Développement de modèles champ complet pour la précipitation et le durcissement structural dans les alliages Al-Sc

Doctorante : Mathilde EYMANN

Laboratoire INSA : MATEIS

École doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

L’allègement des structures dans l’industrie du transport est une étape essentielle pour la transition écologique. Un levier important de cette problématique réside dans l’allègement des matériaux utilisés. Parmi eux, on trouve les alliages à durcissement structural. Leur propriétés mécaniques dépendent fortement de leur microstructure de précipités, aussi il est primordial de pouvoir prédire cet état et son impact sur le durcissement de l’alliage. L’objectif de ce travail de thèse est de construire un modèle numérique en champ complet pour la précipitation, dans lequel les précipités sont décrits par une fonction de forme. Ce modèle se situe entre les modèles de type champ de phase – qui donnent une description détaillée de l’évolution des précipités mais demandent une discrétisation très fine – et les approches champs moyen – très efficaces en terme de temps de calcul, mais reposant sur de fortes hypothèses. ShIFuMo est donc un modèle champ complet, décrivant efficacement les différentes étapes de la précipitation lors d’un traitement thermique isotherme. Des comparaisons avec des modèles champ moyen mettent en lumière les différences entre les deux types d’approches, notamment sur l’importance des interactions solutales et des coagulations au cours de la précipitation. De plus le modèle champ complet présente l’avantage de donner une représentation spatiale des précipités. En effet, l’étude de la fonction de distribution radiale montre l’importance de l’enchaînement des étapes de précipitation sur la microstructure finale, comparée à une microstructure obtenue aléatoirement. Afin de connaître leur impact sur les propriétés mécaniques, les microstructures obtenues avec ShIFuMo sont également utilisées dans un modèle de dynamique des dislocations afin d’étudier les interactions précipités-dislocations. Une comparaison avec les méthodes utilisées en champ moyen montre des différences, mettant en avant l’intérêt d’une modélisation champ complet.
 

Learning spatial representations for single-task navigation and multi-task policies

Doctorant : Pierre MARZA

Laboratoire INSA : LIRIS

École doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Agir de manière autonome dans notre monde en 3 dimensions requiert un large éventail de compétences, parmi lesquelles la perception du milieu environnant, sa représentation précise et suffisamment efficace pour garder une trace du passé, la prise de décisions et l'action en vue d'atteindre des objectifs précis. Les animaux, par exemple les humains, font preuve de capacités très robustes lorsqu'il s'agit d'agir dans le monde. Ils se distinguent notamment par leur capacité à s'adapter efficacement à de nouveaux environnements dans diverses conditions (éclairage, conditions météorologiques, etc.), mais aussi à maîtriser rapidement de nombreuses tâches d'intérêt à partir de quelques exemples. Ce manuscrit étudie la manière dont les réseaux neuronaux artificiels peuvent être entrainés pour atteindre un sous-ensemble de ces capacités. Nous nous concentrerons tout d'abord sur l'entrainement d'agents neuronaux capables d'effectuer une cartographie sémantique, à la fois à partir d'un signal de supervision augmenté et avec des représentations neuronales de scènes. Les agents neuronaux sont souvent formés par apprentissage par renforcement (RL) à partir d'un signal de récompense peu dense. Guider l'apprentissage des capacités de cartographie de la scène en augmentant le signal de supervision de l'apprentissage par renforcement avec des tâches auxiliaires facilitant le raisonnement spatial aidera à naviguer plus efficacement. Au lieu d'améliorer le signal d'entraînement des agents neuronaux, nous verrons également comment l'incorporation de représentations neuronales spécifiques de la sémantique et de la géométrie dans l'architecture de l'agent peut contribuer à améliorer les performances de navigation lorsqu'il s'agit d'atteindre des objectifs sémantique spécifiques. Ensuite, nous étudierons la meilleure façon d'explorer un environnement 3D afin de construire des représentations neuronales de l'espace qui soient aussi satisfaisantes que possible sur la base de métriques pensées pour la robotique que nous proposerons. Enfin, nous passerons d'agents de navigation entraînés à généraliser à de nouveaux environnements à des agents multi-tâches et nous verrons à quel point il est important d'adapter les caractéristiques visuelles extraites des observations des capteurs à la tâche à accomplir afin de réaliser une grande variété de tâches, mais aussi d'essayer de généraliser à de nouvelles tâches inconnues à partir de quelques démonstrations seulement. Ce manuscrit abordera donc différentes questions importantes telles que : Comment représenter une scène 3D et garder une trace de l'expérience passée dans un environnement? — Comment s'adapter de manière robuste à de nouveaux environnements, à de nouveaux scénarios et potentiellement à de nouvelles tâches ? — Comment entrainer des agents à des tâches séquentielles à long terme? — Comment maîtriser conjointement toutes les sous-compétences requises? — Quelle est l'importance de la perception en robotique ?
 

Complétion de surfaces numérisées représentant des tissus

Doctorant : 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 régulireèment 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. A 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.

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.