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Etude du lien entre traitement thermique, propriétés mécaniques et amorçage de la rupture fragile par clivage d'un acier faiblement allié trempé revenu
No full textThick components for pressurized water reactor (PWR) power plants, such as the pressure vessel or steam generator, are obtained by forging and heat treatment of an ingot. At the end of this process, the quality heat treatment (QHT) gives the component its final properties. Typical steps in this process include austenitizing, followed by quenching and tempering. However, these components are very thick (between 100 and 700mm), which means that during quenching, a steep microstructural gradient is created, which in turn affects mechanical properties, particularly fracture properties. There is currently no systematic study, for a single material, of the relationship between heat treatment parameters, microstructure and fracture properties in the brittle range, for the low-alloy steels used for these components.This study provides the first experimental evidence for determining this relationship. Starting from a homogeneous material of industrial origin, 18 different heat treatments were carried out, varying the cooling rate after austenitization, the tempering temperature and the tempering time.These 18 microstructures were characterized in terms of tensile strength, impact strength and toughness. Notable differences were revealed: 75°C maximum difference between ductile-fragile transition temperatures and up to 70J difference in ductile upper shelf energies. The cooling rate is identified as the first-order parameter influencing mechanical and fracture properties. Tempering reduces differences in tensile properties between microstructures, but not the differences in fracture properties. A number of correlations have been revealed between striction and the upper shelf energy, or between the yield strength and the transition temperature. The critical cleavage stresses of certain microstructures were also determined by a campaign of tests on notched tensile specimens coupled with finite element analysis. These values were compared with those estimated from impact tests using a simplified method.A systematic fractography campaign on all fractured specimens in the brittle domain revealed a typology of initiation sites common to all microstructures. Initiation occurs predominantly on a manganese andmolybdenum enriched carbide located at a grain boundary and averaging 0.85 µm in size. This is the first time that a generic initiation pattern has been directly demonstrated for such microstructural variability. This result provides a new basis for micromechanical modeling of cleavage initiation in tempered ferritic steels.Les composants épais des centrales à réacteurs à eau pressurisée (REP) comme la cuve ou le générateur de vapeur sont obtenus par forgeage et traitements thermiques à partir d'un lingot. À la fin de ce processus, le traitement thermique de qualité (TTQ) donne au composant ses propriétés finales. Les étapes typiques de ce traitement consistent en une austénitisation suivie d'une trempe et d'un revenu. Or les composants présentent une épaisseur importante (entre 100 et 700mm) qui entraine l'apparition, durant la trempe, d'un fort gradient microstructural et donc de propriétés mécaniques, notamment des propriétés à rupture. Il n'existe pas, à l'heure actuelle, d'étude systématique pour un même matériau de la relation entre paramètres de traitement thermique, microstructure et propriétés à rupture dans le domaine fragile, pour les aciers faiblement alliés utilisé pour ces composants.Cette étude vient apporter des premiers éléments expérimentaux pour déterminer ce lien. Partant d'un matériau homogène d'origine industrielle, 18 traitements thermiques différents ont été réalisés en faisant varier à la fois vitesse de refroidissement après austénitisation, température et durée de revenu.Ces 18 microstructures ont été caractérisées en traction, en résilience et en ténacité. Des différences notables ont ainsi été mises en évidence : 75°C de différence maximale entre les températures de transition ductile-fragile et jusqu'à 70J de différence pour les énergies au palier ductile. La vitesse de refroidissement est identifiée comme le paramètre d'influence au premier ordre sur les propriétés mécaniques et à rupture. Le revenu permet de réduire les écarts de propriétés en traction entre les microstructures mais pas les écarts de propriétés à rupture. Certaines corrélations entre la striction et l'énergie absorbée au palier ductile ou entre la limite d'élasticité et la température de transition ont été révélées. Les contraintes critiques de clivage de certaines microstructures ont également été déterminées par une campagne d'essais sur éprouvettes de traction entaillées couplée à une analyse par éléments finis. Ces valeurs ont été comparées à celles estimées à partir d'essais de résilience au moyen d'une méthode simplifiée.Par une campagne de fractographie systématique sur toutes les éprouvettes rompues dans le domaine fragile, une typologie de sites d'amorçage commune à toutes les microstructures a été déterminée. L'amorçage se produit de manière prépondérante sur un carbure enrichi en manganèse et molybdène localisé à un joint et de taille moyenne 0,85 µm. C'est la première fois qu'une configuration d'amorçage générique a été directement mise en évidence pour une telle variabilité microstructurale. Ce résultat fournit de nouvelles bases pour la modélisation micromécanique de l'amorçage du clivage dans pour les aciers ferritiques trempés revenus
Politiques locales, impact mondial : mettre en place des politiques urbaines adaptées pour des villes plus durables
No full textCities are pivotal in the global transition toward a more sustainable world. A substantial share of the world's population lives in urban areas, and the concentration of inhabitants and economic activities in cities is a unique opportunity for mitigating greenhouse gas (GHG) emissions. Urban policies, when well-crafted, can also build strong local support. However, the actual potential impact of urban policies on GHG emission mitigation and sustainability enhancements remains largely unknown. This knowledge gap arises from the significant heterogeneity between cities, including variations in spatial characteristics, demography, development level, and local capacities. This Ph.D. thesis seeks to enhance our understanding of how cities can contribute to a more sustainable future, accounting for their heterogeneity and local specificities. In the first part of this thesis, we employ urban economics modeling to analyze a global sample of over 100 cities. Our findings demonstrate that tailored policies can substantially reduce transportation-related GHG emissions within urban areas. Simultaneously, these policies improve the welfare of households by making transportation and housing more affordable and promoting better public health through reduced air and noise pollution, fewer traffic-related injuries, and increased physical activity. In the second part of this thesis, we present three case studies analyzing the distributional impacts that may result from urban climate policies in the short, medium, and long run, with a particular focus on spatial inequalities. We find that policies such as low-emissions zones, fuel taxes, and even public transport investments can have regressive impacts in the short run, with low-skilled workers and low-income households bearing a disproportionate burden. This research highlights the importance of complementary policies, such as affordable public transportation, flexible labor markets, and careful urban planning, to allow all households and workers to adapt to climate policies in the medium and long run and ensure their social acceptability.Les villes jouent un rôle essentiel dans la transition vers un monde plus durable. Une part importante de la population mondiale vit dans des zones urbaines, et la concentration des habitants et des activités économiques dans les villes représente une opportunité unique d'atténuer les émissions de gaz à effet de serre (GES). Les politiques urbaines peuvent également bénéficier d'un soutien local important. Toutefois, l'impact réel de potentielles politiques urbaines sur l'atténuation des émissions de GES et le développement de villes durables reste largement méconnu. Cela s'explique par l'hétérogénéité significative des villes, notamment en termes de caractéristiques spatiales, de démographie, de niveau de développement et de capacités locales. Cette thèse de doctorat vise à améliorer notre compréhension de la manière dont les villes peuvent contribuer à un avenir plus durable, en tenant compte de leur hétérogénéité et de leurs spécificités locales. Dans la première partie de cette thèse, nous utilisons des modèles d’économie urbaine pour analyser un échantillon mondial comprenant plus de 100 villes. Nos résultats démontrent que des politiques adaptées peuvent réduire considérablement les émissions de GES liées au transport dans les zones urbaines. Simultanément, ces politiques améliorent le bien-être des ménages en rendant le transport et le logement plus abordables et en favorisant une meilleure santé publique grâce à la réduction de la pollution atmosphérique et sonore, à la diminution des accidents de la route et à l'augmentation de l'activité physique. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous présentons trois études de cas analysant les impacts distributifs qui peuvent résulter des politiques climatiques urbaines à court, moyen et long terme, en mettant l'accent sur les inégalités spatiales. Nous constatons que des politiques telles que la création de zones à faibles émissions, des taxes sur les carburants ou même des investissements dans les transports en commun peuvent avoir des effets régressifs à court terme, les travailleurs peu qualifiés et les ménages à faibles revenus étant davantage affectés. Cette recherche souligne l'importance de politiques complémentaires, telles que le développement de transports en commun abordables, un marché du travail flexible et une planification urbaine adaptée, pour permettre à tous les ménages et travailleurs de s'adapter aux politiques climatiques à moyen et long terme et pour garantir leur acceptabilité sociale
Synthèse, caractérisations et évaluation de matériaux autosupportés à base de silicium pour batteries lithium-ion
No full textLi-ion batteries are an efficient means of energy storage. But the current electrode manufacturing process is complex and involves adding electrochemically inactive material to the electrode. This thesis proposes to develop self-supported electrode materials that are 100% electrochemically active and can be used as such in the battery. To this end, a porous C-SiOxCy matrix is synthesized. Silicon acts as the active core, capturing and releasing large quantities of u+ ions. Carbon carries electrons into the electrode, and the presence of porosity allows u+ ions to move around. A TiO2 coating isdeposited on the matrix to stabilize the interface. The physicochemical and electrochemical properties of each component were studied. Finally, physicochemical and electrochemical characterizations were carried out on the final C-SiOxCy-TiO2 material to assess its behavior as a self-supported electrode.Les batteries Li-ion sont un moyen de stockage d'énergie efficace. Mais le procédé actuel de fabrication des électrodes est complexe et implique d'ajouter de la matière inactive électrochimiquement dans l'électrode. Cette thèse propose de développer des matériaux d'électrodes autosupportées actifs électrochimiquement à 100% et pouvant être utilisés tels quels dans la pile. Pour cela, une matrice poreuse de C-SiOxCy est synthétisée. Le silicium sert le cœur actif: il capte et restitue une quantité importante d'ions u+. Lecarbone achemine les électrons dans l'électrode et la présence de porosité permet le déplacement des ions u+. Un revêtement de TiO2 est déposé sur la matrice pourstabiliser l'interface. Les propriétés physicochimiques et électrochimiques de chaque composante ont été étudiées. Enfin, des caractérisations physicochimiques et électrochimiques ont été réalisées sur le matériau final C-SiOxCy-TiO2 pour évaluer son comportement d'électrode autosupportée
Découvrir la loi de comportement de matériaux viscoélastiques non linéaires par réseaux de neurones à base physique et données expérimentales
No full textThe application of machine learning techniques based on neural networks provides novel insights into the modelling of the mechanical behaviour of materials. These networks are capable of capturing a wide variety of complex behaviours due to their ability to act as universal function approximators. However, the deployment of these techniques requires large datasets, which are often difficult to obtain experimentally. This manuscript introduces various physical biases that enable the modelling of mechanical behaviour, specifically non-linear viscoelastic behaviour, using limited experimental data, thereby addressing this limitation.The two fundamental principles of thermodynamics provide a robust framework for constraining the formulation of constitutive laws. This approach reduces the quantity of data required for model training, while simultaneously improving the models' resilience to measurement errors.Recurrent neural networks, on the other hand, are particularly well-suited for modelling behaviour that depends on the loading history. Their hidden memories mirror the internal variables introduced in mechanics by the local state principle. However, these networks present challenges in terms of training and generalisation. To overcome these difficulties, a neural network model with mechanical encoding is proposed. This model employs the internal variables of a linear viscoelasticity model to encode the material's history, which proves to be sufficient for modelling its non-linear mechanical behaviour.One of the most significant challenges in three-dimensional modelling from experimental data is the incorporation of material symmetries in order to avoid the need for superfluous testing. For isotropic materials, a method of increasing the data set by randomly rotating the tests, combined with lateral transfer learning, enables the development of a three-dimensional constitutive law using only two types of uniaxial test. A thermodynamically consistent formulation that inherently preserves the material's isotropy is proposed; however, challenges related to training remain to be addressed in order to optimise this approach.Les méthodes d'apprentissage automatique basées sur les réseaux de neurones offrent de nouvelles perspectives pour la modélisation du comportement mécanique des matériaux. Grâce à leur capacité à servir d'interpolateurs universels de fonctions, ces réseaux sont capables de capturer une grande variété de comportements complexes. Cependant, leur mise en œuvre requiert des ensembles de données volumineux, souvent difficilement accessibles par des moyens expérimentaux. Afin de pallier cette limitation, ce manuscrit introduit différents biais physiques permettant de modéliser le comportement mécanique de matériau, et plus spécifiquement le comportement viscoélastique non linéaire, à partir de données expérimentales restreintes.Les deux principes fondamentaux de la thermodynamique constituent un cadre contraignant pour la formulation de lois de comportement. Il permet de réduire le nombre de données nécessaires à l'entraînement des modèles, tout en renforçant leur robustesse face aux erreurs de mesure.Les réseaux de neurones récurrents, quant à eux, sont particulièrement bien adaptés pour modéliser des comportements dépendant de l'histoire du chargement. Leurs mémoires cachées offrent une analogie intéressante avec les variables internes introduites par le principe de l'état local en mécanique. Cependant, ces réseaux posent des défis en matière d'entraînement et de généralisation. Pour surmonter ces difficultés, un modèle de réseau de neurones à encodage mécanique est proposé. Ce modèle tire parti des variables internes d'un modèle de viscoélasticité linéaire pour encoder l'histoire du matériau, ce qui s'avère suffisant pour modéliser le comportement mécanique non linéaire du matériau.Un des défis majeurs de la modélisation en trois dimensions à partir de données expérimentales réside dans la prise en compte des symétries matérielles pour éviter des essais redondants. Dans le cas des matériaux isotropes, une méthode d'augmentation de données par rotation aléatoire des essais, combinée à un apprentissage par transfert latéral, permet de développer une loi de comportement 3D en utilisant seulement deux types d'essais uniaxiaux. Une formulation thermodynamique respectant intrinsèquement l'isotropie du matériau est proposée, bien que des défis d'entraînement restent à surmonter pour optimiser cette approche
« Smart Sampling Design : Augmentation des données pour les problèmes de régression en grandes dimensions »
No full textMachine Learning approaches are widely used to understand and model complex physicalsystems. Generally, a substantial number of samples must be collected to create a reliable model. However, collecting large amounts of data is often time-consuming and expensive. To address this, new approaches based on smart sampling techniques, such as Active Learning methods, have been investigated to minimize the number of samples required to train a model. Industrial problems are becoming increasingly complex and often involve a high number of parameters. High-dimensional problems typically require large datasets due to the curse of dimensionality. But, many Active Learning methods struggle with high-dimensional settings. To tackle these challenges, a technique that combines Fisher information and sparse proper generalized decomposition (s-PGD) is proposed.This enables the definition of a new Active Learning informativeness criterion that is effective in high dimensions. Additionally, most Active Learning methods are highly dependent on initialization, leading to computational costs due to the uncertainty of choosing optimal initialization. This often necessitates multiple runs and averaging to ensure reliability. Furthermore, the way to select the next sample such as a classicPool-based scenario can be very resource and time-consuming too. To address these issues, computational costs are studied, and the previous methods are enhanced by selecting an appropriate initialization. A surrogate of the criterion or a derivative-based approach are employed to more efficiently determine the next sample.Finally, in practical applications, building models incrementally can be restrictive due to operator availability and time constraints. But, Active Learning is particularly interesting with experimental data as it significantly reduces the amount needed. Also, Active Learning often requires to add points in the same area. That is why, adding multiple samples at each step of the Active Learning process and its impact on the whole performances are studied.The methodologies developed are tested on theoretical polynomial functions in 5 and 15 dimensions, two industrial crash simulations in 3 and 9 dimensions, and one experimental application in chemical formulation through the design of a make-up remover foam.Actuellement, les approches d’apprentissage automatique sont largement utilisées pourcomprendre et modéliser des systèmes physiques complexes. En général, il est nécessaire de collecter un nombre important d’échantillons pour créer un modèle fiable. Cependant, collecter beaucoup de données est souvent couteux que ce soit en termes de temps ou d’argent. Pour pallier a ce probleme, de nouvelles approches basées sur des techniques d’échantillonnage intelligentes, telles que les méthodes d’apprentissage actif, ont été étudiées afin de minimiser le nombre d’échantillons requis pour former un modèle sur.D’autre part, les problèmes industriels tendent `a devenir de plus en plus complexes, faisant notamment intervenir un plus grand nombre de paramètres. Or, pour traiter des problèmes en grandes dimensions il est nécessaire d’avoir un grand nombre de données. Cela est du à la malédiction de la dimensionnalité.Cependant, la plupart des méthodes d’apprentissage actif ne fonctionnent pas en grande dimensions. C’est pourquoi, une technique combinant l’information de Fisher et la Proper Generalized Decomposition (s-PGD) est proposée. Elle permet alors de définir un nouveau critère d’information pour l’apprentissage actif efficace en grande dimensions.De plus, la plupart des méthodes d’apprentissage actif dépendent fortement de l’initialisation, ce qui génère un cout de calcul élevé car l’initialisation choisie n’est pas forcement la plus optimale. En effet, cela nécessite de faire plusieurs calculs et de moyenner les résultats afin de garantir la fiabilité globale.Le scenario choisit pour sélectionner le prochain échantillon peut également etre source de couts élevés.Pour faire face ces problèmes, une étude a été réalisée et les méthodes précédentes ont été améliorées en conséquence. D’abord en sélectionnant une initialisation appropriée. Puis, en proposant une modélisation du critère ou une approche dérivative permettant de sélectionner plus efficacement le prochain exemple à ajouter à la base d’entrainement.Enfin, pour des applications expérimentales, construire un modèle pas à pas n’est pas forcement le plus adapté à cause de la disponibilité des opérateurs et des machines ou des temps de repos. Cependant, les méthodes d’apprentissage actif sont particulièrement intéressantes pour ce type d’applications car elles permettent de réduire considérablement la quantité de données nécessaires et donc le cout global. De plus, l’apprentissage actif nécessite souvent l’ajout de points dans une meme zone de l’espace paramétrique. C’est pourquoi, l’ajout de plusieurs échantillons à chaque étape de l’apprentissage actif etson impact sur l’ensemble des performances ont été étudiés.Les méthodologies développées sont testées sur des fonctions polynomiales théoriques en 5 et 15 dimensions, deux simulations de crash industriel en 3 et 9 dimensions, et et une application expérimentale en formulation chimique via la conception d’une mousse démaquillante
Modélisation intégrée du système énergétique mondial pour les trajectoires avec élimination de carbone
No full textThis thesis explores the integration of carbon dioxide removal (CDR) technologies into global energy systems for limiting the temperature increase below 1.5°C by 2100. Using the TIAM-FR integrated assessment model, we investigate the role of land, biomass, and water availability in the implementation of CDR, focusing on bioenergy with carbon capture and storage (BECCS). Our analysis examines how BECCS and other CDR options contribute to realigning the global energy system to meet climate goals, emphasizing the significance of sustainable biomass sourcing. Key questions addressed include: How far are we from the 1.5°C limit compared to current trajectories, and what long-term strategies are necessary to achieve the Paris Agreement? The study finds that CDR is essential in all pathways, even those not directly aimed at the 1.5°C limit. However, the deployment of BECCS and direct air capture with carbon storage (DACCS) faces challenges related to land (for BECCS) and water constraints, which could impact their sustainability. Additionally, the thesis highlights the integration of GLOBIOM (a land-use model) to assess the interaction between energy, agriculture, and forestry, revealing that GHG pricing and forest management are key in enhancing early emissions reductions. The study concludes that while CDR is critical to long-term climate mitigation, it poses challenges in terms of land and water use, competition with food production, and potential impacts on biodiversity. This calls for careful consideration of policy choices, technological innovations, and resource management to ensure the sustainable scaling of CDR solutions within the broader context of global climate and sustainability goals.Dans les systèmes énergétiques mondiaux pour limiter l'augmentation de la température en dessous de 1,5°C d'ici 2100. En utilisant le modèle d'évaluation intégrée TIAM-FR, nous examinons le rôle de la disponibilité des terres, de la biomasse et de l'eau dans la mise en œuvre du CDR, en nous concentrant sur la bioénergie avec capture et stockage du carbone (BECCS). Notre analyse examine comment le BECCS et d'autres options de CDR contribuent à réaligner le système énergétique mondial pour atteindre les objectifs climatiques, en mettant l'accent sur l'importance d'un approvisionnement durable en biomasse. Les principales questions abordées incluent : où sommes-nous de la limite de 1,5°C par rapport aux trajectoires actuelles, et quelles stratégies à long terme sont nécessaires pour atteindre les objectifs de l'Accord de Paris ? L'étude révèle que les solutions CDR sont essentielles dans tous les scénarios, même ceux qui ne visent pas directement la limite de 1,5°C. Cependant, le déploiement du BECCS et de la capture directe de l'air avec stockage du carbone (DACCS) sont confrontés à des défis liés à la disponibilité des terres (pour le cas des BECCS) et à l'eau, ce qui pourrait affecter leur durabilité. De plus, la thèse souligne l'intégration de GLOBIOM (un modèle d'utilisation des terres) pour évaluer les interactions entre l'énergie, l'agriculture et la foresterie, révélant que le coût social des gaz à effet de serre et la gestion des forêts sont essentiels pour améliorer les réductions d'émissions précoces. Nous déterminons que les solutions CDR soient cruciales pour l'atténuation du changement climatique à long terme, elles posent des défis en termes d'utilisation des terres et de l'eau, de concurrence avec la production alimentaire, et de potentiels impacts sur la biodiversité. Cela nécessite une réflexion approfondie sur les choix politiques, les innovations technologiques et la gestion des ressources pour assurer une mise à l'échelle durable des solutions de CDR dans le cadre plus large des objectifs mondiaux sur le climat et la durabilité
Etude des mécanismes d'endommagement dans un polyamide 66 renforcé par des fibres de verre courtes, soumis à l'effet de vieillissement de l'éthylène glycol et de l'antigel
No full textThe aim of this work is to study the effect of ethylene glycol and coolant aging on the overall behavior and the damage mechanisms of the Polyamide 66 (PA66) and the short glass fiber reinforced polyamide 66 (PA66/GF). To this end, a proper experimental aging setup is designed and presented for conditioning the samples in glycol and coolant at different aging durations. The aging media absorption effect is analyzed through the swelling and the mass variation (uptake). The effect of cooling is also studied by applying two cooling methods. Moreover, monotonic tensile tests are performed to study the aging effect on the PA66 and PA66/GF. SEM (Scanning Electron Microscopy) investigation is then performed to characterize the damage mechanisms and their evolution with the increase of the aging duration. X-ray micro-computed tomography (µCT) observations are also carried out to quantify the damage depending on the aging duration, the material, and the area of interest (AOI).Experimental findings show that the glycol and coolant absorption is more important for the PA66 unreinforced matrix than for the short glass fiber-reinforced PA66 composite. In addition, the stiffness, as well as the material deformability, are found to be significantly affected by aging. In terms of composite degradation, the main damage mechanisms are the damage at the fiber's end and the fiber-matrix interface, and for the high aging durations, cavitation in the polymer matrix is observed. The X-ray µCT investigation has indicated pronounced damage mostly located at the core and surface of the samples, which is due to the well-known shell-core microstructure of injected PA66/GF composites. All these conclusions lead to inferring the significant and irreversible effect of glycol and coolant aging on the bulk mechanical behavior and damage mechanisms of the investigated materials.Le but de ce travail est d'étudier l'effet du vieillissement dans l'éthylène glycol et l'antigel sur le comportement global et les mécanismes d'endommagement du polyamide 66 (PA66) et du polyamide 66 renforcé par des fibres de verre courtes (PA66/GF). À cette fin, un dispositif expérimental de vieillissement adéquat est conçu et présenté pour conditionner les échantillons dans le glycol et l'antigel à différentes durées de vieillissement. L'effet d'absorption du milieu de vieillissement est analysé par le gonflement et la variation de masse (absorption). L'effet du refroidissement est également étudié en appliquant deux méthodes de refroidissement. Des essais de traction monotones sont effectués pour étudier l'effet du vieillissement sur le PA66 et le PA66/GF. Une investigation MEB (Microscope Electronique à Balayage) est ensuite réalisée pour caractériser les mécanismes d'endommagement et leur évolution en fonction de la durée de vieillissement. Des observations par tomographie à rayons X (µCT) sont également réalisées pour quantifier les dommages en fonction de la durée du vieillissement, du matériau et de la zone d'intérêt (AOI).Les résultats expérimentaux montrent que l'absorption de glycol et de l'antigel est plus importante pour la matrice PA66 non renforcée que pour le composite PA66 renforcé par des fibres de verre courtes. De plus, la rigidité, ainsi que la déformabilité du matériau, sont considérablement affectées par le vieillissement. En termes de dégradation du composite, les principaux mécanismes d'endommagement sont situés à l'extrémité de la fibre et à l'interface fibre-matrice, et pour les durées de vieillissement élevées, la cavitation dans la matrice polymère est constatée. L'étude par microtomographie à rayons X a indiqué que l'endommagement est principalement localisé au cœur et à la surface des échantillons, ce qui est dû à la microstructure cœur-peau bien connue des composites PA66/GF injectés. Toutes ces conclusions permettent de déduire l'effet significatif et irréversible du vieillissement du glycol et de l'antigel sur le comportement mécanique global et les mécanismes d'endommagement des matériaux étudiés
La reterritorialisation des activités agricoles dans la planification foncière et alimentaire
No full textReterritorialisation of agricultural activities (RAA) refers to the reinforcement of local food production and its diversification activities oriented towards local consumers. RAA helps shape the local food system, an increasingly studied topic in planning fields. Planning RAA implies addressing agri-food systems as well as tackling farmland issues, referring to two local planning policies: land-use planning, a policy dealing with land and building rights with legally binding rules, and food planning, a new type of strategic policy dedicated to promoting a local food system. Missing links between land-use and food planning may cause a mismatch between land-use regulations and desired activities and hinder the implementation of RAA. However, there is no comprehensive understanding of how food and land-use planning work and interact to support the RAA.This research aims to improve understanding of the planning approaches for RAA by investigating land-use and food planning policies and their intersections. As a sociological analysis of public policies, the research is developed within the theoretical framework of policy instrumentation and policy integration and with reference to research on food systems. The research is achieved through document analysis and semi-structured interviews with local stakeholders based on a sample of case studies in two French regions (i.e., Occitania and Normandy) and the Netherlands.The research identifies the local design of policy instruments for RAA, starting from the analysis of the interplay between stakeholders. It shows that “local” is prioritised over “agroecological” transition as trade-offs between stakeholders in the co-existence of agri-food models. Direct integration between land-use and food planning is still marginal but with potential. The empirical findings give insights into the institutional organisations involved in integrated RAA planning. This research with highly diversified cases shows no one unique governance model for RAA planning. It finally raises the question of institutional organisation and the restructuring of power relations in the field of local agricultural policies.La reterritorialisation des activités agricoles (RAA) renvoie au renforcement de la production alimentaire locale et de ses activités de diversification, orientées vers les consommateurs locaux. La RAA contribue à façonner le système alimentaire local, un sujet qui fait l'objet d'études croissantes dans les domaines de la planification territoriale. Planifier la RAA implique la prise en compte des systèmes agri-alimentaires, ainsi que la résolution des défis liés à la gouvernance des terres agricoles, en se rapportant à deux politiques de planification locale : la planification foncière, une politique organisant les droits fonciers et de construction sur la base de règles juridiquement contraignantes, et la planification alimentaire, un nouveau type de politique stratégique, dédié à la promotion de systèmes alimentaires locaux. L'absence de liens entre la planification foncière et alimentaire peut entraîner une inadéquation entre les règlements d'utilisation des sols et les activités souhaitées et entraver la mise en œuvre de la RAA. Cependant, il n'existe pas une vision globale de la manière dont les politiques de planification alimentaire et foncière s’organisent et se coordonnent pour soutenir la RAA.Cette recherche vise à améliorer la compréhension des approches de planification de la RAA, en étudiant les politiques de planification foncière et alimentaire et leurs intersections. Dans une perspective de sociologie de l’action publique, la recherche est menée en s’appuyant sur le cadre théorique de l'instrumentation et de l'intégration des politiques publiques, et en se référant aux travaux sur les systèmes agri-alimentaires. La recherche s’appuie sur l'analyse de documents et des entretiens demi-directifs avec des acteurs locaux, issus d’un échantillon d'études de cas dans deux régions françaises (l'Occitanie et la Normandie) et aux Pays-Bas est examiné.La recherche identifie les modalités de conception locale des instruments politiques pour la RAA en se basant sur l’analyse des jeux d'acteurs. Elle montre qu’une priorité est accordée au "local" par rapport à la transition "agroécologique" dans le cadre de compromis entre les acteurs et dans un contexte de coexistence des modèles agri-alimentaires. L'intégration directe entre la planification foncière et alimentaire reste marginale, mais présente un fort potentiel. Les résultats empiriques offrent un éclairage sur les organisations institutionnelles impliquées dans la planification intégrée des RAA. Cette recherche portant sur des cas très diversifiés montre qu'il n'existe pas de modèle de gouvernance unique pour la planification de la RAA. Elle soulève en définitive la question de l'organisation institutionnelle et de la restructuration des relations de pouvoir dans le domaine des politiques agricoles territorialisées
Méta-modèle et optimisation pour l’allocation dynamique des tolérances et des stratégies d'assemblage
No full textThis thesis focuses on the functional behavior of intricate assembled systems, such as micro gears, which rely on high-precision components. The performance of these systems is determined by various factors, including design, manufacturing, assembly, and internal and external conditions. To address the complexity of these assemblies and the challenge of analyzing their functional behavior, surrogate models are proposed to estimate the effects of tolerance and their impact on functionality. The use of machine learning techniques, particularly AI, is explored as an efficient approach to predict assembly precision and improve cost-effectiveness and time-saving. In addition to proposing surrogate models, this thesis presents production strategies, such as resource allocation, reworking, and assembly strategies, to enhance assembly quality and reduce production cost. A novel cost-activity model framework is also introduced to identify high-cost and low-tolerance specifications in the production process and enable manufacturers to optimize the balance between cost and tolerance while maintaining quality. The modular structure of the model provides an organized and systematic approach to analyzing and optimizing the manufacturing process.Cette thèse se concentre sur le développement fonctionnel de systèmes assemblés complexes, tels que les micro-engrenages, qui reposent sur des composants de haute précision. La performance de ces systèmes est déterminée par divers facteurs, notamment la conception, la fabrication, l'assemblage et les conditions internes et externes. Pour faire face à la complexité de ces assemblages et au défi que représente l'analyse de leur comportement fonctionnel, des modèles de substitution sont proposés pour estimer les effets de la tolérance et leur impact sur la fonctionnalité. L'utilisation de techniques d'apprentissage automatique, en particulier l'IA, est explorée comme une approche efficace pour prédire la précision de l'assemblage et améliorer la rentabilité et le gain de temps. En plus de proposer des modèles de substitution, cette thèse présente des stratégies de production, telles que l'allocation des ressources, le retraitement et les stratégies d'assemblage, afin d'améliorer la qualité de l'assemblage et de réduire les coûts de production. Un nouveau cadre de modèle coût-activité est également introduit pour identifier les spécifications à coût élevé et à faible tolérance dans le processus de production et permettre aux fabricants d'optimiser l'équilibre entre le coût et la tolérance tout en maintenant la qualité. La structure modulaire du modèle offre une approche organisée et systématique de l'analyse et de l'optimisation du processus de fabrication
Relations génome, transcriptome et épigénome chez le champignon filamenteux Trichoderma reesei
No full textThe filamentous fungus Trichoderma reesei can secrete high amounts of cellulolytic enzymes which are used at an industrial scale to produce fermentable sugars from lignocellulosic biomass. In fungi, various biological processes, such as a rapid response to environmental changes, the production of secondary metabolites or industrial enzymes, involve epigenetic control mechanisms via chromatin status changes. The acquisition of such knowledge is crucial for the definition of strategies aiming at efficiently controlling fungal productions. However, the chromatin dynamics that characterize switches between various fungal life traits remain unclear. The present project proposes to define an epigenetic signature during cellulase production in T. reesei by unraveling the chromatin dynamics and identifying key regulatory elements.Firstly, we aimed at characterizing three major histone modifications along the genome of two Trichoderma reesei strains: the wild type and a hyper-productive strain used in industry as a cellulase producing reference. The ChIP Seq technique was used in both conditions of cellulase synthesis induction and inhibition to generate the mapping of euchromatin cue H3K4me3.In the second part of the project, we strived to attain an understanding of the roles played by known epigenetics regulators during cellulase production. By means of the CRISPR-Cas9 technology, we knocked-out genes encoding the histone methyltransferases KMT6 and DIM5, the DNA methyltransferases DIM2 and RID1 and lastly the reader protein HP1 in both strains. Phenotyping the mutants revealed phenotypic instability observed during both development stage and cellulase production on the Δdim5 mutants.Le champignon filamenteux Trichoderma reesei peut sécréter de grandes quantités d'enzymes cellulolytiques qui sont utilisées à l'échelle industrielle pour produire des sucres fermentescibles à partir de biomasse lignocellulosique. Chez les champignons, divers processus biologiques, tels que la réponse rapide aux changements environnementaux, la production de métabolites secondaires ou d'enzymes industrielles, impliquent des mécanismes de contrôle épigénétique via des changements d'état de la chromatine. L'acquisition de telles connaissances est cruciale pour la définition de stratégies visant à contrôler efficacement les productions fongiques. Cependant, la dynamique chromatinienne qui caractérise les changements entre divers processus de vie fongiques reste peu claire. Le présent projet propose de définir une signature épigénétique durant la production de cellulases chez T. reesei en démêlant la dynamique chromatinienne et en identifiant les éléments régulateurs clés.Dans un premier temps, nous avons cherché à caractériser trois modifications majeures des histones le long du génome de deux souches de Trichoderma reesei : le type sauvage et une souche hyper-productive utilisée dans l'industrie comme référence pour la production de cellulases. La technique ChIP Seq a été utilisée dans les deux conditions d'induction et d'inhibition de la synthèse de cellulases pour générer la cartographie de l'euchromatine H3K4me3.Dans la deuxième partie du projet, nous avons cherché à comprendre les rôles joués par les régulateurs épigénétiques majeurs lors de la production de cellulases. Au moyen de la technologie CRISPR-Cas9, nous avons éliminé les gènes codant pour les histones méthyltransférases KMT6 et DIM5, les ADN méthyltransférases DIM2 et RID1 et enfin la protéine de lecture HP1 dans les deux souches. Le phénotypage des mutants a révélé une instabilité phénotypique observée à la fois au stade du développement et de la production de cellulases sur les mutants Δdim5