Supporting Massive Machine Type Communication in Beyond 5G Networks: Fundamental Limits and Practical Heuristics

Doctorant : Shashwat MISHRA

Laboratoire INSA : CITI

École doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

This work focuses on supporting massive access in beyond 5G networks. First, we derive the fundamental information theoretic limits of connectivity under the spatial continuum model considering Rayleigh fading. We prove that achieving perfect reliability is impossible in such a setup and therefore we evaluate the fundamental EE-SE tradeoff considering outage. We extend the formulation to the case of discrete spatial continuum model as well as the case of multiple fading states and show that the discrete model approaches the continuum case with relatively few levels of superposition. Following this theoretical analysis, we present a graph-matching based heuristic for resource allocation in NOMA-aided massive access with multiple fading states. This pragmatic approach relies on grant-based mechanism such as the fast uplink grant to efficiently schedule resources for NOMA-based massive machine type deployments. We present a comparative analysis of the fundamental results and the heuristics and show that the heuristics closely approach the fundamental limits. This work comprehensively covers both the uplink and downlink massive access scenarios considering the respective power budgets as well as quality of service constraints. Moving to the multi-antenna setup, we present a graph neural network-based framework for real-time power allocation in cell- free massive MIMO networks to support massive access. This part of the thesis concentrates on formulating novel graph representations for the network that are used in a supervised learning framework to adaptively learn approximating the maximum ratio transmission precoding for partially and fully connected cell-free massive MIMO systems.  

Détection et segmentation des anomalies en imagerie ultrasonore 3D et en imagerie industrielle par des approches d’apprentissage automatique supervisées ou non supervisées

Doctorante : Flora ESTERMANN

Laboratoire INSA : CREATIS

École doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

La détection d’anomalies faiblement contrastées dans les images est une problématique partagée à la fois par le domaine médical et l'industrie. Au cours de cette thèse, nous avons développé des méthodes d’apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans deux contextes différents: la détection des lésions ponctuées de la substance blanche (PWML) en échographie 3D chez les enfants prématurés par apprentissage supervisé pour notre application médicale, et la détection de défauts par apprentissage non supervisé pour des applications industrielles.

Le premier chapitre du manuscrit fournit une vue d’ensemble des quatre thématiques principales de nos recherches avec l’état de l’art correspondant : segmentation et classification supervisées pour la détection des lésions, classification non supervisée pour la détection des défauts, quantification des incertitudes pour l’explicabilité des résultats. La suite du manuscrit décrit séquentiellement les contributions de la thèse au domaine. Le deuxième chapitre présente notre étude sur les caractéristiques des PWML à l’échographie et introduit l’approche que nous avons proposée afin de réaliser la sur- segmentation des PWML dans les volumes ETF. Le troisième chapitre s’attaque directement aux méthodes de classification multi-vues proposées pour améliorer la précision de nos prédictions après la segmentation, et détaille également la manière dont nous avons intégré le cadre des prédictions conformes afin d’apporter une meilleure interprétabilité des résultats et un niveau de confiance plus élevé pour les médecins. Enfin, le dernier chapitre présente les approches non supervisées proposées pour la détection des défauts dans les images industrielles, en intégrant la détection conforme des anomalies également.

Nos résultats sont très encourageants pour le futur de l’intégration des modèles d’IA dans l’aide au diagnostic. De plus, dans le but de rendre nos modèles plus interprétables aux yeux des praticiens et des industriels, nous avons également traité la quantification des incertitudes en considérant le cadre des prédictions conformes dans nos approches.
 

« Complétion de surfaces numérisées représentant des tissus »

Doctorante : Guillaume GISBERT

Laboratoire INSA : LIRIS

École doctorale : ED512 Infomaths (Informatique et Mathématiques de Lyon)

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la complétion de surfaces représentant des tissus. Les objets numériques sont soit créés directement virtuellement, soit scannés à partir d'objets réels. Encore aujourd'hui, la capture numérique reste imparfaite et les surfaces obtenues présentent régulièrement des trous. Dans le cas de la numérisation de vêtements, cela est d'autant plus vrai en raison de la présence de nombreux plis qui complique le processus de capture. Pour résoudre ce problème, nous proposons deux méthodes de complétion de surfaces spécifiques aux surfaces de tissus, que nous modélisons comme des surfaces développables, c'est-à-dire, dépliables dans le plan sans distorsions. La première méthode utilise des approches de géométrie variationnelle tandis que la seconde est basée sur l'apprentissage. Dans les deux cas, nous proposons d'estimer l'aire et la forme du trou en aplatissant la région entourant ce dernier dans le plan. Ceci nous permet d'en déduire les propriétés intrinsèques de la surface manquante. À partir de cette information, la première approche utilise un modèle de tissu pour replacer la géométrie sur la surface en 3D. La seconde approche entraîne un réseau à compléter des cartes de paramétrisation partielle pour reboucher la surface.

Modélisation d'interface endommageable en dynamique explicite dédiée au démoulage de pneumatiques

Doctorant : Paul LAROUSSE

Laboratoire INSA : LaMCos

École doctorale :  ED162 MEGA de Lyon (Mécanique, Energétique, Génie civil, Acoustique

Le pneumatique est un produit complexe soumis à de nombreuses contraintes. Il doit répondre à un compromis entre coût, performance, sécurité et recyclabilité. Il est formé d'une multitude de couches composées de différents matériaux entraînant des comportements complexes à étudier. Ainsi, le choix de la simulation numérique s’impose, permettant notamment l’étude de nombreux scénarios. Elle permet d'étudier l'impact de chaque étape de fabrication, et notamment celle du démoulage, qui a inspiré cette thèse. Ce problème non-régulier est associé à du contact et de l'endommagement, modélisés à l’aide de modèle de zones cohésives, et à de la dynamique rapide, phénomènes rarement combinés ensemble en simulation.

Le problème à résoudre étant en dynamique transitoire, le choix d’un intégrateur temporel explicite s’impose. L'idée ici est d'utiliser un schéma explicite symplectique possédant ainsi de bonnes propriétés énergétiques en vérifiant les équations de conservation discrètes. Basé sur des travaux antérieurs, le choix est porté sur le schéma explicite CD-Lagrange.

Ainsi, l'étude se concentre sur l'interface de contact entre un solide déformable, et un solide rigide. Une méthode pour résoudre en dynamique des problèmes d’interface est présentée. Un cadre thermodynamique et explicite de résolution est alors proposé, avec un traitement local des non- linéarités et des non-régularités conduisant à un algorithme de résolution "matrix-free". Les formulations sont basées sur le cadre thermodynamique des matériaux standards généralisés et de la mécanique non régulière. Ensuite, l'accent est mis sur les lois d'évolution thermodynamique en étudiant la non-localité temporelle pour limiter la localisation de l’endommagement sur l’interface. Des modèles à effet retard sont alors introduits. L'aspect modulaire de la résolution proposée est montré, avec l’application de plusieurs lois d’interface et de comportement volumique. L'application à des problèmes en grandes transformations est également fournie. Enfin, la faisabilité de l'approche est mise en évidence par son intégration dans un code semi-industriel, MEF++.

 

Numerical modelling of an EHL contact undergoing multiples overrollings

Doctorant : Maxence DECOTE

Laboratoire INSA : LaMCos

École doctorale :  ED162 MEGA de Lyon (Mécanique, Energétique, Génie civil, Acoustique)

Les roulements à biles sont des éléments cruciaux au sein d’une boite de vitesse d’un hélicoptère pour lequel ils lui permettent de voler. En effet, une défaillance au niveau de ces éléments peut entraîner une fin dramatique de l’hélicoptère comme un crash. Ce travail a pour but de mieux comprendre comment un un roulement à billes fonctionne dans des conditions de défaillance de lubrification. Afin de réaliser cela, ce travail ne va pas considérer un roulement entier (trop compliqué). À la place, il va se focaliser sur un contact entre un élément roulant et une bande de roulement. Ce travail constitue une première étape dans la compréhension du fonctionnement d’un roulement à billes en présence d’une panne de lubrification. L’extrapolation des résultats obtenus sur un contact à tout le roulement serait la prochaine étape. Des travaux présentent deux différents comportements, la présence de grippage ou un fonctionnement stable. Un modèle numérique permettant la prise en compte de la sous-alimentation dans un contact ElastoHydroDynamique (EHD) (et Thermo-ElastoHydrodynamique (TEHD)) a été développé dans le but de reproduire ces travaux expérimentaux. La sous-alimentation est introduite par le biais d’une méthode innovante faisant appel au maillage mobile. Ce modèle numérique a été confronté à une référence provenant de la littérature, avec succès. Par la suite, il a été comparé à des résultats expérimentaux en condition de perte de lubrifiant. Des situations stables où le contact fonctionne durant de nombreuses heures sans ajout de lubrifiant ont été obtenues.

Neurones à impulsion pour les communications sans fil

Doctorant : Guillaume MARTHE

Laboratoire INSA : CITI

École doctorale : ED 160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

Dans le contexte de l’Internet des Objets, l’un des plus grands défis réside dans la gestion énergétique. Les radios à réveil (Wake-up Radio) permettent aux dispositifs de rester en veille tout en consommant très peu d’énergie, se réveillant uniquement lors de la réception de signaux spécifiques.Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser les réseaux de neurones à impulsions (SNNs) comme Wake-up Radio (WuR). Le rôle du réseau de neurones sera de reconnaître la séquence d’activation du noeud concerné dans un flux de bits, afin de le réveiller. Nous présentons tout d’abord les hypothèses et modèles de neurones, de réseau et de signaux utilisés pour notre étude. La première contribution est de montrer la pertinence de ces réseaux. Notre seconde contribution a été l’étude et la proposition du modèle Saturating Leaky Integrate and Fire pour le conception d’une WuR. Dans cette partie, nous proposons d’utiliser un phénomène bio- inspiré appelé Interaction Synaptique afin de produire un filtre temporel dépendant de l’Inter-Spike Timing. Nous étudions les paramètres de ce modèle afin de comprendre comment adapter cette plage d’Inter-Spike Timings. L’originalité de cette contribution est de proposer un nouveau moyen d’utiliser des séquences temporelles dans le domaine de l’analogique. Par la suite, différentes topologies de réseaux de neurones Saturating Leaky Integrate and Fire (SLIF) ont été explorées, notamment une topologie en ligne, en losange et réseau multi-couches, afin de comprendre comment le réseau répond aux séquences d’impulsions. Cette thèse établit ainsi les bases pour des recherches futures sur l’utilisation des réseaux neuromorphiques dans les dispositifs Internet des Objets (IoT) à faible consommation d’énergie, notamment dans les WuR. Les travaux accomplis ouvrent la voie à la conception de réseaux de neurones capables de traiter des signaux temporels complexes tout en maximisant l’efficacité énergétique, répondant ainsi aux exigences des applications IoT.

Contribution à l'étude du comportement des structures renforcées par des armatures en fibres de carbone

Doctorant : Astérios VALOGIANNIS

Laboratoire INSA : GEOMAS

École doctorale : ED162 : Mécanique, Énergétique, Génie Civil, Acoustique de Lyon

Steel corrosion is one of the main causes of mechanical deterioration of reinforced concrete structures during their lifetime. A promising alternative for their reinforcement is the Fiber Reinforced Polymer (FRP) bars. These bars are also being studied in the context of reinforcing the underground structures that will host the radioactive waste produced in France, through related research projects carried out by the French National Agency for Radioactive Waste Management (ANDRA). The research conducted through this PhD thesis contributes to gaining more knowledge about the behavior of these bars by focusing on their interaction with concrete. Four types of carbon FRP (CFRP) bars were selected for this study, which differ, among others, in their surface treatment as follows: ribbed, sand-coated, smooth and twisted bars. Conventional steel bar is also used for comparison purposes. Steel-reinforced and CFRP-reinforced cubic concrete samples with 20 cm on each side are tested in pull-out loading to evaluate and quantify the concrete/bar bond behavior. Each CFRP bar exhibits a different bond performance attributed mainly to the composition and geometry of their outer surface, with ribbed bar presenting the highest bond strength among CFRP bars. Some of the CFRP-reinforced samples are also subjected to partial pull- out loading, while others remain unloaded. Cylindrical samples of 0.6-2.5cm thickness and 4.2cm in diameter obtained by core drilling from the CFRP-reinforced samples are studied using Scanning Electron Microscopy-Energy Dispersive Spectroscopy, indentation and push-out tests. The objective is to understand the interface behavior and its failure mechanisms. One of the notable results is the poor concrete-carbon fibers bond and the good concrete-polymer bond. Bond strength values obtained from pull-out tests with CFRP bars are converted to anchorage length in beams. This additionally requires the determination of parameters resulting from the beams design. A steel- reinforced concrete beam is also studied for comparison purposes.

Intégration de centres colorés en nanophotonique silicium : contrôle de la localisation des émetteurs et ingénierie d’émission spontanée

Doctorante : Hugo QUARD

Laboratoire INSA : INL
École doctorale : EDA160 : EEA (Électronique, Électrotechnique, Automatique)

Depuis des décennies, chercheurs et ingénieurs explorent l'intégration de sources lumineuses efficaces dans la plateforme en silicium. Récemment, les centres colorés dans le silicium ont émergé comme candidats prometteurs pour ces sources lumineuses dans les bandes du proche infrarouge et des télécommunications. Isolés, ces défauts agissent comme des sources de photons uniques, ouvrant la voie à l'intégration de dispositifs photoniques quantiques avec les plateformes électroniques en silicium. Cependant, quelques verrous persistent : (i) les processus actuels pour créer ces défauts sont complexes et nécessitent généralement des étapes d'implantation, et (ii) le contrôle de la direction et de la polarisation de la lumière émise par les centres colorés reste difficile. Dans ce travail, nous abordons le premier verrou en démontrant qu’un recuit laser femtoseconde permet d’obtenir des centres colorés dans des substrats commerciaux en silicium sur isolant sans implantation. Cela permet de générer des centres W dans une zone restreinte de taille inférieure à la section transversale du spot laser. Le deuxième verrou est traité en couplant les centres colorés avec des structures photoniques en silicium. Nous avons amélioré la directivité de l'émission des centres G en les intégrant dans des résonateurs de Mie en silicium fabriqués par démouillage. Par des simulations FDTD, nous avons estimé une efficacité d'extraction dépassant 60%, et les données expérimentales indiquent que nous pouvons collecter plus de 90% du signal émis dans l'espace libre avec une ouverture numérique standard. Nous avons également démontré par des simulations que l’intégration des centres colorés dans des cristaux photoniques permet d’obtenir des états de polarisation diverses à partir des centres émettant initialement une onde polarisée linéairement. Des cristaux photoniques présentant les modes optiques d’intérêt ont été réalisés expérimentalement. L'ensemble de ces résultats montre une avancée dans le contrôle de la localisation des centres créés et l’ingénierie de leur émission spontanée

Écoulement intraventriculaire en échocardiographie Doppler avec réseaux de neurones fondés sur la physique

Doctorant : Hang Jung LING

Laboratoire INSA : CREATIS
École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Energétique, Génie civil, Acoustique)

Les maladies cardiovasculaires sont les principales causes de décès dans le monde, causant plus de 20 millions de décès chaque année. L'évaluation de la santé cardiaque est cruciale pour prévenir ces maladies. Pour cela, l'échocardiographie est couramment utilisée en routine clinique à cause de sa portabilité et de son coût abordable. Les examens échocardiographiques évaluent la fonction systolique et diastolique du cœur, mais les mesures de la fonction diastolique peuvent parfois donner des résultats de diagnostic discordants. Explorer des biomarqueurs alternatifs, comme le flux sanguin intracardiaque, pourrait améliorer la précision de la quantification de la fonction diastolique. La cartographie du flux vectoriel intraventriculaire ou “intraventricular vector flow mapping” (iVFM) est une technique qui reconstruit le flux sanguin vectoriel à partir des champs scalaires fournis par l'échocardiographie Doppler couleur, mais elle nécessite des étapes de prétraitement chronophages. Dans cette thèse, nous avons utilisé l'apprentissage profond (DL) pour automatiser ces étapes, y compris la segmentation du ventricule gauche et la correction des artefacts de repliement de phase ou l'aliasing. Nous avons également développé des méthodes basées sur les réseaux de neurones fondés sur la physique pour reconstruire l’écoulement vectoriel intraventriculaire, montrant que ces approches peuvent améliorer l'efficacité et la précision de l'iVFM. L'automatisation complète du pipeline d'iVFM à l'aide de réseaux de neurones, de la segmentation à la reconstruction du flux vectoriel, améliore la fiabilité de l'iVFM. La prochaine étape serait d'appliquer cet outil en milieu clinique pour explorer et extraire de nouveaux biomarqueurs basés sur le flux, ce qui pourrait bénéficier à la détection précoce des maladies cardiovasculaires.

Thermodynamic and kinetic control of liquid metal dealloying for the design of porous metallic powders

Doctorant : Louis LESAGE

Laboratoire INSA : MATEIS
Ecole doctorale : ED34 Matériaux de Lyon

Metallic powders are becoming increasingly widespread due to their use in additive manufacturing processes and as catalytic materials. In this context, it is appealing to develop processes that enable the formation of open porosities in metallic powders to modify their mechanical properties and increase their specific surface area. We propose using liquid metal dealloying (LMD) to create porous powders with modified microstructures and properties. LMD is a novel technique that involves the selective dissolution of an alloying element from a precursor in a liquid metal solvent. This results in the formation of a continuous ligament structure and open porosity in the dealloyed layer.
By mixing precursor and solvent powders and heating them above the melting temperature of the solvent, we successfully dealloyed FeNi and NiCu precursor powders. This process led to either fully porous or partially porous microstructures featuring core- shell morphologies. To better understand the kinetics of the dealloying process and the resulting microstructure, we developed a diffusion model based on thermodynamic principles and successfully compared it with experimental results obtained from NiCu alloys immersed in liquid Ag. Additionally, we used in situ X-ray diffraction to monitor the phase transformations occurring during the dealloying of FeNi particles by Mg. This combination of experimental and simulation work demonstrates how dealloyed structures are controlled by equilibrium thermodynamics and/or the kinetics of the dealloying reaction. Our results highlight the potential of LMD to design dealloyed powders with tailored dealloyed fractions, ligament sizes, compositions, and microstructures. Finally, we propose using compression tests applied to powders to assess their suitability for applications in cold spray.