Multi-Objective Optimization in Short and Mid-term Home Health Care Planning

Doctorante : Jiao ZHAO

Laboratoire INSA : DISP

Ecole doctorale : ED512 Infomaths

L'industrie des Soins de Santé à Domicile (SSD) offre des soins essentiels aux personnes âgées, handicapées et malades chroniques, financée par l'assurance sociale et la fiscalité. Les entreprises SSD doivent planifier efficacement pour maximiser l'utilisation des ressources et assurer des soins de qualité.
Dans les entreprises de SSD, les gestionnaires acceptent un nombre limité de patients, évaluant leur niveau de dépendance et planifiant leurs services hebdomadaires. Les soignants, internes et externes, visitent les patients selon des itinéraires et horaires définis. L'objectif est de créer ces itinéraires et horaires tout en considérant le nombre de soignants différents. Une approche de programmation linéaire en nombres entiers mixtes est utilisée, intégrant une recherche de grand voisinage dans un cadre de recherche locale améliorée. Les résultats montrent une performance supérieure à la méthode augmentée de contrainte et enfin des recommandations de gestion sont données.
Suite à la planification hebdomadaire en soins à domicile, des incertitudes liées aux temps de service peuvent survenir, affectant la qualité du service. Pour y remédier, nous introduisons un problème d'optimisation bi-objectif pour la planification et le routage incertains. Nous proposons des versions déterministes et stochastiques d'une recherche adaptative de grand voisinage intégrée dans un cadre de recherche locale multidirectionnelle améliorée, offrant une efficacité supérieure comparée au Solveur Gurobi. La robustesse de notre modèle et méthode est confirmée par une analyse de sensibilité. Enfin, l'application pratique de cette méthode est démontrée par un cas réel, accompagnée de recommandations managériales.
 

Apprentissage profond de variétés pour une meilleure caractérisation de l'hypertension artérielle en imagerie échocardiographique

Doctorant : Nathan PAINCHAUD

Laboratoire INSA : CREATIS
École doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

L'hypertension artérielle est une maladie cardiovasculaire répandue, affectant plus de 1,2 milliard de personnes dans le monde. Son diagnostic est difficile en raison de la variété des symptômes et du manque d'outils d'analyse rapides et précis. Cette thèse propose une méthode d'apprentissage automatique pour analyser les données médicales, particulièrement les images échocardiographiques, et extraire des informations pertinentes pour le diagnostic de l'hypertension. Les méthodes proposées combinent des modèles d'apprentissage automatique avec des techniques d'apprentissage de représentation pour garantir la cohérence des prédictions et améliorer leur interprétabilité. Des descripteurs de forme et de déformation sont extraits des images segmentées et combinés avec des données des dossiers médicaux électroniques. Un transformeur multimodal est utilisé pour apprendre une représentation commune de ces données, capable de mettre en évidence le continuum pathologique de l'hypertension. L'application de la méthode à une population de patients a permis de détecter des profils subtils de formes et de déformations corrélés avec l'hypertension. Ces résultats ouvrent la voie à de nouvelles études sur les mécanismes pathologiques de l'hypertension et à l'amélioration du diagnostic de la maladie.

Environmentally Friendly Polylactide-Based Multiphase Systems: Processing-Structure-Property Relationship

Doctorant : Hu QIAO

Laboratoire INSA : IMP

École doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

The preparation of environmentally friendly multiphase materials by continuous melt mixing modification is an overall efficient and practical method to address the issues of polylactide (PLA). Investigating the effects of composition/structure on macroscopic properties/performance is essential in complex multi-component systems. This doctoral thesis focuses on an original strategy to manufacture the high performance PLA-based coextrusion multi-micro/nanolayers, where the coextruded constituents regarding PLA/PHBV blends and PLA/CNC biocomposites are studied separately. Starting with a fundamental study of PLA/PHBV biphasic blends over the entire range of compositions obtained by melt blending. The composition dependence of thermal stabilities, morphology, miscibility, rheology and dielectric properties of the blends are comprehensively investigated. Secondly, the ternary PLA-based nanocomposites incorporating PEG-coated CNC were prepared by a continuous extrusion method to enhance the dispersion of CNC. The effects of PEG/CNC mass ratio on CNC dispersion of and physical properties of PLA were highlighted. The dispersion of CNC, crystallization rate, crystallinity, elongation at break, as well as the oxygen transmission rate of the system were gradually improved with increasing the ratio, and their best values were obtained at a ratio of 5/1. Based on the above studies, we were finally able to fabricate the forced-assembly coextrusion multi-micro/nanolayer containing neat PHBV, and PLA/CNC-based composite manufactured by an industrial liquid feeding method. The increasingly suppressed crystallization and oriented lamellar/crystalline structure with increasing number of layers were revealed, accordingly resulting in a 64% reduction in OTR for the nanolayer. By establishing the processing-structure-property relationship, this dissertation provided a true understanding of how to enhance and/or induce the target properties/performance in the complex multiphase systems. The findings obtained in this work are dedicated to the development of innovative fabrication of high performance PLA-based eco-friendly materials for their advanced and broader applications.

Modélisation CFD du Transfert de Chaleur et de Masses dans une Remorque de Camion Réfrigérée équipée de Plaques Eutectiques

Doctorant : Jihyuk JEONG 

Laboratoire INSA : CETHIL

Ecole doctorale : ED162 : MEGA

Le système de refroidissement par plaques eutectiques (matériau à changement de phase, MCP) est une possible alternative aux systèmes conventionnels de réfrigération alimentés par des combustibles fossiles pour le transport de produits alimentaires surgelés ou réfrigérés dans des remorques de camions. Des modèles numériques ont été développés pour évaluer sa faisabilité et ont été validés avec succès par rapport à des résultats numériques et expérimentaux issus de la littérature.

Initialement, un modèle d'infiltration d’air dans la remorque a été développé utilisant un modèle de turbulence k-ω SST pour prédire le comportement thermoaéraulique de l'air pendant les périodes d'ouverture des portes. Différentes configurations des plaques eutectiques et des ventilateurs ont été analysées. Sans cargaison, les plaques disposées en série le long du plafond de la remorque ont montré un temps de renouvellement plus élevé que celles disposées en parallèle à l'arrière, en raison des zones de recirculation. Cependant, une fois la cargaison introduite, les deux configurations offrent des performances similaires car les zones de recirculation n'ont pas pu se former.

Par ailleurs, un modèle multiphasique granulaire eulérien-eulérien a été développé pour prédire la formation et la croissance du givre sur les plaques eutectiques. Le modèle de turbulence k-ω SST a été intégré pour étendre l'applicabilité du modèle de givre à une gamme plus large de vitesses d’air. Un modèle de solidification et de fusion a également été implémenté et couplé aux modèles précédents. Avec ce modèle combiné, les performances d'un système eutectique ont été étudiées pour des conditions estivales typiques à Montréal, Canada. Environ 2.3 % du MCP change effectivement de phase au cours des 120 premières secondes. Globalement, le système eutectique offre une alternative viable au système conventionnel, bénéficiant des mécanismes de prévention des infiltrations ou de dégivrage.

A new approach of lubricant behavior in highly loaded contact

Doctorante : Marjolaine GONON

Laboratoire INSA : LaMCos

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

This doctoral research focuses on lubricants behavior in highly loaded lubricated contacts (pressure > 1 GPa), or EHD (elastohydrodynamic) contacts, a vital aspect of engineering and industry. Under such high load, the friction coefficient (= tangential force/normal load) measured in these contacts may display a plateau regime at medium to high sliding velocities of the solid surfaces. It means that the macroscopic average shear stress becomes shear rate independent, associated in the literature to the lubricant Limiting Shear Stress (LSS)]. Previous work provided on molecular dynamic simulations revealed homogeneous and linear lubricant velocity profiles across the lubricant film thickness, even in the friction plateau regime, with no sliding at the walls. This implies that the friction plateau should result from an intrinsic property of the lubricant, reminiscent of the lubricant glass transition scenario. The present study investigates three model fluids: squalane, benzyl benzoate, and glycerol. Those fluids have been characterized in a high- pressure diamond anvil cell and a rheometer, both combined to two Brillouin light scattering spectroscopy set-ups. The results obtained from the new VIPA rig have been compared to those from TFP-1 and the literature. The results from high-pressure experiments have been compared to friction measurements previously conducted on squalane and benzyl benzoate. The study shows a correlation between the glass transition of these fluids and the onset of the friction plateau in EHD contacts. This research advances our understanding on friction in highly loaded lubricated contacts and highlights the importance of considering local dynamics when studying complex fluids under extreme conditions.These insights have the potential to improve lubricant development and to address friction-related challenges in engineering and industry.

Probabilistic Metamodels to Assess Global NVH Performance of Electric Vehicles

Doctorant : Vinay PRAKASH

Laboratoire INSA : LVA

Ecole doctorale : ED162 MEGA

L'électromobilité pose de nouveaux défis en matière de conception et de développement des véhicules. Les caractéristiques de bruit, de vibration et de rudesse (NVH) d'un véhicule sont cruciales, car elles influencent à la fois le confort des passagers et les considérations environnementales. L'évolution rapide des véhicules électriques (VE) nécessite une prise de décision rapide de la part des concepteurs NVH dès les premières étapes du cycle de conception. L'évaluation des risques NVH devient encore plus difficile en raison de la présence de divers paramètres fonctionnels (par exemple, les conditions de fonctionnement, les paramètres de conception) et des différentes incertitudes qui y sont associées, par exemple, la connaissance partielle, la dispersion des données basées sur les mesures, etc. En conséquence, ce travail se concentre sur le développement de métamodèles probabilistes rapides et complets capables de quantifier de telles incertitudes reliant les paramètres fonctionnels aux indicateurs globaux de performance NVH. L'accent est mis en particulier sur l'évaluation des bruits tonaux à bande étroite provenant des groupes motopropulseurs électriques des VE à batterie, ainsi que sur les bruits de masquage à bande large résultant du vent aérodynamique et des effets de l'interaction pneu-chaussée. La méthodologie choisie utilise un cadre bayésien couplé à des techniques d'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo. Cette approche facilite l'incorporation de connaissances préalables (par exemple, d'experts du domaine automobile) et permet la propagation d'incertitudes à travers de multiples domaines physiques, qui sont estimés par des approches semi-analytiques enrichies par des bases de données expérimentales. Le cadre probabiliste développé est censé fournir un soutien inestimable aux concepteurs NVH en les aidant à déterminer/affiner les paramètres fonctionnels, à évaluer les niveaux acoustiques globaux à l'intérieur de la cabine passagers et à prendre des décisions éclairées dans la recherche d'améliorations des performances NVH des véhicules.

Unsupervised anomaly detection in neuroimaging: contributions to representation learning and density support estimation in the latent space. »

Doctorant : Nicolas PINON

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED 160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

This PhD thesis covers the topic of deep unsupervised anomaly detection (UAD) in neuroimaging. This research is partially grounded on the UAD model that was proposed in [Alaverdyan, MEDIA 2020], whose novelty was to perform the detection step in the latent representation space by adjusting density support model of the normative distribution. This model developed was applied to the detection of subtle epileptogenic zones in multiparametric MRI and evaluated on a private database. As a first part of this PhD, we optimize the architecture and hyperparameter setting of this UAD model, and evaluate its performance on different open datasets, including the non medical MVTec anomaly detection [Pinon, GRETSI 2023], the WMH challenge [Pinon, MIDL 2023], and the Parkinson's Progression Markers Initiative database [Ramirez, Pinon, MLCN 2021][Pinon, ISBI 2023]. This allows comparison with state of the art deep UAD methods, especially with the most common methods based on reconstruction error in the image space. The second main phase of this PhD work is to build on the limits of this model [Alaverdyan, MEDIA 2020] and propose original methodological contributions to 1) design patient specific models, relaxing the strong constraint to accurately coregister all control subjects and patients [Pinon, MIDL 2023], 2) provide a probabilistic detection framework to enable ensemble learning and probability calibration, 3) fuse the representation learning step and the outlier detection step, by proposing a novel end-to- end deep learning model.

Development of multiscale liquid phase electron tomography and its application to the study of ultra-sensitive materials

Doctorant : Louis-Marie LEBAS

Laboratoire INSA : MATEIS

É​cole doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

The demand for characterizing a single beam-sensitive sample at the nanoscale is increasing for applications in both materials science and biology.
This study presents a protocol with a software solution that enables precise control over the electron microscope and a custom sample holder, facilitating automated acquisition of fast 3D data from a single object under environmental conditions. This method allows for imaging with a controlled low electron dose and multimodal electron signals. It can be used in environmental scanning or transmission electron microscopes for easy sample preparation and to benefit from high resolution. The software has several key features, including automatic eucentricity adjustment, automatic acquisition with a new drift correction algorithm that eliminates the need for an extra validation step, and focus and astigmatism adjustment assistance.
To demonstrate its effectiveness, the morphology of typical samples such as latex nanoparticles, silica aerogels, and gold nanoparticles is investigated. As an example of a more comprehensive study, a multi-scale test was performed using AlOOH to evaluate its morphological properties at different scales. The Environmental Scanning Electron Microscope (ESEM) was used to monitor the sample in 3D during a dehydration-rehydration cycle and also to evaluate the penetration of gold nanoparticles. The Transmission Electron Microscope (ETEM) provided better resolution and allowed for the quantification of sample porosity down to the nanoscale.
One major achievement of the protocol is that it allows for recording tilt series for electron tomography investigations in STEM mode at multiple scales while using a total electron dose that is an order of magnitude lower than what is accepted in cryo electron tomography. Therefore, this study represents a significant advancement in the analysis of different samples at varying humidity levels. Additionally, it provides a simpler sample preparation process compared to cryo-TEM techniques, while maintaining a similar or even lower radiation dose.

 

Fabrication additive par stéréolithographie de composites céramiques pour application médicale : Du développement de pâtes spécifiques aux compositions et architectures adaptées

Doctorant : Sylvain FOURNIER

Laboratoire INSA : MATEIS
Ecole doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

Les techniques de fabrication additive fondées sur la photopolymérisation sélective de couches successives permettent l’élaboration de pièces céramiques complexes, avec une résolution de quelques dizaines de micromètres. Le procédé de stéréolithographie implique le raclage d’une pâte fortement chargée en particules céramiques, soumise à de grandes contraintes de cisaillement. La photopolymérisation laser entraîne ensuite le durcissement sélectif des parties de la pièce avant l’étalement de la prochaine couche. A la fin du procédé, des traitements thermiques sont appliqués pour supprimer le polymère et consolider l’objet céramique. Cette thèse porte sur l’étude du procédé en vue de son utilisation dans la fabrication d’implants spécifiques, adaptés à chaque cas clinique.
Notre approche associe la caractérisation fine des systèmes « polymère-poudre céramique » afin de diminuer les défauts d’étalement et de polymérisation qui peuvent compromettre les propriétés mécaniques des implants céramiques. Une étude rhéologique comportant des essais de cisaillement continu, oscillatoire et multiaxial nous a permis de rationaliser le comportement des pâtes et de comprendre l’impact de chaque élément de la formulation. L’écoulement du matériau à fort taux de cisaillement est perturbé par la rugosité des particules. La dispersion adéquate des particules permet d’éviter un rhéoépaississement de la pâte. L’ajout d’une vibration lors du raclage permet également de réduire la viscosité. Des mesures du degré de polymérisation par spectroscopie infrarouge ont montré une certaine inhomogénéité due à la fabrication couche par couche, ce qui nécessite un déliantage thermique contrôlé pour limiter la formation de fissures.
Dans un deuxième temps, des poudres composites à base de zircone cériée, présentant une certaine ductilité par transformation de phase, sont utilisées afin de limiter l’impact des défauts d’élaboration. Les composites élaborés présentent une microstructure plus hétérogène que ceux élaborés par pressage, ce qui tend à augmenter leur transformabilité, améliorant finalement la résistance aux défauts d’impression.

Mise au point d’une méthodologie de déconnexion des eaux urbaines à l’échelle d’un bassin versant

Doctorante : Violeta Alexandra MONTOYA CORONADO

Laboratoire INSA : DEEP

Ecole doctorale :  ED162 MEGA

À l’ère de l’anthropocène, les villes se voient confrontées à la nécessité d’adapter leurs systèmes de drainage urbain, et de mettre en place une gestion intégrée des eaux pluviales visant à minimiser les rejets urbains par temps de pluie, notamment les rejets des déversoirs d’orage.
Trois objectifs étaient visés dans le cadre de cette thèse : (i) comprendre et conceptualiser les phénomènes complexes du système urbain afin de développer un modèle hydrologique et hydraulique (HH) à l’échelle du bassin versant urbain qui soit peu gourmand en paramètres d’entrée, et qui puisse modéliser les déversements à l’échelle annuelle ; (ii) améliorer les connaissances sur l’élaboration des stratégies de gestion des eaux pluviales à la source permettant de répondre aux défis liés aux déversements du réseau unitaire et ; (iii) évaluer l’impact, sur les déversements, de la dissémination globale (à l’échelle du bassin versant) et ciblée (à l’échelle de sous bassins versants) des ouvrages de gestions des eaux pluviales et leur robustesse pour faire face au changement climatique.
Pour répondre à ces objectifs, les différentes composantes urbaines contribuant aux déversements ont été caractérisées et quantifiées. Un modèle HH à base physique, parcimonieux et permet de simuler les déversements. L’évaluation du modèle a montré sa capacité à simuler les volumes déversés et fréquences de déversement à l’échelle annuelle. Ce modèle a été utilisé par la suite pour simuler des scénarios d’aménagement urbain. Les résultats montrent que si une gestion basée sur la déconnexion et la désimperméabilisation permet de réduire efficacement le volume et la fréquence de déversements, cet effort doit être réparti sur l’ensemble du bassin versant pour atteindre les niveaux réglementaires exigés. Enfin, une étude de sensibilité a montré que de telles stratégies de gestion des eaux pluviales permettraient d’atténuer les effets du changement climatique.