Étude du comportement thermomécanique des roulements à billes faiblement chargés

Doctorant : Lionel DARUL

Laboratoire INSA : LaMCoS

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

Les roulements entraînent des pertes de puissance non négligeables. La chaleur générée se dissipe dans les différents éléments du système et impacte à nouveau les pertes de puissance. Ce couplage, entre pertes et thermique, doit donc être pris en compte afin d’avoir une prédiction satisfaisante du comportement du roulement. Cette étude s’intéresse à des conditions de fonctionnement particulières : vitesse de rotation modérée (produit N.d_m<10^6), charge appliquée faible (<5% de la charge statique du roulement) et lubrification par injection de faibles débits d’huile (≤15L/h ). Pour ces conditions, les travaux menés dans la littérature ne permettent pas une estimation et une compréhension satisfaisante du comportement thermomécanique du roulement.
Ces travaux de thèse développent un nouveau modèle thermomécanique de roulement à billes. La thermique est modélisée à l’aide de la méthodologie des réseaux thermiques. Les pertes de puissances sont modélisées à partir de considérations tribologiques. Les modèles développés sont comparés à des mesures expérimentales, réalisées sur un banc d’essai dédié. Ce dernier permet de mesurer le couple de pertes généré par un roulement, tout en contrôlant un certain nombre de paramètres (vitesse, débit, charge). Les températures des bagues du roulement sont également mesurées, afin de maîtriser le comportement thermique.
Il résulte de cette étude que, pour les conditions étudiées, les pertes de puissance dans les roulements à billes sont principalement dues à un phénomène de roulement hydrodynamique. La compréhension de ce phénomène permet notamment d’expliquer l’origine des pertes de puissance indépendantes de la charge, telles que définies dans le modèle de Harris. Concernant la thermique du roulement, l’étude met en avant l’importance de la température des billes, notamment sur les phases de démarrage. En conclusion, le modèle développé permet une prédiction des pertes de puissance à 5% d’erreur et une prédiction des températures des éléments du roulement à ±1-2°C.

De la transparence des graphes de connaissances à un cadre général pour la définition de mesures d'évaluation

Doctorante : Jennie ANDERSEN

Laboratoire INSA : LIRIS

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

De nombreux graphes de connaissances (KG) sont disponibles sur le Web, et il peut être difficile de décider avec lequel travailler. Au-delà de la pertinence du domaine et du contenu, l'utilisation de standards, l'identification des créateurs... peuvent également influencer ce choix. En effet, la mise à disposition de toujours plus de données s'accompagne d’attentes supplémentaires en termes de qualité et de transparence.
Pour aider les utilisateurs à choisir un KG plutôt qu'un autre, nous voulons fournir une estimation de la transparence des KG. Les informations liées à la transparence sont essentielles pour renforcer la confiance dans les données et favoriser leur réutilisation. Cependant, il n’existe pas de définition consensuelle de la transparence. Pour mieux la comprendre, nous explorons tout d'abord cette notion et ses concepts associés (accessibilité, vérifiabilité...). Face à l’absence d'exigences précises concernant la transparence, nous nous concentrons ensuite sur un concept proche, et proposons une mesure de « l’accountability » des KG. Nous utilisons notre mesure pour évaluer des centaines de KGs disponibles via des SPARQL endpoints. Enfin, nous comparons notre mesure avec d'autres mesures pour les KG sur la qualité des données et les principes FAIR.
Ces comparaisons mettent en évidence des spécificités et des points communs pour ces multiples mesures. Aussi, choisir la mesure appropriée pour évaluer les KG dans le cadre d'une tâche donnée n’est pas aisé, d’autant plus qu'elles sont décrites de manières variées. Puisque beaucoup reposent sur une structure hiérarchique, nous proposons de définir une base formelle pour décrire les mesures dans un cadre commun. Nous souhaitons ainsi faciliter leur compréhension, leur réutilisation, leur comparaison et leur partage en définissant des opérateurs permettant de les manipuler, soit pour en créer de nouvelles, soit pour les comparer. Nous prolongeons ce cadre en proposant une application web.

Méthode de détection et de diagnostic des attaques de blocage dans les systèmes manufacturiers flexibles incertains

Doctorant : Amaury BEAUDET

Laboratoire INSA : Ampère

École doctorale : ED160 : EEA

Les systèmes manufacturiers flexibles (FMSs en anglais) sont conçus avec l’objectif de pouvoir réaliser différentes recettes en parallèle en utilisant conjointement des ressources flexibles et un superviseur allouant ces ressources aux différentes recettes en cours. Par conception, un FMS évolue dans un environnement critique, en présence d’états d’allocation des ressources bloquants pour la réalisation des recettes, et incertain, en raison d’évènements imprévus conduisant à l’indisponibilités temporaire des ressources. Au sein des FMSs modernes, l’utilisation pour l’allocation des ressources de composants de contrôle hautement interconnectés entre eux et avec des réseaux internet ouverts a rendu ces systèmes vulnérables aux cyber-attaques. Aux origines de ces cyber- attaques, différents profils d’attaquant peuvent être distingués selon leurs objectifs, leurs origines, leurs compétences et leurs moyens.
Ainsi, bien qu’un FMS soit initialement construit pour faire face aux états de blocage et aux indisponibilités de ressources, un profil d’attaquant expert pourrait être capable de manipuler les décisions d’allocation et les disponibilités des ressources pour conduire ce FMS dans un état de blocage ciblé. A partir de cette observation, la problématique de recherche suivante émerge : Au sein du contexte incertain des FMSs, comment diagnostiquer correctement l’origine, naturelle ou malveillante, d’un état de blocage détecté et identifier le profil d’attaquant à l’origine de l’attaque ?
En réponse à cette problématique, nous proposons trois contributions principales. Premièrement, les attaques de blocage et les profils d’attaquant sont définis et modélisés dans un contexte certain afin de structurer le développement d’un module de diagnostic de ces derniers. Puis, ce module est étendu au contexte incertain des FMS au sein duquel l’indisponibilité des ressources est prise en compte et peut être manipulée par un attaquant. Enfin, ce module de diagnostic est implémenté sur une plateforme manufacturière expérimentale afin d’être évalué.

Di-electric liquid cooling for future 20 kV power modules

Doctorant : Lucas MOLINA BARROS

Laboratoire INSA : Ampère
École doctorale : ED160 : Électronique, Électrotechnique et Automatique

Cette thèse apporte une contribution à la résolution des problèmes d’encapsulation des semi-conducteurs haute tension. Cette innovation offre la possibilité de réduire considérablement la taille et la complexité des modules ´electroniques de puissance. Les structures d’encapsulation conventionnelles ont depuis longtemps été confrontées au compromis entre l’isolation électrique, qui exige des couches isolantes épaisses, et la performance thermique optimale, qui privilégie des couches minces à haute conductivité thermique. Ce travail présente un concept novateur visant à résoudre ce dilemme en utilisant un refroidissement direct par un liquide diélectrique et des dissipateurs thermiques en céramique. Avec une épaisseur d’AlN de 3 mm, le nouveau boîtier peut supporter encore des tensions plus élevées, jusqu’à 62 kV. Le refroidisseur atteint une résistivité thermique de 0.155 cm²K/W avec le Novec7500, et cette valeur est encore réduite à 0.114 cm²K/W avec de l’eau. Ces résultats permettent le refroidissement de dispositifs présentant des pertes de puissance allant jusqu’à 500W/cm².

Contributions to Wireless Sensor Networks for Air Quality Monitoring

Soutenance publique

Maître de conférences : Walid BECHKIT

Laboratoire INSA : CITI

Rapporteurs :

• Aline CARNEIRO VIANA, Directrice de recherche, INRIA
• Andrzej DUDA, Professeur, Grenoble INP – Ensimag
• Nathalie MITTON, Directrice de recherche, INRIA

Jury :

Civilité	Nom et Prénom	Grade/Qualité	Établissement
Mme	Aline CARNEIRO VIANA	Directrice de recherche, Rapportrice	INRIA- Saclay
M.	Andrzej DUDA	Professeur, Rapporteur	Grenoble INP – Ensimag
Mme	Nathalie MITTON	Directrice de recherche, Rapportrice	INRIA-Lille
M.	André-Luc BEYLOT	Professeur, Examinateur	Toulouse INP- ENSEEIHT
M.	Abdelmadjid BOUABDALLAH	Professeur, Examinateur	Université de Technologie de Compiègne
Mme	Isabelle GUERIN-LASSOUS	Professeur, Examinatrice	Université de Lyon 1
M.	Hervé RIVANO	Professeur, Examinateur	INSA-Lyon
M.	Mouloud KOUDIL	Professeur, invité	ESI-Alger

Shear-induced diffusion of road minerals within the tire tread: a solid flow modeling using a soft multibody approach

Doctorant : Kévin DAIGNE

Laboratoire : LaMCoS

École doctorale :  ED162 MEGA

Il peut être observé par des coupes longitudinales d'une bande de roulement que les minéraux de la route pénètrent à l'intérieur du pneumatique. L'objectif de ce travail est, pour une configuration expérimentale de référence, d'étudier expérimentalement et numériquement le processus menant à cette pénétration. Un modèle numérique pour étudier la pénétration des minéraux a été réalisé. Il consiste à cisailler une couche de minéraux déposée sur la surface d'un matériau composé de caoutchouc, modélisé comme un ensemble de corps discrets et déformables. Il a tout d'abord été montré que les phénomènes initiaux de pénétration des minéraux dans la matière, sont différents de ceux observés à plus long terme. Notamment, trois modes de pénétration ont pu être définis, que sont le labourage, l'abrasion et la fracturation. Ces modes modifient la vitesse à laquelle les minéraux pénètrent à l'intérieur du matériau. Lorsque les minéraux sont suffisamment incorporés au matériau, ils forment ce qui sera appelé une couche mixée. Les minéraux migrent de plus en plus profondément, du fait de contacts répétés entre agglomérats de minéraux, causés par leurs vitesses relatives (pilotées par le taux de cisaillement). Il est notamment montré que ces contacts conduisent à une évolution stochastique de la position d'un minéral. Si l'ensemble des minéraux est considéré, le comportement devient déterministe et suit une évolution proche de ce qui est attendu pour un processus diffusif. Ce dernier point permet ainsi d'utiliser les outils de la diffusion, notamment d'évaluer un coefficient de diffusion via la fluctuation de vitesse transverse et sa persistance. Il est ainsi montré que ces deux paramètres dépendent fortement de phénomènes plastiques locaux, qui dans le modèle actuel sont pilotés par la cohésion.

 

Similitude pour les vibrations et le rayonnement acoustique de plaques planes immergées : prise en compte du fluide lourd, des raidisseurs et de l'excitation par couche limite turbulente

Doctorant : Xavier PLOUSEAU-GUÉDÉ

Laboratoire INSA : LVA

École doctorale : ED162 : Mécanique, énergétique, génie civil, acoustique

Dans le secteur maritime, la maîtrise du bruit propre et du bruit rayonné des véhicules marins est un enjeu primordial. La caractérisation en amont de la réponse vibroacoustique de ces structures est nécessaire pour s'assurer une maîtrise des performances. Cependant, les structures développées dans ce secteur sont grandes, raidies, couplées à un fluide lourd et sont soumises à un écoulement turbulent, ce qui rend difficile, coûteux et chronophage de réaliser des expérimentations. Cette thèse étudie la possibilité de pallier ces contraintes en développant une approche basée sur la théorie des similitudes. Cette théorie permet de relier, par ce qu'on appelle des lois de similitude, deux systèmes et leurs réponses en fournissant les conditions dans lesquelles la réponse du système à taille réelle peut être prédite en évaluant la réponse d'un système à échelle réduite, dont les propriétés en termes de dimensions, de matériau, de fluide environnant et de chargement extérieur sont différentes. Plus particulièrement, ce projet de recherche s'intéresse au cas d'un panneau plan, raidi ou non raidi, chargé par un fluide lourd et excité par une couche limite turbulente. Le développement des lois de similitude fait apparaître des conditions à respecter afin d'obtenir une prédiction exacte de la réponse recherchée. Les lois et conditions de similitude sont tout d'abord étudiées et vérifiées numériquement. Ensuite, une campagne de mesures est réalisée afin de valider ces lois pour des panneaux excités par une couche limite turbulente en air. Une attention particulière est portée à l'estimation de la puissance acoustique rayonnée par les panneaux excités par une couche limite turbulente, en développant deux méthodes : l'une basée sur la matrice interspectrale vibratoire du panneau et l'autre à partir de la pression acoustique en champ proche et du principe d'holographie acoustique.

Deep brain unsupervised anomaly detection model based on multimodality imaging

Doctorante : Daria ZOTOVA

Laboratoire INSA : CREATIS

Ecole doctorale : ED160 EEA

L'épilepsie touche environ 65 millions de personnes dans le monde, nécessitant pour certains une intervention chirurgicale dépendante de la localisation précise de la zone épileptogène. Cette thèse vise à améliorer la détection des lésions épileptogènes via un système de diagnostic assisté par ordinateur (CAD), en utilisant des données neuroimagerie multimodales. Elle propose l'utilisation de réseaux siamois non supervisés avec des modèles SVM à classe unique pour identifier les anomalies dans les scans cérébraux, initialement testés sur des IRM T1 et FLAIR.
Une contribution majeure est le développement de méthodes pour générer des images PET synthétiques à partir de scans IRM T1, améliorant les capacités de détection du système CAD et abordant le défi des modalités manquantes en utilisant ces images synthétiques comme remplacement des données PET réelles. Cette approche permet une intégration multimodale efficace pour la détection de zones épileptogènes.
La première partie de la thèse examine les avancées dans l'apprentissage profond pour l'imagerie médicale et les stratégies d'intégration des données. La seconde partie détaille les expériences sur la synthèse PET et l'amélioration de la performance du modèle CAD avec l'intégration des données PET synthétiques. Ce travail avance le domaine de l'imagerie médicale dans la recherche sur l'épilepsie et propose des pistes pour améliorer la détection des lésions et les résultats chirurgicaux.

Formulation, élaboration et caractérisation de géopolymères poreux pour une application de stockage d'énergie

Doctorante : Camille ZOUDE

Laboratoire INSA : MATEIS

École doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

Dans le contexte actuel, marqué par l'importance croissante de la gestion de l'énergie, les systèmes de stockage d'énergie thermochimique se révèlent être prometteurs, notamment ceux combinant un matériau hôte poreux avec des sels hygroscopiques.
Ces systèmes, de haute densité énergétique, reposent sur une réaction renversable : la déshydratation est endothermique et l’hydratation est exothermique. Les géopolymères sont des candidats prometteurs comme matériaux hôtes en raison de leurs propriétés mécaniques, leur facilité de mise en œuvre et leur faible coût. Toutefois, leur porosité nécessite une optimisation pour l’application visée.
À cet effet, trois approches sont étudiées ici : la fabrication additive (Direct Ink Writing), le moussage chimique, et la combinaison des deux. Ces approches nécessitent un important travail de formulation, notamment par l’ajout d’additifs pour adapter leur rhéologie au processus d’extrusion et pour générer une porosité homogène. Sans modifier la cinétique de prise, leur introduction permet la formation d’une porosité contrôlée, atteignant jusqu’à 71 % par moussage chimique. La combinaison de robocasting et de moussage direct plafonne la porosité totale à 65 %, en raison d’une densification des filaments lors de l’extrusion. Les performances mécaniques des échantillons sont évaluées en fonction de leur porosité et des conditions dans lesquelles ils ont été conservés (humidité et température).
L’introduction du sel dans le géopolymère entraîne la formation de composés, par réaction du sodium avec le sel, nuisant aux propriétés thermiques. Cette formation est limitée grâce à l’ajustement du protocole de fabrication. Les propriétés thermiques des composites, évaluées à l’aide de tests dynamiques sur un banc thermique, montrent la capacité des composites à stocker de l’énergie à la fois par sorption physique et chimique. Cependant, des travaux plus approfondis sont nécessaires pour optimiser la répartition du sel et la distribution des diamètres d’accès aux pores dans les géopolymères.
 

Programming language abstractions for the Internet of Things era

Doctorant : Patrik FORTIER

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED512 : InfoMaths

The challenges posed by the Internet of Things (IoT) require modern applications to handle large volumes of data streaming from tiny devices, which then undergo processing, storage, and analysis. Developers have embraced the microservices architecture to address scalability concerns and facilitate a fast software delivery process. However, emerging computing paradigms like Fog and Edge computing introduce diverse resources and configurations, making it necessary for developers to adapt to increasingly complex environments and ecosystems. The emergence of new development methodologies like Function-as-a-Service and Serverless models has shifted the focus towards code simplicity. However, this has raised concerns that developers are now coding for infrastructures they have limited control over. In resource-constrained environments such as edge computing, applications even often compete for resources. Therefore, developers require tailored tools with appropriate abstractions to address modern challenges without succumbing to rising complexity.

In this thesis, we present programming language abstractions tailored for developing distributed software in the era of the Internet of Things. We have consolidated these abstractions into a framework that allows for the construction of distributed dataflow applications in the form of microservice applications, all within the same codebase. This framework abstracts both the underlying infrastructure on which applications run and the communication between services. We demonstrate the overhead introduced by our approach and compare it with existing Function-as-a- Service frameworks.

To offer precise control over the infrastructure, we introduce language primitives and a local runtime that manages contextual information about the cluster. Additionally, we introduce entropy as an innovative placement metric for applications. Developers can dictate how they want their application to be positioned within the cluster and how it should respond to scenarios such as resource contention between applications sharing the same infrastructure. These techniques enable a user-defined dynamic placement policy with a high level of granularity in an environment where they may not have complete control.