Avis de Soutenance - Hafsa Herichi
Extraction du tissage 3D des pièces composites de grandes dimensions à partir d’images tomographiques
Mme Hafsa Herichi
Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés :
Sous la direction de M. Stéphane Roux et M. Hugues Talbot et l'encadrement de M. Arturo Mendoza Quispe et de M. Yanneck Wielhorski
La soutenance aura lieu le
lundi 20 avril 2026 à 13h30
à École Normale Supérieure Paris-Saclay, 4 avenue des Sciences, 91190 Gif-sur-Yvette
Amphithéâtre Dorothy Hodgkin (bâtiment Ouest, 0I10)
Lien Teams : https://teams.microsoft.com/meet/351129640792690?p=1z6MOQpFKGjvhLL2rz
Numéro de réunion : 351 129 640 792 690
Code secret : Sz3Y8vT7
Composition du jury :
Angulo Lopez Jesus, Directeur de recherche, Mines Paris - PSL - Rapporteur
Hamila Nahiene, Professeur des universités, Bretagne INP - Rapporteur
Laurin Frédéric, Directeur de recherche, ONERA - Examinateur
Marcotegui Béatriz, Professeure des universités, MINES ParisTech - Examinatrice
Jurie Frédéric, Professeur des universités, Université de Caen - Examinateur
Résumé :
Les simulations numériques classiques des composites reposent souvent sur des échantillons réduits ou des volumes simplifiés, insuffisants pour représenter la complexité des structures tissées réelles.
Cette thèse propose de lever cette limite grâce à des méthodes de segmentation automatisée appliquées à des images tomographiques de composites tissés 3D à grande échelle.
L’objectif est de produire des modèles numériques haute fidélité à partir d’images CT de faible résolution (supérieures à 140 μm), en exploitant les propriétés du tissage.
La première partie porte sur le suivi simultané des torons dans le pied d’aube du moteur LEAP. Un algorithme de suivi innovant basé sur une formulation variationnelle est développé.
Il exploite trois propriétés statistiques : la forme des sections, la continuité, ainsi que l’organisation spatiale entre torons voisins.
Le suivi s’effectue sur des plans orthogonaux aux directions principales, permettant une reconstruction précise des trajectoires. La méthode est rapide et robuste, capable de traiter des milliers de torons en quelques secondes par plan, adaptée aux applications industrielles.
La seconde partie exploite la périodicité du tissage couplée à la corrélation volumique numérique (DVC). Cette approche permet de segmenter les zones les plus denses, comme le pied d’aube, où les méthodes classiques échouent.Une cellule périodique est extraite, segmentée, puis propagée à l’ensemble du volume via les champs de déplacement obtenus par DVC.
Ainsi, cette thèse propose des méthodes efficaces et robustes pour l’annotation automatisée des renforts textiles à grande échelle.
Abstract :
Traditional simulations of composite materials often rely on small-scale samples or simplified models that fail to capture the complexity of real woven structures. This thesis addresses this limitation by developing automated segmentation methods for tomography images of large-scale 3D woven composites.The goal is to generate high-fidelity numerical models from coarse-resolution CT images (above 140 μm), focusing on textile reinforcements in fan blades.
The first part introduces a variational tracking algorithm to follow yarns within the reinforcement. It leverages three statistical properties: cross-sectional shape, disorientation, and spatial arrangement between neighboring yarns. The method tracks yarn centers across successive cross-sectional planes orthogonal to their main directions.
It is computationally efficient, processing thousands of yarns in seconds per slice, making it suitable for industrial-scale components.
The second part exploits the approximate periodicity of the weaving. Combined with Digital Volume Correlation (DVC), it enables segmentation of highly compacted regions such as the root.
A representative periodic cell is segmented and used to build an idealized model. DVC maps this model onto the real structure, propagating segmentation across the full volume.
Overall, the thesis proposes efficient and scalable methods for automated textile reinforcement annotation in complex composite structures.