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Étude du fonctionnement de micro-éoliennes à basse vitesse spécifique.
No full textThe purpose of this PhD thesis is to examine the operation of micro-scale wind turbines (MSWT) specifically designed to operate at a low tip-speed ratio (TSR) λ = 1. Chapter 2 provides an overview of the various experimental devices and protocols used in this work. Chapter 3 is dedicated to studying the performance and flow characteristics of MSWT designed using the traditional methodology for horizontal axis wind turbines, known as the Blade Element-Momentum Theory (BEMT). We have emphasized the limitations of the BEMT at low TSR. In particular, we have highlighted that at λ=1, the optimal flow velocities differ depending on the active disk model employed (Betz, Glauert, Joukowsky). Additionally, the BEMT method often results in the design of rotors with a high blade solidity, leading to strong interactions among the rotor blades instead of behaving as isolated airfoils. To address these limitations, we have developed an innovative design method for low tip-speed ratio wind turbines, inspired by the design techniques used for axial flow turbomachines operating under internal flow conditions. This method is based on flow deflection through a high-solidity blade cascade arrangement. Chapters 4 and 5 are dedicated to the the characterization of the operation of MSWT that have been designed using this original approach. A parametric study involving multiple rotors reveals that high-solidity rotors with an adequate number of blades are well-suited for wind energy harvesting applications. These rotors exhibit a high maximum power coefficient, low starting speed, and an affine torque characteristic with a steep slope, which is minimally influenced by the Reynolds number. Furthermore, significant operational distinctions between high-solidity and low-solidity rotors are identified, encompassing energy characteristics (power coefficient, torque coefficient) as well as flow properties (axial and tangential velocities, flow deflection). These findings demonstrate the evolution of rotor operation, transitioning from behavior resembling a sum of isolated profiles to that of a blade cascade.Ces travaux de thèse portent sur l'étude expérimentale du fonctionnement d’éoliennes de petite taille opérant à basse vitesse spécifique λ =1. Les différents dispositifs et protocoles sont présentés dans le chapitre 2. Le chapitre 3 est consacré à l’étude du fonctionnement de micro-éoliennes conçues selon les méthodes classiques de dimensionnement (Blade Element - Momentum Theory). Les chapitres 4 et 5 sont dédiés à l’étude de rotors conçus selon une nouvelle méthode de dimensionnement, inspirée des techniques utilisées pour concevoir des turbomachines à écoulement interne. Les limites des rotors conçus selon la méthode BEMT ont été mises en évidence. En effet, à faible vitesse spécifique, les vitesses d’écoulement optimales diffèrent selon le modèle de disque actif (Betz, Glauert, Joukowsky), et la méthode BEMT conduit à des géométries de pales très serrées. Il est alors montré que les pales de ce type de rotors ne se comportent plus comme des profils isolés, mais interagissent fortement entre eux. Une méthode de conception de type « grille d’aubes » pour les éoliennes à basse vitesse spécifique est alors proposée. Une étude paramétrique sur une douzaine de rotors montre que les rotors serrés ayant un nombre de pales suffisant sont bien adaptés pour des applications de micro-récupération d'énergie. Ces rotors ont un coefficient de puissance maximal élevé, une faible vitesse de démarrage, ainsi qu’une caractéristique de couple affine, de forte pente, et dont l'allure est faiblement sensible au nombre de Reynolds. Par ailleurs, nous avons mis en évidence des différences de fonctionnement importantes entre les rotors faiblement serrés et les rotors fortement serrés. Ces différences se manifestent tant sur les caractéristiques énergétiques (coefficient de puissance, coefficient de couple) que sur les propriétés des écoulements (augmentation de la vitesse tangentielle et de la déflexion de l’écoulement), et témoignent de l'évolution du fonctionnement du rotor, passant d'un comportement semblable à celui d'une somme de profils isolés à celui d'une « grille d'aubes »
Comprendre les enjeux d'innovation des entreprises industrielles face aux inconnus des transitions : modéliser et expérimenter une nouvelle ingénierie de l'expertise
No full textThe management of contemporary transitions (technological evolutions, environmental constraints, and the new needs of increasingly connected users) is an issue that crosses industrial organizations. The unknowns resulting from these transitions seem to act as constraints on established engineering companies. These unknowns are undesirable to them for two main reasons. First, the injunction to innovate pushes the engineering to propose contradictory answers, recognized as unsatisfactory for their designers (for example, the increase in autonomous mobility results in the scarcity of materials to produce them). Secondly, the unknowns of transitions are exogenous: they are born outside of their engineering and taking them into account disturbs the structure of their expertise. Taking the example of the digital transition, the unknowns are identified by new players such as the GAFAs and they require the integration of new complex expertise (AI, Big Data, digital, etc.). While the literature shows that, in the context of intensive innovation, engineering firms have been able to evolve their learning dynamics for new expertise topics, as well as their innovation capabilities to support innovation, they still lack processes to align and coordinate engineering actors faced with unwanted and exogenous design unknowns. Based on a fifty-month intervention research in an advanced engineering team at Renault, this thesis analyzes the inadequacies of the engineering's innovation and learning practices, compromising their ability to pilot the unknowns of transitions and appropriate the underlying exogenous expertise. In partnership with "experts of the unknown", the research provides a diagnosis of the nature of the design unknowns that Renault's engineering is confronted with, as well as the limits of the usual practices by the engineering actors, and in particular by the experts. In a first diagnostic step, we show that the management of the unknowns of transitions requires the implementation of a process of endogenization of the underlying complex expertises and a process of desirabilization to convince the designers of the interest of this unknown. We point out that if the experts in place know how to identify an unknown of the transitions, along with the expertise to be endogenized, they lack the tools for these specific issues of endogenization and desirabilization. We also point out that the company has institutionalized experts of the unknown to help these other experts in the unknown, but that their actions did not seem to reach them. In a second stage of experimentation, the thesis led us to a managerial proposal to address the previous limit, namely a multi-stage process of piloting the unknowns of transitions, facilitated by the experts of the unknown, which involves experts in place to 1) identify a vital need for the company, 2) conduct an exploration to target the exogenous expertise to be endogenized, 3) mobilize internal experts in learning these expertises, 4) help them make explicit innovative concepts desirable for engineering, and 5) help them validate the means of developing concepts collectively recognized as desirable. Thus, our thesis proposes a new engineering of expertises for the unknowns of transitions in established industries.Le pilotage des transitions contemporaines (évolutions technologiques, contraintes environnementales, et nouveaux besoins d'utilisateurs de plus en plus connectés) est une problématique qui traverse les organisations industrielles. Les inconnus, issus de ces transitions, semblent s'imposer comme des contraintes aux ingénieries établies. Ces inconnus leur sont indésirables pour deux raisons principales. D'abord, l'injonction à innover pousse à proposer des réponses contradictoires, reconnues comme insatisfaisantes pour leurs concepteurs (par exemple, la hausse des mobilités autonomes provoque la raréfaction des matériaux pour les produire). Ensuite, les inconnus des transitions sont exogènes : ils naissent hors des ingénieries et leur prise en compte perturbe leurs structures d'expertises. Si l'on prend l'exemple de la transition numérique, ils sont identifiés par de nouveaux acteurs tels que les GAFA et ils nécessitent d'intégrer de nouvelles expertises complexes (IA, Big Data, numérique, etc.). Si la littérature montre qu'avec le contexte d'innovation intensive, les ingénieries ont su faire évoluer leurs dynamiques d'apprentissage pour les nouvelles expertises, ainsi que leurs capacités d'innovation pour soutenir l'innovation, elles sont tout de même dépourvues de processus pour aligner et coordonner les acteurs de l'ingénierie confrontés à des inconnus de conception indésirables et exogènes. Basée sur une recherche intervention de cinquante mois dans une équipe de l'ingénierie avancée de Renault, cette thèse analyse les insuffisances des pratiques d'innovation et d'apprentissage par l'ingénierie pour piloter les inconnus des transitions et pour s'approprier les expertises exogènes sous-jacentes. En partenariat avec des « experts de l'inconnu », la recherche fournit un diagnostic sur la nature des inconnus de conception auxquels l'ingénierie de Renault est confrontée, ainsi que sur les limites des pratiques habituelles pour traiter ces inconnus par les acteurs de l'ingénierie, et notamment par les experts. Dans un premier temps de diagnostic, nous montrons que la gestion des inconnus des transitions nécessite la mise en place d'un processus d'endogénéisation des expertises complexes sous-jacentes et d'un processus de désirabilisation pour convaincre les concepteurs de l'intérêt de cet inconnu. Nous mettons en avant que si les experts en place savent identifier un inconnu des transitions ainsi que l'expertise à endogénéiser, ils sont dépourvus d'outils pour ces enjeux spécifiques d'endogénéisation et de désirabilisation. Nous mettons également en avant que l'entreprise a institutionnalisé des experts de l'inconnu pour aider ces autres experts dans l'inconnu, mais que leurs actions ne semblaient pas les atteindre. Dans un second temps d'expérimentation, la thèse nous a conduits à une proposition managériale sur ce point, à savoir un processus en plusieurs étapes de pilotage des inconnus des transitions, animé par les experts de l'inconnu, qui implique des experts en place pour 1) identifier un besoin vital pour l'entreprise, 2) conduire une exploration pour cibler les expertises exogènes à endogénéiser, 3) mobiliser les experts internes dans l'apprentissage de ces expertises, 4) les aider à expliciter des concepts innovants désirables pour l'ingénierie, 5) et les aider à valider les moyens de développement des concepts collectivement reconnus comme désirables. Ainsi notre thèse propose une nouvelle ingénierie des expertises pour les inconnus des transitions dans les industries établies
Potentialités des séries pluriannuelles Sentinel à haute résolution pour cartographier la pratique de la jachère en Afrique de l'Ouest
No full textFallow mapping in West Africa is essential to accurately assess agricultural systems and its contribution to food security and agro-ecological sustainability of current practices, and yet the available mapping methodologies are not adapted to the environmental and cropping conditions encountered when addressing tropical smallholder agriculture. In this doctoral thesis, we explore different mapping strategies based on supervised classification techniques and making use of Sentinel-2 imagery and rainfall data as input, as well as multiple years of in-situ data to map fallow land at local scale in a Soudanian site in Burkina Faso (Koumbia) between the years 2016 and 2021. Results show that "traditional" machine learning based mapping approaches are not sufficient for detecting fallow land under the given pedoclimatic conditions, resulting in very low accuracy figures (e.g., F1-scores below the 0.2 mark). Most promising results were obtained when following a trajectory analysis approach, where a series of methodological adaptations had to be done to exploit annual data in a multi-year oriented manner. In this last case we reformulate the mapping problem to target non-active agricultural land (NAAL) as whole, obtaining F1-score ranging from 0.75 to 0.92 values when validating against complete (no data gaps) reference data set.Our results show that strategies that incorporate multiple years of spectral data in their learning process as a potential viable approach, where fallow land is not described by current status of land surface (i.e. land cover) but rather by the changes of it along the period that encircles the moment in which crop inactivity begins. However, results also indicate that the spatial application scope might be limited, with an augmentation of model uncertainty in areas where no ground truth data is available, highlighting the need to incorporate unsupervised approaches for enhanced extrapolation. On the other hand more explicit multi-year strategies, where temporal analysis is delegated to model classifiers yielded marginally better results than annual direct mapping strategies, yet performances obtained do not reach satisfying results, with top average F1-score reaching the 0.44 mark. Methodological development is still required for both (a) exploiting more efficiently and direct manner multi-year data, and (b) building more cost-efficient unsupervised solutions that could be tested in areas with a reduce amount of ground truth data.En Afrique de l'Ouest, la cartographie des jachères est essentielle pour caractériser les systèmes agricoles et évaluer avec précision la durabilité agroécologique des pratiques actuelles et leur contribution à la sécurité alimentaire. Cependant, les méthodes actuellement disponibles pour la cartographie des surfaces cultivées ne sont pas adaptées aux conditions environnementales et culturales rencontrées en contexte d'agriculture familiale en Afrique sub-saharienne. Dans cette thèse de Doctorat, plusieurs stratégies de cartographie des jachères basées sur des approches de classification supervisée ont été explorées. Pour ce faire, des séries temporelles d'images Sentinel-2 ainsi que des données pluviométriques ont été confrontées à une importante base de données collectées sur le terrain entre 2016 et 2021 sur le site de Koumbia, localisé en zone soudanienne au Burkina Faso. Les résultats de ce travail de thèse ont montré que les méthodes d'apprentissage automatique, dites "traditionnelles", ne permettent pas de détecter les surfaces en jachère pour les conditions pédoclimatiques de la zone d'étude. En effet, les précisions obtenues sont très faibles, avec des F1-scores inférieurs à 0.20. Les résultats les plus prometteurs ont été obtenus à partir d'une approche basée sur l'analyse des trajectoires. Une série d'adaptations méthodologiques a alors dû être effectuée afin de pouvoir exploiter l'orientation pluri-annuelle de données annuelles. Pour ce dernier cas, cette thèse s'est concentrée sur la classe "terres agricoles non actives" (NAAL en anglais) pour laquelle des valeurs de F1-scores entre 0.75 et 0.92 ont été obtenus, en considérant un jeu de données de référence complet. Par ailleurs, nos résultats ont mis en évidence que les stratégies de cartographie intégrant des informations spectrales pluri-annuelles dans le processus d'apprentissage constituent une approche viable, permettant de décrire les surfaces en jachère non pas par leur état actuel (c'est-à-dire par l'occupation du sol), mais par les changements à l'œuvre au cours de la période qui jouxte la mise au repos des cultures. Cependant, nos résultats ont également montré que le domaine de validité spatiale de l'approche pouvait être limité, en raison de l'augmentation de l'incertitude du modèle dans les zones où aucune donnée de terrain n'est disponible. Cela souligne l'importance d'incorporer des approches non supervisées au processus de classification afin de permettre plus de fiabilité dans le processus d'extrapolation spatiale. Des stratégies pluri-annuelles plus explicites, où le processus d'analyse temporelle est délégué aux algorithmes de classification ont également été testées et ont montré des résultats légèrement améliorés par rapport aux stratégies de cartographie annuelles directes. Toutefois les performances obtenues restent modérées avec un F1-score moyen de 0.44. Des développements méthodologiques sont encore nécessaires pour (a) exploiter de manière plus efficiente et directe les données pluri-annuelles, et (b) mettre en place des approches non-supervisées plus efficaces pouvant être testées dans les environnements pauvres en données de terrain
Amélioration de la modélisation 2D et 3D de vagues déferlantes en milieu maritime
No full textFully nonlinear potential flow models (FNPF) have been extensively employed for diverse applications, including the propagation of nonlinear and dispersive waves in varying water depths, modeling wave runup over steep slopes, investigating nonlinear wave interactions with fixed and floating structures, and simulating overturning waves (using a Lagrangian formulation), among other applications.Additionally, FNPF models have been applied to simulate specific phenomena that might not be accounted for under the irrotational and inviscid flow assumptions. For instance, phenomena like bottom friction in shallow water, viscous effects, and wave breaking. In recent years, there has been growing interest in understanding breaking waves, particularly in extreme wave conditions. This study focuses on the development of a parameterized wave breaking model for FNPF models, with a specific emphasis on basing the model on the underlying physics of the phenomenon and ensuring broader applicability by using minimal calibration parameters.Firstly, 2D (i.e., long-crested) breaking waves are explored. A parameterized breaking detection and dissipation model is presented for 2D depth-limited breaking waves. The model incorporates a universal breaking onset criterion and a newly derived dissipation strength model. The proposed model is validated with regular and irregular breaking waves, including spilling and plunging breakers over submerged bars and slopes. Another parameterized breaking model is proposed for 2D steepness-limited breaking waves, utilizing the same onset parameter as the previous model, with a dissipation strength model from the literature, based on the input wave packet. This model is then validated using laboratory experiments of focused breaking waves.Finally, the proposed 2D depth-limited dissipation model is extended to 3D depth-limited breaking waves. This extension involves dividing wavefronts into smaller subdivisions, where wave conditions can be assumed constant across the span of each subdivision. Consequently, these individual subdivisions are treated as 2D long-crested waves. The proposed model is validated with spilling and plunging breaking waves over a 3D submerged bar and an elliptical shoal.Les modèles d'écoulement potentiel non-linéaire ont été largement utilisés pour diverses applications, notamment la propagation d'ondes non-linéaires et dispersives à différentes profondeurs d'eau, la modélisation de la montée des vagues sur des pentes abruptes, l'étude des interactions non linéaires des vagues avec des structures fixes et flottantes et la simulation des vagues renversées. (utilisant une formulation Lagrangienne), entre autres applications. De plus, ces modèles ont été appliqués pour simuler des phénomènes spécifiques qui pourraient ne pas être pris en compte dans les hypothèses d'écoulement irrotationnel et non visqueux. Par exemple, des phénomènes tels que le frottement du fond dans des conditions peu profondes, les effets visqueux et le déferlement des vagues. Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant pour la compréhension des vagues déferlantes, en particulier dans le contexte de conditions de vagues extrêmes. Cette étude se concentre sur le développement d'un modèle de déferlement de vagues paramétré dans les modèles d'écoulement potentiel non linéaire, en mettant particulièrement l'accent sur la base du modèle sur la physique sous-jacente du phénomène et en garantissant une applicabilité plus large en utilisant des paramètres d'étalonnage minimaux. Tout d'abord, les vagues déferlantes 2D (i.e., à crête longue) sont explorées. Un modèle de détection et de dissipation de déferlement paramétré est présenté pour des ondes déferlantes 2D à profondeur limitée. Le modèle intègre un critère universel de début de déferlement et un nouveau modèle de force de dissipation. Le modèle proposé est validé avec des vagues déferlantes régulières et irrégulières, y compris des déferlantes déferlantes et plongeantes sur des barres et des pentes submergées. Un autre modèle de déferlement paramétré est proposé pour les ondes déferlantes à pente limitée en 2D, utilisant le même paramètre d'apparition que le modèle précédent, ainsi qu'un modèle de force de dissipation de la littérature, basé sur le paquet d'ondes d'entrée. Ce modèle est ensuite validé à l'aide d'expériences en laboratoire impliquant des ondes déferlantes focalisées. Enfin, le modèle de dissipation 2D limité en profondeur proposé est étendu aux ondes déferlantes 3D limitées en profondeur. Cette extension implique de diviser les fronts d'onde en subdivisions plus petites jusqu'à un certain degré, où les conditions d'onde peuvent être supposées constantes sur toute la durée de chaque subdivision. Par conséquent, ces subdivisions individuelles sont traitées comme des ondes 2D à crête longue. Le modèle proposé est validé avec des vagues déferlantes déversantes et plongeantes sur une barre submergée 3D et un haut-fond elliptique
Intelligence artificielle associée aux modèles physiques et hybrides pour la simulation des défauts de fonderie
No full textIn industrial environments, there are several techniques of material forming. Casting is a widely used material forming process to produce a required shape with less raw material consumption. It can be operated to form various metals such as aluminum alloys. However, various defects might appear in the resulting part that can contribute on crack initialization and fatigue resistance decreasing such as shrinkage porosity. This fact highlights the importance of studying the presence of these defaults in the resulting part. Though numerical simulation and experimental approaches have been playing a prominent role in process design to circumvent these anomalies. It would take rounds of simulation with a particular set of parameters to come with an optimized process configuration. In this work, Artificial Intelligence-based methods are proposed to learn on sparse simulation data and generate efficient real-time simulation results. These models can be enriched by experimental data in order to develop hybrid-twins that predict and correct the gap between experimental and simulations results. The efficiency of the proposed methodologies is evaluated on various study cases. These solutions can contribute to open perspectives for more data-driven solutions that minimize the time-cost in the design stage.Dans le milieu industriel, il existe plusieurs techniques de mise en forme des matériaux. La fonderie est un procédé de formage des matériaux largement utilisé pour produire une forme requise en minimisant la consommation de matières premières. Il peut être utilisé pour former divers métaux tels que les alliages d'aluminium. Divers défauts peuvent apparaître dans la pièce résultante et contribuer à l'initialisation de fissures et la diminution de la résistance à la fatigue, comme les porosités et les retassures. Ce fait souligne l'importance d'étudier la présence de ces défauts dans la pièce obtenue. La simulation numérique et les approches expérimentales jouent un rôle important dans la conception du processus pour contourner ces anomalies. Il faudrait prévoir des séries de simulations avec un ensemble particulier de paramètres pour arriver à une configuration de processus optimisée. Dans cette thèse, des méthodes basées sur l'intelligence artificielle sont proposées pour apprendre sur des données de simulation et générer des résultats de simulation efficaces en temps-réel. Ces modèles peuvent être enrichis par des données expérimentales afin de développer des jumeaux hybrides qui prédisent et corrigent l'écart entre les résultats expérimentaux et les simulations. L'efficacité des méthodologies proposées est évaluée sur différents cas d'étude. Ces solutions peuvent contribuer à ouvrir des perspectives pour des solutions plus axées sur les données qui minimisent le coût du temps dans la phase de conception
Un test en gouttes pour la sélection d'anticorps à partir de banques de levures
No full textThe identification of new antibodies is a major field of pharmaceutical research that still suffers from a lengthy and costly discovery process that includes several successive steps of library screening. These screenings are subject to several constraints which impose to work initially with truncated forms of antibodies that must be reformatted afterward. This thesis aims to develop a screening platform that surpasses current methods and allows the identification and high-throughput sorting of secreted full-length antibodies. To this end, we optimized the yeast Yarrowia lipolytica for antibody secretion and developed an antibody expression cassette using an inducible bidirectional promoter to co-express the antibody heavy and light chain genes. This expression cassette was constructed by a dedicated Golden Gate assembly that allowed us to compare 169 combinations of signal peptides for antibody secretion. We then developed a single-cell bioassay using droplet microfluidics to identify and select yeasts that secrete antibodies of interest. We demonstrated that we could recover sorted yeasts for further antibody characterization without an additional reformatting step. Thus, by combining yeast engineering and droplet microfluidic technologies, we have developed a process capable of isolating target-specific antibodies from a synthetic library of millions of candidates within days. This process has the potential to drastically reduce the time required to discover new antibodies for therapeutic and diagnostic applications.L'identification de nouveaux anticorps est un champ majeur de la recherche pharmaceutique qui souffre encore d'un processus de découverte long et coûteux incluant plusieurs étapes successives de criblage de banques. Ces criblages sont soumis à plusieurs contraintes qui imposent de travailler dans un premier temps avec des formes tronquées des anticorps qui doivent être reformatées par la suite. L'objectif de cette thèse est de développer une plateforme de criblage surpassant les méthodes actuelles et permettant l'identification et le tri à haut débit d'anticorps entiers et sécrétés. Pour cela, nous avons optimisé la levure Yarrowia lipolytica pour la sécrétion d'anticorps et développé une cassette d'expression utilisant un promoteur bidirectionnel inductible pour co-exprimer les gènes codant pour les deux chaînes des anticorps. Cette cassette d'expression a été construite par un assemblage Golden Gate dédié qui nous a permis de comparer 169 combinaisons de peptides signaux pour la sécrétion des anticorps. En utilisant la microfluidique en gouttes, nous avons ensuite mis au point un essai de reconnaissance d'antigène à l'échelle de la cellule unique pour identifier et sélectionner les levures sécrétant des anticorps d'intérêt. Nous avons démontré qu'il était possible de récupérer les levures triées pour continuer la caractérisation des anticorps spécifiques sans étape additionnelle de reformatage. Ainsi, en regroupant les technologies d'ingénierie des levures et de microfluidique en gouttes, nous avons développé un processus capable d'isoler en quelques jours des anticorps spécifiques d'une cible parmi une banque synthétique de plusieurs millions de candidats. Ce processus a le potentiel de diviser drastiquement le temps nécessaire à la découverte de nouveaux anticorps thérapeutiques et de diagnostic
Comment le Cloud Computing peut accroître les performances d’un système de production 4.0
No full textIndustry 4.0 is a strategic initiative that aims to transform traditional manufacturing organizations through digitization and harnessing the potential of new technologies such as cyber-physical systems, Big Data analytics, Cloud Computing and Artificial Intelligence. The data collected in factories is increasing enormously and can contain important information useful for improving industrial performance. Cloud Computing has recently emerged as a new paradigm for hosting and delivering services to multiple users connected via the Internet. The major interest of Cloud Computing is to provide a huge space for data and computing services on demand. This research work aims to help industrial companies to exploit their industrial data through the power of Cloud Computing, by proposing a new methodology and a Framework for the integration and deployment of Cloud Computing in an industrial context. An in-depth description of cloud-based solutions is presented as well as how cloud computing can be integrated into a digitalized manufacturing system. This approach has been tested on the 4.0 platform at the Arts et Métiers Institute of Technology in Paris. A complete implementation and integration work has been done in collaboration with other PhD students, working on the industrial platform 4.0, in order to verify the proposed methodology and the developed Framework.L'industrie 4.0 est une initiative stratégique qui a pour but de transformer les organisations manufacturières traditionnelles par la numérisation et l'exploitation du potentiel des nouvelles technologies telles que les systèmes cyber-physiques, l'analyse du Big Data, le Cloud Computing et l'Intelligence Artificielle. Les données collectées dans les usines augmentent énormément et peuvent contenir des informations importantes utiles à l’amélioration des performances industrielles. Le Cloud Computing est récemment apparu comme un nouveau paradigme pour l'hébergement et la prestation de services à de nombreux utilisateurs connectés via internet. L'intérêt majeur du Cloud Computing est de fournir un immense espace pour les données et des services informatiques à la demande. Ce travail de recherche vise à aider les entreprises industrielles à exploiter leurs données industrielles via la puissance du Cloud Computing, en proposant une nouvelle méthodologie et un Framework pour l'intégration et le déploiement du Cloud Computing dans un contexte industriel. Une description approfondie des solutions basées sur le cloud est présentée ainsi que la façon dont le Cloud Computing peut être intégré à un système de fabrication digitalisé. Cette approche a été expérimentée sur la plate-forme 4.0 à l'Institut de technologie des Arts et Métiers, à Paris. Un travail complet d'implémentation et d'intégration a été effectué en collaboration avec d’autres doctorants, travaillant sur la plate-forme industrielle 4.0, afin de vérifier la méthodologie proposée et le Framework développé
Modélisation du phénomène d’hémolyse au sein d’un dispositif d’assistance ventriculaire gauche (LVAD)
No full textIn recent years, the idea of using a mechanical pump as a left ventricle assist device is being well developed by several groups. Meanwhile, one of the challenges in this field is the occurrence of biological phenomena such as hemolysis. From an engineering point of view, a solution to this problem is to provide an accurate and efficient numerical method to predict the phenomenon. Hemolysis models are typically based on equivalent scalar stress and exposure time. Meanwhile, they are inaccurate in predicting the absolute values of the hemolytic parameters. The main objective of this thesis is to provide a model that can forecast the phenomena precisely. This work aims to study the impact of considering extensional stresses as the main reason for hemolysis in the three test cases: FDA nozzle benchmark, FDA pump benchmark, and FineHeart innovative blood pump (the ICOMS). For the first two geometries, the standard models provided by FDA, the objective is to validate the numerical methodology. While for the more realistic test case, the FineHeart blood pump, the final goal is to provide some pieces of advice to reduce the hemolysis level.For the FDA nozzle benchmark, firstly, the accuracy of the steady flow simulation was validated by comparing the predicted normalized axial velocity in several sections with the experimental data. For that purpose, the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations in conjunction with three different turbulence models k-ϵ, k-ω, and k-ω SST were employed. As expected, the k-ω SST turbulence model was found to be the most accurate model. In the next step, hemolysis indexes were calculated using different expressions for the equivalent stress. In this case, the impact of scaling up the extensional stresses on predicted hemolysis is studied by adding a coefficient C_n to equivalent stress. It is concluded that the hemolysis index would be in a reliable range of 18<C_n<30. Moreover, the impact of different C_n values have been studied for several species. Comparing the results, the C_n coefficient can make a wide range of hemolysis, especially for higher values of it.For the FDA pump benchmark, transient simulations were conducted with the k-ω SST as the turbulence model. In the first step, hemodynamic parameters, velocity, and pressure were validated by comparing CFD results with FDA experimental data. Secondly, the hemolysis power-law model was added to the simulations using the same expression for the equivalent stress. Comparisons with experimental measurements have indicated that the new methodology provides accurate hemolysis predictions. In addition, the impact of C_n is studied and it is shown that the hemolysis index is highly impacted by the C_n value, and 18<C_n<27 is found to be an appropriate range.Finally, the study conducted transient simulations using identical configurations for FineHeart innovative blood pump, the ICOMS. Hemodynamic parameters, such as velocity and pressure, were compared and validated using two types of experimental data provided by the company: correlation loop tests and particle image velocimetry tests. Subsequently, predictions of hemolysis were compared and verified using in vitro data. The study presents and discusses the local values of hemolysis levels, which allowed for the identification of suggestions to decrease hemolytic levels for the blood pump.Les défis du développement des pompes à sang incluent l'apparition de phénomènes naturels indésirables tels que l'hémolyse et la thrombose. Une solution potentielle consiste à utiliser des modèles mathématiques pour prédire et éliminer les sources de ces phénomènes, en particulier la modélisation de l'hémolyse pour les dispositifs d'assistance ventriculaire gauche (LVAD). Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour simuler le phénomène d'hémolyse basée sur des mesures expérimentales, avec l'objectif principal d'évaluer le nouveau modèle à l'aide d'outils numériques dans différentes géométries. Trois cas de test ont été examinés : Le cas test de la tuyère FDA, le cas test de la pompe FDA et la pompe à sang FineHeart (ICOMS), dans le but de fournir des recommandations pour réduire l'indice d'hémolyse de la pompe à sang FineHeart.L'étude a commencé par des simulations numériques pour valider le nouveau modèle d'hémolyse pour le cas test de la tuyère FDA. Les simulations ont été effectuées à l'aide de trois modèles turbulents, et le modèle k-ω SST s'est avéré le plus fiable. L'indice d'hémolyse a été calculé en utilisant trois expressions différentes de la contrainte de cisaillement équivalente et les valeurs obtenues ont été comparées aux données expérimentales. Les résultats ont montré que l'expression τ_n était la plus fiable. l'effet de la constante C_n a été étudié dans l'expression de τ_n pour différentes espèces avait un impact significatif sur l'hémolyse, en particulier pour le sang bovin et le sang humain. Enfin, une plage appropriée pour la constante a été déterminée comme étant 18 < C_n < 30 en comparant la courbe obtenue avec du sang bovin à la plage expérimentale de MIH dans trois conditions de fonctionnement différentes.La deuxième partie de l'étude s'est concentrée sur le développement de méthodes numériques pour prédire l'hémodynamique et l'hémolyse du flux sanguin à l'intérieur pompe FDA. Le modèle Power-law a été utilisé avec l'approche eulérienne et la même expression de contrainte de cisaillement équivalente que la première partie de l'étude a été testée.. Les prédictions numériques ont été validées en comparant les résultats CFD aux mesures FDA PIV pour trois conditions opérationnelles. L'indice d'hémolyse a été calculé en utilisant la contrainte équivalente τ_n et s'est avéré fournir des résultats précis malgré les incertitudes expérimentales. L'impact de la constante C_n sur l'hémolyse pour différentes espèces conclu que la plage appropriée pour la constante est 18<C_n<27.Des simulations en régime permanent et transitoire pour prédire les aspects hémodynamiques et hémolytiques de la pompe à sang FineHeart (ICOMS) ont été menées, visant à identifier les sources d'hémolyse dans l'appareil. Les simulations ont été validées sur la base de tests de boucle de corrélation et de mesures PIV, et les résultats ont montré un bon accord entre les données numériques et expérimentales. Le modèle d'hémolyse validé a été ajouté aux simulations et les paramètres hémolytiques ont été calculés, comparés et validés avec les données FineHeart pour deux configurations de fonctionnement de la pompe. Les sources d'hémolyse comme des espaces entre les pièces rotatives et fixes et les bords d'attaque et de fuite des pales ont été identifiées. quelques suggestions pour améliorer la conception des pompes à sang axiales sur la base de ces résultats ont également été fournis
Réduction de modèle et métamodélisation paramétrique du procédé multiphysique de chauffage par induction
No full textFinite element (FE) modeling has recently become the most attractive computational tool to predict and optimize many industrial problems. However, it becomes ineffective as far as complex multiphysics parameterized problems, such as the induction heating process, are concerned because of the high computational cost. This thesis aims at defining a multiphysics model order reduction methodology for the induction heating process and proposing a parametric-based solution for some physical quantities of interest, namely the temporal evolution of temperature and austenite phase rate within a C45 steel spur-gear, using a non-intrusive data-driven modeling approach as an alternative to the FE modeling for a real-time prediction. To achieve this goal, a set of synthetic solutions was collected, at some sparse sensors in the workpiece and for different values of input parameters (frequency and power), from numerical simulation via FORGE® software. Indeed, a convergence study was first conducted to choose the best numerical configuration that converges and follows the right trends. Next, according to the Latin hypercube sampling design of experiments (DoE), FE results were obtained and then treated. For the temperature modeling, a dimensionality reduction by the proper orthogonal decomposition (POD) method coupled with three nonlinear regression methods (sPGD, SVR, and GB) was applied to build a reduced basis and create models for the low-dimensional representation of the initial snapshots. For the austenite rate, two metamodels were developed for the time instants t_Ac1 and t_Ac3 characterizing the beginning and the complete austenitic transformation. It was shown that better predictions were obtained with the sPGD and SVR methods, comparatively. Therefore, a real-time prediction of the temperature and austenite phase evolution could be calculated for a new set of process parameters and for the considered sensors. Then, spatial interpolation was performed to extend the solution everywhere in the heat-affected zone. For the temperature field, two approaches were proposed; the first one is based on nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding and POD with radial basis function interpolation, while the second one is based on gappy POD. Both approaches generate good approximations despite their differences. For the austenite rate, a generalization of the previously proposed approach was carried out by taking into consideration geometrical parameters. A comparison between the results of the three regression methods was conducted. Finally, the effect of the gear geometrical change on the temperature-time evolution was analyzed, by using the results of the reference geometry considered so far and without using a new DoE. Two approaches were proposed to predict the temperature-time evolution in new geometries. The first approach is based on the artificial neural network by considering the beginning of the temperature curves, known at few time steps, as input parameters. The second approach is based on POD and sPGD regression by using the internal heat source as an intermediate quantity. The obtained results were promising, however, it remains difficult to approximate nonlinear time-dependent phenomena from partial data extracted at the beginning of the process.Keywords: Finite element modeling; Non-intrusive modeling; Induction heating; Dimensionality reduction; Metamodel; C45 steel; Nonlinear regression; InterpolationLa modélisation par éléments finis (MEF) représente aujourd'hui l'outil de calcul le plus attrayant pour prédire et optimiser de nombreux problèmes industriels. Cependant, la MEF devient inefficace en ce qui concerne les problèmes complexes multiphysiques paramétrés, tels que le traitement de chauffage par induction, en raison de son coût de calcul élevé. L'objectif de cette thèse est de définir une méthodologie de réduction de modèles multiphysiques adaptée au procédé de chauffage par induction et de proposer une solution paramétrique pour quelques quantités physiques d'intérêt, notamment l'évolution temporelle de la température et du taux d'austénite sur un pignon droit en acier C45, en utilisant une approche de modélisation non intrusive basée sur les données comme alternative à la MEF pour une prédiction en temps réel. Pour ce faire, un ensemble de solutions synthétiques a été collecté, au niveau de certains capteurs dans la pièce et pour différentes valeurs de paramètres d'entrée (fréquence et puissance), en se basant sur des données de la simulation numérique obtenues via le logiciel de calcul par éléments finis FORGE®. En effet, une étude de faisabilité et de convergence a d'abord été effectuée afin de figer une configuration qui converge et qui suit les bonnes tendances. Les résultats obtenus par simulation selon un échantillonnage de type hypercube latin ont ensuite été traités. Pour le modèle de température, une réduction dimensionnelle par la méthode ''proper orthogonal decomposition" (POD) couplée avec trois méthodes de régression non linéaire (sPGD, SVR, et GB) ont été appliquées pour construire une base réduite et créer un modèle représentatif de la solution dans l'espace de faible dimension. Pour le taux d'austénite, deux métamodèles ont été développés pour différents instants qui caractérisent la transformation austénitique. Les résultats ont montré que les méthodes sPGD et SVR donnent comparativement une meilleure prédiction. Par conséquent, une prédiction en temps réel de l'évolution temporelle de la température et du taux d'austénite peut être calculée pour un nouvel ensemble des paramètres d'entrée et au niveau des capteurs considérés. Ensuite, une interpolation spatiale a été réalisée pour étendre la solution partout dans la zone affectée thermiquement. Pour la température, deux approches ont été proposées; la première est basée sur la réduction de dimensionnalité non linéaire par la méthode ''locally linear embedding" et la méthode ''POD" avec interpolation par fonction de base radiale, tandis que la deuxième est basée sur la ''gappy POD". Les deux approches génèrent de bonnes approximations malgré leurs différences. Pour le taux d'austénite, une généralisation de l'approche proposée précédemment a été effectuée en prenant en considération des paramètres géométriques. Une comparaison des trois méthodes de régression a été menée. Enfin, une étude de l'effet d'un changement dimensionnel du pignon sur l'évolution de la température a été effectuée, ceci sans passer par un nouveau plan d'expérience, mais en s'appuyant sur les résultats de la géométrie de référence. Pour ce faire, deux approches ont été proposées pour prédire l'évolution de la température dans des nouvelles géométries. La première approche est basée sur le réseau de neurone en utilisant comme paramètres d'entrée quelques incréments initiaux des courbes temporelles de la température. La deuxième approche est basée sur la ''POD" et la régression par sPGD en utilisant la puissance de chauffe comme quantité intermédiaire. Il a été montré que les résultats sont prometteurs, cependant, il est difficile d'approximer des phénomènes non-linéaires dépendant du temps à partir des données partielles extraites au début du procédé.Mots clés: Modélisation par éléments finis; Modélisation non intrusive; Chauffage par induction; Réduction de dimensionnalité; Métamodèle; Acier C45; régression non linéaires; Interpolatio
Progressive Quenching et systèmes de spins
No full textIn a dynamical system, the various degrees of freedom parameterizing the state of the system can fluctuate over time. The main aim of this thesis is to study the effect of a progressive fixing of all or part of these degrees of freedom, at a given instant, on the evolution of the rest of the system via a statistical study. The resulting stochastic process is called "Progressive Quenching".Based on a simple model of interacting spins (Curie-Weiss model), we study the evolution of individual trajectories of its state in phase space, and their statistical distribution. The role of martingales, seen as stochastically conserved quantities during these processes, is crucial. They enable us to efficiently estimate the final state from a small number of observations, and also to understand their distribution.The invariance underlying this conservation law enables an explicit link to be established between the final distribution of the system and the initial canonical distribution. This link is explicitly proven by a combinatorial study, and thermodynamically justified.We extend our study to all Markovian systems and generalize the previous results. For a Markovian system admitting a stationary distribution, the latter is invariant by Progressive Quenching if the detailed balance is respected. We briefly discuss this result from the point of view of graphs, and the probability flows that run through them.Finally, a study of the non-Markovian case is carried out by considering incomplete information about the system and introducing delays in the interactions between spins. In the latter case, we numerically study the influence of the system's kinetic parameters on the final distributions.Dans un système dynamique, les différents degrés de libertés paramétrisant l'état du système peuvent fluctuer au cours du temps. L'objet principal de cette thèse est d'étudier l'effet d'une fixation (un "quench") progressive de tout ou d'une partie de ces degrés de libertés, à un instant donné, sur l'évolution du reste du système via une étude statistique. Le processus stochastique en découlant est appelé "Progressive Quenching".En nous basant sur un modèle simple de spins en interaction (modèle de Curie-Weiss), nous étudions l'évolution des trajectoires individuelles de son état dans l'espace des phases, et leur répartition statistique. Le rôle des martingales, vues comme des quantités stochastiquement conservées pendant ces processus, est crucial. Elles permettent à la fois d'estimer efficacement l'état final a partir de peu d'observations, mais aussi de comprendre leur répartition.L'invariance sous-jacente à cette loi de conservation permet de dresser un lien explicite entre la distribution finale du système et la distribution canonique initiale. Ce lien est explicitement prouvé par une étude combinatoire, et justifié thermodynamiquement.Nous étendons notre étude à l'ensemble des systèmes Markoviens et généralisons les précédents résultats. Pour un système Markovien admettant une distribution stationnaire, cette dernière est invariante par Progressive Quenching si le bilan détaillé est respecté. Nous abordons brièvement ce résultat du point de vue des graphes, et des flux de probabilité qui les parcourent.Enfin, une étude du cas non-Markovien est réalisée en considérant une information incomplète sur le système ainsi qu'en introduisant des délais dans les interactions entre les spins. Dans ce dernier cas, nous étudions numériquement l'influence des paramètres cinétiques du système sur les distributions finales