Évaluation de la fragilité des structures endommagées sous charge dynamique à l'aide de modèles stochastiques // Fragility assessment of damaged structures under dynamic loading using multi-scale stochastic models

L'objectif de ce projet de thèse est d'évaluer la performance des structures de génie civil existantes, en tenant compte des incertitudes liées à la géométrie, aux caractéristiques des matériaux et au chargement appliqué. Des approches stochastiques par éléments finis couplées à des stratégies de modélisation multi-échelle seront utilisées pour analyser le comportement des structures endommagées. Des analyses de sensibilité des modèles permettront de mettre en évidence les variables d'entrée les plus influentes et de développer des stratégies de modélisation multi-échelle, telles que les éléments de poutres mlultifibres par exemple. Des méta-modèles seront ensuite établis, afin de construire des courbes de fragilité, nécessaires aux opératuers pour la gestion de leurs infrstructures. Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet plus large: PRISM (Predictive Risk-Informed asset Strategic Management), financé par le cluster MIAI IA de l'université Grenoble Alpes. Le projet PRISM vise à développer des méthodes d'aide à la décision pour la gestion dynamique des actifs vulnérables dans un contexte incertain et en présence de sources d'informations hétérogènes. Les méthodes développées intégreront différentes formes de connaissances (modèles physiques, données de capteurs, données de systèmes de contrôle, avis d'experts...) dans un cadre stochastique unifié. Ce méta-modèle pourra ensuite être utilisé pour concevoir des stratégies décisionnelles prédictives. Ce doctorat se concentre spécifiquement sur le développement de méthodologies pour la construction de courbes de fragilité pour les infrastructures exposées telles que les ponts ou les ouvrages de protection. Pour plus d'information, se référer à l'offre de thèse en ligne sur le site du cluster MIAI ('Fragility assessment of damaged structures under dynamic loading using stochastic models »).
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The aim of the PhD is to assess the performance of existing Civil Engineering structures accounting for uncertainties related to geometry, material and loading characteristics. Stochastic finite element approaches coupled to multiscale modelling strategies will be used to achieve a retrofitting analysis of damaged structures. Sensitivity analyses of refined FE models allow highlighting most influent input variables and developing multi-scale modeling strategies, such as fiber beam elements. Surrogate models will then be deduced to provide fragility curves useful to help operators in their asset management. It is part of a broader project PRISM (Predictive Risk-Informed asset Strategic Management), funded by the MIAI Cluster IA of University Grenoble Alpes. The PRISM project seeks to develop decision-support methods for the dynamic management of vulnerable assets under uncertainty and in the presence of heterogeneous information sources. The methods developed will integrate different forms of knowledge (physical models, sensor data, control system data, expert judgment…) into a unified stochastic framework. This surrogate model will then be used to design predictive decision-making strategies. The specific focus of this PhD is on the development of methodologies for constructing fragility curves for exposed infrastructures such as bridges, or protecting works. The interested reader is invited to refer to the PhD offer on the MIAI website ('Fragility assessment of damaged structures under dynamic loading using stochastic models ») for more information.
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Début de la thèse : 01/09/2026
WEB : https://prism.univ-grenoble-alpes.fr/

Programmes ministériels spécifiques

Université Grenoble Alpes

510 I-MEP² - Ingénierie - Matériaux, Mécanique, Environnement, Energétique, Procédés, Production

Compétences en mécanique et en méthodes numériques, ainsi qu'un vif intérêt pour les travaux théoriques et la programmation. Une expérience préalable en codage (par exemple avec des logiciels tels que Matlab ou Python) sera très appréciée. La proposition de thèse combine des approches mathématiques appliquées à des applications en génie civil. Il est donc essentiel de s'intéresser à ces deux domaines pour réussir dans ce travail. Des qualités personnelles telles que la curiosité, la rigueur scientifique, la persévérance et l'autonomie seront des atouts essentiels pour mener à bien ce projet.
Strong skills in mechanics and numerical methods, as well as a keen interest in theoretical work and programming. Prior experience in coding (for example with softwares like Matlab or Python) will be highly valued. The PhD proposal combines applied mathematics approaches to Civil Engineering applications, thus an interest for both is essential to succeed in this work. Personal qualities such as curiosity, scientific rigor, perseverance, and autonomy will be key assets for successfully completing this project.