Utilisation du formalisme flou pour l'identification modale à partir de données expérimentales incertaines

par Gaël Plessis

Thèse de doctorat en Génie mécanique

Sous la direction de Pascal Level.

Soutenue en 2001

à Valenciennes .


  • Résumé

    La prise en compte des incertitudes de mesure en identification modale est un problème très global. Il est constaté dans cette étude que généralement la connaissance sur un système mécanique n'est pas suffisante pour que sa représentation en laboratoire soit unique. Il est alors proposé de prendre en compte cette incertitude sur la configuration expérimentale dans le processus d'identification modale. L'approche possibiliste est choisie pour développer une méthodologie originale qui soit capable de déterminer l'incertitude sur les solutions propres identifiées compte tenu de cette incertitude. Il est proposé dans un premier temps de formaliser l'incertitude sur les données expérimentales par une description possibiliste des réponses dynamiques mesurées. Dans un second temps il s'agit de traiter ces réponses complexes floues dans le processus d'identification afin de déterminer l'incertitude sur les solutions modales identifiées. Trois techniques de résolution sont alors abordées. Chacune d'elles met en évidence de nouvelles difficultés qui servent de base à la construction des suivantes. La synthèse de ces approches permet finalement de proposer une méthodologie, validée numériquement, capable de répercuter l'incertitude des réponses sur les solutions propres identifiées. Cette méthodologie est finalement exploitée dans un contexte expérimental. Cette étude est organisée suivant un plan d'expériences de manière à confronter les solutions issues de l'analyse statistique des résultats à celles données par la méthodologie proposée. Les solutions entre les deux approches se montrent alors cohérentes


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    Use of fuzzy formalism for modal identification from uncertain experimental data


  • Résumé

    Modal identification with uncertain data is a global problem. It is established in this study that generally, knowledge about a mechanical system is not sufficient to describe only one possible experimental representation of this system. It is proposed to take into account this experimental representation uncertainty in the modal identification process. An original method, based on the possibilitic approach is developed to give modal solutions uncertainty from the uncertain representation of the system. First, a possibilistic description of experimental dynamical responses is given in order to take into account experimental data uncertainty. Secondly, these fuzzy complex responses are introduced in the identification process in order to compute uncertainty of estimate modal solutions. Three approaches are hence considered. Each one bring about new difficulties that are then considered according in order to formulate the next solution. These approaches are finally synthesised into a new one, which is numerically validated and capable to reverberate data uncertainty into estimated modal solutions. Finally, this method is exploited in an experimental context. This study is organised following an exeprimental layout in order to make a confrontation between the statistical analysis solutions and fuzzy method ones. Results from both approaches are coherent

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (236 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Notes bibliogr.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis. Service commun de la documentation. Site du Mont Houy.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 904713 TH
  • Bibliothèque : Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis. Service commun de la documentation. Site du Mont Houy.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : 904714 TH
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.