Printing smart sensor and actuator coatings using piezoelectric composites

Doctorant : Van-Cuong NGUYEN 

Laboratoire INSA : LGEF

Ecole doctorale : ED162 : MEGA (Mécanique, Énergétique, Génie civil et Acoustique)

Le concept de matériaux et structures intelligents est devenu de plus en plus présent dans différentes industries et notamment dans le domaine l'aéronautique et de l’industrie. Le développement actuel de ces matériaux favorise une réelle intégration de fonctionnalités à la structure hôte, cela va de pair avec les procédés de mise en œuvre de la fabrication additive (FA) qui permettent ainsi de passer d'équipements greffés à des équipements complètement intégrés à la structure hôte. De fait, dans les années à venir, la FA de matériaux électroactifs sera de plus en plus employée pour la réalisation de fonctions mécatroniques hybrides qui combineront à la fois la structure mécanique, des circuits intégrés en silicium, des pistes conductrices et des matériaux couplés imprimés, intégrant ainsi des fonctionnalités, telles que des capteurs, ou actionneurs.
Dans le cadre des travaux de thèse réalisés en partenariat avec la société Arc en Ciel Sériegraphie, le développement et l’intégration de composites piézoélectriques ont été effectué. En effet les composites piézoélectriques sont une alternative à l’utilisation des céramiques ferroélectriques (PZT, BaTiO3) en alliant une mise en œuvre aisée et un coup relativement faible. Il est possible d’allier les bonnes propriétés mécaniques des polymères avec les fortes propriétés électroactives des céramiques. Une approche d’intégration et caractérisation a été mise en œuvre permettant la mise en place de
«design rules » et ainsi une approche de type « Material and Design ».Afin de juger du potentiel applicatifs les composites piézoélectriques ont été mise en œuvre pour la réalisation du contrôle de structure de type roulement à billes et aussi pour la réalisation d’interface haptique.es circuits intégrés en silicium, des pistes conductrices et des matériaux couplés imprimés, intégrant ainsi des fonctionnalités, telles que des capteurs, ou actionneurs.

Aeroelastic Reduced-Order Modeling and Active Control of Flexible Aircraft

Doctorant : Hugo FOURNIER

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Cette thèse porte sur la modélisation aéroélastique d'un avion, et à son contrôle actif. En utilisant les surfaces de contrôle de l'avion de manière appropriée, il est possible de réduire les charges dues aux rafales de vents et à la turbulence. Cela permet de réduire la masse des structures responsables de maintenir l'intégrité de l'avion, et donc d'améliorer les performances du design global. L’utilisation d’un lidar, un senseur permettant de mesurer la vitesse du vent plusieurs dizaines de mètres à l’avant de l’avion, est envisagée pour améliorer les capacités de réduction de charges. De plus, les futurs avions devraient avoir des ailes plus allongées et flexibles, ce qui réduit la traînée mais crée des effets aéroélastique néfastes. Le flottement est une instabilité pouvant amener à une destruction de l'aile, à haute vitesse. Il peut être annulé ou au moins déplacé en dehors de l'enveloppe de vol grâce au contrôle actif des surfaces de contrôle. Ces deux techniques ont été développées dans la thèse au moyen de diverses techniques de design de contrôleurs, principalement basées sur la synthèse robuste H-infini et ses variantes. Des techniques dédiées pour modéliser la dynamique aéroélastique de l’avion ont été développées. Pour obtenir des modèles d’états d’ordres réduits, avec des contraintes sur les pôles. Pour ce faire, une méthodologie basée directement sur la réponse fréquentielle aéroélastique de l’avion est employée, par opposition aux techniques classiques basées sur des équations mêlant l'aérodynamique et la dynamique structurelle, qui amènent en général à des modèles d’ordre importants, inutilisables par les techniques modernes de synthèse de contrôleurs.

 

The future of Green Infrastructure: From climate data to informed hydrological performance

Doctorant : Vincent PONS

Laboratoire INSA : DEEP

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

The 21st century presents numerous challenges to urban stormwater management, including the impacts of changes in both climate and city morphology. These challenges necessitate rethinking the stormwater management paradigm, particularly in the context of existing and ageing infrastructure. This thesis deals with green infrastructures (GI) considered as decentralized multifunctional infrastructures that utilize evapotranspiration and/or horizontal and vertical infiltration to achieve a hydrological function.
This study evaluates the potential of GI to manage day-to-day rainfall events, attenuate major events, and contribute to the management of extreme events in the context of climate change adaptation. It also aims to provide a framework and tools to realign current GI modelling and design methods with the principles of robust decision-making.
The 21st century presents numerous challenges to urban stormwater management, including the impacts of changes in both climate and city morphology. These challenges necessitate rethinking the stormwater management paradigm, particularly in the context of existing and ageing infrastructure. This thesis deals with green infrastructures (GI) considered as decentralized multifunctional infrastructures that utilize evapotranspiration and/or horizontal and vertical infiltration to achieve a hydrological function.
This study evaluates the potential of GI to manage day-to-day rainfall events, attenuate major events, and contribute to the management of extreme events in the context of climate change adaptation. It also aims to provide a framework and tools to realign current GI modelling and design methods with the principles of robust decision-making.
The thesis investigates how to use climate and hydrological present and future data with hydrological GI models to extract relevant information for decision-making under deep uncertainty. The results provide guidelines for i) designing experiments to calibrate reliable hydrological models and ii) using available climate projections together with weather generators for GI performance evaluation. The proposed framework HIDES demonstrates how future downscaled time series can be used to evaluate annual retention distribution and frequency of exceedance, while sampling extreme events allows for estimating both a probability of failure and an indication of the behaviour of GI under failure.
The thesis suggests rethinking the methods for implementing GI at the city scale. The study shows that system-based design outperforms site-scale design through modelling at the roof scale of a neighbourhood, and that lumping GI models at a neighbourhood scale may neglect interactions and fail to estimate performance. The thesis highlights the need to couple GI to achieve challenges in stormwater management.

Modélisation et simulation de la captation des acides gras alimentaires à longue chaîne et de leur re-synthèse en triglycérides au sein des entérocytes

Doctorante : Julie ETIENNE

Laboratoire INSA : CarMeN (équipe DO-IT) / Inria (équipe Beagle)

Ecole doctorale : ED205 : Ecole doctorale interdisciplinaire sciences-santé

L’absorption des acides gras alimentaires est une étape clé de la santé cardio- métabolique. Toutefois, les mécanismes moléculaires de leur captation par les entérocytes, cellules absorptives de l’intestin, demeurent mal compris. Cette thèse propose une approche de modélisation des premières étapes de l’absorption intestinale des acides gras à longue chaîne.
Le premier chapitre recense les données quantitatives et les modèles mathématiques de la littérature en lien avec la captation intestinale des acides gras à longue chaîne, leur transport jusqu’au réticulum endoplasmique et leur ré-estérification en triglycérides.
Le second chapitre propose un modèle quantitatif et mécanistique de la captation intestinale des acides gras à longue chaîne, prenant en compte leur hydrophobie et leur sensibilité au pH. Ce système d’équations différentielles ordinaires retranscrit la diffusion passive et différents modules (transport actif, protéines de liaison aux acides gras (FABP), métabolisme intracellulaire), tour à tour retirés du système pour simuler un knockout de gène. Ce modèle a été ajusté sur neuf jeux de données expérimentales publiées. Les simulations montrent que le métabolisme intracellulaire est critique pour assurer une absorption totale à l’échelle des heures. Enlever FABP du système ralentit l’absorption de plusieurs centaines d’heures sans empêcher une absorption totale. A l’échelle de la seconde ou minute, le transport actif est requis pour ajuster le modèle aux données. Quantifier les flux montre que le modèle peut adopter deux dynamiques lors des ajustements. Dans la dynamique « physiologique », les acides gras sont captés puis métabolisés. Dans la dynamique « anormale », les acides gras entrent par transport actif et ressortent par diffusion passive.
Le troisième chapitre décrit une modélisation préliminaire de la ré-estérification des acides gras en triglycérides via la voie des 2-monoglycérides, considérée comme majoritaire dans les entérocytes.
Ensemble, ces résultats fondent les bases d’un modèle quantitatif de l’entérocyte pour le trafic des acides gras.

Sondes et capteurs de champs électromagnétiques à liaisons optiques pour la sécurité en IRM

Doctorant : Paul NOBRE

Laboratoire INSA : CREATIS

Ecole doctorale : ED205 : Ecole doctorale interdisciplinaire sciences-santé

L’imagerie par résonance magnétique est une méthode d’imagerie non-invasive et présentant peu de risque mais qui nécessite néanmoins des précautions. Ainsi, les conditions qui permettent d’assurer la sécurité du patient restreignent ou contraignent l’accès de porteurs d’implants et limitent certaines applications, comme l’imagerie endoluminale. Le champ magnétique radiofréquence impulsionnel peut induire des effets dans les éléments conducteurs qui constituent ou relient le capteur et augmenter localement le dépôt d’énergie dans les tissus. Or, l’imagerie endoluminale permettrait par exemple d’améliorer la prise en charge des malades atteints d’un cancer colorectal par l’analyse pariétale de l’intestin. Dans ce contexte, l’objectif principal de la thèse est d’évaluer la faisabilité de la transmission optique du signal RMN pour remplacer les câbles coaxiaux. La conversion électrooptique étudiée est la modulation d’état de la polarisation, qui présente l’avantage d’être passive. La principale difficulté identifiée est de conserver le rapport signal sur bruit du signal dans un environnement et des contraintes à la fois compatible avec l’IRM et les conditions endoluminales. L’étude des sources de bruit a permis dans un premier temps de proposer une configuration optique fournissant, sans les contraintes endoluminales, une image similaire à la transmission galvanique et conduisant à des pistes d’amélioration quantifiables pour une extension à l’endoluminal pour s’affranchir des risques liés à la présence d’une connexion galvanique. Un deuxième axe de recherche concerne l’estimation directe du champ électrique et la validation des sondes optiques de champ électrique Kapteos pour les mesures de débit d’absorption spécifique (DAS) en IRM. Le DAS est une donnée clef pour garantir la sécurité du patient, et les méthodes prédictives numériques doivent être corrélées à des mesures in-situ. Des mesures ont été réalisés à 7 et 11,7T dans des fantômes calibrés, démontrant l’absence de perturbation introduite par la sonde et l’intérêt des mesures locales et vectorielles du champ électrique.

Low cost sensors for monitoring stormwater source control measures

Doctorant : Qingchuan ZHU

Laboratoire INSA : DEEP

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

The large-scale deployment of low-cost sensors has the potential to revolutionize the field of urban hydrology monitoring, in particular for decentralised stormwater management systems, bringing expanded research scope and improved urban water management. However, this area is still in its infancy stage and needs a more systematic assessment framework to ensure data reliability and facilitate its implementation by researchers and practitioners.
To fill this gap, this thesis explores low-cost monitoring systems dedicated to stormwater source control measures (SCM). Several open-source low-cost sensors and systems have been calibrated and validated in DIY (Do It Yourself) aiming to assess the medium and long-term performance and identify maintenance problems. This thesis provides:
(i)    A review of low-cost meteorological, water quantity and quality sensors that are used in literature published in recent years, in a unified metrological framework considering numerous parameters.
(ii)    A low-cost meteorological sensors testbench on the INSA green roof platform and comparison between low-cost and conventional air humidity, wind speed and solar radiation sensors. Low-cost sensors are generally found to have comparable performance to conventional sensors, with the exception of pyranometers.
(iii)    The development of a low-cost stand-alone rain gauge station, with a method to calibrate low- cost tipping bucket rain gauges, and a comparison between low-cost and conventional rain gauges from summer to winter. Low-cost tipping bucket rain gauge WH-SP-RG and optical rain gauge RG- 15 have significant sensor-to-sensor variation.
(iv)    The development of a low-cost stand-alone water level monitoring station, with a method to calibrate low-cost pressure water level transmitters, and a one-year long operation assessment. The system developed works satisfactorily but is vulnerable to electromagnetic interference.
(v)    A low-cost turbidimeter testbench and a SEN0189 low-cost turbidimeter performance assessment, which shows significant sensor-to-sensor variation.

Language Reasoning by means of Argument Mining and Argument Quality

Doctorante : Alaa ALHAMZEH

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Infomaths

Understanding of financial data has always been a point of interest for market participants to make better informed decisions. Recently, different cutting-edge technologies have been addressed in the Financial Technology (FinTech) domain, including data analysis, opinion mining and financial document processing. In this thesis, we are interested in analyzing the arguments of financial experts with the goal of supporting investment decisions. Although various business studies confirm the crucial role of argumentation in financial communications, no work has addressed this problem as a computational argumentation task. In other words, the automatic analysis of arguments. Focusing on this issue, this thesis presents contributions in the three essential dimensions of theory, data, and evaluation. First, we propose a method for annotating the structure of the arguments stated by company representatives during the earnings conference calls. The proposed scheme is derived from argumentation theory at the micro-structure level of discourse. We further conducted the corresponding annotation study and published the first financial dataset annotated with arguments: FinArg. Moreover, we further investigate the question of evaluating the quality of arguments in this genre of text. To tackle this challenge, we suggest using two levels of quality metrics, considering both the Natural Language Processing (NLP) literature of argument quality and the financial era peculiarities. We have also enriched the FinArg data with our quality dimensions to produce the FinArgQuality dataset. In terms of evaluation, we validate the principle of ensemble learning on the argument identification and argument unit classification tasks. We show that combining a traditional machine learning model along with a
deep learning one, via an integration model (stacking), improves the overall performance, especially in small dataset settings. Although argument mining is mainly a domain-dependent task, to this date, the number of studies that tackle the generalization of argument mining models is still relatively small. Therefore, using our stacking approach and in comparison to the transfer learning model of DistilBert, we address and analyze three real-world scenarios concerning the model robustness over unseen domains and variant topics. In addition, with the aim of the automatic assessment of argument strength, we have investigated and compared different (refined) versions of Bert-based models. Consequently, we managed to outperform the baseline model by 13 ± 2% in terms of F1-score through integrating Bert with encoded categorical features. Beyond our theoretical and methodological proposals, the dimensions of argument quality assessment, annotated corpora, and evaluation approaches are publicly available, and can serve as strong baselines for future work in both FinNLP and computational argumentation domains. Hence, directly exploiting this thesis, we described and proposed to the community, within the framework
of the NTCIR-17 conference, a new task/challenge, the FinArg-1 task, relating to the analysis of financial arguments. We also used our proposals to respond to the Touché challenge at the CLEF 2021 conference. Our contribution was selected among the « Best of Labs ».

« Amélioration de l'efficacité de détection dans le proche infrarouge de photo-détecteurs de type SPAD intégrés dans une technologie CMOS FDSOI »

Doctorant : Shaochen GAO

Laboratoire INSA : INL

Ecole doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique et Automatique)

Cette thèse porte sur la simulation et la caractérisation de diodes à avalanche à photon unique (SPAD) intégrées dans la technologie CMOS FDSOI (Fully-depleted Silicon-on-Insulator) 28nm de STMicroelectronics. L'objectif principal se concentre sur l'amélioration de la probabilité de détection de photons (PDP) de ces dernières. Elles sont composées d'une jonction p-Well/Deep-n-Well dans un substrat silicium. La jonction est insérée sous une fine couche d'oxyde enterrée (BOX) et l'électronique associée est placée dans une fine couche de silicium au-dessus du BOX. Cette implémentation permet de créer un pixel intrinsèquement 3D. Afin d'améliorer la PDP, l'approche de la nanostructuration des tranchées STI présentes nativement dans la zone active a été choisie pour l'illumination par la face avant. En nanostructurant ces tranchées STI, nous pouvons augmenter le taux de photogénération moyen dans les zones photosensibles et ainsi améliorer la PDP. Les simulations électro-optiques sur les diodes SPAD nanostructurées avec un rapport entre la surface de silicium et la surface totale d’un motif périodique variant de 15% à 25% et une période 0,48µm présentent un gain relatif moyen en PDP de 100% et 35% respectivement pour la gamme spectrale de 400-550nm et 550-700nm avec une tension d’excès de 1,5V. Ces résultats nous ont permis de proposer des architectures nanostructurées dans le un circuit de test. Les caractérisations ont montré un gain relatif moyen de 30-50% avec les valeurs absolues de PDP<2,5% pour des tensions d’excès relatives comprises entre 2-4% de la tension de claquage. Même si ces travaux n’ont pas permis d’atteindre les performances de photodétection de l’état de l’art, les résultats de caractérisations électro-optiques restent prometteurs, compte-tenu des contraintes lors des simulations et caractérisations (propriétés optiques des couches d’interconnexions non connues, faible degré de liberté sur le contrôle du procédé de fabrication, compromis entre le DCR (taux de comptage dans l’obscurité) et la PDP relié aux défauts d’interface apportés par les tranchées STI).

 

Numerical and Experimental Analysis of the Tribological Performance of a Diamond-Like Carbon Coated Piston Ring Cylinder Liner Contact

Doctorant :  Thomas LUBRECHT

Laboratoire INSA : LaMCos

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

Motivé par l’urgence climatique et les normes d’émissions de polluants, l’industrie automobile mondiale initie l’électrification de sa flotte de véhicules. Cependant, cette technologie est, en l’état, incapable de répondre aux challenges de la mondialisation. Pour cette raison, les moteurs à combustion interne seront toujours utilisés dans les années à venir. Ainsi, améliorer leur efficacité, fiabilité et réduire leurs émissions de polluants est aujourd’hui plus que nécessaire. Les revêtements de surface, tel que le Diamond-Like Carbon (DLC), peuvent par leurs excellentes propriétés tribologiques améliorer le rendement et la durée de vie d’un moteur. Leur application au contact primordial Segment-Piston-Chemise (SPC) a peu été étudiée, mais semble prometteur. Afin d’évaluer la pertinence d’une telle solution, une étude expérimentale et numérique du contact SPC revêtu DLC est menée. Un solveur semi-analytique, transitoire, linéique pour la résolution du contact lubrifié est développé. Contrairement aux habituelles théories stochastiques, cette méthode repose sur un calcul déterministe du contact entre rugosité à partir du relevé topographique de la surface. L’influence de la macro- géométrie des pièces sur le contact est pris en compte par l’implémentation de coefficients analytiques. Ainsi, le solveur permet l’estimation rapide des forces de frottement du contact tout en considérant les phénomènes de sous-alimentation et de transport d’huile. Le solveur est validé expérimentalement et numériquement. En parallèle, un moyen d’essai dit à « chemise-flottante » équipé de vraies pièces moteur est améliorer. La réalisation d’une étude vibratoire du banc d’essai à permit l‘obtention d’un meilleur ratio signal sur bruit mesuré. En outre, une méthode permettant de reproduire des conditions d’essai à hautes vitesses tout en fonctionnant à basses vitesses est présentée.
A partir des méthodes développées, d’excellentes performances tribologiques sont observées pour le contact SPC revêtu DLC. Une réduction significative du frottement ainsi qu’une excellente résistance à l’usure pour une variété de lubrifiant sont obtenues.

Configurable Convolutional Neural Networks: Applications to Breast Cancer Explainable Classification and Display Panel Defect Detection

Doctorant : Feng HE

Laboratoire INSA : CREATIS

Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Current deep learning methods such as convolutional neural networks (CNNs) are often dedicated to a specific task and object; they are generally fixed in network architecture, which limits their generalizability and prevents them from addressing multiple scenarios with different objectives. To achieve both the explainable classification of breast cancer and the online defect detection of display panels, we propose a configurable convolutional neural network (ConfigNet) capable of being transformed into different configurations according to the tasks and objects in question. The ConfigNet presents two main functional configurations. The first is composed of a feature extraction module (FEM), a decision map generator (DMG) and a classifier; it is devoted to image explainable classification, for which we propose two DMG structures and a weighted average pooling (WAP) classifier for histopathological breast cancer images. The second is an encoder- decoder configuration devoted to object segmentation and localization. In this second configuration, we propose an efficiency-favored decoder and an element-wise feature fusion module (EFFM) guiding the skip connection between the encoder and decoder for online defect detection of display panels. In addition, we develop a spatial and channel attention-guided feature fusion module (SCAFFM) and a bottleneck-structured decoder for breast tumor segmentation. The FEM or encoder in these two configurations is constructed through transfer learning from existing CNNs having deep convolutional layers.