Connaissance métier et fonctions en science des données - Application à la production d'hydroélectricité

Doctorant : Pierre FAURE--GIOVAGNOLI

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Dans cette thèse, nous étudions le lien entre la connaissance métier sous forme d'une fonction et la science des données. Soit D(y, z1, ..., zn) un ensemble de données et y=f(z1, ...., zn) une fonction métier. Nous nous intéressons aux questions suivantes, simples mais cruciales pour un expert en science des données. Comment définir la satisfaction de f dans D? Comment mesurer efficacement cette satisfaction ? Comment cette satisfaction est-elle liée à la tâche d'apprentissage supervisé consistant à apprendre f à partir de D? Ces problèmes sont liés à l'étude des contre-exemples par l'utilisation des dépendances fonctionnelles (DF) et, en particulier, des mesures permettant de quantifier la satisfaction des DFs dans un ensemble de données tel que l'indicateur g3. Nous considérons le cas où l'égalité est remplacée par des prédicats plus flexibles. Premièrement, nous examinons l’impact de propriétés communes sur la difficulté du calcul du g3 avec prédicats. Nous montrons que la symétrie et la transitivité sont suffisantes pour garantir que l'erreur g3 puisse être calculée en temps polynomial. Deuxièmement, nous étudions le calcul de g3 dans les cas polynomial et NP-difficile identifiés dans la première partie. Nous proposons différentes solutions exactes et approximées pour le calcul de g3 dans les deux cas. Nous comparons ces solutions dans une étude expérimentale détaillée. Tous les algorithmes sont également disponibles via fastg3, une librairie Python open. Troisièmement, nous connectons l'étude des contre- exemples et l'indicateur g3 à l'apprentissage supervisé à l'aide d'une application web appelée ADESIT. ADESIT permet d'évaluer la capacité d'un ensemble de données à donner de bons résultats pour un problème d'apprentissage supervisé par le biais de statistiques et d'une exploration visuelle. Enfin, nous validons notre approche par une application au problème industriel de la surveillance de l'entrefer dans les générateurs hydrauliques.

Développement de méthodes de fusion, modélisation et classification des indicateurs vibratoires de surveillance des ensembles mécaniques basées sur les paramètres d’utilisation. Application à l’hélicoptère

Doctorant : Maxime MEUTERLOS

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale : ED162 MEGA

Les systèmes VHMS (Vibration Health Monitoring System) installés sur les hélicoptères ont un rôle stratégique pour augmenter la sécurité en vol des opérateurs et passagers. Ces systèmes consistent à enregistrer des données opérationnelles en vol, en particulier de nature vibratoire, et à surveiller l’intégrité des ensembles mécaniques par le biais d’indicateurs issus du traitement des signaux. Le principe de base se fonde sur le postulat que l’apparition d’un mode de défaillance engendre une évolution caractéristique des valeurs des indicateurs. Une limite rencontrée par les systèmes VHMS est cependant liée à la forte dépendance des indicateurs aux conditions de vol qui, pour les hélicoptères, sont susceptibles de varier rapidement et de manière complexe. Ces variations, aujourd’hui difficilement maîtrisées, peuvent masquer la signature d’une défaillance mécanique. Il en résulte donc une ambigüité sur l’interprétation de l’origine d’évolution observée des indicateurs. \\ \\
Dans ce manuscrit, des méthodes de normalisation sont développées permettant d’estimer des indicateurs vibratoires normalisés, c'est-à-dire insensibles aux conditions de vol. Dans un premier temps, une revue des méthodes de normalisation couramment utilisées dans la littérature est présentée. Dans un deuxième temps, un cadre statistique paramétrique modélisant les indicateurs vibratoires est proposé et repose sur des modélisations cyclostationnaires du signal vibratoire. Ce cadre paramétrique sera utilisé pour construire deux approches de normalisation des indicateurs vibratoires. La première basée sur le clustering-classification permettant de lier les phases de vol de l’hélicoptère à la statistique de l’indicateur vibratoire. Puis, une deuxième basée sur la régression de paramètres de distributions de quantile conditionnées sur les paramètres de vol expliquant la variabilité des indicateurs de santé. En parallèle, une étude de sensibilité permettant d’identifier ses paramètres de vol est menée.

Deep learning based phase retrieval for X-ray phase contrast imaging

Doctorant : Kannara MOM

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 : EEA Electronique Electrotechnique et Automatique

Le développement de sources de rayons X hautement cohérentes, telles que les installations de rayonnement synchrotron de troisième génération, a contribué de manière significative à l'avancement de l'imagerie à contraste de phase. Le degré élevé de cohérence de ces sources permet une mise en œuvre efficace des techniques de contraste de phase.
Le contraste de phase est une technique qui permet d'augmenter la sensibilité de plusieurs ordres de grandeur. Cette nouvelle technique d'imagerie a trouvé des applications dans un large éventail de domaines, notamment la science des matériaux, la paléontologie, la recherche sur les os, la médecine et la biologie.
Elle permet d’imager des échantillons faiblement absorbant, pour lesquels les méthodes traditionnelles basées sur l'absorption ne permettent pas d'obtenir un contraste suffisant. Plusieurs techniques d'imagerie sensibles à la phase ont été mises au point, dont l'imagerie basée sur la propagation, qui ne nécessite aucun équipement autre que la source, l'objet et le détecteur.
Bien que l'intensité puisse être mesurée à une ou plusieurs distances de propagation, l'information sur la phase est perdue et doit être estimée à partir de ces intensités, ou figures de diffraction, un processus appelé récupération de phase. Dans ce contexte, la récupération de phase est un problème inverse non linéaire mal posé.
Plusieurs méthodes ont été proposées pour récupérer la phase, soit en linéarisant le problème pour obtenir une solution analytique ou soit par des algorithmes itératifs.
L'objectif principal de cette thèse était d'étudier ce que les nouvelles approches d'apprentissage profond pourraient apporter à ce problème de récupération de phase. Divers algorithmes d'apprentissage profond ont été proposés et évalués pour résoudre ce problème. En particulier, le cas d'une distance unique, tout en prenant en compte l'information non-linéaire du modèle direct, a été considéré.

Evaluation of Electromagnetic Properties Affected by Mechanical Deformation in Non-Oriented Electrical Steel Using Magnetic Non-Destructive Testing

Doctorante : Shurui ZHANG

Laboratoire INSA : LGEF

Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Electrical steel is an iron-silicon alloy with specific magnetic properties such as low power loss and high permeability. Electrical steels are massively used for the iron core of motors in electric vehicles. During manufacturing, mechanical stresses and strains are inevitably induced, leading to a degradation of the magnetic performance. Non- destructive testing solutions exist; they indirectly observe material states by setting conformity thresholds and removing all unsatisfactory specimens. Local properties can be observed with X-rays or advanced imaging techniques (such as EBSD), but their cost and complexity make them questionable in the industrial context. Considering that the working principle of the motor core is converting electrical energy to kinetic energy through electromagnetic interaction, this work proposes to use magnetic techniques. The IEC international standards describe classic experimental setups for magnetic characterization (Epstein frame, single-sheet tester, etc.). These methods enable the evaluation of magnetic behaviors via hysteresis curves, but it is destructive, non-local, and incompatible with in-line production. Besides, different mechanisms overlap during the hysteresis cycle characterization, making the influence of stress complex to be evaluated. Current studies on the electromagnetic properties affected by mechanical loading combine the hysteresis curve and magnetic Barkhausen noise (MBN) measurements. However, a comprehensive exploration of the magnetic behavior influence caused by mechanical issues and the corresponding mechanism still needs further understanding. In this work, a combination of several techniques was considered. Integrating multiple detection methods provided more information and support for the integrated analysis of magnetic behavior but also introduced more parameters accordingly. These parameters, introduced more information into the system, leading to complementary conclusions and a very accurate estimation of the mechanical properties and degradation status.

Approche décentralisée de la machine synchrone à bobinage ouvert et de sa commande

Doctorant : Louis DASSONVILLE

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

L’objectif de ce travail est de concevoir un groupe motopropulseur (GMP) résilient aux défauts. Les applications visées sont la mobilité électrique, l’aéronautique et les autres applications qui requièrent un haut niveau de fiabilité. Le travail présenté a pour but d’explorer la résilience des machines synchrones à aimants permanents (MSAPs) à bobinage ouvert, qu’elles soient triphasées ou multiphases. L’approche proposée cherche à rendre chaque enroulement de la machine indépendant. Cette indépendance concerne non seulement la machine elle-même, mais aussi l’électronique et la commande, afin de garantir un haut niveau de résilience, quel que soit l’origine du défaut. Des simulations ainsi que des essais expérimentaux permettent de valider cette approche. Cette nouvelle approche décentralisée du groupe motopropulseur ouvre beaucoup de nouvelles perspectives de recherche, que ce soit dans le domaine des machines électriques, de l’électronique ou de la commande. Cette thèse CIFRE menée en collaboration entre le laboratoire Ampère et l’entreprise Keep’Motion offre l’opportunité de développer un GMP industrialisable d’une très haute fiabilité.

 

 

Modélisation hydrologique de l'infiltration des eaux pluviales dans les sols urbains en prenant en compte les chemins préférentiels

Doctorante : Asra ASRY

Laboratoire INSA : DEEP

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

L'infiltration joue un rôle crucial dans le cycle urbain de l'eau en servant comme limite entre le ruissellement et de l'absorption. Cette étude vise à relever le défi de modéliser de manière pratique et fiable l'infiltration pour les Systèmes de Gestion Durable des Eaux Pluviales (SUDS), en mettant l'accent sur une approche facilement ajustable basée sur des principes physiques, cherchant à équilibrer entre complexité et parcimonie.
Cela implique la nécessité de réduire au maximum le nombre de paramètres, l'utilisation de paramètres physiques collectés sur le terrain et l'examen de l'impact des macropores sur les taux d'infiltration à travers les SUDS. Diverses méthodes ont été introduites et évaluées pour répondre à ces questions. Dans un premier temps, cette thèse propose le développement d'un nouveau module appelé INFILTRON-mod, un modèle d'infiltration basé sur des principes physiques et pouvant être calibré facilement, démontrant ainsi son potentiel d’intégration dans des modèles hydrologiques. Un ensemble important de données expérimentales ainsi que des résultats synthétique (Hydrus) sont utilisés pour la validation. Ensuite, la thèse étend le modèle proposé en incorporant un concept de perméabilité duale pour prendre en compte les écoulements préférentiels dans les SUDS. Finalement, cette étude conduit à une analyse de l'incertitude et de la sensibilité des modèles proposés.
Pour conclure, cette thèse a produit des informations cruciales pour l’optimisation de la modélisation des outils de gestion des eaux urbaines en couplant un volet « science du sol » et un volet « modélisation hydrologique des SUDS ». Il est recommandé de poursuivre les recherches pour améliorer et élargir la portée des modèles proposés, contribuant ainsi à une représentation plus précise des phénomènes hydrologiques dans leur complexité au sein des SUDS.
 

On the effect of coatings and pre-corrosion on the fatigue behaviour of 7075-T6 aluminium alloy samples monitored with Acoustic Emission (AE): towards lifetime estimation

Doctorant : Théophile VIE

Laboratoire INSA : MatéIS

Ecole doctorale : ED534 : Matériaux de Lyon

Ce travail de thèse a pour objectif d’identifier et de quantifier l’impact de différents revêtements ainsi que d’environnements corrosifs sur le comportement en fatigue de pièces en alliage d’aluminium 7075-T6 via un monitoring de l’endommagement effectué par émission acoustique. Des essais mécaniques de traction monotone ainsi que de fatigue cyclique en traction/traction Rσ=0.1 dans le domaine de l’endurance limitée ont été réalisés sur des éprouvettes recouvertes de plusieurs types de revêtements et soumises à différents types de processus de corrosion. Les revêtements étudiés sont composés de combinaisons de trois couches de protection distinctes : Une couche de conversion d’oxide d’aluminium obtenue par procédé d’anodisation sulfurique et deux couches polymères de peintures époxy, un primer et un topcoat. Différents scénarios de pre-corrosion ont été mis en place afin d’étudier l’impact du vieillissement induit par un environnement agressif sur les différentes couches de revêtements ainsi que la corrosion du substrat sur les mécanismes d’endommagement de nos matériaux. L’effet combiné de la corrosion du substrat et vieillissement des revêtements est étudié via couplage galvano statique d’éprouvette immergée dans une solution corrosive de NaCl (pH 4, 30 g/L) avec un défaut local dans les revêtements. L’effet d’un défaut de corrosion seul est étudié via l’application locale d’une solution acide d’HCl (pH 0.1) au niveau d’un défaut dans le revêtement. Finalement l’effet du vieillissement seul est obtenu par immersion d’éprouvette sans défaut apparent des revêtements dans une solution de NaCl (30 g/L). Les mécanismes ainsi que la dynamique d’endommagements de nos matériaux sont étudiés via une étude globale de la réponse d’EA durant les essais mécaniques. L’analyse des résultats d’EA nous a permis l’identification de différentes signatures acoustiques relatifs à des mécanismes d’endommagement spécifiques. Ceux-ci ont été déterminés par analyse microstructurale basée sur des observations au microscope optique et au MEB. Pour tous les types de matériaux testés (différents revêtements et protocoles de pré-corrosion), des indicateurs d’endommagement basés sur les données d’EA sont étudiés avec pour objectif la détermination de temps caractéristiques de l’endommagement donnant une information sur la durée de vie restante avant rupture des éprouvettes (Remaining Useful Lifetime, RUL). Les temps caractéristiques définis sont liés à l’initiation de fissures dans le substrat d’aluminium ainsi qu’à la propagation de la fissure de fatigue principale. Les différentes sources d’EA ainsi que les temps caractéristiques de l’endommagement peuvent être utilisés comme une base donnée à implémenter dans modèle afin d’estimer le temps à rupture de nos matériaux sous chargement cyclique.

 

 

Impact des séries chronologiques de pluies futures à horizon 2100 sur les déversements des réseaux d'assainissement.

Doctorant : Frédéric GOGIEN

Laboratoire INSA : DEEP

Ecole doctorale : ED162 : MEGA

Les maîtres d’ouvrage des systèmes d’assainissement s’interrogent sur la nécessité de prendre en compte l’évolution du climat dans le développement de leur patrimoine. Or les prévisions climatiques accessibles ne sont pas disponibles avec des résolutions spatiales et temporelles compatibles avec une utilisation en hydrologie urbaine.
Dans un premier temps, l’objectif de cette thèse a été de développer une méthode de construction des séries chronologiques de pluies futures utilisables en hydrologie urbaine à partir des sorties de cinq modèles climatiques. Dans un second temps, afin de quantifier l’impact de ces pluies futures sur le fonctionnement des réseaux d’assainissement, deux modèles ont été élaborés en parallèle : un modèle conceptuel distribué et un réseau de neurones de type NARX. Enfin, les séries chronologiques de pluies futures ont été utilisées en entrée de ces deux modèles pour analyser la conformité des systèmes d’assainissement sur la période 2021-2100. Le site d’étude retenu pour ce travail est le système d’assainissement de Valence-Romans Agglo (Drôme).
La méthode de simulation des pluies futures proposée est fondée sur une descente d’échelle spatiale dérivée de la méthode quantile/quantile, combinée à une désagrégation temporelle par recherche d’analogues. Les résultats de modélisation montrent que les deux modèles produisent des volumes déversés au niveau du déversoir principal du système comparables suite aux étapes de calage et de validation. Les simulations réalisées à l’aide du modèle distribué indiquent une évolution des volumes déversés comprise entre +13% et +52% sur la période 2021-2100. Sur la base des mêmes pluies futures, les résultats du réseau de neurones confirment la tendance, particulièrement pour trois des cinq modèles climatiques considérés. L’analyse des déversements à l’échelle du système d’assainissement de Valence permet de conclure que pour un critère d’évaluation de la conformité basé sur le volume, le système sera jugé non conforme de manière plus fréquente dans l’avenir.

(Presque) tout ce qu’il faut savoir quand on est étudiant et étudiante avant de s’engager dans une thèse...

Sur inscription - apéritif offert Intervenants : doctorant(e)s membres d’équipes Inria (Beagle et AIstroSight), Paul Banse, Arnaud Hubert et Juliette Luiselli Objectif de l’atelier : des doctorants et doctorantes évoqueront les idées reçues sur la thèse et partageront leur expérience

Intravascular manometry by clinical color Doppler

Doctorante : Samaneh CHOUPANI

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA162 MEGA

Assessment of the severity of arterial stenosis is critical for therapeutic decisions. Invasive methods using pressure wires to measure trans-stenotic pressure drops can have severe clinical side effects. Therefore, non-invasive methods using ultrasound imaging are preferable. This study aimed at introducing an ultrasound-based approach to estimate trans-stenotic pressure drops in significant arterial stenoses using clinical vascular color Doppler imaging. The proposed physics-constrained optimization method consists of two successive steps: 1) it recovers a regularized two-dimensional velocity vector field from the color Doppler velocity field, and 2) it derives relative pressures by integrating the fluid-dynamics Navier-Stokes equation using a finite difference method. We validated the innovative approach in silico using computational fluid dynamics and acoustics simulations and in vitro through particle image velocimetry and color Doppler experiments.