Caractérisation Et Modélisation Multiéchelle Avec Apprentissage de Données Pour L'évaluation Du Comportement Thermomécanique Des Bétons Recyclés

**Caractérisation et modélisation Multiéchelle avec Apprentissage de Données pour l'Évaluation du Comportement Thermomécanique des Bétons Recyclés**:

- Réf **ABG-129285**
- Sujet de Thèse
- 07/03/2025
- Autre financement public
- Ecole Centrale de Lyon / ENISE
- Lieu de travail- SAINT-ETIENNE - Auvergne-Rhône-Alpes - France
- Intitulé du sujet- Caractérisation et modélisation Multiéchelle avec Apprentissage de Données pour l'Évaluation du Comportement Thermomécanique des Bétons Recyclés
- Champs scientifiques- Génie civil, BTP
- Matériaux
- Numérique
- Mots clés- Béton recyclé, Durabilité, Modélisation multiéchelle, Apprentissage de données

**Description du sujet**:
**Contexte et Enjeux**:
Le secteur de la construction est un acteur majeur de la consommation de ressources naturelles et de la production de déchets. Dans un contexte de transition écologique et d'économie circulaire, les bétons recyclés, fabriqués à partir de déchets de construction, apparaissent comme une solution prometteuse pour réduire l'impact environnemental. Cependant, leur comportement sous chargement thermomécanique reste peu étudié, limitant leur adoption à grande échelle.

**Objectifs**

Cette thèse vise à approfondir la compréhension du comportement thermomécanique des bétons recyclés pour encourager leur utilisation dans les constructions. Les travaux combineront des approches expérimentales et numériques.

Les essais expérimentaux permettront d’analyser les propriétés physiques et mécaniques des bétons recyclés, en se concentrant sur leur composition et microstructure. Des tests thermomécaniques évalueront leur résistance sous diverses conditions de chargement et de température, identifiant les mécanismes de défaillance comme les fissurations. Ces données seront essentielles pour valider les modèles numériques.

Les travaux numériques permettront de développer des modèles multiéchelle, intégrant l'apprentissage de données pour prédire les comportements complexes des matériaux à l’échelle de la microstructure. Les simulations évalueront la performance des bétons recyclés sous différents scénarios de chargement, y compris des conditions extrêmes (tenue au feu).

Les résultats attendus incluent des modèles de simulation validés et des recommandations pour l'industrie afin d'optimiser les formulations de béton recyclé pour améliorer leur résistance et durabilité.

**Prise de fonction**:

- 01/09/2025

**Nature du financement**:

- Autre financement public

**Précisions sur le financement**:
**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Ecole Centrale de Lyon / ENISE

Au sein de l’École Centrale de Lyon, l’ENISE forme des ingénieurs citoyens à forte expertise technique au service de l’industrie du futur ayant vocation à devenir des cadres dirigeants. Elle accompagne les mutations de ses territoires en s’appuyant sur ses activités de recherche partenariale et d’innovation.

Son ambition stratégique est d’être une école d’ingénieurs post-bac de spécialités, actrice des mutations industrielles, sociétales et environnementales dans ses trois domaines d’excellence, qui sont le Manufacturing, l’Habitat durable et le Sensoriel.

Avec l’intégration de l’ENISE comme école interne, un nouveau modèle de formation émerge, conjuguant l’ouverture scientifique et technologique aux grands enjeux de notre société portée par l’École Centrale de Lyon et le concept de formation spécialisée d’ingénieurs porté par l’ENISE.

Ensemble, nous développerons nos formations, nos travaux de recherche, nos capacités d’innovation, de créativité et d’entrepreneuriat au service de nos futurs élèves ingénieurs.
- Étudiant(e) en Master 2 en génie civil, mécanique des structures, des matériaux ou mécanique numérique.
- Intérêt pour la construction durable et les matériaux innovants.
- Curiosité pour la compréhension du comportement des matériaux : aspects expérimentaux et numériques.- 15/03/2025