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Des formes de grains exotiques aux structures méta-granulaires intelligentes : étude numérique de la cohésion géométrique dans les assemblages de grains en forme d'étoile en 3D // From Exotic grain shapes to smart meta-granular structures: Numerical Inves

ABG-135072
ADUM-68678
Thesis topic
2026-01-13 Other public funding
Université de Montpellier
Montpellier cedex 5 - Occitanie - France
Des formes de grains exotiques aux structures méta-granulaires intelligentes : étude numérique de la cohésion géométrique dans les assemblages de grains en forme d'étoile en 3D // From Exotic grain shapes to smart meta-granular structures: Numerical Inves
  • Electronics
Granulaire, Sructure, Cohésion, Modélisation en Elements Discrets
Granular, Structure, Cohesion, Discrete Element Modeling

Topic description

Les matériaux granulaires classiques, tels que les sols ou le béton, tirent leur cohésion des forces adhésives qui lient les grains entre eux, transformant le réseau de contacts en un système de contraintes de traction et de compression. Bien qu'efficace, ce mécanisme repose sur une adhérence irréversible et consommatrice d'énergie. Un nouveau paradigme fascinant a récemment vu le jour : la cohésion géométrique, c'est-à-dire l'émergence spontanée d'une cohésion macroscopique dans des assemblages de grains non convexes — enchevêtrés et imbriqués — sans aucune interaction adhésive. Ces matériaux métagranulaires peuvent former des structures autoportantes et résistantes qui présentent une résistance à la traction, une compliance et une stabilité induite par leur forme. Le projet ANR Exo2GeCo vise à explorer les origines de la cohésion géométrique et à identifier les conditions géométriques et mécaniques fondamentales qui la font naître. Pour y parvenir, le projet combine des simulations numériques et des investigations expérimentales afin d'établir un cadre unifié reliant la géométrie à l'échelle des grains, les réseaux de forces et la résistance macroscopique.
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Classical granular materials, such as soils or concrete, derive their cohesion from adhesive forces that bind grains together, transforming the contact network into a system of tensile and compressive stresses. While effective, this mechanism relies on energy-consuming and irreversible adhesion. A new and fascinating paradigm has recently emerged: geometric cohesion, the spontaneous emergence of macroscopic cohesion in assemblies of non-convex grains —entangled and interlocked— without any adhesive interactions. These metagranular materials can form self-supported, load-bearing structures that display tensile resistance, compliance, and shape-induced stability. The ANR project Exo2GeCo aims to explore the origins of geometric cohesion and identify the fundamental geometric and mechanical conditions that give rise to it. To achieve this, the project combines numerical simulations and experimental investigations to establish a unified framework linking grain-scale geometry, force networks, and macroscopic strength
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Début de la thèse : 01/09/2026

Funding category

Other public funding

Funding further details

ANR Financement d'Agences de financement de la recherche

Presentation of host institution and host laboratory

Université de Montpellier

Institution awarding doctoral degree

Université de Montpellier

Graduate school

166 I2S - Information, Structures, Systèmes

Candidate's profile

Les candidats doivent être titulaires d'un master en génie mécanique, physique, science des matériaux ou génie civil. Pour le doctorat 1, de solides compétences en modélisation numérique (DEM, Python/C++) et un intérêt pour la mécanique computationnelle sont attendus. Pour le doctorat 2, une expérience en mécanique expérimentale, en impression 3D et en mesures basées sur l'image (DIC/DVC, tomographie) sera appréciée. Les deux candidats doivent être curieux, autonomes et motivés par la recherche interdisciplinaire combinant la physique des granulats, la science des matériaux, la physique et le génie civil. La maîtrise de l'anglais est requise ; la connaissance du français est un atout.
Applicants should hold a master's degree in mechanical engineering, physics, materials science, or Civil Engineering. For PhD 1, strong skills in numerical modeling (DEM, Python/C++) and an interest in computational mechanics are expected. For PhD 2, experience in experimental mechanics, 3D printing, and image-based measurements (DIC/DVC, tomography) will be appreciated. Both candidates should be curious, autonomous, and motivated by interdisciplinary research combining granular physics, materials science, physics and civil engineering. Proficiency in English is required; knowledge of French is an asset.
2026-06-01
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