Caractérisation et modélisation Multiéchelle avec Apprentissage de Données pour l'Évaluation du Comportement Thermomécanique des Bétons Recyclés sous incendie
| ABG-135655 | Thesis topic | |
| 2026-02-12 | Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant) |
- Civil engineering, construction and public works
- Materials science
- Engineering sciences
Topic description
Le secteur de la construction est un acteur majeur de la consommation de ressources naturelles et de la production de déchets. Pour répondre aux enjeux de la transition écologique et promouvoir une économie circulaire, ce projet se concentre sur les bétons recyclés, une solution utilisant des déchets de construction. Le béton recyclé, constitué de granulatsparticules réutilisées (gravillons, sable et ciment) et de liants parfois modifiés, présente des propriétés qui diffèrent de celles des bétons traditionnels. Ainsi, il est nécessaire de développer une modélisation détaillée prenant en compte les spécificités des matériaux recyclés, notamment les hétérogénéités dans la structure et la distribution des phases, afin d'évaluer leur comportement.
L’objectif principal de cette étude est d’évaluer les performances mécaniques et thermiques des bétons recyclés dans les conditions réelles d’incendie, en tenant compte de la complexité des interactions entre les phases du béton à l’échelle mésoscopique. Cette approche multiéchelle permettra de mieux comprendre les effets conjoints des sollicitations thermiques et mécaniques sur la durabilité et la résistance de ces matériaux.
Le projet repose sur une approche de modélisation à l’échelle mésoscopique, utilisant des volumes élémentaires représentatifs (VER) pour simuler le comportement des bétons recyclés. Ces modèles permettent de saisir les interactions locales entre les granulats, le ciment et l'eau, et de mieux comprendre l’évolution de la microstructure sous l’effet de charges thermiques et mécaniques. Une attention particulière sera portée à la modélisation de la propagation des fissures, à l’analyse de la plasticité et à l’étude des effets thermiques, comme les cycles de gel/dégel ou les variations de température liées à l’environnement.
Cependant, le calcul détaillé à double échelle (mésoscopique et macroscopique) pour simuler ces effets est particulièrement coûteux en termes de ressources de calcul. Pour pallier cette limitation, le projet intègre une approche d’apprentissage de données (Machine Learning) visant à prédire rapidement les propriétés des VER à partir des données expérimentales et de simulations numériques. Cette approche permettra une accélération significative des calculs tout en préservant la précision des simulations.
Les résultats attendus incluent des modèles validés pour l'industrie, des recommandations pour l'optimisation des formulations de béton recyclé, et une sensibilisation des acteurs de la construction. Ce projet s'aligne avec les priorités de l'ADEME en matière de transition écologique et d'économie circulaire, offrant des solutions concrètes pour réduire l'impact environnemental du secteur de la construction.
Starting date
Funding category
Funding further details
Presentation of host institution and host laboratory
Le (la) doctorant(e) conduira ses travaux au sein du Laboratoire de Tribologie et Dynamique des Systèmes (LTDS) et de l’Institut de Nanotechnologies de Lyon (INL) majoritairement sur le site de Saint-Etienne et, au besoin sur le site d’Ecully. Cette thèse vise à construire une approche scientifique pluridisciplinaire pour aborder l’enjeu sociétal « Industrie et société décarbonées ».
Website :
Institution awarding doctoral degree
Candidate's profile
Personnes diplômées Bac+5 (Master/Ingénieur) avec un profil centré sur le génie-civil/matériaux/physico-chimie. Une moyenne minimale de 12/20 est requise.
La personne en question devra faire valoir de très bonnes dispositions en mécanique tout en ayant des connaissances affirmées en physico-chimie des matériaux (de la construction).
La personne doit maîtriser la langue française.
La personne devra attester de sa capacité à travailler en autonomie de manière méthodique avec un sens aigu de la rigueur.
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