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Fibre reinforced composite materials are widely used for high-performance and critical structural applications.The design of composite material structures can be assisted by computational models for predicting their mechanical properties at both component and structural level. These models require very accurate constituent properties as input to make reliable predictions about the strength and lifetime of composite structures. However, a good understanding of the constituent properties of fibre-reinforced polymer composites is still lacking. For e.g., despite their wide use, very large differences are observed in the literature for properties of T700 carbon fibers.This thesis aims to advance the understanding of the constituent properties of fibre reinforced composites. To achieve this, an extensive experimental and statistical study has been conducted to understand the variations in the tensile strength of fibres and their morphology. These results have been analysed to identify and evaluate the critical parameters which contribute to errors or uncertainty in determining the parameters of the fibre strength Weibull distribution. This knowledge of uncertainties in constituent properties has also been used to highlight the variabilities they introduce on the output structural behaviour predicted by composite strength models. To further improve the fibre strength characterisation process, a data-reduction technique based on Bayesian approach of using prior knowledge of deficiencies in experimental data has been developed to model the tensile strength variation of brittle fibres. Additionally, new directions to accurately characterize the in-situ microscale properties of the matrix have been proposed.; Les matériaux composites renforcés de fibres sont largement utilisés pour les applications structurelles à hautes performances mécaniques. La prédiction de la tenue en service et de la durée de vie sont des paramètres clefs pour ce type d’applications. Aussi, la conception des structures composites peut être assistée par des modèles à différentes échelles du matériau. Pour garantir la précision des simulations, ces modèles nécessitent des données d’entrée les plus fiables possibles, notamment en ce qui concerne les propriétés des constituants. Malgré leur très large utilisation, de très grandes différences sont rapportées dans la littérature pour les propriétés à rupture des fibres de carbone T700.Dans cette thèse, une étude expérimentale et statistique approfondie a été menée pour identifier les origines des variations observées sur la résistance à la traction des fibres. Il s’agit de tenter de séparer ce qui provient de l’essai et ce qui provient de la fibre elle-même. Les résultats expérimentaux ont permis d’identifier les paramètres critiques qui contribuent à l'incertitude dans la détermination de la résistance des fibres et d’évaluer leur importance, notamment sur la fiabilité des prédictions menées à l’échelle du composite. Une technique de réduction des données basée sur l'approche bayésienne permet en outre de s’approcher davantage des propriétés à rupture probables des fibres et ainsi mieux appréhender leur comportement.

Spores of psychrotolerant strains of the foodborne pathogen Bacillus cereus can multiply during storage of cooked or pasteurized, refrigerated foods and can represent a risk if these cells are not eliminated during reheating of food product before consumption. We determined the heat-resistance of psychrotolerant B. cereus vegetative cells at different heating temperatures in laboratory medium and compared it with that of thermotolerant B. cereus vegetative cells. The z values, based on times for a 3 logio reduction, of the vegetative cells of the three psychrotolerant phylogenetic groups of B. cereus varied between 3.02 degrees C and 4.84 degrees C. The temperature at which a 3 logio reduction was achieved in 10 min varied between 47.6 degrees C and 49.2 degrees C for psychrotolerant vegetative cells and it was around 54.8 degrees C for thermotolerant vegetative cells. Moreover, 0.4 min at 60 degrees C would be sufficient for a 6 logio CFU/ml reduction of the most heat resistant psychrotolerant B. cereus vegetative cells. These data clearly showed that psychrotolerant B. cereus vegetative cells can be rapidly eliminated by a mild heat treatment such as food reheating.

El modelo Black-Scholes para valoración de opciones europeas se usa bastante en el mercado por su fácil ejecución. Sin embargo, empieza a ser poco preciso en diferentes activos cuya dinámica no es de una distribución lognormal, por lo que se necesita buscar nuevas distribuciones para valorar opciones emitidas sobre diferentes activos subyacentes. Varios investigadores han trabajado en nuevas fórmulas de valoración de derivados suponiendo diferentes distribuciones ya sea para el precio del activo subyacente o para su retorno. Este artículo presenta dos fórmulas para valoración de activos: una modifica la fórmula usando una distribución de Weibull de dos parámetros propuesta por Savickas (2002) añadiendo dos nuevos parámetros (escala y localización) y otra supone que la distribución del activo es una mixtura de distribuciones de Weibull. Se presentan también comparaciones de estos modelos con otros ya existentes como Black-Scholes y el modelo de Savickas con distribución Weibull simple. The Black-Scholes valuation model for European options is widely used in the stock markets due to its easy implementation. However, the model is not accurate for different assets whose dynamics do not follow those of a lognormal distribution, so it is necessary to investigate new distributions to price different options written on various underlying assets. Several researchers have worked on new valuation formulas, assuming different distributions for either the price of the underlying asset or for the return of the same. This paper presents two methods for European derivatives valuation, one of them, modifying the formula using a Weibull distribution with two parameters given by Savickas (2002) adding two new parameters (scale and location), and another assuming that the underlying distribution is a Weibull mixture. Comparisons are also presented with these models against existing models such as the Black-Scholes model and Savickas with a simple Weibull distribution. Le modèle Black-Scholes pour l'évaluation d'options européennes est largement utilisé sur le marché en raison de son utilisation facile. Cependant, il perd de sa précision dans divers actifs dont la dynamique n'est pas celle d'une distribution log-normale, raison pour laquelle il convient de chercher de nouvelles distributions pour évaluer des options émises sur divers actifs sous-jacents. Plusieurs chercheurs ont travaillé sur de nouvelles formules d'évaluation de dérivés en supposant des distributions différentes que ce soit pour le prix de l'actif sous-jacent ou pour son retour. Cet article présente deux formules pour évaluer les actifs : l'une modifie la formule en utilisant une distribution de Weibull de deux paramètres proposée par Savickas (2002) en incluant deux nouveaux paramètres (échelle et localisation) et l'autre suppose que la distribution de l'actif est un mélange de distributions de Weibull. Des comparaisons de ces modèles avec d'autres déjà existants comme Black-Scholes et le modèle de Savickas avec distribution de Weibull simple sont également présentées. O modelo Black-Scholes para avaliação de opções europeias é muito utilizado no mercado por sua fácil execução. No entanto, começa a ser pouco preciso em diferentes ativos cuja dinâmica não é de uma distribuição log-normal, pelo que é preciso procurar novas distribuições para avaliar opções emitidas sobre diferentes ativos subjacentes. Vários pesquisadores têm trabalhado em novas fórmulas de avaliação de derivados supondo diferentes distribuições, seja para o preço do ativo subjacente ou para o seu retorno. Este artigo apresenta duas fórmulas para avaliação de ativos: Uma modifica a fórmula utilizando uma distribuição de Weibull de dois parâmetros, proposta por Savickas (2002), acrescentando dois novos parâmetros (escala e localização), e outra supõe que a distribuição do ativo é uma mistura de distribuições de Weibull. Também são apresentadas comparações destes modelos com outros já existentes como Black-Scholes e o modelo de Savickas com distribuição Weibull simples.

Setting up for a drinking water utility a long term strategy of asset management requires decision support tools. As the calculation of the main relevant Performance Indicators uses estimations of the failure rate at the pipe scale, the modelling of the failure risk plays a pivotal role. Studies led at the Cemagref Centre of Bordeaux since 1990 show that the renewal Process based on the Weibull distribution and the Cox proportional hazards rigorously handles right censored calibrage data and enables the long term prediction of failure rates at the pipe scale. This model remains however questionable regarding its practical use when it cannot be calibrated with historically complete maintenance data ; pipes seem to be correctly ranked according to their failure risk, but the predicted numbers of failures appear to be largely overestimated. Regarding this bias, recent works based on the Yule Process offer encouraging perspectives of improvement. Maintenance data are usually collected inside an observational window, and are therefore left truncated and right censored ; calibrating this new failure risk model with such data can therefore be carried out in a mathematically rigorous way, while keeping a model structure very close to the one previously used., La mise en place d'une stratégie de gestion patrimoniale d'un réseau d'alimentation en eau potable requiert des outils d'aide à la décision en matière de réhabilitation des infrastructures. La modélisation du risque de rupture des canalisations occupe à cet égard un rôle privilégié, les principaux indicateurs de performance nécessitant la connaissance, voire la prévision, du taux de rupture à l'échelle de la canalisation. Les études menées au Cemagref de Bordeaux depuis le début des années 1990 montrent que le processus de renouvellement non homogène utilisant la distribution de Weibull et les risques proportionnels de Cox, traite rigoureusement les données de calibrage censurées à droite, et autorise la prévision à long terme du taux de rupture à l'échelle du tronçon. Le modèle reste cependant d'un emploi délicat lorsqu'il ne peut pas être calibré à partir d'un historique de maintenance complet ; si les tronçons paraissent correctement hiérarchisés selon leur risque de rupture, les prévisions tendent elles à être largement sur-estimées. De ce point de vue, les travaux récents fondés sur le processus de Yule offrent des perspectives intéressantes d'amélioration ; cela permet, en restant dans une architecture très proche, un traitement mathématiquement rigoureux du calibrage du modèle sur des données tronquées à gauche et censurées à droite, ce qui est toujours le cas des historiques de maintenance, collectés sur une fenêtre d'observation.

International audience; La fiabilité des matériels mécaniques est largement conditionnée par les caractéristiques propres à chaque système, à ses conditions d'utilisation, son environnement... De plus, les mécanismes de dégradations comme la fatigue et le stress créent des phénomènes de vieillissement. Les bases de données de fiabilité, en fournissant des taux de défaillance génériques et constants, ne permettent pas de prendre en considération ces particularités. L'utilisation de telles bases entraîne par conséquent de grandes incertitudes quant aux résultats des évaluations fiabilistes. Nous proposons dans cet article une modélisation des taux de défaillance, fonction du temps, qui prend en compte les facteurs d'influence. Une application permet de valider le modèle.

In this study, three models for the simulation of the number of breaks in a water main network are presented and compared: linear regression, the Weibull-Exponential-Exponential (WEE), and the Weibull-Exponential-Exponential-Exponential (WEEE) models. These models were calibrated using a database of recorded breaks in a real water main network of a municipality in the province of Québec, for the observation period 1976 to 1996, with the least squares and the maximum likelihood methods. The ability of these models to predict breaks over time was then evaluated by comparing the predicted number of breaks for the years 1997 to 2007 with the observed breaks in the network over the same time period. Results show that if the period of observation is short (around 20 years), calibration of the WEE and WEEE models with the maximum likelihood method leads to estimates that are closer to the observations than when these models are calibrated with the least squares method. When the observation period is longer (around 30 years), the predictions obtained with the models calibrated using the maximum likelihood or the least squares methods are similar. However, the use of the maximum likelihood method for calibration is only possible when data for the occurrence of each break for each pipe of the network are available (a pipe being a homogeneous network segment between two adjacent street junctions). If this is not the case, a trend line will be sufficient to predict the number of breaks over time, though this type of curve does not allow to account for pipe replacement scenarios. If the only information available is the total number of breaks on the network each year, then the impact of replacement scenarios could be simulated with the WEE and WEEE models calibrated using the least squares method., Trois modèles pour la simulation du nombre de bris sur un réseau d’aqueduc sont présentés et comparés, soit un modèle de régression linéaire et deux autres modèles statistiques que sont les modèles Weibull-Exponentiel-Exponentiel (WEE) et Weibull-Exponentiel-Exponentiel-Exponentiel (WEEE). Ces modèles étaient calés avec deux méthodes distinctes, soit les méthodes des moindres carrés et du maximum de vraisemblance, en utilisant une base de données des bris enregistrés sur un réseau d’aqueduc réel d’une municipalité du Québec, pour la période de 1976 à 1996. La capacité de ces modèles à prédire les bris dans le temps a ensuite été évaluée en comparant les bris prédits pour les années 1997 à 2007 avec les bris observés sur le réseau au cours de la même période. Les résultats montrent que lorsque la période d’observation des bris est courte (de l’ordre de 20 ans), le calage des modèles WEE et WEEE à l’aide de la méthode du maximum de vraisemblance conduit à des estimations qui s’approchent plus des observations que lorsque ces modèles sont calés avec la méthode des moindres carrés. Lorsque la période d’observation est plus longue (environ 30 ans), les prédictions issues des modèles calés selon ces deux méthodes de calage sont pratiquement similaires. L’application de la méthode du maximum de vraisemblance n’est cependant possible que si la date d’occurrence des bris est connue pour chacune des conduites du réseau (une conduite étant un tronçon homogène du réseau qui s’étend d’un coin de rues à un autre). Si ce n’est pas le cas, une courbe de régression linéaire permet de bien estimer l’évolution du nombre de bris annuel à court terme. Par contre, la régression linéaire ne permet pas de tenir compte du remplacement éventuel de conduites. Si la seule information disponible pour caler les modèles est le nombre total de bris sur le réseau chaque année, l’impact de scénarios de remplacement peut être simulé avec les modèles WEE et WEEE calés selon la méthode des moindres carrés.