Le travail présenté a pour objectif la prédiction numérique de la résistance résiduelle de grandes structures vis-à-vis d’évènements accidentels, tels que ceux rencontrés p. ex. dans le cas de la collision de navires ou d’impact d’oiseaux en aéronautique. Ces évènements peuvent dans certain cas conduire à la rupture, qui est ici considérée ductile. La difficulté de cette étude, consiste à reproduire dans une méthodologie unifiée basée sur la méthode des éléments finis les étapes successives menant à la ruine ultime de la structure. Ces étapes sont : l’endommagement ductile, la localisation de la déformation et la propagation de la fissure. Un élément essentiel pour la conception d’un modèle de fissuration ductile prédictif est le traitement numérique de la phase transitoire critique de localisation de la déformation induite par l’endommagement dans une bande de matière étroite. A cet effet, trois points de vue différents en termes de champ de déplacement à travers la bande de localisation sont proposés. Ces trois approches se distinguent par le type de discontinuité considérée : forte, faible et régularisée (expression non linéaire). Un cadre variationnel consistant est élaboré pour chacune des trois approches. Ainsi la cinématique enrichie est incorporée dans la formulation de l’élément fini en utilisant la méthode des éléments finis enrichis (X-FEM). Puis, la performance de ces méthodes est évaluée vis-à-vis de leur capacité à modéliser la phase transitoire entre endommagement diffus (mécanique des milieux continus) et propagation de fissure (mécanique de la rupture). Ces travaux sont réalisés dans le contexte de matériaux ductiles. D’après les analyses réalisées, la combinaison du modèle de ’discontinuité forte cohésive’ et la X-FEM semble être la plus prometteuse des trois approches étudiées pour allier physique et numérique. Le développement d’un tel modèle est discuté en détail. Enfin, deux critères supplémentaires sont définis : le premier pour le passage de l’endommagement diffus au modèle de bande cohésive et un deuxième pour le passage du modèle de bande cohésive à la rupture.

L’exploration lunaire représente une part importante de l'activité des agences spatiales nationales. Les scientifiques se sont intéressés aux interactions de la surface lunaire avec le plasma environnant et les appareils envoyés sur place. Les observations ont mis en évidence la présence de régolithe, formant une épaisse couche de poussières à la surface, et il a été constaté que ces particules sont très abrasives et tranchantes. Elles représentent un risque matériel important pour les équipements envoyés sur la Lune et la nécessité de comprendre les origines de leur transport est incontournable pour le bon déroulement des futures missions. Le mouvement de ces poussières peut, entre autres, être issu de phénomènes électrostatiques, particulièrement présents aux frontières ombre/lumière. Les observations d'un nuage de poussières au-dessus de la surface lunaire en sont la preuve. Cependant, les mécanismes à l'origine de ce nuage sont peu connus. Il est donc nécessaire de comprendre les interactions entre les poussières et l'environnement lunaire afin de prévenir la pollution d'appareils se trouvant à la surface. L'objectif de la thèse est de comprendre et de modéliser la charge et le transport électrostatique des poussières aux interfaces ombre/lumière. Le dispositif DROP a été développé afin d'observer le transport électrostatique de poussières et permettre une compréhension physique de cette dynamique. Les tests effectués ont permis de dégager les paramètres les plus importants dans la dynamique des poussières. Ils ont également rendu possible l'adaptation d'un modèle numérique préexistant qui a été contraint afin de le rendre plus représentatif de la situation lunaire.

Avec l'expansion des zones urbaines, la pollution de l'air et l'effet d'îlot de chaleur augmentent, entraînant des problèmes de santé pour les habitants et des changements climatiques mondiaux. Dans ce contexte, les arbres urbains sont une ressource précieuse pour améliorer la qualité de l'air et promouvoir les îlot de fraîcheur. D'autre part, les canopées sont soumises à des conditions spécifiques dans l'environnement urbain, causant la propagation de maladies et la diminution de l'espérance de vie parmi les arbres. Cette thèse explore le potentiel de la télédétection pour la cartographie automatique des arbres urbains, de la détection des couronnes d'arbres à l'estimation des espèces, une tâche préliminaire essentielle pour la conception des futures villes vertes, et pour une surveillance efficace de la végétation. Fondé sur des données hyperspectrales aéroportées, panchromatiques et un modèle numérique de surface, le premier objectif de cette thèse consiste à tirer parti de plusieurs sources de données pour améliorer les cartes d'arbres urbains existants, en testant différentes stratégies de fusion (fusion de caractéristiques et fusion de décision). La nature des résultats nous a conduit à optimiser la complémentarité des sources. En particulier, le deuxième objectif est d'étudier en profondeur la richesse des données hyperspectrales, en développant une approche d'ensemble classifier fondée sur des indices de végétation, où les "classifier" sont spécifiques aux espèces. Enfin, la première partie a mis en évidence l'intérêt de distinguer les arbres de rue des autres structures d'arbres urbains. Dans un cadre de Marked Point Process, le troisième objectif est de détecter les arbres en alignement urbain. Par le premier objectif, cette thèse démontre que les données hyperspectrales sont le principal moteur de la précision de la prédiction des espèces. La stratégie de fusion au niveau de décision est la plus appropriée pour améliorer la performance en comparaison des données hyperspectrales seules, mais de légères améliorations sont obtenues (quelques %) en raison de la faible complémentarité des caractéristiques texturales et structurelles en plus des caractéristiques spectrales. L'approche d'ensemble classifier développée dans la deuxième partie permet de classer les espèces d'arbres à partir de références au sol, avec des améliorations significatives par rapport à une approche standard de classification au niveau des caractéristiques. Chaque classifieur d'espèces extrait reflète les attributs spectraux discriminants de l'espèce et peut être relié à l'expertise des botanistes. Enfin, les arbres de rue peuvent être cartographiés grâce au terme d'interaction des MPP proposé qui modélise leurs caractéristiques contextuelles (alignement et hauteurs similaires). De nombreuses améliorations doivent être explorées comme la délimitation plus précise de la couronne de l'arbre, et plusieurs perspectives sont envisageables après cette thèse, parmi lesquelles le suivi de l'état de santé des arbres urbains.

Le contexte de ces travaux de thèse est la transmission dite faster-than- Nyquist (FTN). Cette technique propose d’augmenter l’efficacité spectrale en augmentant le rythme de transmission au-delà de la bande occupée par le signal émis, indépendamment de la constellation choisie. Il a été montré que le FTN offre des taux d’information supérieurs à ceux des systèmes de Nyquist. Toutefois, le non respect du critère de Nyquist entraîne l’apparition d’interférence entre symboles et des techniques de réception appropriées doivent être utilisées. La technique de réception dite channel shortening consiste à filtrer la séquence reçue puis à calculer des probabilités symbole a posteriori approximatives à l’aide de l’algorithme BCJR en considérant une réponse de canal modifiée, de longueur réduite. Dans la littérature, en présence d’information a priori, les filtres du récepteur channel shortening sont optimisés sous critère de maximisation de l’information mutuelle généralisée (IMG) en utilisant des méthodes numériques. Nous proposons dans ces travaux de thèse une solution analytique pour l’ensemble des filtres channel shortening sous critère de maximisation de l’IMG lorsque le récepteur dispose d’information a priori. Nous démontrons ensuite que l’égaliseur au sens de la minimisation de l’erreur quadratique moyenne (MMSE) est un cas particulier de l’égaliseur channel shortening. Dans le cadre de la turbo égalisation, nous étudions ensuite un estimateur permettant d’obtenir l’information a priori à partir de l’information en sortie du décodeur correcteur d’erreurs. Finalement, nous évaluons les performances du système complet avec codage correcteur d’erreurs sur canal à bruit additif blanc Gaussien.