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Lieu Amphi Dorothy Hodgkin
Extraction du tissage 3D des pièces composites de grandes dimensions à partir d’images tomographiques
Les simulations numériques classiques des composites reposent souvent sur des échantillons réduits ou des volumes simplifiés, insuffisants pour représenter la complexité des structures tissées réelles.
Cette thèse propose de lever cette limite grâce à des méthodes de segmentation automatisée appliquées à des images tomographiques de composites tissés 3D à grande échelle.
L’objectif est de produire des modèles numériques haute fidélité à partir d’images CT de faible résolution (supérieures à 140 μm), en exploitant les propriétés du tissage.
La première partie porte sur le suivi simultané des torons dans le pied d’aube du moteur LEAP.
Un algorithme de suivi innovant basé sur une formulation variationnelle est développé.
Il exploite trois propriétés statistiques : la forme des sections, la continuité, ainsi que l’organisation spatiale entre torons voisins.
Le suivi s’effectue sur des plans orthogonaux aux directions principales, permettant une reconstruction précise des trajectoires.
La méthode est rapide et robuste, capable de traiter des milliers de torons en quelques secondes par plan, adaptée aux applications industrielles.
La seconde partie exploite la périodicité du tissage couplée à la corrélation volumique numérique (DVC).
Cette approche permet de segmenter les zones les plus denses, comme le pied d’aube, où les méthodes classiques échouent.
Une cellule périodique est extraite, segmentée, puis propagée à l’ensemble du volume via les champs de déplacement obtenus par DVC.
Ainsi, cette thèse propose des méthodes efficaces et robustes pour l’annotation automatisée des renforts textiles à grande échelle.
Composition du jury :
- Angulo Lopez Jesus, Directeur de recherche, Mines Paris - PSL - Rapporteur
- Hamila Nahiene, Professeur des universités, Bretagne INP - Rapporteur
- Laurin Frédéric, Directeur de recherche, ONERA - Examinateur
- Marcotegui Béatriz , Professeure des universités, MINES ParisTech - Examinatrice
- Jurie Frédéric , Professeur des universités, Université de Caen - Examinateur