Simulations hydrodynamiques de matériaux poreux pour l'endommagement ductile
Le comportement mécanique des matériaux métalliques sous sollicitation fortement dynamique (choc), et en particulier leur endommagement, est une thématique d'intérêt pour le CEA-DAM. Pour le tantale, l'endommagement est de nature ductile : par germination, croissance et coalescence de pores (vides) au sein du matériau. Les modèles usuels d'endommagement ductiles ont été développés à partir d'hypothèses simplificatrices de pores isolés dans la matière. Cependant des études récentes par simulations directes décrivant explicitement une population de pores répartis dans le matériau (ainsi que des observations expérimentales après rupture) ont montré l'importance de l'interaction entre pores pour la prévision de l'endommagement ductile. Toutefois, les mécanismes microscopiques de cette interaction restent à élucider. De plus, ces études numériques doivent être étendues aux échelles de longueur et de vitesses de sollicitation d'intérêt.
L'objectif de la thèse est d'étudier les phases de croissance et de coalescence de l'endommagement ductile au travers de simulations numériques directes d'un milieux poreux soumis à une sollicitation dynamique. Des simulations hydrodynamiques, dans lesquelles des pores seront maillés explicitement au sein d'une matrice continue, seront utilisées afin de se placer aux échelles d'intérêt de temps et de longueur. Le suivi de la population de pores au cours de la simulation renseignera à différents niveaux sur l'influence de l'interaction entre pores pendant l'endommagement ductile. D'abord, le comportement du massif sera comparé à celui prédit par les modèles classiques à pores isolés, montrant l'effet macroscopique de l'interaction entre pores. On s'intéressera également à l'évolution de la distribution de tailles dans la population de pores. Enfin, un dernier objectif sera de comprendre l'interaction microscopique pore à pore. Afin de tirer parti de la richesse des résultats de simulation, des approches issues de l'intelligence artificielle (réseau de neurones sur le graphe associé à la population de pores) seront utilisées afin d'apprendre le lien entre voisinage d'un pore et croissance de celui-ci.
Le/la doctorant(e) aura l'occasion de développer ses compétences en physique des chocs et en mécanique, en simulations numériques (avec l'accès aux supercalculateurs du CEA-DAM) et en science des données.
Modélisation des phénomènes thermo-aérauliques dans la tuyère plasma du procédé ELIPSE
Le procédé ELIPSE (Élimination de LIquides par Plasma Sous Eau) est une technologie innovante dédiée à la minéralisation des effluents organiques. Il repose sur la génération d’un plasma thermique en immersion totale dans une enceinte réacteur remplie d’eau, permettant d’obtenir des températures très élevées et des conditions réactives favorables à la décomposition complète des composés organiques.
Le travail de thèse proposé a pour objectif le développement d’un modèle numérique multi-physique décrivant le comportement du procédé, en particulier dans la tuyère plasma, zone clé où le jet gazeux à haute température issu de la torche interagit avec les liquides injectés.
La démarche reposera sur la modélisation thermo-aéraulique couplée, intégrant la dynamique des écoulements, les transferts thermiques, les changements de phase et la turbulence. L’utilisation d’outils de simulation numérique (CFD) permettra de caractériser les mécanismes d’interaction plasma/liquide et d’optimiser la géométrie et les conditions opératoires du procédé. Cette modélisation sera confrontée et validée par des expérimentations complémentaires, réalisées sur le procédé ELIPSE, afin d’acquérir les données nécessaires à la calibration et à la validation du modèle numérique.
Ces travaux s’inscrivent en complément de recherches antérieures ayant conduit à l’élaboration de modèles du comportement thermique et hydraulique de la torche plasma et de l’enceinte réacteur. L’intégration du modèle développé au sein de cet ensemble permettra d’aboutir à une représentation globale et cohérente du procédé ELIPSE. Une telle approche constitue une étape déterminante en vue de l’optimisation du procédé et de son passage à l’échelle industrielle.
Le profil recherché pour ce projet est celui d’un(e) étudiant(e) en dernière année de master ou d’école d’ingénieur, issu(e) d’une formation en génie des procédés et/ou en simulation numérique, disposant d’un goût prononcé pour la modélisation.
Au cours de cette thèse, le doctorant développera et renforcera ses compétences en modélisation numérique multi-physique, en simulation CFD avancée et en analyse thermo-aéraulique de procédés complexes. Il acquerra également une solide expérience dans le traitement des déchets, thématique en plein essor au niveau industriel et environnemental. Ces compétences offriront de réelles opportunités professionnelles dans les domaines de la recherche appliquée, de l’ingénierie des procédés, de l’énergie et de l’environnement.
Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques
Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu’ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée comme vecteur d’attaque.
Les approches MBSE permettent une modélisation rigoureuse du système, mais elles ne capturent pas toujours les liens explicites entre la Sureté [1] et Sécurité [2] ; les analyses de risques sont manuelles, longues et sujettes à erreurs. La complexité des systèmes modernes rend nécessaire l’automatisation de l’évaluation des compromis Sureté-Securité.
La modélisation MBSE conjointe sureté/sécurité a été largement abordé dans plusieurs travaux de recherche tels que [3], [4] et [5]. Le verrou scientifique de cette thèse consiste à utiliser l’IA pour automatiser et améliorer la qualité des analyses. Quel type d’IA devrons nous utiliser pour chaque étape d’analyse ? Comment détecter les conflits entre les exigences de sécurité et de sureté ? Quelle sont les critères pour évaluer l’apport de l’IA dans l’analyse conjointe sureté/sécurité…
CORTEX: Orchestration de Conteneurs pour les applications Temps-Réel, Embarqués/edge, à criticité miXte
Cette proposition de thèse de doctorat vise à développer un schéma d'orchestration de conteneurs pour les applications en temps réel, déployées sur un continuum de ressources de calcul hétérogènes dans l'espace embarqué-edge-cloud, avec un focus particulier sur les applications nécessitant des garanties en temps réel.
Les applications, allant des véhicules autonomes, à la surveillance de l'environnement ou à l'automatisation industrielle, exigent traditionnellement une grande prédictibilité avec des garanties en temps réel, mais elles demandent de plus en plus de flexibilité à l'exécution ainsi qu'une minimisation de leur empreinte environnementale globale.
Pour ces applications, une stratégie adaptative innovante est nécessaire pour optimiser dynamiquement (à l'exécution) le déploiement des charges logicielles sur les nœuds matériels, avec un objectif mixte-critique combinant des garanties en temps réel et la minimisation de l'empreinte environnementale.
Simulation de l’écoulement dans les extracteurs centrifuges : l’impact des solvants visqueux sur le fonctionnement
Dans la cadre du retraitement du combustible nucléaire usé, le CEA a codéveloppé avec ROUSSELET-ROBATEL des appareils d’extraction liquide/liquide (ELL) visant à mettre en contact deux liquides immiscibles parmi lesquels l’un contient les métaux valorisables à récupérer et l’autre une molécule extractante. L’Extracteur Centrifuge multi-étage est l’un des appareils qui permettent de faire de l’ELL à l’usine de la Hague. L’utilisation future de solvants potentiellement plus visqueux que les standards industriels actuels peut poser des problèmes de performance qu’il est important d’étudier au préalable en laboratoire afin d’apporter les préconisations nécessaires au recouvrement des performances attendues par l’usine. L’environnement nucléaire dans lequel sont exploités ces appareils rend l’étude in situ quasi-impossible et prive donc la R&D de précieuses informations pourtant nécessaires à une compréhension approfondie des mécanismes physico-chimiques au cœurs des problématiques en jeu. Pour répondre à cela, l’étude proposée va reposer sur une approche numérique qui aura au préalable été validée par comparaison soit avec des données expérimentales historiques soit avec des acquisitions issues des pilotes ad hoc plus récents. Ainsi à l’issue d’une phase de bibliographie et de capitalisation des mesures récentes, il est proposé dans un premier temps de créer des cas-test qui vont servir à valider le modèle numérique. Sur la base de cette validation et à la lumière des connaissances acquises sur les thèses précédentes concernant l’effet de la viscosité sur les écoulements, il est proposé d’explorer numériquement l’impact d’une élévation de viscosité des solvants sur les extracteurs centrifuges. Cela ouvrira la voie à une meilleure compréhension du fonctionnement des appareils ainsi qu’à des améliorations de nature opératoires ou géométriques. L’étudiant évoluera au CEA Marcoule, dans un environnement de recherche à la croisée entre une équipe d’expérimentateurs et une équipe de simulations numériques. Cette expérience lui permettra d’acquérir d’importantes compétences en modélisation des écoulements liquide-liquide ainsi que de solides connaissances sur le développement de contacteurs liquide-liquide.
Exploration et optimisation des architectures RAID et des technologies de virtualisation pour des serveurs de données haute performance
Face aux besoins toujours croissants de la simulation numérique, les
supercalculateurs doivent sans cesse évoluer pour améliorer leurs performances
et ainsi maintenir une haute qualité de service pour les utilisateurs.
Ces besoins se répercutent sur les systèmes de stockage, qui pour être
performants, fiables et capacitifs, doivent contenir des technologies de
pointe en ce qui concerne l'optimisation du placement des données et de
l'ordonnancement des accès I/O. L'objectif de la thèse est d'étudier ces
technologies telles que le GPU-based RAID et la virtualisation d'I/O, de
les évaluer et d'établir des optimisations permettant d'améliorer les
performances des systèmes de stockage HPC.
Un cadre théorique pour la conception et la réalisation de robots sériels modulaires et reconfigurables axés sur les tâches, en vue d'un déploiement rapide.
Les innovations qui ont donné naissance aux robots industriels remontent aux années soixante et soixante-dix. Elles ont permis un déploiement massif de robots industriels qui ont transformé les ateliers, du moins dans certains secteurs de l'industrie tels que la construction automobile et certaines chaînes de production de masse.
Néanmoins, ces robots ne répondent pas totalement à d’autres applications qui sont apparues et se sont développées dans des domaines tels que la recherche en laboratoire, la robotique spatiale, la robotique médicale, l'inspection et la maintenance, la robotique agricole, la robotique de service et, bien sûr, les humanoïdes. Un petit nombre de ces secteurs ont connu un déploiement et une commercialisation à grande échelle de systèmes robotiques, mais la plupart avancent de manière lente et incrémentale.
Une question que l’on peut se poser est de savoir à quoi cela est dû ? Est-ce parce que le matériel n’est pas adapté (capacités physiques insuffisantes pour générer les forces et effectuer les mouvements nécessaires), parce que le logiciel n’est pas suffisamment performant (contrôle commande, perception, décision, apprentissage, etc.), ou parce qu’on ne dispose pas de paradigmes de conception capables de répondre aux besoin de ces applications (possibilités de conception rapide et sur mesure de nouveaux robots) ?
L'explosion sans précédent de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'IA dans tous les domaines de la science, de la technologie et de la société est souvent perçue comme une solution évidente pour répondre au problème, et une évolution radicale se profile ou est anticipée avec la promesse d'autonomiser les prochaines générations de robots grâce à l'IA (à la fois prédictive et générative). En conséquence, on a souvent tendance à apporter une attention particulière à l'aspect logiciel (apprentissage, aide à la décision, codage etc.), sans doute au détriment de capacités physiques améliorées (matériel) et de nouveaux concepts (paradigmes de conception). Il est pourtant clair que les aspects cognitifs de la robotique, notamment l'apprentissage, le contrôle et l'aide à la décision, ne pourront apporter une solution que si des dispositifs adaptés sont disponibles pour répondre aux besoins des diverses tâches que l’on souhaite robotiser, ce qui suppose des méthodologies de conception et un matériel adaptés.
L'objectif de cette thèse est ainsi de se concentrer sur les paradigmes de conception et le hardware, et plus spécifiquement sur la conception optimale de robots série utilisant une famille de « modules » standardisés dont l’agencement sera optimisé pour des familles de tâches données qui ne peuvent pas être accomplies par un robot industriel du marché. L’ambition de ce travail est de permettre de passer d’un catalogue donné de robots à la conception très rapide de solutions robotisées sur mesure.
Le candidat ou la candidate retenu(e) s'inscrira à l’Ecole Doctorale Mathématiques, STIC, de Nantes Université (ED-MASTIC) et sera accueilli(e) pendant trois ans au Service de Robotique Interactive du CEA-LIST à Palaiseau. Les professeurs Clément Gosselin (Laval) et Yannick Aoustin (Nantes) assureront l'encadrement académique de cette thèse qui sera co-encadrée par le Dr Farzam Ranjbaran du CEA-LIST.
Nous envisageons l’opportunité de poursuivre cette collaboration grâce à une bourse postdoctorale d’un an à laquelle le candidat pourrait candidater, une fois les prérequis du doctorat validés. Cette bourse serait hébergée au Centre de recherche en robotique, vision et intelligence artificielle (CeRVIM) de l’Université Laval, au Canada.
Etude et conception d'un LNA robuste face à une agression électromagnétique
Le CEA Gramat est le centre expert des effets des armes, notamment les armes électromagnétiques. Il réalise à ce titre des études de vulnérabilité et de susceptibilité de systèmes soumis à des agressions électromagnétiques (EM) intentionnelles diverses.
L’amplificateur faible bruit (Low Noise Amplifier - LNA) constitue généralement le premier composant actif de l’étage d’entrée d’une chaîne de réception RF. Afin de limiter le risque de défaillance des LNA, il est essentiel d'avoir une bonne connaissance des effets des agressions EM sur un LNA, et d’identifier de potentielles architectures plus robustes.
Conception d'un amplificateur RF de puissance GaN innovant
Dans son rôle d'expert étatique sur les armes à énergie dirigée électromagnétique, le CEA Gramat souhaite étudier les possibilités de concevoir un amplificateur RF de forte puissance innovant à travers la technologie GaN.
Une première partie de la thèse consistera à évaluer les limitations physiques des composants GaN existant afin de connaitre la puissance maximale qu'ils peuvent délivrer pour une application spécifique.
Dans un second temps en s'appuyant sur les limitations observées, le candidat proposera une architecture innovante d'un composant unitaire afin de repousser ces limites en dehors des zones électriques préconisées (zones de sécurité opérationnelles). En fonction de l'avancement du projet un ou plusieurs prototypes pourrait être développés.
Intelligence Artificielle pour la Modélisation et l'Analyse Topographique des Puces Électroniques
L’inspection des surfaces de wafers est cruciale en microélectronique pour détecter les défauts affectant la qualité des puces. Les méthodes traditionnelles, basées sur des modèles physiques, sont limitées en précision et en temps de calcul. Cette thèse propose d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour caractériser et modéliser la topographie des wafers, en exploitant des techniques d’interférométrie optique et des modèles avancés.
L’objectif est de développer des algorithmes d’IA capables de prédire les défauts topographiques (érosion, dishing) avec une haute précision, en s’appuyant sur des architectures comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les modèles génératifs ou les approches hybrides. Les travaux incluront l’optimisation des modèles pour une inférence rapide et une généralisation robuste, tout en réduisant les coûts de fabrication.
Ce projet s’inscrit dans une démarche d’amélioration des procédés de microfabrication, avec des applications potentielles dans l’industrie des semi-conducteurs. Les résultats attendus contribueront à une meilleure compréhension des défauts de surface et à l’optimisation des processus de production.