Description du sujet de thèse
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Sujets de thèse
Résolutions de problèmes inverses par deep learning appliqués à l'interférométrie
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Dans la continuité des travaux de thèse de Benoît Rougier et de Jérémi Mapas appliqués à l'interférométrie radiofréquence sur la compréhension de la propagation d'une onde électromagnétique à travers une onde de choc pour l'étude à cœur des propriétés de matériaux innovants, cette thèse vise à exploiter les signaux bruts du radio interféromètre pour déterminer simultanément la vitesse d'un choc et la vitesse matérielle dans des solides inertes ou énergétiques soumis à un choc soutenu ou non-soutenu. Un modèle de propagation des ondes millimétriques dans un milieu dissipatif présentant deux couches diélectriques séparées par des interfaces en mouvement a été élaboré pour adresser le cas du choc soutenu. Une résolution du problème inverse du modèle à deux couches avec pertes a été proposée avec l'apport du deep learning et des réseaux convolutifs. Un modèle multicouche sans pertes diélectriques a été également initié pour le cas du choc non soutenu.
L'exploitation des signaux bruts de l'interférométrie laser pour la mesure de vitesse d'interface fait également l'objet de nombreux travaux en traitement du signal avec par exemple l'utilisation de la transformée de Fourrier glissante, et/ou de la méthode des ondelettes. L'application du deep learning à l'interférométrie laser est recherchée pour permettre d'améliorer l'analyse des résultats. La synergie entre les deux approches métrologiques est un atout pour améliorer l'architecture des réseaux de neurone, notamment avec des méthodes d'apprentissage basées sur la modélisation des signaux bruts.
Références :
Reflection of Electromagnetic Waves on Moving Dielectric Interfaces for Analyzing Shock Phenomenon in Solids, B. Rougier, H. Aubert, A. Lefrancois, Y. Barbarin, J. Luc, A. Osmont, RadioScience, 2018
Plus particulièrement, l'objectif consistera à approfondir la compréhension et la modélisation des phénomènes de transmission et de réflexion d'une onde électromagnétique se propageant dans un matériau soumis à un choc, à améliorer le travail d'inversion du modèle de propagation à partir de réseaux de neurones afin de pouvoir extraire de manière plus précise la vitesse de choc, la vitesse matérielle et l'indice de réfraction choqué du signal rétrodiffusé dans le matériau et enfin de concevoir des campagnes expérimentales afin d'acquérir des données nous permettant de valider les différents modèles développés.
Université / école doctorale
Génie Electrique - Electronique - Télécommunications (GEET)
Toulouse III
Localisation du sujet de thèse
Site
Gramat
Critères candidat
Formation recommandée
traitement du signal, métrologie
Demandeur
Disponibilité du poste
01/09/2025
Personne à contacter par le candidat
LEFRANCOIS Alexandre < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DAM/DEA//DEA
Centre CEA Gramat
BP80200
46500 Gramat
0565105207
Tuteur / Responsable de thèse
AUBERT Hervé < email supprimé pour raison de sécurité >
INP Toulouse / ENSEEIHT
LAAS-CNRS
INP Toulouse
2, rue Charles Camichel
31071 TOULOUSE Cedex 7
0561336361
En savoir plus
https://www.laas.fr/fr/
https://www-dam.cea.fr/
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Sujets de thèse
Résolutions de problèmes inverses par deep learning appliqués à l'interférométrie
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Dans la continuité des travaux de thèse de Benoît Rougier et de Jérémi Mapas appliqués à l'interférométrie radiofréquence sur la compréhension de la propagation d'une onde électromagnétique à travers une onde de choc pour l'étude à cœur des propriétés de matériaux innovants, cette thèse vise à exploiter les signaux bruts du radio interféromètre pour déterminer simultanément la vitesse d'un choc et la vitesse matérielle dans des solides inertes ou énergétiques soumis à un choc soutenu ou non-soutenu. Un modèle de propagation des ondes millimétriques dans un milieu dissipatif présentant deux couches diélectriques séparées par des interfaces en mouvement a été élaboré pour adresser le cas du choc soutenu. Une résolution du problème inverse du modèle à deux couches avec pertes a été proposée avec l'apport du deep learning et des réseaux convolutifs. Un modèle multicouche sans pertes diélectriques a été également initié pour le cas du choc non soutenu.
L'exploitation des signaux bruts de l'interférométrie laser pour la mesure de vitesse d'interface fait également l'objet de nombreux travaux en traitement du signal avec par exemple l'utilisation de la transformée de Fourrier glissante, et/ou de la méthode des ondelettes. L'application du deep learning à l'interférométrie laser est recherchée pour permettre d'améliorer l'analyse des résultats. La synergie entre les deux approches métrologiques est un atout pour améliorer l'architecture des réseaux de neurone, notamment avec des méthodes d'apprentissage basées sur la modélisation des signaux bruts.
Références :
Reflection of Electromagnetic Waves on Moving Dielectric Interfaces for Analyzing Shock Phenomenon in Solids, B. Rougier, H. Aubert, A. Lefrancois, Y. Barbarin, J. Luc, A. Osmont, RadioScience, 2018
Plus particulièrement, l'objectif consistera à approfondir la compréhension et la modélisation des phénomènes de transmission et de réflexion d'une onde électromagnétique se propageant dans un matériau soumis à un choc, à améliorer le travail d'inversion du modèle de propagation à partir de réseaux de neurones afin de pouvoir extraire de manière plus précise la vitesse de choc, la vitesse matérielle et l'indice de réfraction choqué du signal rétrodiffusé dans le matériau et enfin de concevoir des campagnes expérimentales afin d'acquérir des données nous permettant de valider les différents modèles développés.
Université / école doctorale
Génie Electrique - Electronique - Télécommunications (GEET)
Toulouse III
Localisation du sujet de thèse
Site
Gramat
Critères candidat
Formation recommandée
traitement du signal, métrologie
Demandeur
Disponibilité du poste
01/09/2025
Personne à contacter par le candidat
LEFRANCOIS Alexandre < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DAM/DEA//DEA
Centre CEA Gramat
BP80200
46500 Gramat
0565105207
Tuteur / Responsable de thèse
AUBERT Hervé < email supprimé pour raison de sécurité >
INP Toulouse / ENSEEIHT
LAAS-CNRS
INP Toulouse
2, rue Charles Camichel
31071 TOULOUSE Cedex 7
0561336361
En savoir plus
https://www.laas.fr/fr/
https://www-dam.cea.fr/
