bonded one with polymer-based bicomponent fibres. Such fibres have a core/sheath structure with outer layer (sheath) having a lower melting temperature than that of the core. In thermal bonding of such fibres, as the hot calender with an engraved pattern contacts the fibrous web, bond points are formed thanks to melting of the sheath material. Molten sheath material acts as an adhesive while core parts of the fibres remain fully intact in the bond points. On the other hand, web regions, which are not in contact with the hot engraved pattern, remain unaffected and form the fibre matrix that acts as a link between bond points. With two distinct regions, namely, bond points and fibre matrix, with different structures, nonwovens exhibit a unique deformation behaviour. This research aims to analyse the complex mechanical behaviour of thermally bonded bicomponent fibre nonwoven materials using a combination of experimental and numerical methods. A novel approach is introduced in the thesis to predict the complex mechanical behaviour of thermally bonded bicomponent fibre nonwovens under various threedimensional time-dependent loading conditions. Development of the approach starts with experimental studies on thermally bonded bicomponent fibre nonwovens to achieve a better understating of their complex deformation characteristics. Mechanical performance of single bicomponent fibres is investigated with tensile and relaxation tests since they are the basic constituents of nonwoven fabrics. The fabric microstructure, which is one of the most important factors affecting its mechanical behaviour, is examined with scanning electron microscopy and X-ray micro computed tomography techniques. At the final part of experimental studies, mechanical response of thermally bonded bicomponent fibre nonwovens is characterised with several mechanical tests. (Continues...).

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This paper presents a method to reduce time complexity of the computation of higher–order tensor lines. The method can be applied to higher–order tensors and the spherical harmonics representation, both widely used in medical imaging. It is based on a gradient descend technique and integrates well into fiber tracking algorithms. Furthermore, the method improves the angular resolution in contrast to discrete sampling methods which is especially important to tractography, since there, small errors accumulate fast and make the result unusable. Our implementation does not interpolate derived directions but works directly on the interpolated tensor information. The specific contribution of this paper is a fast algorithm for tracking lines tensor fields of arbitrary order that increases angular resolution compared to previous approaches.

Ce mémoire présente l'ensemble des étapes de pré-traitement appliquées aux images provenant de l'imagerie par résonance magnétique de diffusion afin de conseiller les meilleurs paramètres dans une étude de tractographie. L'imagerie de diffusion nous donne l'information locale des déplacements moyens des molécules d'eau dans le cerveau. Cette information nous permet d'inférer l'architecture de la matière blanche. La reconstruction du signal de diffusion fait appel à différentes méthodes plus ou moins aptes à restituer la complexité des configurations de fibres. Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle méthode de reconstruction du phénomène de diffusion basée sur la décomposition en ondelettes sphériques. Ensuite, en combinant ces informations à tous les points du cerveau nous reconstruisons le réseau de fibres de la matière blanche par un algorithme de tractographie déterministe. Afin d'initier cet algorithme, nous proposons une nouvelle méthode d'initialisation dans le but de mieux gérer la complexité des configurations de fibres au sein d'un seul voxel. Les fibres reconstruites sont très difficiles à évaluer dans le cerveau car nous ne connaissons pas la configuration réelle des fibres. Pour être en mesure d'évaluer nos méthodes de reconstruction, nous utilisons un fantôme calquant la complexité des configurations de fibres trouvées dans le cerveau. Dans ce mémoire, nous proposons un ensemble de métriques et un système de notations permettant d'évaluer automatiquement la qualité des résultats d'une tractographie. Nous concluons l'étude concernant les données synthétiques par un ensemble de conseils sur les paramètres à utiliser afin d'obtenir des résultats de tractographie optimaux. Finalement, nous évaluons qualitativement les résultats de tractographie issus de données réelles afin de confirmer nos choix sur les données fantômes.

L'IRM de diffusion est a ce jour la seule technique a meme d'observer in vivo et de fac¸on non-invasive les structures fines de la mati'ere blanche, en modelisant la diffusion des molecules d'eau. Le propagateur moyen (EAP pour Ensemble average Propagator en anglais) et la fonction de distribution d'orientation (ODF pour Orientation Distribution Function en anglais) sont les deux fonctions de probabilites d'int'erˆet pour caracteriser la diffusion des molecules d'eau. Le probleme central en IRM de diffusion est la reconstruction et le traitement de ces fonctions (EAP et ODF); c'est aussi le point de depart pour la tractographie des fibres de la mati'ere blanche. Le formalisme du tenseur de diffusion (DTI pour Diffusion Tensor Imaging en anglais) est le modele le plus couramment utilise, et se base sur une hypothese de diffusion gaussienne. Il existe un cadre riemannien qui permet d'estimer et de traiter correctement les images de tenseur de diffusion. Cependant, l'hypothese d'une diffusion gaussienne est une simplification, qui ne permet pas de d'écrire les cas ou la structure microscopique sous-jacente est complexe, tels que les croisements de faisceaux de fibres. L'imagerie 'a haute resolution angulaire (HARDI pour High Angular Resolution Diffusion Imaging en anglais) est un ensemble de methodes qui permettent de contourner les limites du modele tensoriel. La plupart des m'ethodes HARDI 'a ce jour, telles que l'imagerie spherique de l'espace de Fourier (QBI pour Q-Ball Imaging en anglais) se basent sur des hypoth'eses reductrices, et prennent en compte des acquisitions qui ne se font que sur une seule sphere dans l'espace de Fourier (sHARDI pour single-shell HARDI en anglais), c'est-a-dire une seule valeur du coefficient de ponderation b. Cependant, avec le developpement des scanners IRM et des techniques d'acquisition, il devient plus facile d'acquerir des donn'ees sur plusieurs sph'eres concentriques. Cette th'ese porte sur les methodes d'estimation et de traitement de donnees sur plusieurs spheres (mHARDI pour multiple-shell HARDI en anglais), et de facon generale sur les methodes de reconstruction independantes du schema d'echantillonnage. Cette these presente plusieurs contributions originales. En premier lieu, nous developpons l'imagerie par transformee de Fourier en coordonnees spheriques (SPFI pour Spherical Polar Fourier Imaging en anglais), qui se base sur une representation du signal dans une base de fonctions a parties radiale et angulaire separables (SPF basis pour Spherical Polar Fourier en anglais). Nous obtenons, de fac¸on analytique et par transformations lineaires, l'EAP ainsi que ses caracteristiques importantes : l'ODF, et des indices scalaires tels que l'anisotropie fractionnelle generalisee (GFA pour Generalized Fractional Anisotropy en anglais). En ce qui concerne l'implementation de SPFI, nous presentons deux methodes pour determiner le facteur d'echelle, et nous prenons en compte le fait que E(0) = 1 dans l'estimation. En second lieu, nous presentons un nouveau cadre pour une transformee de Fourier analytique en coordonnees spheriques (AFT-SC pour Analytical Fourier Transform in Spherical Coordinate en anglais), ce qui permet de considerer aussi bien les methodes mHARDI que sHARDI, d'explorer les relations entre ces methodes, et de developper de nouvelles techniques d'estimation de l'EAP et de l'ODF. Nous presentons en troisieme lieu d'importants crit'eres de comparaison des differentes methodes HARDI, ce qui permet de mettre en lumiere leurs avantages et leurs limites. Dans une quatrieme partie, nous proposons un nouveau cadre riemannien invariant par diffeomorphisme pour le traitement de l'EAP et de l'ODF. Ce cadre est une generalisation de la m'ethode riemannienne precedemment appliquee au tenseur de diffusion. Il peut etre utilise pour l'estimation d'une fonction de probabilite representee par sa racine carree, appelee fonction d'onde, dans une base de fonctions orthonormale. Dans ce cadre riemannien, les applications exponentielle et logarithmique, ainsi que les geodesiques ont une forme analytique. La moyenne riemannienne ponderee ainsi que la mediane existent et sont uniques, et peuvent etre calculees de facon efficace par descente de gradient. Nous developpons egalement un cadre log-euclidien et un cadre affine-euclidien pour un traitement rapide des donnees. En cinquieme partie, nous comparons, theoriquement et sur un plan exp'erimental, les metriques euclidiennes et riemanniennes pour les tenseurs, l'ODF et l'EAP. Finalement, nous proposons l'anisotropie geodesique (GA pour Geodesic Anisotropy en anglais) pour mesurer l'anisotropie de l'EAP; une parametrisation par la racine carrée (SRPE pour Square-Root Parameterized Estimation en anglais) pour l'estimation d'un EAP et d'une ODF positifs; la mediane et la moyenne riemanniennes ponderees pour l'interpolation, le lissage et la construction d'atlas bas'es sur l'ODF et de l'EAP. Nous introduisons la notion de valeur moyenne raisonnable pour l'interpolation de fonction de probabilites en general.

Diffusion-weighted magnetic resonance imaging (MRI) has allowed unprecedented non-invasive mapping of brain neural connectivity in vivo by means of fiber tractography applications. Fiber tractography has emerged as a useful tool for mapping brain white matter connectivity prior to surgery or in an intraoperative setting. The advent of high angular resolution diffusion-weighted imaging (HARDI) techniques in MRI for fiber tractography has allowed mapping of fiber tracts in areas of complex white matter fiber crossings. Raw HARDI images, as a result of elevated diffusion-weighting, suffer from depressed signal-to-noise ratio (SNR) levels. The accuracy of fiber tractography is dependent on the performance of the various methods extracting dominant fiber orientations from the HARDI-measured noisy diffusivity profiles. These methods will be sensitive to and directly affected by the noise. In the first part of the thesis this issue is addressed by applying an objective and adaptive smoothing to the noisy HARDI data via generalized cross-validation (GCV) by means of the smoothing splines on the sphere method for estimating the smooth diffusivity profiles in three dimensional diffusion space. Subsequently, fiber orientation distribution functions (ODFs) that reveal dominant fiber orientations in fiber crossings are then reconstructed from the smoothed diffusivity profiles using the Funk-Radon transform. Previous ODF smoothing techniques have been subjective and non-adaptive to data SNR. The GCV-smoothed ODFs from our method are accurate and are smoothed without external intervention facilitating more precise fiber tractography. Diffusion-weighted MRI studies in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) have revealed significant changes in diffusion parameters in ALS patient brains. With the need for early detection of possibly discrete upper motor neuron (UMN) degeneration signs in patients with early ALS, a HARDI study is applied in order to investigate diffusion-sensitive changes reflected in the diffusion tensor imaging (DTI) measures axial and radial diffusivity as well as the more commonly used measures fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD). The hypothesis is that there would be added utility in considering axial and radial diffusivities which directly reflect changes in the diffusion tensors in addition to FA and MD to aid in revealing neurodegenerative changes in ALS. In addition, applying adaptive smoothing via GCV to the HARDI data further facilitates the application of fiber tractography by automatically eliminating spurious noisy peaks in reconstructed ODFs that would mislead fiber tracking.

Fortschrittliche ingenieurtechnische Anwendungen stellen hohe Ansprüche an neuartige Materialien sowohl hinsichtlich e.g. mechanischer Eigenschaften wie Festigkeit und Duktilität als auch hinsichtlich einer möglichst vielfältigen Einsetzbarkeit (Maßschneiderung etc.). Zudem sind Ressourcenschonung und nachhaltige Produktion bei gleichzeitig hoher Performance zu realisieren. Entsprechend existiert grundlagenseitig Forschungsbedarf zu innovativen Materialien (e.g. Kompositwerkstoffe) und ihren Prozessierungen. In der vorliegenden Dissertation werden submikro-/nanokristalline mehrphasige Gradientenmaterialien zum Einen mittels experimenteller Methoden wie der zweidimensionalen Röntgenmikrobeugung (in geeigneter Weiterentwicklung) sowie zum Anderen mittels analytischer und numerischer Modellrechnungen bezüglich spezieller Eigenschaften und deren Korrelation zum Herstellungsprozess (starke plastische Verformung durch akkumuliertes Rundkneten) untersucht. Insbesondere werden lokale Verteilungen kristallografischer Textur sowie mechanischer (Eigen-)Spannungen analysiert und in Hinblick auf materialrelevante Eigenschaften (e.g. mechanisch, mikrostrukturell) interpretiert und korreliert. Derartige Beziehungen sind hinsichtlich perspektivischer Applikationen, e.g. im Bereich hochfester Leichtbaulösungen, von technischer Relevanz.

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Fortschrittliche ingenieurtechnische Anwendungen stellen hohe Ansprüche an neuartige Materialien sowohl hinsichtlich e.g. mechanischer Eigenschaften wie Festigkeit und Duktilität als auch hinsichtlich einer möglichst vielfältigen Einsetzbarkeit (Maßschneiderung etc.). Zudem sind Ressourcenschonung und nachhaltige Produktion bei gleichzeitig hoher Performance zu realisieren. Entsprechend existiert grundlagenseitig Forschungsbedarf zu innovativen Materialien (e.g. Kompositwerkstoffe) und ihren Prozessierungen. In der vorliegenden Dissertation werden submikro-/nanokristalline mehrphasige Gradientenmaterialien zum Einen mittels experimenteller Methoden wie der zweidimensionalen Röntgenmikrobeugung (in geeigneter Weiterentwicklung) sowie zum Anderen mittels analytischer und numerischer Modellrechnungen bezüglich spezieller Eigenschaften und deren Korrelation zum Herstellungsprozess (starke plastische Verformung durch akkumuliertes Rundkneten) untersucht. Insbesondere werden lokale Verteilungen kristallografischer Textur sowie mechanischer (Eigen-)Spannungen analysiert und in Hinblick auf materialrelevante Eigenschaften (e.g. mechanisch, mikrostrukturell) interpretiert und korreliert. Derartige Beziehungen sind hinsichtlich perspektivischer Applikationen, e.g. im Bereich hochfester Leichtbaulösungen, von technischer Relevanz.