Simulations hydrodynamiques de matériaux poreux pour l'endommagement ductile // AI-aided Hydrodynamic simulations of porous materials for ductile damage

Cette thèse s'inscrit dans l'étude du comportement des matériaux métalliques soumis à des sollicitations dynamiques extrêmes, en particulier le tantale, dont l'endommagement est de nature ductile. Elle vise à mieux comprendre les mécanismes de germination, de croissance et de coalescence des pores, en mettant l'accent sur les interactions entre ces pores, encore mal décrites par les modèles classiques. Pour cela, des simulations hydrodynamiques avancées seront développées, dans lesquelles les pores sont représentés explicitement au sein du matériau, afin d'observer leur évolution à des échelles réalistes de temps et d'espace. Ces simulations permettront d'analyser à la fois le comportement global du matériau et les dynamiques microscopiques de la population de pores. L'approche combinera des analyses physiques et statistiques avec des outils d'intelligence artificielle, notamment des réseaux de neurones appliqués à des graphes de pores, pour établir des liens entre leur environnement local et leur évolution. Cette démarche vise à améliorer la compréhension et la modélisation de l'endommagement ductile, tout en développant des compétences en mécanique, simulation numérique et science des données.
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This PhD is part of the study of the behavior of metallic materials subjected to extreme dynamic loading, particularly tantalum, whose damage is ductile in nature. It aims to better understand the mechanisms of pore nucleation, growth, and coalescence, with a focus on the interactions between these pores, which are still poorly described by classical models.
To achieve this, advanced hydrodynamic simulations will be developed, in which pores are explicitly represented within the material, in order to observe their evolution at realistic time and length scales. These simulations will make it possible to analyze both the overall behavior of the material and the microscopic dynamics of the pore population.
The approach will combine physical and statistical analyses with artificial intelligence tools, particularly neural networks applied to graphs of pores, in order to establish links between their local environment and their evolution. This work aims to improve the understanding and modeling of ductile damage, while also developing skills in mechanics, numerical simulation, and data science.
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Début de la thèse : 01/10/2026

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Mines Paris-PSL

621 ISMME - Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique

Profil type pour une thèse à MINES Paris: Ingénieur et/ou Master recherche - Bon niveau de culture générale et scientifique. Bon niveau de pratique du français et de l'anglais (niveau B2 ou équivalent minimum). Bonnes capacités d'analyse, de synthèse, d'innovation et de communication. Qualités d'adaptabilité et de créativité. Capacités pédagogiques. Motivation pour l'activité de recherche. Projet professionnel cohérent. Pré-requis (compétences spécifiques pour cette thèse) : - Excellentes compétences en mécanique numérique (éléments finis nonlinéaires) - Maitrise de la programmation (C++ et/ou Python) - Connaissances et appétence pour les statistiques et l'intelligence artificielle - Intérêt pour les méthodes industrielles et capacité à livrer des produits technologiques Pour postuler : Envoyer votre dossier à recrutement_these@mat.mines-paristech.fr comportant • un curriculum vitae détaillé • une copie de la carte d'identité ou passeport • une lettre de motivation/projet personnel • des relevés de notes L3, M1, M2 • 2 lettres de recommandation • les noms et les coordonnées d'au moins deux personnes pouvant être contactées pour recommandation • une attestation de niveau d'anglais
Typical profile for a thesis at MINES Paris: Engineer and / or Master of Science - Good level of general and scientific culture. Good level of knowledge of French (B2 level in french is required) and English. (B2 level in english is required) Good analytical, synthesis, innovation and communication skills. Qualities of adaptability and creativity. Teaching skills. Motivation for research activity. Coherent professional project. Prerequisite (specific skills for this thesis): - excellent skills in computational mechanics (nonlinear finite elements) - Proficiency in programming (C++ and/or Python) - Knowledge of, and strong interest in, statistics and artificial intelligence, particularly in the context of geostatistics - Interest in industrial methods and ability to deliver technological solutions Applicants should supply the following : • a detailed resume • a copy of the identity card or passport • a covering letter explaining the applicant's motivation for the position • detailed exam results • two references : the name and contact details of at least two people who could be contacted • to provide an appreciation of the candidate • Your notes of M1, M2 • level of English equivalent TOEIC to be sent to recrutement_these@mat.mines-paristech.fr