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How space-time modulations modify spoof surface plasmons and scattering properties in acoustic metagratings
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Modeling acoustic space-coiled metacrystals
No full textInternational audienceWe present an effective model of “space-coiled metacrystals” composed of a periodic array of sound rigid blocks into which long slots have been coiled up. The periodic cell of the block contains a coiled slot whose straight parts are at wavelength scale, which enables the appearance of Bragg resonances. These resonances, which prevent high transmission, compete with the Fabry–Pérot resonances of the entire slot, which foster perfect transmission. This results in complex scattering properties driven by the characteristics of the turning regions that act as atoms in a one-dimensional coiled crystal. Using appropriate scaling and combining two-scale homogenization with matched asymptotic techniques, the modeling of such metacrystals is proposed. The resulting model is validated through a comparison with full-wave numerics in both harmonic and transient regimes
THE POTENTIAL OF METAVERSE TECHNOLOGY IN E-LEARNING: CASE OF ENGINEERING STUDENTS
No full textInternational audienceMetaverse technology integrates virtual and augmented reality, has significantly impacted many industries, and opened up new opportunities for educators and learners alike. This article focuses on its potential to transform e-learning, especially in engineering education, and highlights the importance of understanding engineering students' attitudes toward adopting new technologies. This study sheds light on the potential of e-learning in general, and the metaverse in specific, to engage and motivate students.We conducted a quantitative online survey (n=120) to collect data from engineering students. The analysis of collected data explores and evaluates the students' awareness and acceptance of the metaverse in e-learning. Our results demonstrate that engineering students have a good awareness, a positive attitude, and motivation towards using new technologies and highlight a good opportunity for the metaverse to enhance engineering students’ online interactions and participation compared with traditional e-learning methods.We have identified several challenges and opportunities in using the metaverse in elearning, including the need for new competencies, specialized hardware and software, and data privacy and security concerns. The paper concludes with recommendations for future research, emphasizing the benefits, e-learning's potential, and challenges of the metaverse in e-learning
Time-frequency analysis of event-related brain recordings: Connecting power of evoked potential and inter-trial coherence
No full textInternational audienceObjective. In neuroscience, time-frequency analysis has been used to get insight into brain rhythms from brain recordings. In event-related protocols, one applies it to investigate how the brain responds to a stimulation repeated over many trials. In this framework, three measures have been considered: the amplitude of the transform for each single trial averaged across trials, avgAMP; inter-trial phase coherence, ITC; and the power of the evoked potential transform, POWavg. These three measures are sensitive to different aspects of event-related responses, ITC and POWavg sharing a common sensitivity to phase resetting phenomena. Methods. In the present manuscript, we further investigated the connection between ITC and POWavg using theoretical calculations, a simulation study and analysis of experimental data. Results. We derived exact expressions for the relationship between POWavg and ITC in the particular case of the S-transform of an oscillatory signal. In the more general case, we showed that POWavg and ITC are connected through a relationship that roughly reads . This result was confirmed on simulations. We finally compared the theoretical prediction with results from real data. Conclusion. We showed that POWavg and ITC are related through an approximate, simple relationship that also involves avgAMP. Significance. The presented relationship between POWavg, ITC, and avgAMP confirms previous empirical evidence and provides a novel perspective to investigate evoked brain rhythms. It may provide a significant refinement to the neuroscientific toolbox for studying evoked oscillations
CONTRIBUTION À LA CARACTÉRISATION ET À LA MODÉLISATION MÉCANIQUE DES ASSEMBLAGES MULTI-MATÉRIAUX
No full textLa qualité, la tenue à long terme et la durabilité des structures complexes multifonctionnelles de dernière génération sont principalement liées à la qualité des liaisons créées entre les différents constituants, souvent fortement hétérogènes. Dans ce contexte, mes activités de recherche que je mène depuis 2012 à l’ENSTA Bretagne / IRDL, portent sur la caractérisation et la modélisation du comportement mécanique des assemblages multimatériaux avec un objectif double. D'abord, des outils et des démarches de caractérisation expérimentale performants ont été proposés, assurant un spectre de sollicitations de l'assemblage très étendu, et permettant ainsi d'examiner l'influence de différentes conditions environnementales (température, humidité). La caractérisation quantitative des défauts présents dans ces assemblages ainsi que l'effet de ces derniers sur le comportement mécanique ont été abordés, en utilisant des moyens non destructifs, in situ, de type tomographie aux rayons X. Ensuite, à des fins de dimensionnement et de prédiction du comportement à long terme, des stratégies de modélisation ont été mises en place, permettant d'intégrer les différents comportements élémentaires (élastique, visqueux, plastique) ainsi que la dépendance du comportement à différents facteurs représentatifs. En perspective, deux thématiques nouvelles seront abordées dans les années à venir. La première traitera les adhésifs biosourcés et leur potentielle utilisation comme des adhésifs structuraux pourront remplacer, en partie, les adhésifs synthétiques. La deuxième thématique portera sur le développement et la caractérisation des adhésifs autocicatrisants, dans l'idée d'augmenter la durabilité des structures collées, difficilement accessibles en maintenance ou réparation
Equivalent beam finite element to model the mechanical behavior of composite hydrofoils
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Cascades complexes exploitant des adduits de Ugi et de Passerini-Smiles
No full textIn the context of this PhD, we investigated post-condensation reactions on Ugi and Passerini-Smiles adducts.This work is divided in two different projects involving complex cascade transformations.In a first part, we studied the reactivity of Ugi adducts in the presence of Mn(III) acetate in acetic acid. During this study, several spiro-tricyclic compounds were obtained involving an overall four-electron radical oxidation. In order to make this method more sustainable, the implementation of manganese-based catalytic process was studied via galvanostatic electrolysis. However, the extension of this project to Mn(III) electrochemical catalysis is still under study and requires several investigations.In the second part we studied the extension of Passerini-Smiles reaction to acyl phosphonates for the development of complex cascade rearrangements under basic conditions. Two families of Passerini-Smiles products were synthesized with a completely different reactivity. On the one hand, the adducts arising from 4-nitrophenol underwent a cascade of three rearrangements, including a rare 1,3 Truce-Smiles rearrangement leading to the formation of diarylamides. This 1.3 Truce-Smiles rearrangement representing the key step of the cascade was then extended to other alternative substrates such as keto-amides that we could engage in similar cascades. On the other hand, the adducts synthesized from 2-nitrophenol follow a modified reaction pathway leading to benzimidazolone derivatives in a single step. A complete DFT study was carried out on both sequences in order to suggest a plausible mechanism for these transformations.Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux réactions de post-condensation sur des adduits de Ugi et Passerini-Smiles.Ce travail repose principalement sur deux études mettant en jeu des transformations en cascade complexes.La première étude est consacrée à la réactivité des adduits de Ugi en présence d'acétate de Mn(III) dans l'acide acétique. Lors de cette étude, plusieurs composés spiro-tricycliques ont été obtenus impliquant une oxydation radicalaire globale à quatre électrons. Afin de rendre cette méthode plus durable, la mise en œuvre d'un procédé catalytique à base de manganèse fut étudiée via un processus électrochimique. Cependant, l'extension de ce projet à une catalyse électrochimique au Mn(III) est encore à l'étude et nécessite plusieurs investigations.La deuxième étude est consacrée à l'extension de la réaction de Passerini-Smiles aux phosphonates d’acyle pour la mise en place de réarrangements en cascade sur les adduits formés. Une réactivité complètement différente a été mise en évidence pour les deux familles de produits de Passerini-Smiles synthétisés. D'une part, les adduits issus du 4-nitrophénol suivent une cascade de trois réarrangements dont le dernier implique un rare réarrangement de 1,3 Truce-Smiles conduisant à la formation de diarylamides. Ce réarrangement de 1,3 Truce-Smiles fut ensuite étendu à d'autres substrats alternatifs comme les céto-amides qui peuvent être engagés dans des cascades similaires. D'autre part, les adduits synthétisés à partir du 2-nitrophénol suivent un chemin réactionnel modifié lorsque ces derniers sont engagés dans les conditions de la réaction précédente menant à des N-benzoyloxy-benzimidazolones. Afin de proposer un mécanisme plausible pour la formation de ces produits, une modélisation a été effectuée pour chacune des séquences
Méthodes numériques pour l'estimation de la microstructure du cerveau à partir de données d'IRM de diffusion
No full textDiffusion magnetic resonance imaging (diffusion MRI) is a widely used non-invasive imaging modality to probe the micro-structural properties of biological tissues below the spatial resolution, by indirectly measuring the diffusion displacement of water molecules. Due to the geometrical complexity of the brain and intricate diffusion MRI mechanism, it is challenging to directly link the received signals to meaningful biophysical parameters, such as axon radii or volume fraction.In recent years, several biophysical models have been introduced to address the issue of weak interpretability. These models represent the diffusion MRI signals as a mixture of analytical signals under certain assumptions, e.g. impermeable membranes, of various disconnected simple geometries, such as spheres and sticks. Subsequently, they aim to extract the parameters of these geometries, which correlate with biophysical parameters, by inverting the analytical expression.However, the validity of these assumptions remains undetermined in actual experiments.The objective of this thesis is to improve the microstructure estimation reliability and efficiency from two perspectives. First, to facilitate the quantitative study of the valid range of biophysical models and the effect of geometrical deformation and cell membrane permeability via simulation, we proposed two reduced models derived from the Bloch-Torrey equation, respectively. For the case of the presence of permeable membranes, a new simulation approach using impermeable Laplace eigenbasis is proposed. As for the geometrical deformation, we use an asymptotic expansion with respect to the deformation angles to approximate the signal. These two reduced models enable efficient computation of signals for various values of deformation/permeability. Numerical simulations reveal that these two models can fast compute the signals within a reasonable error level compared to existing methods. Several studies have been conducted about the effects of permeability and deformation on the signals or the apparent diffusion coefficient (ADC), using the proposed models.Second, instead of inverting a simplified geometries model, we present a novel approach to associate soma size in gray matter by intermediary biomarkers. Numerical simulations identify a correlation between the volume-weighted soma radius/volume fraction and the inflection point of direction-averaged signals at high b-values (b>2500s/mm^2), offering insights for microstructure estimation. We fit a fully connected neural network using these biomarkers and compared to biophysical models, this approach offers comparable results on both synthetic and in vivo data and fast estimation since no inversion is involved.L'imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRM de diffusion) est une modalité d'imagerie non invasive couramment utilisée pour mesurer les propriétés micro-structurales des tissus biologiques au dessous de la résolution spatiale, en mesurant indirectement le déplacement de diffusion des molécules d'eau. En raison de la complexité géométrique du cerveau et du mécanisme complexe de l'IRM de diffusion, il est difficile de relier directement les signaux reçus à des paramètres biophysiques significatifs, tels que le diamètre des axones ou la densité. Ces dernières années, plusieurs modèles biophysiques ont été introduits pour répondre à ce problème de la faible interprétabilité. Ces modèles représentent les signaux d'IRM de diffusion comme un mélange de signaux analytiques sous certaines hypothèses, par exemple des membranes imperméables, de différentes géométries simples et non connectées, par exemple des sphères et des bâtonnets. Par la suite, ils visent à extraire les paramètres de ces géométries simples, qui sont corrélés avec des paramètres biophysiques, en inversant la formulation analytique. Cependant, la validité de ces hypothèses reste indéterminée dans les expériences réelles. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la fiabilité et l'efficacité de l'estimation de la microstructure par deux moyens. Tout d'abord, pour faciliter l'étude quantitative de la domaine de validité des modèles biophysiques et de l'effet de la déformation géométrique et de la perméabilité de la membrane cellulaire par simulation, nous avons proposé deux modèles réduits dérivés de l'équation de Bloch-Torrey, respectivement. Dans le cas de membranes perméables, une nouvelle approche de simulation utilisant une base propre de Laplace imperméable est proposée. Quant à la déformation géométrique, nous utilisons une expansion asymptotique par rapport aux angles de déformation pour approximer le signal. Ces deux modèles réduits permettent de faire les calculs efficaces des signaux pour diverses valeurs de déformation/perméabilité. Des simulations numériques montrent que ces deux modèles peuvent rapidement calculer les signaux avec un niveau d'erreur raisonnable par rapport aux méthodes existantes. Plusieurs études ont été menées sur les effets de la perméabilité et de la déformation sur les signaux ou sur le coefficient de diffusion efficace (ADC en anglais), en utilisant les modèles proposés. Deuxièmement, au lieu d'inverser un modèle de géométries simplifiées, nous présentons une nouvelle approche pour associer la taille des somas dans la matière grise par des biomarqueurs intermédiaires. Des simulations numériques identifient une corrélation entre le diamètre/densité des somas et le point d'inflexion des signaux moyennés sur la direction à des amplitudes élevées (b>2500s/mm^2), offrant des perspectives pour l'estimation de la microstructure. Nous adaptons un réseau neuronal entièrement connecté en utilisant ces biomarqueurs et comparé aux modèles biophysiques, cette approche offre des résultats comparables sur les données synthétiques et in vivo et une estimation rapide car aucune inversion n'est impliquée
Relaxed-inertial proximal point algorithms for problems involving strongly quasiconvex functions
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A Novel Composite Modeling Method to Analyze the Woven Fabric Structures of Leading-Edge Inflatable Kites
No full textInternational audienceFor several years, kites have been representing an innovative technology in the maritime sector to reduce the fuel consumption through an auxiliary propulsion or producing energy onboard. Regarding the continuous increase in kite sizes, one of the main objectives is to determine whether a leading-edge inflatable kite and its components will be able to withstand the pressure field induced by the aerodynamic load. Therefore, an accurate identification of stress fields in them is required by designers. For this aim, a fluid-structure interaction method was developed by coupling a 3D nonlinear lifting-line model with the Abaqus™ 2017 finite-element software tools. Within this framework, a structural analysis was performed for a kite made of a woven fabric by employing the thin-layer finite-element technique for its weak bending properties. This modeling method is new and is not available in the Abaqus