Elaboration de matériaux multicouches à base de polymères bio- ressourcés par le procédé de coextrusion

Doctorante : Nour JAOUADI

Laboratoire INSA : IMP

Ecole doctorale : ED34 Matériaux de Lyon

L'objectif de ce travail était d'étudier des systèmes multiphasiques à base d'acide polylactique (PLA) et de polyamide 11 (PA11) allant des mélanges aux structures multicouches. Etant donné que ces deux composants n’étant pas totalement miscibles entre eux, des stratégies de comptabilisation avec un époxyde multifonctionnalisé, le Joncryl, visant à contrôler la qualité et la nature de l’interface entre les substituants sont proposées et discutées lors du processus d’élaboration des mélanges par extrusion réactive dont l’objectif d’améliorer l’ensemble des propriétés finales. Les comportements thermiques, morphologiques, rhéologiques et mécaniques de ces matériaux ont été examinés. Le rôle du Joncryl en tant qu'agent de compatibilisation pour le système PLA/PA11 a été démontré par son fort impact sur les propriétés rhéologiques, la réduction significative de la taille des particules et de la tension interfaciale, ainsi que par le passage des propriétés en traction vers un comportement ductile.
Sur la base de ces résultats, une transposition de l’étude à la réalisation de films multicouches destinée principalement à l’emballage alimentaire par le procédé de coextrusion à assemblage forcé était réalisée. Cette approche nous a permis de combiner les propriétés des polymères en une seule structure micro-/nano-couches. L'objectif était d’évaluer les performances de ces mélanges traités en augmentant le nombre de couches pour mieux comprendre les propriétés interfaciales, y compris le comportement rhéologique, mécanique ,morphologiques et barrières.
Lors de la mise en œuvre, la multiplication des couches présente un effet notable sur la microstructure, la morphologie, l'orientation cristalline ainsi que les propriétés barrières des mélanges, en particulier dans le cas des nanocouches. Cela nous a permis d'explorer le contrôle de l'interface/interphase dans ces systèmes multicouches ainsi que l'effet de confinement résultant de l’assemblage forcé pendant le processus de coextrusion à micro-/nanocouche sur la cristallisation et la structure des couches, en fonction de la nature des polymères confineurs.

Electrochemical Virtual Sensor Development for Lithium-ion Batteries

Doctorant : Mian Mohammad Arsalan ASIF

Laboratoire INSA : AMPERE

Ecole doctorale : ED160 : EEA

In this doctoral thesis, the author focuses on advancing the modeling and design of observers for lithium-ion batteries (LiBs). LiBs play a critical role in the transition to renewable energy and vehicle electrification, but they still present challenges in terms of performance, safety and management. The author develops a multi-particle model with electrolyte dynamics (MPMe) to better represent the behavior of LiBs. Additionally, state observers are designed to estimate the lithium concentration in the electrolyte and the solid lithium concentration. These observers are validated using simulations, demonstrating their effectiveness in real-time monitoring of LiBs. This research aims to improve the performance, safety and reliability of LiBs, thereby contributing to wider adoption of electric vehicles and sustainable electrification of the transport sector.

Optimisation énergétique d’un groupe frigorifique au CO2 transcritique

Doctorante : Ana Maria PAEZ ALVAREZ

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Le dioxyde de carbone (CO2, R744) est une alternative prometteuse pour les systèmes de réfrigération car il ne contribue pas à l'appauvrissement de la couche d'ozone et a peu d'impact sur le réchauffement climatique par rapport aux autres fluides frigorigènes conventionnels tels que les HFC et les HFO. De plus, contrairement à certains fluides naturels, il n'est ni toxique, ni inflammable, ni corrosif. Toutefois, les systèmes de réfrigération au CO2 ont des performances limitées en raison de leur basse température critique, qui peut être inférieure à la température extérieure. Par conséquent, ils doivent fonctionner en régime transcritique, à une très haute pression.

Cette thèse a pour objectif d'améliorer les performances des systèmes de réfrigération au CO2 dans la production de froid positif pour les vitrines des supermarchés ou pour des applications de climatisation. Dans un premier temps, une étude bibliographique a été menée sur les différentes configurations proposées dans la littérature, ainsi qu'une étude expérimentale de la performance des différents agencements (y compris l'ajout d'échangeurs de chaleur et d'un multi-éjecteur liquide) installés dans un banc d'essai régulé de taille industrielle (40 kW froid). Les résultats ont également été utilisés pour estimer les performances de machines au CO2 dans différentes zones climatiques de la France et avec une puissance frigorifique représentative des supermarchés. Ensuite, des modèles de simulations dynamiques ont été développés sous Dymola (Modelica 4.0) et validés avec les résultats expérimentaux obtenus précédemment. Les écarts entre la simulation et l'expérimentation sont très satisfaisants, étant inférieurs à 8 %. Dans un deuxième temps, différentes améliorations du cycle thermodynamique ont été proposées : les résultats de la thèse montrent une augmentation du coefficient de performance (COP) au-delà de 17 %. Enfin, une brève étude énergétique et d'inflammabilité a été réalisée sur les mélanges CO2/propane comme alternative pour optimiser le COP d'une installation transcritique au CO2.

Modélisation des phénomènes de coalescence des fissures sous pression associés au procédé Smart Cut

Doctorant : Esso-Passi PALI

Laboratoire INSA : LaMCos

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

La méthode X-FEM a été utilisée pour modéliser la rupture par coalescence des fissures dans le cadre du procédé Smart Cut. Le maillage fractal 3D a été implémenté pour réduire le temps de calcul en assurant une bonne précision sur le calcul des facteurs d’intensité des contraintes et le taux de restitution d’énergie. Un algorithme basé sur la méthode implicite d’Euler a été implémenté pour prédire la pression dans une fissure au cours de sa propagation et les résultats ont été validés par comparaison à la solution analytique d’une fissure circulaire se propageant dans un massif infini. Le modèle de coalescence de deux fissures en 3D a été développé et des critères de coalescence ont été établis. Une approche a été mise en place pour modéliser des fissures en 3D à partir de données expérimentales. Une technique prospective a ensuite été proposée pour évaluer l’exposant de rugosité à partir de la surface créée suite à la propagation d’une fissure. Enfin, une étude paramétrique a été menée pour évaluer les facteurs pouvant influencer la rugosité post-fracture et les critères de coalescence dans le Smart Cut, notamment la présence d’oxyde de silicium.

 

Optimisation énergétique dans la rénovation du bâtiment

Doctorant : Souleymane DANIEL

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

Ce travail de thèse s’intéresse à la prise des décisions pour les choix de solutions de rénovation énergétique des bâtiments résidentiels collectifs. Comme seulement 1 % des nouvelles constructions sont ajoutées au parc immobilier chaque année en France, la rénovation est le levier principal dans la sobriété énergétique. L'objectif de la thèse est d'aider les acteurs de la rénovation énergétique à élaborer une stratégie de rénovation en utilisant une méthode d'aide à la décision adaptée. Le projet de recherche s'appuie sur un cas d'étude concret, une résidence qui comprend 67 logements répartis dans trois bâtiments.

 

Fiabilité de la méthode de prédiction vibro-acoustique SEA dans un contexte d'évaluation subjective du confort acoustique automobile.

Doctorant : Valentin MIQUEAU

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

À mesure que les habitacles des nouveaux véhicules deviennent de plus en plus silencieux, la qualité du son et le confort acoustique intérieurs se sont imposés comme des arguments de premier ordre pour les constructeurs automobiles afin de se démarquer de leurs concurrents.
Actuellement, la recherche sur la perception sonore en automobile repose sur une approche expérimentale basée de signaux enregistrés sur des prototypes coûteux.
L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité d’utiliser les prédictions numériques d’un modèle basé sur la méthode SEA (Statistical Energy Analysis) et développé par Saint-Gobain Research Compiègne, afin de générer les signaux nécessaires aux expériences subjectives.
Ce modèle peut prédire l'impact du changement de vitrage sur le niveau sonore d'un véhicule exposé à des bruits environnementaux. Cependant, son utilisation pour évaluer le confort automobile a soulevé plusieurs interrogations :
(i) Comment générer des signaux audios à partir des niveaux de pressions acoustiques prédits ?
(ii) Les signaux obtenus permettent-ils de réaliser des études du confort acoustique dans l'habitacle avec la même fidélité que des enregistrements mesurés sur véhicule ?
Ces questions sont considérées à travers (1) la mise en place d’une méthode d’auralisation des résultats du modèle numérique SEA et la réalisation d’expériences subjectives afin de comparer le désagrément ressenti en fonction de l’origine des sons (mesurés ou simulé). Une divergence des évaluations pour les verres trempés est alors identifiée. Un apport de dissipation de la part des joints, non pris en compte dans le modèle, est suspecté comme en étant l’origine.
(2) Le comportement vibro-acoustique d’un verre trempé monté dans des joints automobiles et sa sensibilité à la dissipation qu’ils apportent est donc prouvé non négligeable.
(3) Un modèle FEM est donc mis en place pour prédire les pertes par transmission caractérisant le système complet (verre et joints) dans le modèle SEA.

Tailoring intermolecular interactions in methacrylate-based copolymers and nanocomposites: Effect on molecular dynamics and thermal properties

Doctorante : Valentina CAVALLO 

Laboratoire INSA : IMP
Ecole doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

A correlation between the strength of the intermolecular interactions and physical properties has been reported for amorphous polymers. In particular, an increment of thermal conductivity has been associated to the addition of stronger interactions compared with weak van der Walls, i.e. hydrogen and ionic bonds. In this work, an attempt to tailor thermal conductivity in amorphous polymers has been made by engineering intermolecular interactions. Poly(methylmethacrylate) PMMA was used as standard and poly(methylmethacrylate-co-methacrylic acid) (PMMA-co-MAA) copolymers were synthesised by free radical copolymerization in order to introduce inter-chain hydrogen bonds and, after neutralisation, ionic bonds. Copolymers were successfully obtained up to 30%wt of MAA and characterized. Also, different comonomers were used to evaluate the impact of a flexible unit bringing H-bonds, 2-hydroxyethylmethacrylate (HEMA) or 2-carboxyethylacrylate (CEA). Thermal conductivity slightly increased increasing MAA and HEMA content, while for CEA copolymers the presence of defects prevented the measurement.
Later, PMMA-co-MAA was used as a matrix for cellulose-based nanocomposites to tailor filler compatibility, thanks to the presence of H-bonds between MAA unit and cellulose surface. Cellulose nanofibers (CNFs) up to 15%wt were efficiently dispersed by solvent casting in a mixture of two solvents (tetrahydrofuran/methanol). Thermal conduction showed no significant changes following the introduction of CNFs.
Dynamic mechanical analysis (DMA) and broadband dielectric spectroscopy (BDS) were used in combination to fully characterize the macromolecular mobility of PMMA-co-MAA following the introduction of inter-chain H-bonds and the subsequent addition of CNFs.

Evolution de la précipitation et des propriétés d'aciers micro-alliés lors d'une opération de soudage

Doctorant : Lucas SORIANO BARDON

Laboratoire INSA : Mateis

Ecole doctorale :  ED34 : Matériaux de Lyon

"Pendant le processus de soudage, il y a une diminution de la ductilité et une augmentation de la duretée de ces aciers dans la Zone Affectée Thermiquement (ZAT). Les opérations de soudage modifient les états de précipitation, et par conséquent, ont un effet sur les propriétés mécaniques du matériau. L’objectif de ce travail est de mieux comprendre les mécanismes conduisant à ces changements de propriétés mécaniques. Par conséquent, une approche expérimentale et une approche numérique ont été couplées afin de décrire à la fois l’état de précipitation et l’évolution des propriétés mécaniques associées en fonction des traitements thermiques. Quatre alliages de laboratoire de compositions différentes (référence, +V, +Nb, +V et Nb) ont été élaborés pour discriminer les effets de chacun des éléments de microalliage. Tout d’abord, afin de calibrer le modèle de précipitation, des traitements thermiques isothermes à 700 et 1000 sont réalisés. Dans un second temps, des traitements thermiques réalisés dans le simulateur thermomécanique Gleeble permettent de reproduire expérimentalement les cycles de soudage simulant différentes distances à la ligne de fusion (0,5 et 4 mm). Les carbonitrures en solution solide précipitent dans la ferrite et l’austénite. Le modèle de précipitation, préalablement validé pour les traitements thermiques en isotherme est utilisé pour déterminer les paramètres non quantifiables expérimentalement ou donnés dans la littérature (en particulier en ce qui concerne l'énergie d'interface). La localisation, la densité et la fraction volumique des précipités sont corrélées avec la résilience et la dureté dans la ZAT. La nature et la distribution de tailles des précipités sont caractérisées au moyen de la Microscopie Electronique à Transmission sur des répliques carbone. Les cinétiques de précipitation dans le domaine austénitique, ainsi que dans le domaine ferritique ont été décrites en utilisant le logiciel de simulation ``PreciSo'' basé sur les théories de Kampmann et de Wagner."

Caractérisation, mise en forme et recyclage de polymères biosourcés pour le développement d’un procédé de fabrication plastronique respectueux de l’environnement

Doctorante : Caroline GOUMENT

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Dans la très grande majorité des cas, les objets électroniques de la vie quotidienne ont une enveloppe plastique à base de matériaux polymères issus de la pétrochimie. Remplacer les matériaux issus de la pétrochimie par des matériaux plus respectueux de l’environnement est aujourd’hui une transition nécessaire. La plastronique 3D est un domaine émergeant permettant de dépasser certaines limites de l’électronique traditionnelle, notamment parce qu’elle oblige à redéfinir les supports polymères. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet BIOANTENNA du Pack Ambition Recherche de la Région AURA, dont le but est la fabrication d’un dispositif électronique innovant du point de vue des matériaux supports utilisés et des fonctionnalités du circuit électronique. Dans cette thèse, nous étudions un procédé de fabrication de masse de dispositifs électroniques appelé In-Mold Electronics (IME). Celui-ci comporte trois étapes principales
: sérigraphie, thermoformage et surmoulage par injection. Dans l’état de l’art, le polymère de référence en IME est le PolyCarbonate (PC). Notre objectif sera de remplacer le PC par un matériau plus écologique : l’acide PolyLActique (PLA). Ce polymère fait depuis une dizaine d’années l’objet de nombreuses études afin de l’utiliser comme alternative aux polymères techniques issus de la pétrochimie. Le PLA est le polymère biosourcé le plus utilisé aujourd’hui. Il est également biodégradable en compost industriel, ce qui pourrait permettre d’apporter une réponse à la fin de vie des produits et ainsi envisager son utilisation en économie circulaire.

Interprétabilité des réseaux de neurones profonds et segmentation faiblement supervisée des lésions cérébrales sur IRM

Doctorante : Valentine WARGNIER

Laboratoire INSA : CREATIS

Ecole doctorale : ED205 : Interdisciplinaire Sciences Santé

L’imagerie médicale est un outil fondamental pour diagnostiquer les maladies, suivre leur évolution mais aussi comprendre leur fonctionnement afin de mieux les soigner. L’imagerie par résonance magnétique est une méthode de choix pour visualiser le cortex cérébral et ses pathologies comme la sclérose en plaques, une maladie auto-immune inflammatoire et démyélinisante qui est la première cause de handicap non traumatique chez les jeunes adultes, ou encore les gliomes, qui sont les tumeurs primitives cérébrales les plus courantes.
Pour analyser ces images de manière automatique, les méthodes basées sur l’apprentissage profond présentent de très bonnes performances pour différents types de tâches comme la classification ou la segmentation. Ces méthodes automatiques apportent aux cliniciens une pré-analyse très utile dans leurs études ou diagnostics. Cependant, elles nécessitent beaucoup de données pour leur entraînement. Dans le cas des méthodes de segmentation supervisées, les annotations manuelles nécessaires pour chaque image sont très coûteuses. Le développement de méthodes faiblement ou non- supervisées performantes, ne nécessitant pas ou peu d’annotations manuelles, est donc nécessaire. En outre, dans un domaine critique comme celui de la médecine, il est important que les décisions des réseaux soient explicables et s'appuient sur les signes radiologiques de la pathologie présents dans l’image et utilisés par les cliniciens. Or, les réseaux de neurones profonds sont, de par leur grand nombre de paramètres et les interconnexions non linéaires dont ils sont composés, difficiles à expliquer. Proposer des réseaux explicables et interprétables est donc une problématique forte pour l'analyse d’images médicales par apprentissage profond. Dans cette thèse, nous avons abordé ces deux thématiques. En nous focalisant sur une tâche de classification entre des images de sujets sains et des images de patients (notamment atteints de sclérose en plaques ou de gliomes), nous avons montré que la décision des classifieurs de l’état de l’art n’est pas forcément pertinente et en accord avec les aprioris médicaux. Cela peut avoir de lourdes conséquences : pour du diagnostic, l'utilisation de tels classifieurs biaisés n'est pas raisonnable et lorsqu’ils sont utilisés au sein d’autres modèles, comme les modèles génératifs, cela peut faire chuter les performances. Nous avons donc proposé des classifieurs plus interprétables avec une décision davantage basée sur les signes radiologiques de la pathologie considérée. Trois solutions ont été proposées. Tout d’abord, nous avons normalisé l’entrée des réseaux de neurones afin d’éliminer les biais présents dans l’image et qui peuvent être utilisés par les réseaux classiques pour prendre leur décision. Ensuite, nous avons contraint les classifieurs au cours de leur entraînement en utilisant les cartes d’attributions, des méthodes de l’état de l'art permettant d’identifier les zones de l’image d’entrée utilisées par le réseau pour prendre sa décision. Enfin, nous avons utilisé des réseaux intrinsèquement explicables : les réseaux monotones. Nous avons notamment proposé une méthode pour transformer n’importe quelle architecture en réseau monotone alors que les réseaux monotones de l’état de l’art étaient limités à des architectures de très faible profondeur. Avec ces réseaux de classification interprétables ne disposant que du label de l'image à l'entraînement, nous pouvons réaliser une segmentation faiblement supervisée des lésions cérébrales, la décision étant basée sur ces dernières.