thèses en ligne de ParisTech
Not a member yet
9369 research outputs found
Sort by
Amélioration de la confiance dans les résultats CFD par apprentissage profond
No full textComputational Fluid Dynamics (CFD) has become an indispensable tool for studying complex flow phenomena in both research and industry over the years. The accuracy of CFD simulations depends on various parameters – geometry, mesh, schemes, solvers, etc. – as well as phenomenological knowledge that only an expert CFD engineer can configure and optimize. The objective of this thesis is to propose an AI assistant to help users, whether they are experts or not, to better choose simulation options and ensure the reliability of results for a target flow phenomenon. In this context, deep learning algorithms are explored to identify the characteristics of flows computed on structured and unstructured meshes of complex geometries. Initially, convolutional neural networks (CNNs), known for their ability to extract patterns from im-ages, are used to identify flow phenomena such as vortices and thermal stratification on structured 2D meshes. Although the results obtained on structured meshes are satisfactory, CNNs can only be applied to structured meshes. To overcome this limitation, a graph-based neural network (GNN) framework is proposed. This framework uses the U-Net architecture and a hierarchy of successively refined graphs through the implementation of a multigrid method (AMG) inspired by the one used in the Code_Saturne CFD code. Subsequently, an in-depth study of kernel functions was conducted according to identification accuracy and training efficiency criteria to better filter the different phenomena on unstructured meshes. After comparing available kernel functions in the literature, a new kernel function based on the Gaussian mixture model was proposed. This function is better suited to identifying flow phenomena on unstructured meshes. The superiority of the proposed architecture and kernel function is demonstrated by several numerical experiments identifying 2D vortices and its adaptability to identifying the characteristics of a 3D flow.La dynamique des fluides numérique (CFD) s’est imposée depuis plusieurs années comme un outil indispensable pour l’étude des phénomènes d’écoulement complexes en recherche et en industrie. La précision des simulations CFD dépend de plusieurs paramètres – géométrie, maillage, schémas, solveurs, etc. – ainsi que de connaissances phénoménologiques que seul un ingénieur expert en CFD peut configurer et optimiser. L’objectif de ce travail de thèse est de proposer un assistant IA pour aider les utilisateurs, qu’ils soient experts ou non, à mieux choisir les options de simulation et à garantir la fiabilité des résultats pour un phénomène d’écoulement cible. Dans ce cadre, des algorithmes d’apprentissage profond sont explorés pour identifier les caractéristiques des écoulements calculés sur des maillages structurés et non structurés de géométries complexes. Dans un premier temps, des réseaux de neurones convolutifs (CNN), réputés pour leur capacité à extraire des motifs sur des images, sont utilisés pour identifier des phénomènes d’écoulement tels que les tourbillons et la stratification thermique sur des maillages structurés en 2D. Bien que les ré-sultats obtenus sur maillages structurés soient satisfaisants, les réseaux CNN ne peuvent être appliqués qu’à ce type de maillage. Pour surmonter cette limitation, un cadre de réseau neuronal basé sur les graphes (GNN) est proposé. Ce cadre utilise l’architecture U-Net et une hiérarchie de graphes successivement déraffinés grâce à la mise en oeuvre d’une méthode multigrille (AMG) inspirée de celle utilisée dans le code de simulation Code_Saturne. Par la suite, une étude ap-profondie des fonctions à noyau a été menée selon des critères de précision d’identification et d’efficacité d’entraînement pour mieux filtrer les différents phénomènes sur maillages non structurés. Après avoir comparé des fonctions à noyau disponibles dans la littérature, une nouvelle fonction à noyau basée sur le modèle de mélange gaussien a été proposée. Cette fonction est mieux adaptée à l’identification de phénomènes d’écoulement sur des maillages non structurés. La supériorité de l’architecture et de la fonction à noyau proposées est démontrée par plusieurs expériences numériques d’identification des tourbillons en 2D, ainsi que par son adaptabilité à l’identification des caractéristiques d’un écoulement en 3D
Thermodynamique de stockage souterrain de gaz : du laboratoire aux cavités salines
No full textThe increasing integration of renewable energy sources into the power grid requires the development of sophisticated energy storage technologies to efficiently address the difficulties caused by their fluctuating and intermittent supply. This study delves into the underground storage of gases in salt caverns, which has emerged as a promising solution for overcoming these challenges. The work begins with laboratory-scale experimental studies to elucidate the CO2 and H2 dissolution kinetics in aqueous solutions (pure water and brine) using the pressure decay method, while also measuring gas humidity through an innovative storage pilot to assess the influence of mass transfer on the gas-rich phase. Building on these experimental studies, the work proceeds towards the development of mathematical and numerical models that simulate these processes, allowing for a deeper analysis and comprehension of gas behavior under storage conditions. The latter part of the study extends these models to a real cavern environment, assessing CO2 and H2 dissolution in brine and the behavior of humid gases within the salt caverns.L'usage croissant des énergies renouvelables nécessite des solutions avancées pour le stockage de l'énergie pour aborder efficacement les difficultés causées par leur approvisionnement fluctuant et intermittent. Cette étude se concentre sur le stockage souterrain de gaz dans les cavités salines, une solution prometteuse pour résoudre ces défis. Dans une première étape, des études expérimentales sont menées pour étudier la cinétique de dissolution du CO2 et du H2 dans l'eau pure et la saumure en utilisant la méthode de Pressure-decay. Ces études incluent également la mesure de l'humidité des gaz à travers un pilote de stockage innovant, permettant d'évaluer l'influence du transfert de masse sur la phase gazeuse. Par la suite, des modèles mathématiques et numériques ont été développés pour modéliser ces phénomènes physiques permettant l'analyse du comportement des gaz dans les conditions de stockage. Dans une deuxième étape, ces modèles sont utilisés pour évaluer la cinétique de dissolution du CO2 et du H2 dans la saumure, ainsi que le comportement des gaz humides dans les cavités salines. Cette approche améliore notre compréhension des échanges de masse entre les gaz et la saumure dans les conditions de stockage souterrain
Simulations accélérées par bases réduites pour le stockage souterrain : cas d’incertitudes géologiques en poro-mécanique monophasique compressible
No full textNumerical simulations are a highly valuable tool to evaluate the impact of the uncertainties of various model parameters, and to optimize e.g. injection scenarios in the context of underground CO2 storage in saline aquifers. A system that covers the interactions between single-phase flow and geomechanics through porous medium is usually studied. This system is run many times, for many values of parameters, at costly computational efforts especially for large domains. We study the relevance of reduced basis methods as a way to lower the overall simulation cost of a coupled poro-elastic model. Our work is divided into two stages. We first elaborate reduced basis methods to reduce time calculations of finite volume approximations to Darcy’s parabolic model for flows in porous media. Our aim is to evaluate quickly, for many parameter values, the flux along some interior boundaries near the well injection area regarded as a quantity of interest. To this end, we construct reduced bases by a standard POD-Greedy algorithm that uses a new goal-oriented error estimator designed from a discrete space-time energy norm independent of the parameter. Our second goal is to develop a strategy to reduce time computations of a poro-mechanicalsystem. We define a new error estimate corresponding to the discretization of the coupled problem using virtual elements and finite volumes. The designed energy error evaluates the displacement and the pressure at the discrete level independently from the parameter. The reduced bases are also constructed using a POD-Greedy algorithm. Throughout this thesis, numerical experiments were provided to validate the efficiency of our proposed estimators.Les simulations numériques constituent un outil fort précieux pour évaluer l’impact des incertitudes des différents paramètres du modèle et pour optimiser, par exemple, les scénarios d’injection dans le contexte du stockage souterrain dans les aquifères salins. Dans cette perspective, on a souvent recours à un modèle qui prend en compte les interactions entre l’écoulement monophasique et la géomécanique à travers un milieu poreux. Le système d’équations résultant de la discrétisation de ce modèle est ainsi exécuté de nombreuses fois, pour de nombreuses valeurs de paramètres, ce qui entraîne des calculs onéreux, en particulier pour les grands domaines. Dans l’espoir de diminuer significativement le coût global de simulation d’un modèle poro-élastique couplé, nous étudions dans cette thèse la pertinence des méthodes à base réduite. Notre travail est divisé en deux étapes. Tout d’abord, nous élaborons des méthodes de base réduite pour accélérer le calcul des approximations de type volumes finis d’un modèle parabolique de Darcy pour les écoulements dans les milieux poreux. Notre objectif est d’évaluer rapidement, pour de nombreuses valeurs de paramètres, le flux le long de certaines frontières intérieures près de la zone d’injection du puits, considéré comme une quantité d’intérêt. À cette fin, nous construisons des bases réduites à l’aide d’un algorithme POD-glouton standard qui utilise un nouvel estimateur d’erreur orienté vers un objectif, conçu à partir d’une norme d’énergie spatio-temporelle discrète indépendantedu paramètre. Ensuite, notre deuxième objectif est de développer une stratégie de réduction du temps decalcul d’un système poro-mécanique. Nous définissons une nouvelle estimation d’erreur correspondant à la discrétisation du problème couplé à l’aide d’éléments virtuels et de volumes finis. L’erreur d’énergie conçue évalue le déplacement et la pression au niveau discret indépendamment du paramètre. Les bases réduites sont également construites à l’aide d’un algorithme POD-glouton. Tout au long de cette thèse, des expériences numériques ont été réalisées pour valider l’efficacité des estimateurs proposés
Cellule capacitive d’électrodialyse inverse pour la récupération d'énergie osmotique : vers des saumures réelles et augmentation de puissance
No full textGiven the global warming issues, finding clean and sustainable energy resources to replace conventional fossil fuels is of paramount importance. Osmotic energy remains an untapped energy resource with significant potential. In this work, we achieve efficient conversion of osmotic energy into electricity through a well-controlled mixing process using a capacitive reverse electrodialysis (CRED) system. It is demonstrated that a substantial power density gap exists between the CRED system and the theoretical maximum value, primarily due to the low ionic-electronic flux conversion efficiency in capacitive electrodes. To address this limitation, we propose the boosting strategy to optimize the working regime of the CRED system. Both experiments and modeling confirm an enhanced energy performance of the CRED system. To advance towards real-world applications, we assess the performance of the CRED system under solutions composed of complex ion mixing. In contrast to the significant power density drop observed in classic RED systems, the CRED system exhibits only a minor decrease when subjected to solutions with divalent ion mixing. This phenomenon is attributed to the periodic water chamber reversal, which mitigates the membrane poisoning effect. This result is further validated through long-term testing with real-world solutions. To generalize the CRED system into a broader spectrum, we propose a pH gradient cell with MnO2 electrodes of pseudo capacitance. It uses the osmotic energy established within an electrolyte based CO2 capturing process and aims to reduce the overall cost of carbon capturing process. The pH gradient cell presents unexpected power density increase under boosting strategy. This is due to the additional electrode voltage contribution due to fractional coverage change related to redox reactions. However, it stays in the framework of capacitive regime and remains well described by an adapted CRED modeling.Face aux problèmes de réchauffement climatique, trouver des ressources énergétiques propres et durables pour remplacer les combustibles fossiles conventionnels est d'une importance capitale. L'énergie osmotique demeure une ressource énergétique inexploitée avec un potentiel significatif. Dans ce travail, nous parvenons à une conversion efficace de l'énergie osmotique en électricité grâce à un processus de mélange bien contrôlé utilisant un système d'électrodialyse inverse capacitif (CRED). Il est démontré qu'un écart substantiel de densité de puissance existe entre le système CRED et la valeur maximale théorique, principalement en raison de l'efficacité de conversion faible du flux ionique-électronique dans les électrodes capacitifs. Pour pallier cette limitation, nous proposons la stratégie de boosting pour optimiser le régime de fonctionnement du système CRED. Des expériences et des modélisations confirment une amélioration de la performance énergétique du système CRED. Pour avancer vers des applications réelles, nous évaluons les performances du système CRED sous des solutions composées de mélanges ioniques complexes. Contrairement à la chute significative de la densité de puissance observée dans les systèmes RED classiques, le système CRED ne présente qu'une légère diminution lorsqu'il est soumis à des solutions avec un mélange d'ions divalents. Ce phénomène est attribué au renversement périodique des solutions dans les compartiments, qui atténue l'effet d'empoisonnement de la membrane. Ce résultat est ensuite validé par des tests à long terme avec des solutions réelles. Pour généraliser le système CRED dans un spectre plus large, nous proposons une cellule de gradient de pH avec des électrodes de MnO2 à pseudo-capacité. Elle utilise l'énergie osmotique établie dans un processus de capture de CO2 basé sur un électrolyte et vise à réduire le coût global du processus de capture de carbone. La cellule de gradient de pH présente une augmentation inattendue de la densité de puissance sous la stratégie de boosting. Cela est dû à la contribution de tension supplémentaire des électrodes en raison du changement de couverture fractionnelle lié aux réactions d'oxydoréduction. Cependant, elle reste dans le cadre du régime capacitif et est bien décrite par une modélisation CRED adaptée
Simulation numérique du collapse d’une bulle de cavitation près d’une paroi.
No full textThe phenomenon of cavitation near a rigid wall is of great importance to understand, as it has the potential to cause significant damage to solid structures and has a damaging effect on the performance of machinery such as pumps, turbines and propellers. The collapse of cavitation bubbles near a rigid wall gives rise to localised pressure spikes, which can result in erosion and material degradation. It is therefore essential to be able to accurately model and simulate these phenomena in order to predict the damage that may be caused by cavitation and to optimise the design of hydraulic machinery in order to mitigate its effects.The study of cavitation bubbles collapsing near walls has relied on a combination of experimental techniques and compressible multiphase solvers to reproduce the key phenomena observed in experiments. In this doctoral study, we seek to address some of the limitations of the numerical predictions by employing two versions of the all-Mach approach, which are Thermally-Coupled Compressible all-Mach approach and Isothermally Compressible all-Mach approach, implemented in Basilisk, an open-source solver that utilises adaptive Cartesian meshes to solve partial differential equations. The solver employs the Volume-of-Fluid (VOF) method to ensure the accurate capture of the interface between the cavitation bubble and the surrounding liquid. No phase change is considered in the simulations presented in this study. The bubble is initially at rest at its maximum volume.Our findings demonstrate that the maximum pressure at the wall during bubble collapse is remarkably sensitive to the stand-off ratio, defined as the distance between the bubble's centre and the wall, normalised by the bubble's maximum radius. It is noteworthy that while the maximum pressure at the wall demonstrates a notable degree of variation with varying stand-off distances, the bubble's equivalent radius does not show a comparable level of sensitivity. This suggests that the equivalent radius, which has been used as a validation metric in previous studies, may not fully capture the complexities of the bubble collapse process, particularly in terms of predicting the maximum pressure on the wall.Furthermore, a parametric study of the 2D simulation of an initially stationary cavitation bubble has been carried out to identify the model ingredient needed for a ``minimal DNS solver'' for a simulation of a laser-induced-like cavitation bubble near a rigid wall. We found that while viscosity, initial bubble sphericity and surface tension own minor effects to the bubble dynamics, heat transfer, initial temperature ratio and initial pressure ratio have all have non-negligible effects. 3D simulations are conducted as well to compare with the experiments.In conclusion, this doctoral study contributes to a deeper comprehension of the dynamics of cavitation bubbles near a rigid wall, with a specific emphasis on the impact of the stand-off ratio and initial pressure ratio of the bubble. By employing the all-Mach approach, we illustrate the possibility of modelling bubble collapse and wall pressure behaviour in the absence of phase change, while simultaneously identifying areas that require further development. The findings of this study provide a foundation for future research on more complex bubble dynamics, including the potential incorporation of phase change and the investigation of multi-bubble interactions. These are crucial for a more comprehensive understanding of cavitation in practical engineering systems.Il est très important de comprendre le phénomène de la cavitation à proximité d'une paroi rigide, car il peut causer des dommages importants aux structures solides et a un effet néfaste sur les performances des machines telles que les pompes, les turbines et les hélices. L'implosion des bulles de cavitation à proximité d'une paroi rigide provoque des pics de pression localisés, qui peuvent entraîner l'érosion et la dégradation des matériaux. Il est donc essentiel de pouvoir modéliser et simuler avec précision ces phénomènes afin de prédire les dommages qui peuvent être causés par la cavitation et d'optimiser la conception des machines hydrauliques afin d'en atténuer les effets.L'étude des bulles de cavitation implosant près des parois s'est appuyée par le passé sur une combinaison de techniques expérimentales et de solveurs multiphasiques compressibles pour reproduire les phénomènes clés observés dans les expériences. Dans cette étude doctorale, nous cherchons à répondre à certaines des limitations des modèles numériques en utilisant deux versions de l'approche all-Mach, qui sont l'approche all-Mach compressible couplée thermiquement et l'approche all-Mach compressible isotherme, mises en œuvre dans Basilisk, un solveur open-source qui utilise des maillages cartésiens adaptatifs pour résoudre des équations aux dérivées partielles. Le solveur utilise la méthode du volume de fluide (VOF) pour garantir une capture précise de l'interface entre la bulle de cavitation et le liquide environnant. Aucun changement de phase n'est pris en compte dans les simulations présentées dans cette étude. La bulle est initialement au repos à son volume maximal.Nos résultats démontrent que la pression maximale à la paroi lors de l'implosion de la bulle est nettement sensible au 'stand-off ratio', défini comme la distance entre le centre de la bulle et la paroi, normalisée par le rayon maximal de la bulle. Il convient de noter que si la pression maximale au niveau de la paroi varie considérablement en fonction du stand-off ratio, le rayon équivalent de la bulle ne présente pas un niveau de sensibilité comparable. Cela suggère que le rayon équivalent, qui a été utilisé comme mesure de validation dans des études antérieures, peut ne pas saisir pleinement les complexités du processus d'implosion de la bulle, en particulier en termes de prédiction de la pression maximale sur la paroi. En outre, une étude paramétrique de la simulation 2D d'une bulle de cavitation initialement stationnaire a été réalisée pour identifier les paramètres clés pour modéliser avec un `` solveur DNS minimal '' la dynamique d'une bulle de cavitation de type induite par laser près d'une paroi rigide.En conclusion, cette étude doctorale contribue à une meilleure compréhension de la dynamique des bulles de cavitation près d'une paroi rigide, avec un accent particulier sur l'impact du stand-off ratio et du ratio de pression initiale de la bulle. Les résultats de cette étude jettent les bases de futures recherches sur des dynamiques de bulles plus complexes, y compris l'incorporation potentielle d'un changement de phase et l'étude des interactions entre plusieurs bulles. Ces éléments sont essentiels pour une compréhension plus complète de la cavitation dans des applications pour l'ingénierie
Caractérisation et modélisation mécanique de la réponse des tissus mous biologiques de la région pelvienne pour la prévention les escarres
No full textThe prolonged contact of the skin with an external device may result in the development of pressure ulcers, a condition characterised by the formation of lesions on the skin. In addition to the physical discomfort they cause, these wounds have a significant impact on patients' psychological well-being. Consequently, these patients frequently encounter social isolation and a net decrease of their quality of life. This frequently results in a cycle of declining mental and physical health. Therefore, preventing pressure ulcers is a critical aspect of maintaining patient dignity and quality of life. Nevertheless, despite the various means of prevention that exist and have been implemented in care facilities, the prevalence of pressure ulcers remains high.Research on PU aetiology indicates that tissue damage initiates in regions of high strains in the soft tissue. Measuring these strains experimentally is technically challenging. Hence there is no established method allowing to do it in a clinical setting. In practice, these strains are estimated using finite element models based on data that are easier to measure. The models proposed in the literature are mainly based on data from young healthy volunteers, and few data is available on at-risk populations. Furthermore, the disparate modelling assumptions employed to construct the models proposed in the literature result in notable discrepancies in both the location and magnitude of the predicted strains. Comparisons between model predictions and experimental data are rarely presented in the literature, leaving the clinical relevance of these models unverified. The first part of this thesis addressed this issue. A novel methodology was developed to construct a model based on MRI data published in the literature. The resulting strain fields were compared with an experimental reference. The findings show that the modelling assumptions typically employed in the literature are inadequate for accurate prediction of the strain fields.In order to provide an estimation of the patient's vulnerability, other biomechanical indices were sought. In particular, it has been demonstrated that the stiffness of tissues has a significant influence on the predicted strains. Furthermore, differences in stiffness have been observed in populations at risk of pressure ulcers. However, the methodologies proposed in the literature for the estimation of muscle and adipose tissue stiffness in vivo are not compatible with the clinical routine. A novel methodology has therefore been proposed for the estimation of in vivo muscle and adipose tissue stiffness from an indentation test with an ultrasound probe. Various developments were carried out to ensure the consistency of the identified material properties in Chapter 3 and offering analytical insights into the quasi-incompressibility representation using an Ogden constitutive law. This tool was then used in Chapter 5 to investigate differences in stiffness among 24 subjects: eight young asymptomatic subjects, eight volunteers aged over 60, and eight volunteers recruited from a geriatric care unit at the Hôpital Charles Foix.The loading history of the tissue is also a critical factor in the prevention of pressure ulcers, yet this aspect is rarely studied in the literature. Consequently, developments were made in the latter part of this thesis to investigate the feasibility of an experimental protocol for estimating the viscoelastic properties of muscle and fat tissue using ultrasound imaging. Encouraging preliminary results indicated that a brief protocol, compatible with clinical acquisitions, could be employed to estimate these properties.Lorsque la peau est mise en contact prolongé avec un dispositif externe, il y a un risque de voir apparaître des lésions cutanées appelées escarres. En plus d’une douleur physique constante, ces plaies affectent significativement le bien-être psychologique des patients. A cause de cela, la qualité de vie et la vie sociale de ces patients est nettement dégradée. Tout cela amène bien souvent à un cercle vicieux où la santé mentale et physique du patient se dégrade. Ainsi, la prévention de l’escarre est un aspect critique pour le maintien de la dignité et de la qualité de vie des patients. Cependant, malgré différents moyens de préventions existants et mis en place dans les structures de soin, la prévalence des escarres est encore élevée.Il a été montré que les lésions tissulaires s’initiaient dans les régions du tissu mou où les déformations mécaniques étaient les plus grandes. Cependant, la mesure expérimentale de ces déformations est un verrou technologique important et aucun moyen n’existe à ce jour pour réaliser cette mesure en routine clinique. En pratique, ces déformations sont estimées à l’aide de modèles éléments finis à partir de données plus facilement mesurables. Cependant les modèles proposés dans la littérature sont basés majoritairement sur des données obtenues chez des sujets jeunes asymptomatiques et peu de données sont disponibles sur des sujets à risques. De plus, les différentes hypothèses de modélisation nécessaires pour la construction des modèles proposées dans la littérature amènent à des différences importantes tant sur la localisation que sur l’amplitude des déformations prédites. La comparaison des prédictions faites par les modèles à une référence expérimentale n’est que rarement faite dans la littérature, ce qui ne permet pas de conclure sur leur pertinence. C’est à ce verrou que s’est intéressé la première partie de cette thèse. Une nouvelle méthode a été proposée afin d’estimer différents paramètres nécessaires à la construction d’un modèle à partir de données IRM publiées dans la littérature, et les champs de déformations ont été comparées à une mesure expérimentale. Les résultats soulignent que les hypothèses classiques de modélisation ne permettent de prédire fidèlement ni la localisation ni l’amplitude des déformations.Afin de pouvoir quand même proposer une estimation de la vulnérabilité du patient, d’autres indices biomécaniques ont été cherchés. En particulier, il a été montré que la rigidité du tissu a un impact très fort sur la prédiction de la déformation. De plus, des différences de rigidité ont été observées chez les populations à risque d’escarres. Cependant, les moyens proposés dans la littérature ne sont pas compatibles avec une utilisation en routine clinique. Une nouvelle méthodologie a donc été proposée afin d’estimer expérimentalement la rigidité du muscle et de la graisse. Différents développements ont été faits afin d’assurer que la méthodologie permet d’estimer des propriétés matériaux cohérentes dans le chapitre 3 et que la représentation de la quasi incompressibilité des tissus mous était correcte. Cet outil a été ensuite utilisé dans le chapitre 5 afin d’observer des différences de rigidités chez 24 sujets 8 sujets jeunes asymptomatiques, 8 volontaires âgés de plus de 60 ans et 8 volontaires recrutés dans un service de gériatrie à l’Hôpital Charles Foix.La prise en compte de l’historique de chargement est aussi un enjeu critique. Cependant, cet aspect n’est que rarement étudié. Des développements ont donc été réalisés dans la dernière partie de cette thèse afin d’étudier la faisabilité d’un protocole expérimental permettant d’estimer les propriétés viscoélastiques des tissus musculaire et adipeux à partir d’imagerie ultrason. Des résultats préliminaires encourageants ont montré qu’un protocole court, compatible avec des acquisitions en clinique permettrait d’estimer ces propriétés
Apprentissage des sémantiques et de la géométrie pour la compréhension des scènes
No full textIn this thesis, we explore multiple approaches for learning 2D/3D semantic and geometric information from 3D point clouds and 2D images. The thesis is divided into three parts, each focusing on either learning semantics, geometry, or both. Part 1 emphasizes semantic learning, using contrastive and prototype learning to enhance the semantic understanding of point clouds with limited annotation and images without labels, leveraging synthetic data. Part 2 shifts the focus to geometry learning, extending NeRF-based methods for large-scale 3D reconstruction of complex scenes in a self-supervised manner. In part 3, the focus is on the challenging task of learning both semantic and geometric information jointly, leveraging the Semantic Scene Completion (SSC) task. We first broaden SSC's applications by enabling single-view input and propose Panoptic Scene Completion, which further advances SSC by predicting instances to provide finer semantic details. Additionally, we introduce an efficient ensemble-based uncertainty estimation method to assess prediction reliability, addressing a key gap in the SSC literature and paving the way for the safe deployment of this task in real-world applications.Dans cette thèse, nous explorons plusieurs approches pour l'apprentissage des informations sémantiques et géométriques en 2D/3D à partir de nuages de points 3D et d'images 2D. La thèse est divisée en trois parties, chacune se concentrant sur l'apprentissage des aspects sémantiques, géométriques, ou les deux. Part 1 met l'accent sur l'apprentissage sémantique, en utilisant l'apprentissage contrastif et l'apprentissage par prototypes pour améliorer la compréhension sémantique des nuages de points avec une annotation limitée et des images sans étiquettes, en s'appuyant sur des données synthétiques.Part 2 se concentre sur l'apprentissage géométrique, en étendant les méthodes basées sur NeRF pour la reconstruction 3D à grande échelle de scènes complexes de manière auto-supervisée. Dans part 3, l'accent est mis sur la tâche complexe d'apprentissage simultané des informations sémantiques et géométriques, en exploitant la tâche de Complétion de Scène Sémantique (CSS). Nous élargissons d'abord les applications de la CSS en permettant une entrée monoculaire et proposons la Complétion de Scène Panoptique, qui fait progresser la CSS en prédisant des instances pour fournir des détails sémantiques plus fins. De plus, nous introduisons une méthode efficace d'estimation d'incertitude basée sur un ensemble pour évaluer la fiabilité des prédictions, comblant ainsi une lacune clé dans la littérature sur la CSS et ouvrant la voie à un déploiement sécurisé de cette tâche dans des applications du monde réel
Investigation des effets de taille dans le cadre de plasticité crystalline à gradient
No full textAt mesoscopic scales, typically between hundreds of nanometers and a few tens of micrometers, numerous studies have revealed size effects on the inelastic behavior of metallic materials. In fact, the smaller the specimen size, the higher the macroscopic stress response. This results in the general expression, emph{smaller is stronger}. Given the exponential trend towards miniaturization, the correct modeling of these effects has become a necessity in many fields of engineering. Classical plasticity theories, which consider only the displacements as degrees of freedom (DOF) and do not include internal length scale(s), are unable to reproduce these effects. To overcome this limitation, approaches within the mechanics of generalized continuum media, which incorporate the addition of extra DOF have been proposed in the literature. Such approaches include strain gradient (crystal) plasticity (SGCP) theories, in which one (or more) plastic variable is also utilized as a DOF. These approaches are able to take into account the gradient of plastic deformations, which has been experimentally shown to be related to size effects. Thanks to their interesting features, these theories have attracted a great deal of scientific interest in recent years, leading to the development of numerous SGP models. Nevertheless, most of these models exhibit peculiar size effects under specific , under specific non-proportional loading conditions. These include the emergence of "elastic gaps", which refer to a delay in plastic flow following an infinitesimal change in boundary conditions. The existence of these "elastic gaps" has not been substantiated by experimental evidence, and their physical nature remains a subject of debate.In this thesis, we propose to investigate the physical nature of certain size effects, in particular "elastic gaps", and to provide an improved description of plasticity at small-scales. To this end, original small-scale experiments, involving for the first time non-proportional loading, as well as advanced simulations based on discrete dislocation dynamics (DDD), have been carried out. First, we demonstrate that the DDD model predicts the experimentally observed size effects for proportional loading, thereby validating our methodology with DDD. The increase in yield stress and the presence of Asaro's type III kinematic hardening were discussed. This numerical DDD approach was then used to demonstrate, for the first time in the context of non-proportional loading types of the tension-bending (tension is maintained during bending), tension-passivation or bending-passivation, that "elastic gaps" might not be physical. These numerical results were then employed to develop gradient-enhanced crystal plasticity models. In a second step, based on the DDD results, an improvement of an existing SGCP model, which uses plastic slips as an additional DOFs and avoids "elastic gaps", is proposed. Analytical solutions for shear problems have been presented. High-order kinematic hardening modeling is discussed. We have shown that the model faithfully replicates the various features of the DDD results. One shortcoming of the model is the order of magnitude of the evolution of the yield stress as a function of the size of the studied domain. This aspect is addressed by a micromorphic approach proposed later. In this context, high-order dissipative terms have also been introduced for the first time. Finally, small-scale experimental tests have been reported. Using proportional (simple) tension and bending tests, size effects have been observed. Concerning non-proportional tension-bending loading, further analysis and improvements are required in order to conclude from an experimental point of view on the "elastic gaps".Aux échelles mésoscopiques, comprises entre quelques centaines de nanomètres et quelques dizaines de micromètres, de nombreuses études ont révélé des effets de taille sur le comportement inélastique des matériaux métalliques. Plus la taille du spécimen est petite, plus la réponse macroscopique en contrainte est élevée. Compte tenu de la tendance exponentielle à la miniaturisation, la modélisation correcte de ces effets est devenue une nécessité dans plusieurs domaines d'ingénierie. Les théories classiques de plasticité, qui considèrent uniquement les déplacements comme degrés de liberté et qui n'impliquent pas de longueur(s) interne(s), ne permettent pas de reproduire ces effets. Pour surmonter cette limitation, des approches en mécanique des milieux continus généralisés basées sur l'ajout de degré(s) de liberté (DL) supplémentaire(s) sont proposées dans la littérature. On peut notamment citer les théories de plasticité à gradient (PG), où une (ou plusieurs) variable plastique est aussi utilisée comme DL. Ces approches sont capables de tenir compte du gradient des déformations plastiques, dont le lien avec les effets de taille a été prouvé expérimentalement. Elles ont suscité un grand intérêt scientifique ces dernières années, conduisant au développement de nombreux modèles PG. Néanmoins, la plupart de ces modèles conduisent, sous certaines conditions de chargement non-proportionnel, à des effets de taille inhabituels, tels que l'apparition de gaps élastiques (retard dans l'écoulement plastique suite à un changement infinitésimal des conditions aux limites). Ces gaps élastiques n'ont jamais été observés expérimentalement et leur nature physique est fortement remise en question.Nous proposons dans cette thèse d'étudier la nature physique de certains effets de taille, en particulier les gaps élastiques, et d'apporter une description améliorée de la plasticité continue aux petites échelles. Pour y parvenir, des expériences originales impliquant pour la première fois des chargements non-proportionnels, ainsi que des simulations avancées basées sur la dynamique des dislocations discrètes (DDD), ont été réalisées. Les résultats expérimentaux et numériques ont ensuite été utilisés pour développer des modèles cristallins d'ordre supérieur. Nous montrons que la DDD permet de retrouver des effets de taille observés expérimentalement pour des chargements proportionnels, validant ainsi notre méthodologie avec la DDD. L'augmentation de la limite d'élasticité et la présence de l'écrouissage cinématique de type III d'Asaro ont été examinées. Cette approche numérique a ensuite été utilisée pour démontrer, pour la première fois dans le cadre des chargements non-proportionnels de type traction-flexion (la traction est maintenue pendant la flexion), traction-passivation ou flexion-passivation, que les gaps élastiques ne sont sans doute pas physiques. L'amélioration d'un modèle de PG existant, qui utilise les glissements plastiques comme DL supplémentaires et qui évite les gaps élastiques, est proposée en se basant sur les résultats de la DDD. Des solutions analytiques pour des problèmes de cisaillement ont été présentées. Une discussion sur les écrouissages d'ordre supérieur est menée. On montre que le modèle reproduit fidèlement les différentes caractéristiques des résultats de la DDD. Seul l'ordre de grandeur de l'évolution de la limite d'élasticité en fonction de la taille du domaine étudié fait défaut. Cet aspect est résolu par une approche micromorphe proposée par la suite. Dans ce contexte, nous avons aussi introduit, pour la première fois, des termes dissipatifs d'ordre supérieur. Des essais expérimentaux à petite échelle ont été réalisés. Des effets de taille ont été observés lors d'essais proportionnels de traction et de flexion. En ce qui concerne le chargement non-proportionnel de traction-flexion, des analyses et améliorations supplémentaires sont nécessaires pour conclure expérimentalement sur les gaps élastiques
Contrôle en langage naturel pour la synthèse de mouvements humains en 3D
No full text3D human motions are at the core of many applications such as the film industry, healthcare, augmented reality, virtual reality and video games. However, these applications often rely on expensive and time-consuming motion capture data.The goal of this thesis is to explore generative models as an alternative route to obtain 3D human motions. More specifically, our aim is to allow a natural language interface as a means to control the generation process. To this end, we develop a series of models that synthesize realistic and diverse motions following the semantic inputs.In our first chapter, we address the challenge of generating human motion sequences conditioned on specific action categories. We introduce ACTOR, a conditional variational autoencoder (VAE) that learns an action-aware latent representation for human motions. We show significant gains over existing methods thanks to our new Transformer-based VAE formulation, encoding and decoding SMPL pose sequences through a single motion-level embedding.In the second chapter, we go beyond categorical actions, and dive into the task of synthesizing diverse 3D human motions from textual descriptions allowing a larger vocabulary and potentially more fine-grained control. Our work stands out from previous research by not deterministically generating a single motion sequence, but by synthesizing multiple, varied sequences from a given text.We propose TEMOS, building on our VAE-based ACTOR architecture, but this time integrating a pretrained text encoder to handle large-vocabulary natural language inputs.In the third chapter, we address the adjacent task of text-to-3D human motion retrieval, where the goal is to search in a motion collection by querying via text. We introduce a simple yet effective approach, named TMR, building on our earlier model TEMOS, by integrating a contrastive loss to enhance the structure of the cross-modal latent space. Our findings emphasize the importance of retaining the motion generation loss in conjunction with contrastive training for improved results. We establish a new evaluation benchmark and conduct analyses on several protocols.In the fourth chapter, we introduce a new problem termed as "multi-track timeline control" for text-driven 3D human motion synthesis. Instead of a single textual prompt, users can organize multiple prompts in temporal intervals that may overlap. We introduce STMC, a test-time denoising method that can be integrated with any pre-trained motion diffusion model. Our evaluations demonstrate that our method generates motions that closely match the semantic and temporal aspects of the input timelines.In summary, our contributions in this thesis are as follows: (i) we develop a generative variational autoencoder, ACTOR, for action-conditioned generation of human motion sequences, (ii) we introduce TEMOS, a text-conditioned generative model that synthesizes diverse human motions from textual descriptions, (iii) we present TMR, a new approach for text-to-3D human motion retrieval, (iv) we propose STMC, a method for timeline control in text-driven motion synthesis, enabling the generation of detailed and complex motions.Les mouvements humains 3D jouent un rôle clé dans divers domaines, tels que le cinéma, le secteur médical, la réalité augmentée, la réalité virtuelle et l'industrie du jeu vidéo. Toutefois, ces utilisations reposent souvent sur des données de capture de mouvement coûteuses et chronophages.- L'objectif de cette thèse est d'explorer les modèles génératifs en tant que voie alternative pour obtenir des mouvements humains 3D. Plus spécifiquement, notre objectif est de contrôler le processus génératif par le biais d'une interface en langage naturel. Pour cela, nous développons une série de modèles qui synthétisent des mouvements réalistes et variés en suivant des entrées sémantiques. Dans notre premier chapitre, nous relevons le défi de générer des séquences de mouvements humains conditionnées par des catégories d'actions spécifiques. Nous présentons ACTOR, un autoencodeur variationnel conditionnel (VAE) qui apprend une représentation latente des mouvements humains tenant compte de l'action. Nous montrons des améliorations significatives par rapport aux méthodes existantes grâce à notre nouvelle formulation VAE basée sur un Transformer. Ce modèle code et décode des séquences de pose du corps humain paramétrisées par le modèle SMPL, en utilisant un vecteur de mouvement latent global.Dans le deuxième chapitre, nous allons au-delà des actions catégorielles et nous nous intéressons à la synthèse de divers mouvements humains 3D à partir de descriptions textuelles. Cela permet d'élargir le vocabulaire et d'obtenir un contrôle potentiellement plus fin. Notre travail se distingue des recherches précédentes en ne générant pas de manière déterministe une séquence de mouvement unique, mais en synthétisant des séquences multiples et variées à partir d'un texte donné.Nous proposons TEMOS, qui repose sur notre architecture ACTOR basée sur un VAE, mais qui intègre cette fois un encodeur de texte pré-entraîné pour traiter les entrées en langage naturel à large vocabulaire. Dans le troisième chapitre, nous abordons la tâche adjacente de la recherche de mouvements humains 3D à partir de texte, où l'objectif est, par le biais d'une requête textuelle, de rechercher à l'intérieur d'une collection de mouvements. Nous présentons une approche simple et efficace, appelée TMR, qui s'appuie sur notre modèle précédent TEMOS, en intégrant une fonction de coût contrastive pour améliorer la structure de l'espace latent multimodal. Nos résultats soulignent l'importance de conserver la génération de mouvement avec l'entraînement contrastif pour améliorer les résultats. Nous établissons un nouveau critère d'évaluation et effectuons des analyses sur plusieurs protocoles.Dans le quatrième chapitre, nous présentons un nouveau problème appelé "contrôle par chronologie multi-pistes" pour la synthèse de mouvements humains 3D pilotée par le texte. Au lieu d'une seule description textuelle, les utilisateurs organisent plusieurs textes dans des intervalles temporels qui peuvent se chevaucher. Nous présentons STMC, une méthode de débruitage en temps de test pouvant être intégrée à n'importe quel modèle de diffusion de mouvement humain pré-entraîné. Nos évaluations démontrent que notre méthode génère des mouvements qui correspondent étroitement aux aspects sémantiques et temporels de la chronologie d'entrée. En résumé, les contributions de cette thèse sont les suivantes : (i) nous développons un autoencodeur variationnel génératif, ACTOR, pour la génération de séquences de mouvements humains conditionnée par l'action, (ii) nous présentons TEMOS, un modèle génératif conditionné par le texte qui synthétise des mouvements humains diversifiés, (iii) nous présentons TMR, une nouvelle approche pour la recherche de mouvements humains 3D à partir de texte, (iv) enfin, nous proposons STMC, une méthode pour la génération de mouvements humains contrôlés par une chronologie à plusieurs pistes
Vers une gestion circulaire de l'azote et du phosphore dans des excrétats humains : état des lieux, potentiel agricole global et contrainte spatiale en France
No full textNutrients in excretions could serve as fertilizers, but are seen as a pollution. I first describe the current situation of the French sanitation system: about 10% of the N and 50% of the P in French excreta is reused in agriculture, while national wastewater treatment plant removal efficiency are 70% and 80%. I then estimate the agronomic potential of N in human excreta, which represents 15-20% of the current global N inputs to croplands, with a lot of variation between countries; in a less wasteful and more vegetarian food system, this could be around 30-40%. The global quantity of N in human excreta is similar to the N in manure spread on croplands. Finally, I estimate that 60-70% of French excretions could be spread on croplands within less than 10 km. In this thesis I produced 2 detailed dataset: one of the 20,000 French wastewater treatment plants; and one of fertilization at fine spatial resolution in France.Les nutriments des excréments pourraient servir d'engrais, mais sont vus comme une pollution. Je décris d’abord la situation actuelle de l'assainissement français : 10% de l'azote (N) et 50% du phosphore des excréments sont réutilisés en agriculture, alors que le rendement épuratoire des stations d'épuration est de 70% et 80%. J'estime ensuite le potentiel agronomique du N des excréments humains, qui représente 15-20% des apports mondiaux actuels de N aux terres cultivées, avec de larges variations entre pays ; dans un système alimentaire bien plus sobre, ce potentiel pourrait être de l'ordre de 30-40%. La quantité mondiale de N dans les excréments est similaire au N du fumier épandu sur les terres arables. Enfin, j'estime que 60-70% des excréments français pourraient être épandus sur des parcelles dans un rayon de 10 km. Dans cette thèse, j'ai produit 2 datasets pour la France: un sur ses 20 000 stations d'épuration et l'autre sur la fertilisation à résolution spatiale fine