ED Mathématiques et Informatique
Développement de modèles et de méthodes numériques pour la dégradation d'un matériau pyrolysable
par Alexis CAS (IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux)
Cette soutenance a lieu à 14h00 - Amphithéâtre du LaBRI 351, cours de la Libération F-33405 Talence cedex Bâtiment A30: LaBRI
devant le jury composé de
- Heloïse BEAUGENDRE - Professeure des universités - Bordeaux INP - Directeur de these
- Céline BARANGER - Ingénieure de recherche - CEA-CESTA - CoDirecteur de these
- Jean LACHAUD - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
- Nicolas DELLINGER - Ingénieur de recherche - ONERA - Examinateur
- Pierre SCHROOYEN - Ingénieur de recherche - VKI - Examinateur
- Alexandre MARTIN - Professor - University of Kentucky - Rapporteur
- Pauline LAFITTE - Professeure des universités - CentraleSupélec - Rapporteur
Lors de sa rentrée atmosphérique, un véhicule spatial est soumis à d'importants flux de chaleur qui dégradent le matériau constitutif de son bouclier thermique. La propagation de la chaleur est limitée par la pyrolyse, une dégradation chimique en profondeur, et par l'ablation, une dégradation physico-chimique en surface. Ce travail vise à développer un modèle macroscopique du comportement thermomécanique du matériau de protection thermique et à étudier les méthodes numériques permettant de reproduire des essais sous jet de plasma. Dans un premier temps, un modèle macroscopique de pyrolyse est développé pour décrire la réponse thermique anisotrope du matériau. Il est couplé à un modèle d'ablation fondé sur une méthode B' ainsi qu'à un modèle empirique de déformation. Des schémas et résolutions numériques sont ensuite mis en place pour résoudre ce système d'équations aux dérivées partielles non linéaires, tout en étudiant la conservation de la masse et de l'énergie au niveau discret et continu. Enfin, une formulation ALE est utilisée pour prendre en compte les mouvements de maillage liés à l'ablation, aux déformations et à l'adaptation du maillage, tout en conservant le nombre de noeuds du maillage. Les modèles et méthodes numériques ont d'abord été développés dans le code d'étude SPA2RC, entièrement implémenté au cours de cette thèse, puis validés sur des cas de référence avant l'intégration de certaines méthodes dans le code aérothermodynamique développé par le CEA-CESTA. Enfin, des essais de jet de plasma ont été reproduits afin de restituer les déplacements de paroi dus à l'ablation et aux déformations, ainsi que le profil de température. Le modèle permet de reproduire correctement les déplacements de paroi tout en améliorant la réponse thermique. La prise en compte des déformations influence la vitesse d'ablation et la vitesse de chauffe du matériau, ce qui apparaît essentiel pour restituer correctement le comportement thermomécanique du matériau.
ED Sciences de la Vie et de la Santé
Effet de l'adminitration chronique d'agonistes 5HT sur les focntions autonomes de rats spino-lésés
par Aurélie BONILLA (Institut de neurosciences cognitives et intégratives d'Aquitaine)
Cette soutenance a lieu à 14h00 - Amphithéâtre Bâtiment Biologie Santé (BBS) 2 rue du Dr Hoffmann Martinot 33076 BORDEAUX
devant le jury composé de
- Sandrine BERTRAND - Directrice de recherche - CNRS - Directeur de these
- Pascal FOSSAT - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
- Florence PERRIN - Professeure des universités - MMDN, INSERM, Université de Montpellier - Examinateur
- Flavien CHARPENTIER - Directeur de recherche - CNRS - Rapporteur
- Christian GESTREAU - Professeur des universités - Université d'Aix-Marseille - Rapporteur
Les lésions médullaires (SCI) interrompent les communications entre les structures descendantes issues du cerveau et leurs cibles médullaires entrainant une perte complète ou partielle des fonctions motrices, sensorielles et autonomes. Lorsque ces lésions sont situées dans les segments spinaux thoraciques hauts, de profondes altérations cardiovasculaires chroniques apparaissent, caractérisés notamment par une hypotension persistante et l'apparition de dysréflexie autonome. Les maladies cardiovasculaires constituent aujourd'hui l'une des principales causes de morbidité et de mortalité chez les personnes blessées médullaires. Parallèlement, la sérotonine joue un rôle majeur dans le fonctionnement des réseaux spinaux. Les agonistes sérotoninergiques, notamment la quipazine, favorisent la récupération locomotrice après lésion médullaire en activant les circuits sous-lésionnels. En revanche, leurs effets cardiovasculaires restent largement méconnus, alors même que le système sérotoninergique est abondamment distribué, tant au niveau central qu'en périphérie, au sein des structures impliquées dans la régulation cardiovasculaire. L'objectif de cette thèse était d'évaluer les effets cardiovasculaires aigus et chroniques de la quipazine dans un modèle de section médullaire thoracique complète en T4 chez le rat et d'en identifier les mécanismes d'action. Suite à une SCI, certains agonistes sérotoninergiques, comme la quipazine, favorisent la récupération fonctionnelle locomotrice. Leurs effets sur le contrôle cardiovasculaire restent toutefois largement méconnus, malgré la présence abondante du système sérotoninergique, tant au niveau central qu'en périphérie, dans les structures impliquées dans la régulation cardiovasculaire. L'objectif de cette thèse a été d'évaluer les effets aigues et chroniques d'agents sérotoninergiques sur les paramètres cardiovasculaires dans un modèle de SCI thoracique complète en T4 chez le rat et d'en identifier les mécanismes d'action. En utilisant des capteurs télémétriques implantés chez des rats libres de se comporter, nous avons montré que l'administration chronique de quipazine améliore la récupération cardiovasculaire en limitant l'hypotension observée durant la phase subaiguë post-lésionnelle. Elle agit aussi sur la balance autonome en réduisant le déséquilibre post-lésionnel cardiaque. En revanche, la quipazine ne prévient pas le développement des dysréflexies autonomes dont elle accentue même les réponses pressives. Nous cherchons actuellement à caractériser précisément les modifications anatomiques subies par le système cardiovasculaire et sa commande nerveuse autonome suite à la SCI, ainsi que leur évolution au cours du traitement chronique par la quipazine, à l'aide d'approches histologiques et d'imagerie. En réalisant des injections aigues d'agonistes et d'antagonistes sérotoninergiques, nous avons cherché à caractériser les cibles pharmacologiques de la quipazine avant et après remodelage des réseaux spinaux suite à une SCI. Chez l'animal intact, la quipazine induit une augmentation dose-dépendante de la pression artérielle principalement médiée par les récepteurs 5-HT2A, associée à une réponse chronotrope biphasique impliquant aussi les récepteurs 5-HT3. Chez les animaux lésés, les mêmes effets sont observés mais avec des amplitudes bien plus importantes, suggérant une hypersensibilité des circuits autonomes post-lésionnels. Ces travaux en plus de fournir une caractérisation détaillée de l'impact d'une SCI haute sur le système cardiovasculaire, mettent en évidence, pour la première fois, le potentiel d'un agoniste sérotoninergique à améliorer la fonction cardiovasculaire après une lésion médullaire. Ilss ouvrent ainsi de nouvelles perspectives thérapeutiques visant à améliorer conjointement la récupération locomotrice et cardiovasculaire après lésion médullaire.
ED Sciences Physiques et de l'Ingénieur
Prédiction de champs mécaniques pour la simulation multi-échelle avec des réseaux de neurones informés par la physique
par Manuel GUEVARA GARBAN (I2M - Institut de Mécanique et d'Ingénierie de Bordeaux)
Cette soutenance a lieu à 13h30 - Amphithéâtre La Rochefoucauld-Liancourt École Nationale Supérieure des Arts et Métiers, Esplanade des Arts et Métiers, 33400 Talence
devant le jury composé de
- Yves CHEMISKY - Professeur des universités - Université Grenoble Alpes - Directeur de these
- Olivier LEZORAY - Professeur des universités - Université de Caen Normandie - Rapporteur
- David RYCKELYNCK - Professeur des universités - MINES Paris – PSL - Rapporteur
- Pascal DESBARATS - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
- Stéphanie CHAILLAT-LOSEILLE - Directrice de recherche - CNRS - Examinateur
Les avancées en fabrication additive ont permis aujourd'hui d'imprimer des matériaux architecturés tels que des structures lattices, des surfaces minimales triplement périodiques et des composites renforcés, à l'échelle de composants réels, pour des applications allant des structures aéronautiques allégées aux implants osseux. Le comportement macroscopique de ces matériaux émerge de leur microstructure : prédire leur réponse mécanique impose de simuler deux échelles à la fois, le composant et la cellule élémentaire qui le constitue. L'outil de référence pour cette tâche, la méthode FE², résout un problème aux limites complet sur un volume élémentaire représentatif en chaque point d'intégration macroscopique et à chaque incrément de chargement ; son coût la rend inutilisable en pratique de conception. Des alternatives plus rapides existent, telles que des modèles d'ordre réduit ou des substituts neuronaux de la réponse homogénéisée, mais elles partagent un même sacrifice : les champs mécaniques locaux au sein de la microstructure sont perdus après simulation, et avec eux tout critère ponctuel qui décide de l'intégrité d'un composant. Cette thèse développe des modèles d'apprentissage profond qui restituent les champs locaux au coût d'un substitut, assez rapides pour un usage interactif, tout en imposant l'équilibre mécanique que les données d'apprentissage seules ne garantissent pas. Trois contributions sont présentées. La première contribution introduit un réseau de neurones sur graphe (Graph Neural Network, GNN) informé par la physique (P-DivGNN) pour reconstruire les champs de contrainte locaux à partir de la contrainte macroscopique homogénéisée dans des microstructures périodiques. Pour garantir des prédictions physiquement admissibles, un terme de régularisation fondé sur l'équilibre local (divergence nulle des contraintes) exprimé de manière discrète aux nœuds d'un maillage, est ajouté à la fonction de perte. Le modèle est validé sur une plaque trouée 2D en élasticité linéaire et en hyperélasticité non linéaire, avec une accélération d'environ 500 fois par rapport au calcul par éléments finis dans le cas non linéaire. La seconde contribution couple un réseau récurrent à mémoire court et long terme (Long Short-Term Memory, LSTM) avec un GNN pour traiter les matériaux élasto-plastiques à variables internes dont le comportement dépend de l'historique de chargement. Le LSTM encode la trajectoire macroscopique contrainte-déformation et transmet son état caché au GNN pour la localisation spatiale. Ce couplage atteint une accélération allant jusqu'à 3500 fois et généralise à des maillages non vus lors de l'entraînement. La troisième contribution étend le cadre LSTM–GNN à des microstructures élasto-plastiques tridimensionnelles. Le GNN reconstruit les champs de contrainte 3D sur une microstructure TPMS Gyroïde, en conservant un temps d'inférence compatible avec la visualisation interactive. Comme en 2D, le modèle reste lié à sa géométrie d'entraînement. Un réseau de neurones convolutif 3D est également présenté pour identifier la famille et la densité de microstructures TPMS à partir de grilles de voxels, premier jalon d'un futur conditionnement géométrique du modèle. L'ensemble de ces travaux démontre le potentiel des architectures d'apprentissage profond pour réduire le coût de calcul de la simulation multi-échelle tout en respectant les contraintes physiques d'équilibre mécanique.