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Vers un éclairage durable : analyses socio-économiques de la réduction de la pollution lumineuse
No full textThis dissertation focuses on the policies implemented by French municipalities regarding public lighting to reduce light pollution, and their socio-economic consequences. It aims to provide new insights for integrating the societal dimension into decision-making on public lighting, a dimension often overshadowed by ecological concerns alone.In the first chapter, we focus on the social acceptability of light pollution reduction policies. Using the case study of the Montpellier metropolitan area, we rely on a discrete choice experiment to evaluate citizens' willingness to pay for three types of policies: reducing light intensity, switching off public lighting, and changing the color of light from white to orange. A latent class model identifies two groups of preferences: one generally favorable to the proposed policies, the other rather unfavorable, particularly toward switching off lighting between 11 p.m. and 6 a.m.The second chapter compares two methods for mapping preferences from a discrete choice experiment at a fine spatial scale. We evaluate them in two ways: first through a theoretical case based on Monte Carlo simulations, and then by applying them to the data from Chapter 1 to map preferences at the infra-municipal level. The results show that one of the methods is the most effective, and better captures spatial heterogeneity in preferences.The third chapter develops a decision-support tool for lighting policies in the Montpellier Metropolitan Area, integrating both ecological and societal needs. Two spatial indicators are constructed: an ecological indicator, based on light pollution data and modeling of the needs of six species, and a social acceptability indicator derived from Chapter 2. The combination of these indicators, integrated into an user-friendly application, provides policymakers with a tool to prioritize actions and highlights the importance of adapting lighting policies to local contexts (down to the streetlight) rather than applying a uniform approach.The fourth chapter introduces the construction of a novel database on public lighting switch-off policies in French municipalities with more than 1,500 inhabitants. Using radiance time series from nighttime satellite data, we apply a break detection model, followed by a random forest classifier to distinguish switch-offs from other types of changes (renovation, reduced intensity). We first show that 64.4% of French municipalities adopted a switch-off policy between 2012 and 2023, including 53.3% after July 2022, and then identify the profiles of municipalities associated with the adoption of these policies.Finally, the fifth chapter evaluates the causal effect of public lighting switch-off policies on five types of crime between 2016 and 2023, using a staggered difference-in-differences approach. The results indicate that switching off public lighting has no impact on the types of crime under study, except for burglaries, where we observe a slight increase, mainly driven by high-density municipalitiesCette thèse porte sur les politiques mises en œuvre par les communes françaises en matière d'éclairage public afin de réduire la pollution lumineuse, et sur leurs conséquences socio-économiques. Elle vise à apporter de nouveaux éléments permettant d'intégrer la dimension sociétale dans la prise de décision relative à l'éclairage public, dimension souvent éclipsée par la seule considération des enjeux écologiques.Dans le premier chapitre, nous nous intéressons à l'acceptabilité sociale des politiques de réduction de la pollution lumineuse. À partir du cas d'étude de la métropole de Montpellier, nous utilisons une expérience de choix discret afin d'évaluer le consentement à payer des habitants pour trois types de politiques : la réduction de l'intensité lumineuse, l'extinction de l'éclairage, et le passage d'une lumière blanche à une lumière orangée. Le modèle à classes latentes utilisé met en évidence deux groupes de préférences : l'un plutôt favorable aux politiques proposées, l'autre plutôt défavorable, en particulier à l'extinction de l'éclairage entre 23 h et 6 h.Le deuxième chapitre compare deux méthodes permettant de cartographier à fine échelle les préférences issues d'une expérience de choix discrets. Nous les évaluons de deux manières : d'abord à l'aide d'un cas théorique fondé sur des simulations de Monte Carlo, puis en les appliquant aux données du chapitre 1 afin de cartographier les préférences à l'échelle infra-communale. Les résultats montrent qu'une des deux méthodes est la plus efficace, et qu'elle permet de mieux représenter l'hétérogénéité spatiale des préférences.Le troisième chapitre porte sur la conception d'un outil d'aide à la décision pour les politiques d'éclairage de la métropole de Montpellier, intégrant à la fois les besoins écologiques et sociétaux. Deux indicateurs spatiaux y sont développés : un indicateur écologique, basé sur des données de pollution lumineuse et une modélisation évaluant les besoins de six groupes d'espèces, et un indicateur d'acceptabilité sociale, issu du chapitre 2. Le croisement de ces indicateurs, intégrés dans une application facile d'utilisation, permet aux décideurs publics de hiérarchiser les actions et montre l'importance d'adapter les politiques d'éclairage aux contextes locaux (au lampadaire près) plutôt que d'appliquer une approche uniforme.Le quatrième chapitre présente la construction d'une base de données inédite sur les politiques d'extinction de l'éclairage public dans les communes de plus de 1 500 habitants en France métropolitaine. À partir des séries temporelles de radiance issues de données satellitaires nocturnes, nous appliquons un modèle de détection de ruptures, puis utilisons un algorithme de random forest pour classifier ces ruptures en extinctions ou autres types de changements (rénovation, réduction d'intensité). Nous montrons d'abord que 64,4 % des communes françaises ont adopté une politique d'extinction entre 2012 et 2023, dont 53,3 % après juillet 2022, puis nous caractérisons les profils des communes associés à l'adoption de ces politiques.Enfin, le cinquième chapitre évalue l'effet causal des politiques d'extinction de l'éclairage public sur cinq types de faits de délinquance, entre 2016 et 2023. Pour cela, nous mobilisons une approche de staggered difference-in-difference. Les résultats indiquent que l'extinction de l'éclairage n'a pas d'impact sur les types de délinquance étudiés, à l'exception des cambriolages pour lesquels nous observons une faible hausse, qui semble principalement portée par les communes à forte densité
Vers un jumeau numérique sismique multi-échelles en milieu géologique complexe : approche par méta modélisation via l’apprentissage machine et quantification des incertitudes.
No full textA digital twin (DT) is a dynamic digital replica of a physical system, enabling simulation and prediction in near real-time. In seismic engineering, DTs aim to model the response of critical infrastructures (e.g., dams, nuclear plants) under earthquake loading by combining observational data, physical models, and data-driven algorithms. This thesis focuses on developing a DT for an earth dam, built on a high-fidelity numerical model that solves the Navier (wave) equation using the spectral element method (SEM). This model accurately captures the effects of seismic waves but is computationally expensive, particularly when accounting for uncertainties in geophysical parameters (e.g., shear wave velocities, layer thicknesses).To overcome these limitations, a metamodeling strategy based on machine learning (ML) was developed. Unlike classical surrogate models (e.g., polynomial chaos, kriging), this work explores the use of deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), and random forests (RFs), which are rarely applied in high-dimensional seismic simulations of dams. These ML models are trained to predict the dam’s dynamic response (time histories and spectral content) from uncertain geophysical inputs. Once trained, they offer instantaneous predictions, enabling tasks like uncertainty propagation and global sensitivity analysis, previously infeasible due to high computational costs. The approach is validated on a case study in Guadeloupe, using the Dorel model for regional velocities. Predictions from the metamodels are compared to SEM outputs, and bootstrap-based validation shows low error variability. CNNs perform well for Fourier amplitude spectra, though time-domain and complex spectral components remain more challenging.By identifying the most influential parameters via Sobol indices, the method enhances physical understanding while drastically reducing computational time. This DT framework thus provides a powerful tool for efficient seismic risk analysis, balancing realism and speed.Un jumeau numérique (digital twin, DT) est une réplique numérique dynamique d’un système physique réel, permettant la simulation et la prédiction de son comportement en quasi temps réel. En génie sismique, il vise à modéliser la réponse dynamique d’infrastructures critiques (barrages, centrales nucléaires, ponts) soumises à des sollicitations sismiques, en s’appuyant sur l’intégration de données d’observation, de modèles physiques et d’algorithmes prédictifs. Cette thèse développe un jumeau numérique pour un barrage en terre, fondé sur un modèle physique à haute fidélité résolvant l’équation de Navier (équation des ondes) par la méthode des éléments spectraux (SEM). Ce modèle permet de simuler avec précision les effets des ondes sismiques, mais son coût de calcul devient prohibitif lorsqu’on souhaite explorer les incertitudes géophysiques (vitesses d’ondes, géométrie des couches, etc.). Afin de concilier précision et efficacité, une stratégie de métamodélisation basée sur l’apprentissage automatique (machine learning) a été développée. Contrairement aux approches classiques (chaos polynomial généralisé, krigeage), ce travail explore l’utilisation de réseaux de neurones profonds (DNN), de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et de forêts aléatoires (RF), rarement appliqués dans le contexte sismique à haute fidélité pour des espaces d’incertitude de grande dimension. Les modèles d’apprentissage sont entraînés à associer les paramètres d’entrée géophysiques à la réponse dynamique du barrage, exprimée à la fois dans le domaine temporel (historiques de déplacement ou de vitesse) et dans le domaine fréquentiel (amplitude, partie réelle et imaginaire du spectre). Une fois entraînés, ces métamodèles permettent des prédictions quasi instantanées, rendant possible des analyses auparavant inaccessibles, telles que la propagation d’incertitudes ou l’analyse de sensibilité globale. L’approche est appliquée à un cas d’étude réel en Guadeloupe, basé sur le modèle de vitesse Dorel. Les prédictions sont confrontées aux résultats du modèle SEM de référence, avec une validation robuste via la méthode Bootstrap, qui révèle une faible variabilité des erreurs. Les CNN offrent de très bonnes performances pour la prédiction des amplitudes spectrales, bien que la reproduction des signaux temporels ou des parties complexes du spectre reste plus difficile. Enfin, le calcul des indices de Sobol permet d’identifier les paramètres les plus influents sur la réponse sismique, améliorant ainsi la compréhension physique du système étudié. Ce cadre méthodologique basé sur la métamodélisation et l’analyse de sensibilité, intégré dans un jumeau numérique, constitue une avancée significative. Il permet une exploration rapide et rigoureuse des incertitudes sismiques à un coût numérique très réduit, tout en conservant un niveau de précision acceptable pour la prise de décision
Détection de fuites de liquide frigorigène dans les installations frigorifiques industrielles à compression de vapeur
No full textEfficient detection of refrigerant leakage is crucial for industrial refrigeration systems, as leaks can significantly impact both system performance and environmental sustainability.Existing fault detection and diagnosis (FDD) methods rely primarily on experimental or laboratory data.However, in the industrial use case, achieving accurate early detection poses significant challenges.Refrigerant leakage can be identified by tracking unexpected drops in the liquid level within the system receiver.This PhD thesis presents a novel data-driven and knowledge-guided approach for refrigerant leak detection in industrial vapor compression refrigeration systems.Our method predicts the liquid level in the receiver under fault-free operating conditions and identifies leaks by comparing the actual and predicted values, incorporating both operational and external factors.The experiments were conducted using real-world data from industrial refrigeration systems. We evaluated five machine learning models for their ability to predict fault-free liquid levels and explored various fault detection techniques for leak identification, along with preliminary research on leak diagnosis.To ensure that the model remains robust over time despite the evolving nature of refrigeration systems, we developed an automated approach for concept drift detection and adaptation.Domain knowledge played a key role in guiding every stage of our approach. By integrating real-world data with knowledge-driven enhancements, our method shows strong potential for a reliable and scalable system.Ultimately, we aim to develop a fully automated leak detection system that minimizes human intervention, adapts to system changes, and scales across different installations.La détection efficace des fuites de réfrigérant est cruciale pour les systèmes de réfrigération industrielle, car ces fuites peuvent avoir un impact significatif sur les performances du système ainsi que sur son empreinte environnementale.Les méthodes existantes de détection et de diagnostic des défauts reposent principalement sur des données expérimentales ou de laboratoire. Toutefois, leur application en milieu industriel présente des défis pour une détection précoce et précise.Les fuites de réfrigérant peuvent être identifiées en surveillant les baisses inattendues du niveau de liquide dans le réservoir du système.Cette thèse de doctorat propose une nouvelle approche basée sur l'exploitation des données et guidée par la connaissance métier, pour la détection des fuites de réfrigérant dans les systèmes industriels de réfrigération à compression de vapeur.Notre méthode prédit le niveau de liquide dans le réservoir en conditions normales de fonctionnement et identifie les fuites en comparant les valeurs réelles et prédites, tout en tenant compte des facteurs opérationnels et externes.Les expériences ont été menées à partir de données réelles issues de systèmes de réfrigération industriels. Nous avons évalué cinq modèles d'apprentissage automatique pour leur capacité à prédire le niveau de liquide en l'absence de défaut et exploré différentes techniques de détection des fuites, ainsi que des approches préliminaires sur le diagnostic des fuites.Afin d'assurer la robustesse du modèle face à l'évolution des systèmes de réfrigération, nous avons développé une approche automatisée de détection et d'adaptation aux dérives de concepts.Les connaissances du domaine ont joué un rôle clé à chaque étape de notre approche. En intégrant des données réelles à des améliorations guidées par la connaissance, notre méthode montre un fort potentiel pour un système fiable et scalable.À terme, notre objectif est de développer un système de détection des fuites entièrement automatisé, minimisant l'intervention humaine, s'adaptant aux évolutions du système et pouvant être déployé à grande échelle sur différentes installations
Optimisation multi-objectifs de la collaboration homme-robot basée sur l’intelligence artificielle : application à l’industrie aéronautique.
No full textIndustry 5.0 is revolutionizing manufacturing production, refocusing humans at the heart of processes through advanced technologies such as human-robot collaboration. In this context, it is essential not only to optimize task planning by considering the particularities of each resource, but also to efficiently manage the interactions between human operators and robots. Human factors, such as fatigue, well-being, and cognitive abilities, often overlooked in current systems, play a decisive role in the success of this collaboration. This thesis first explores the impact of human factors on task execution, specifically the management of fatigue and recovery breaks. It then examines the organization of work with collaborative robots, while highlighting the limitations of traditional planning approaches that focus on the "who" and "when" of tasks, neglecting the "how." This essential point can strongly impact the efficiency of the system. Inadequate planning of collaborative tasks can lead to significant deviations from goals, compromising human-robot collaboration. To overcome these limitations, we propose a two-level planning system, using a scheduling model integrating human factors via multi-objective optimization. Collaborative task management is then ensured by a control structure based on automatically generated behavior trees. This model considers three essential dimensions: "who" performs the operation, "when" it is performed, and most importantly, "how" it is executed, to ensure a better alignment between production objectives and their realization.The model will be tested in a practical scenario. The expected results aim to prove that this approach, integrating the three dimensions in a global framework, strengthens human-robot collaboration and refocuses the human in operations. This model promises to improve performance, overall productivity and operator well-being, paving the way for more sustainable, adaptable and ethical production systems.L'industrie 5.0 révolutionne la production manufacturière, recentrant l'humain au cœur des processus grâce à des technologies avancées comme la collaboration homme-robot. Dans ce contexte, il est essentiel non seulement d'optimiser la planification des tâches en tenant compte des particularités de chaque ressource, mais aussi de gérer efficacement les interactions entre opérateurs humains et robots. Les facteurs humains, tels que la fatigue, le bien-être et les capacités cognitives, souvent négligés dans les systèmes actuels, jouent un rôle déterminant dans le succès de cette collaboration. Cette thèse examine l'impact des facteurs humains sur l'exécution des tâches, notamment la gestion de la fatigue et des pauses de récupération. Puis elle examine l'organisation du travail avec des robots collaboratifs, tout en mettant en évidence les limites des approches traditionnelles de planification, qui se concentrent sur le "qui" et le "quand" des tâches, en négligeant le "comment". Ce point essentiel peut fortement impacter l'efficacité du système. Une planification inadéquate des tâches collaboratives peut entraîner des écarts importants par rapport aux objectifs, compromettant ainsi la collaboration homme-robot. Pour pallier ces limitations, nous proposons un système de planification à deux niveaux, utilisant un modèle d'ordonnancement intégrant les facteurs humains via une optimisation multi-objectifs. La gestion des tâches collaboratives est ensuite assurée par une structure de contrôle basée sur des arbres de comportement générés automatiquement. Ce modèle prend en compte trois dimensions essentielles : "qui" réalise l'opération, "quand" elle est réalisée, et surtout "comment" elle est exécutée, pour garantir une meilleure adéquation entre les objectifs de production et leur réalisation.Le modèle sera testé dans un scénario pratique. Les résultats prévus visent à prouver que cette approche, intégrant les trois dimensions dans un cadre global, renforce la collaboration homme-robot et recentre l'humain dans les opérations. Ce modèle promet d'améliorer la performance, la productivité globale et le bien-être des opérateurs, ouvrant la voie à des systèmes de production plus durables, adaptables et éthiques
Etude des cinétiques d'oxydation et de nitruration appliquées aux aciers électriques à grains orientés
No full textIn order to meet the various environmental challenges, electrical steels for electrical conversion have undergone a number of developments in recent years. This is reflected in an optimization of their Goss texture orientation {110} . The latter is obtained following numerous processing stages, including the two thermochemical treatments studied in this thesis: decarburization in an oxidizing atmosphere and high-temperature nitriding.In addition to removing carbon and forming an internal silicon oxide layer, decarburization recrystallizes the material, eliminating the effects of rolling on atomic diffusion. A study of the influence of the various parameters on the microstructure is carried out and reveals oxygen diffusion following the fundamental principles of diffusion. Oxygen diffusion is not limited by oxide precipitation, and oxide morphology has no influence on oxygen diffusion kinetics.The oxide layer has an influence on nitriding, allowing the surface to behave like an Fe-N system and leading to increased nitrogen adsorption at the surface, which diffuses underneath and then precipitates as nitrides. When decarburization is ineffective, high carbon content is observed which, combined with nitrogen adsorption, leads to austenitic transformation of the matrix, potentially altering processing kinetics. A parametric study of the nitriding of electrical steels was also carried out. Among the parameters studied, only temperature has a significant influence in limiting nitrogen adsorption. Parameters can then be optimized according to the desired microstructural properties.Afin de répondre aux différents enjeux environnementaux, les aciers électrique assurant la conversion électrique ont connu de nombreux développements ces dernières années. Ceci se traduit par une optimisation de leur texture de Goss d'orientation {110} . Cette dernière est obtenue à la suite de nombreuses étapes de traitements comprenant les deux traitements thermochimique étudiés dans cette thèse : une décarburation sous atmosphère oxydante et une nitruration haute température.En plus d'assurer une élimination du carbone et la formation d'une couche d’oxyde interne de silicium, la décarburation permet une recristallisation du matériau, éliminant alors les effets du laminage sur la diffusion atomique. Une étude de l'influence des différents paramètres sur la microstructure est réalisé et révèle une diffusion de l'oxygène suivant les principes fondamentaux de la diffusion. Cette dernière n'est pas limitée par la précipitation d'oxydes et leur morphologie n'intervient pas dans les cinétiques de diffusion de l'oxygène.La couche d'oxyde présente une influence sur la nitruration, en permettant à la surface de se comporter comme un système Fe-N et entraînant l'augmentation de l'adsorption d'azote à la surface qui diffuse sous celle-ci pour ensuite précipiter en nitrures. Lors d'une décarburation peu effective, d'importante teneur en carbone sont relevée qui, associées à l'adsorption d'azote entraîne une transformation austénitique de la matrice, altérant potentiellement les cinétiques de traitement. Une étude paramétrique de la nitruration des aciers électriques a également été faite. Parmi les paramètres étudiés, seule la température a une influence notable en limitant l'adsorption de l'azote. Une optimisation des paramètres est alors possible en fonction des propriétés microstructurales souhaitées
De l'intrication de quasi-particules dans un condensat de Bose-Einstein
No full textThis thesis focuses on the non-separability of pairs of quasi-particles excited by parametric resonance. The experimental setup used here allows the production of a Bose-Einstein condensate of metastable helium. The use of an ultra-cold atomic gas makes it possible to reach sufficiently low temperatures to observe intrinsically quantum phenomena: the non-separability of the state. In this work, we use the condensate as a coherent reservoir to populate two momentum modes. The advantage of metastable helium is its high internal energy, which allows the electronic detection of single particles. We therefore measure the position and the time of impact of the particles after a time of flight of 308 ms, which allows us to reconstruct the in-trap momentum distribution. In the first theoretical contribution of this work, we demonstrate that measuring the two- and four-body correlation functions not only attests to, but also quantifies the non-separability of a Gaussian state. We also derive a new entanglement witness using only the two-body correlation function. In the experimental part, we improve the machine used to produce our ultra-cold gas and enhance its stability. We implement original techniques to deflect part of the atoms and avoid the saturation of our detector. These improvements allow us to observe the non-separability of the state.Ce mémoire de thèse traite de la non-séparabilité de paires de quasi-particules excitées par résonance paramétrique. Le dispositif expérimental utilisé pendant cette thèse permet de produire un condensat de Bose-Einstein d'hélium métastable. L'utilisation d'un gaz d'atomes ultra-froid permet d'atteindre des températures suffisamment basses afin de pouvoir observer des phénomènes intrinsèquement quantiques : la non-séparabilité de l'état. Dans ce travail, nous utilisons le condensat comme un réservoir cohérent permettant de peupler deux modes d'impulsions. L'avantage de l'hélium métastable est sa grande énergie interne, qui permet la détection électronique de particules uniques. Nous mesurons donc la position et le temps d'impact des particules après un temps de vol de 308 ms, ce qui permet de reconstruire la distribution en impulsion dans le piège. Dans la première contribution théorique de ce travail, nous démontrons que la mesure des fonctions de corrélation à deux et quatre corps permet de quantifier la non-séparabilité d'un état gaussien. Nous dérivons également un critère permettant d'attester la séparabilité de l'état via la seule mesure la fonction de corrélation à deux corps. Dans la partie expérimentale, nous améliorons la machine permettant de produire notre gaz ultra-froid, ainsi que sa stabilité. Par ailleurs, nous mettons en œuvre des techniques originales afin de dévier une partie des atomes et éviter la saturation de notre détecteur. Ces améliorations nous permettent ainsi d'observer la non-séparabilité de l'état
Utilisation d'équations de stabilité parabolisées pour caractériser des structures cohérentes dans des jets asymétriques
No full textThe study of sound propagation in jets it has been of great interest in recent years due to the increasing demand for noise mitigation, specially in aircraft, and the enforcement of stringent environmental regulations aimed at fostering a better acoustic environment. Modeling instability waves has proven to be an effective method for predicting and characterizing this sound radiation. To address this, instability analysis has emerged as a good approach, typically with simplifications in the base flows with no azimuthal deformation. This thesis aims extend those approaches by considering jets with more complex profiles, specifically those exhibiting azimuthal deformations, such as elliptical and installed jets, also considering its downstream evolution. Using the parabolized stability equations in a three dimension formulation, this study aims to model these instability waves for better understanding and predicting its coherent structures. To verify the methodology comparisons will be made with experimental data.L'étude de la propagation du son dans les avions à réaction a suscité un grand intérêt ces dernières années en raison de la demande croissante d'atténuation du bruit, notamment dans les avions, et de l'application de réglementations environnementales strictes visant à favoriser un meilleur environnement acoustique. La modélisation des ondes d'instabilité s'est avérée être une méthode efficace pour prédire et caractériser ce rayonnement sonore. Pour résoudre ce problème, l’étude des instabilités s’est révélée être une bonne approche, généralement avec des simplifications des écoulements de base sans déformation azimutale. Cette thèse vise à étendre ces approches en considérant les jets aux profils plus complexes, notamment ceux présentant des déformations azimutales, tels que les jets elliptiques et installés, en considérant également leur évolution vers l'aval. En utilisant les équations de stabilité parabolisées dans une formulation tridimensionnelle, cette étude vise à modéliser ces ondes d'instabilité pour mieux comprendre et prédire ses structures cohérentes. Pour vérifier la méthodologie, des comparaisons seront faites avec des données expérimentales
Méthodologie de conception et d'amélioration des systèmes de production basée sur la RV et les indicateurs de performance du facteur humain
No full textThis thesis proposes a methodology of improving workstation design in production systems using immersive virtual reality (VR) for designers. By integrating ergonomic assessment tools and key performance indicators (KPIs), the methodology provides designers with a visual and data-driven approach to evaluate and improve workstation layouts while considering spatial allowances. To ensure the reliability of VR-based assessments, an experimental study was conducted to compare operator behavior in real and immersive workstations. Key behavioral metrics such as task execution time, joint angle variations, and subjective experiences were analyzed, revealing differences influenced by factors like learning effects, workstation order and workstation environment. These findings are incorporated into the methodology to enhance its applicability. A case study verified the methodology, demonstrating how VR-assisted workstation evaluation can identify operator's real behavior, augment productivity, and improve operator comfort. The results confirm that the workstation improvement methodology is a valuable tool for designers, promoting innovation and continuous improvement in production systems.Cette thèse propose une méthodologie visant à améliorer la conception des postes de travail dans les systèmes de production grâce à la réalité virtuelle (VR) immersive pour les concepteurs. En intégrant des outils d’évaluation ergonomique et des indicateurs clés de performance (KPIs), cette méthodologie offre aux concepteurs une approche visuelle et basée sur les données pour évaluer et optimiser l’aménagement des postes de travail tout en prenant en compte les allocations spatiales. Afin d’assurer la fiabilité des évaluations basées sur la VR, une étude expérimentale a été menée pour comparer le comportement des opérateurs dans des postes de travail réels et immersifs. Des métriques comportementales clés, telles que le temps d’exécution des tâches, les variations des angles articulaires et les expériences subjectives, ont été analysées, révélant des différences influencées par des facteurs tels que l’effet d’apprentissage, l’ordre de présentation des postes et l’environnement de travail. Ces résultats sont intégrés dans la méthodologie afin d’en améliorer l’applicabilité. Une étude de cas a permis de valider cette méthodologie, démontrant comment l’évaluation des postes de travail assistée par VR peut identifier le comportement réel des opérateurs, augmenter la productivité et améliorer leur confort. Les résultats confirment que cette méthodologie d’amélioration des postes de travail est un outil précieux pour les concepteurs, favorisant l’innovation et l’amélioration continue des systèmes de production
Étude à l'échelle du cerne de bois de l'effet des variations de la fertilité chimique du sol sur la translocation de nutriments dans le bois de chêne : Quercus robur L. et Quercus petraea (Matt.) Liebl
No full textFrench forests are generally located on soils which are less fertile than agricultural ecosystems, and are under increasing pressure from forestry, climate and bioenergy demands, which threaten the sustainability of soil chemical fertility. Within biogeochemical cycles, nutrient translocation in tree wood is an internal recycling flux that remobilizes nutrient stocks in older wood rings to younger rings, thereby limiting the tree's dependence on bioavailable soil reserves. This translocation flux may therefore play an important role in the response of forest ecosystems to the potential degradation of soil chemical fertility in the context of global change. However, our understanding of the role of nutrient translocation is still incomplete.The aims of this thesis are (i) to develop and test a new method to quantify wood nutrient translocation at a tree-ring resolution (ITRAX, laser ablation) for a slow growing species (Quercus spp., pedunculate and sessile oak), (ii) to understand the role of translocation in tree stems as a potential buffer for soil chemical fertility. To this end, translocation fluxes of K, Ca, P, Mg, S and Mn in tree stems were determined from oak tree increment cores taken (1) from 4 stands of different age and soil chemical fertility and (2) from plots where soil fertility was manipulated by removal of litter and slash.The results of this thesis show that nutrient translocation in oak tree stems occurs during two phases: (i) translocation starts in the first years after the ring formation in the sapwood, and (ii) a second phase of translocation occurs during the heartwood formation (duraminisation). The contribution of each phase to total translocation varies from element to element, but nutrient translocation during the heartwood formation phase remains predominant for all elements, thus differentiating oak from most of the other tree species.Variations of the elemental concentration profile along the wood core (from bark to pith) show how trees respond to soil chemical fertility variations and suggest that the elemental concentration profiles are a pertinent indicator of changes in translocation processes. In general, when the soil chemical fertility is lower, the duraminisation of wood rings and the associated translocation occurs in younger tree rings, and the initial concentration of wood rings decreases as well (the relative importance of each of these two mechanisms being nutrient dependent).Despite these differences in elemental concentration profiles, the translocation flux as well as the relative translocation (translocation standardized by the nutritional demand for the growth of a new wood ring) did not evidence any adaptation to soil chemical fertility. This unexpected result shows that these fluxes are complex indicators and that they mainly depend on tree biomass. Whatever the level of soil chemical fertility, trees with a larger biomass have larger nutrient translocation fluxes in the wood. Nevertheless, the results suggest that the soil chemical fertility effect on nutrient translocation may be observable through the variation of the relation between the translocation flux and the individual tree biomass.Les forêts françaises, situées sur des sols souvent moins fertiles que les écosystèmes agricoles, subissent des pressions croissantes, liées à la sylviculture, au climat et à la demande en bioénergie, qui menacent fortement la durabilité de la fertilité chimique du sol. Au sein des cycles biogéochimiques, la translocation de nutriments dans le bois des arbres est un flux de recyclage interne à l'arbre qui remobilise les stocks de nutriments dans les cernes âgés vers les cernes jeunes, permettant ainsi de limiter la dépendance de l'arbre aux réserves biodisponibles du sol. Ce flux de translocation peut donc jouer un rôle important dans la réponse des écosystèmes forestiers à d'éventuelles dégradations de la fertilité chimique du sol dans ce contexte de changement globaux. Cependant, la compréhension du rôle de la translocation dans le bois est encore à ce jour incomplète.Les objectifs de cette thèse sont de (i) développer et tester une nouvelle méthode permettant de quantifier la translocation de nutriments dans le bois à la résolution du cerne de bois (ITRAX, ablation laser) pour une essence à croissance lente (Quercus spp., chêne pédonculé et sessile), (ii) comprendre le rôle de la translocation dans le bois en tant que potentiel pouvoir tampon à la fertilité chimique des sols. Pour cela, les flux de translocation de K, Ca, P, Mg, S et Mn dans le bois ont été déterminés à partir de carottes de bois de chêne prélevées (1) dans 4 peuplements d'âge et de fertilité chimique du sol différents et (2) dans des placettes de manipulation de la fertilité du sol par retrait de la litière et des rémanents.L'ensemble des résultats de cette thèse montrent que la translocation dans le bois chez le chêne se fait en deux phases : (i) la première phase de la translocation commence dès les premières années après la formation du cerne dans l'aubier et (iii) la seconde phase de translocation se déroule simultanément à la duraminisation du cerne. La proportion de chaque phase dans la translocation totale est variable selon l'élément mais la translocation pendant la duraminisation demeure prédominante pour tous les éléments, différenciant ainsi le chêne de la plupart des autres essences.Les variations des profils de concentrations élémentaires (évolution de la concentration le long de la carotte de bois depuis l'écorce jusqu'à la moelle) mettent en évidence une réponse des arbres à des variations de fertilité chimique du sol et suggèrent que la mesure de ces profils de concentrations élémentaires est un indicateur pertinent des modifications de processus de translocation. De manière générale, lorsque la fertilité chimique du sol est plus faible, la duraminisation des cernes ainsi que la translocation associée démarrent dans des cernes plus jeunes et la concentration initiale des cernes diminue aussi (l'importance relative de ces deux mécanismes variant en fonction de l'élément chimique).Malgré ces différences de profils de concentrations élémentaires, le flux de translocation ainsi que la translocation relative (translocation normalisée par les besoins nutritionnels pour la croissance d'un nouveau cerne) n'ont pas révélé d'adaptation à la fertilité chimique du sol. Ce résultat inattendu montre que ces flux sont des indicateurs complexes et qu'ils dépendent avant tout de la biomasse des arbres. Quel que soit le niveau de fertilité chimique du sol, les arbres avec des biomasses plus importantes ont des translocations plus élevées que les arbres ayant des biomasses plus faibles. Néanmoins, les résultats suggèrent que l'effet de la fertilité chimique sur la translocation puisse être observé à travers des variations de la relation entre les flux de translocation et la biomasse des arbres individuels
Etude et modélisation de l’effet des séquences de sollicitations thermomécanique sur le comportement, l’endommagement et la rupture des matériaux composites des réservoirs à hydrogène.
No full textPreserving the environment and promoting sustainable development are crucial global challenges. In this context, hydrogen is emerging as a promising energy vector for generating electricity and heat. Among the various storage technologies, compressed gas storage in type IV tanks is emerging as the most successful solution in terms of mass density and volume. Forvia designs lightweight, competitive hydrogen storage systems capable of withstanding pressures of up to 700 bar, as well as complex thermomechanical stresses such as fatigue cycles, impact, creep and temperature variations. Under such extreme conditions, carbon fibre-reinforced epoxy composites are particularly prone to various deterioration mechanisms. This experimental research aims to establish the basis for the design of CFRP (carbon fibre reinforced polymer) composite structures dedicated to type IV hydrogen tanks. A multi-scale approach is used to analyse the impact of microstructure on deterioration mechanisms under quasi-static, dynamic and fatigue loading. Innovative experimental methods are developed to establish correlations between these deterioration mechanisms and the macroscopic behaviours observed. The study begins with a physico-chemical and microstructural characterisation of the composites, followed by an in-depth thermomechanical analysis. The focus is on the influence of porosity and fibre orientations (±15°, ±30°, and multilayer configurations) on mechanical performance. Experimental results show that porosity, between 5% and 7%, significantly reduces mechanical performance, with a 40% reduction in Young's modulus between ±15° and ±30° fibre orientations, and a 65% reduction for multilayer structures. On a microscopic scale, porosity leads to fibre cracking and breakage, while on a mesoscopic scale, it favours the appearance of transverse cracks and delamination. The multi-scale analyses, carried out under quasi-static, dynamic and fatigue conditions, highlight the significant impact of porosity on the durability of hydrogen tanks. The results provide a better understanding of the effects of porosity-induced damage, and serve as a robust experimental basis for improving the design of hydrogen storage tanks by taking into account the control of porosity and fibre orientation.La préservation de l'environnement et la promotion du développement durable représentent des enjeux cruciaux à l'échelle mondiale. Dans ce contexte, l'hydrogène émerge comme un vecteur énergétique prometteur pour la génération d'électricité et de chaleur. Parmi les différentes technologies de stockage, le stockage gazeux comprimé dans des réservoirs de type IV s'affirme comme la solution la plus aboutie en termes de densité de masse et de volume. Forvia conçoit des systèmes de stockage d'hydrogène légers et concurrentiels, capables de supporter des pressions atteignant 700 bars, ainsi que des contraintes thermomécaniques complexes telles que les cycles de fatigue, les chocs, le fluage et les variations de température. Dans de telles conditions extrêmes, les matériaux composites époxy renforcés de fibres de carbone sont particulièrement sujets à divers mécanismes de détérioration. Cette recherche expérimentale vise à établir les fondements pour la conception des structures en composites CFRP (polymère renforcé de fibres de carbone) dédiées aux réservoirs d’hydrogène de type IV. Une approche multi-échelle est utilisée pour analyser l'impact de la microstructure sur les mécanismes de détérioration sous sollicitations quasi-statiques, dynamiques et en fatigue. Des méthodes expérimentales novatrices sont développées afin d'établir des corrélations entre ces mécanismes de détérioration et les comportements macroscopiques observés. L’étude commence par une caractérisation physico-chimique et microstructurale des composites, suivie d'une analyse thermomécanique approfondie. L'accent est mis sur l'influence de la porosité et des orientations des fibres (±15°, ±30°, et configurations multicouches) sur les performances mécaniques. Les résultats expérimentaux révèlent que la porosité, située entre 5 % et 7 %, diminue considérablement les performances mécaniques, avec une diminution de 40 % du module de Young entre les orientations de fibres ±15° et ±30°, et une réduction de 65 % pour les structures multicouches. À l'échelle microscopique, la porosité entraîne la fissuration et la rupture des fibres, tandis qu’à l'échelle mésoscopique, elle favorise l'apparition de fissures transversales et de délaminations. Les analyses multi-échelles, réalisées dans des conditions quasi-statiques, dynamiques et de fatigue, mettent en évidence l'impact significatif de la porosité sur la durabilité des réservoirs d’hydrogène. Les résultats obtenus permettent de mieux comprendre les effets de l'endommagement causé par la porosité, et ils servent de base expérimentale robuste pour améliorer la conception des réservoirs d'hydrogène en prenant en compte le contrôle de la porosité et de l'orientation des fibres