Modélisation des incertitudes aléatoires non homogènes en dynamique des structures pour le domaine des basses fréquences

par Hamid Chebli

Thèse de doctorat en Mécanique

Sous la direction de Christian Soize.

Soutenue en 2002

à Paris, Cnam .


  • Résumé

    La prévision pour la dynamique basse fréquence des structures peut être améliorée en tenant compte des incertitudes aléatoires. Celles associées aux paramètres du modèle (géométrie, caractéristiques du matériau etc), appelées incertitudes de modèle, sont usuellement prises en compte en utilisant une approche paramétrique. Les incertitudes de modélisation, relatives aux hypothèses introduites lors de la construction du modèle, doivent également être considérées. Cependant, les méthodes paramétriques ne permettent pas de modéliser ce type d'incertitudes. De plus, le niveau de dispersion peut être très différent d'une partie à une autre de la structure étudiée. L'objectif de cette recherche est donc le développement d'une nouvelle approche de modélisation des incertitudes en dynamique des structures, pour des systèmes mécaniques complexes pour lesquels les incertitudes sont non homogènes, c'est à dire avec des niveaux qui diffèrent d'une région à l'autre. La stratégie ici adoptée, afin de traiter de tels systèmes, est la combinaison du modèle non paramétrique des incertitudes aléatoires (permettant de prendre en compte les incertitudes de modèle et de modélisation) et de la méthode de sous-structuration dynamique de Craig & Bampton (dont l'utilisation permet de considérer des incertitudes non homogènes). Une validation expérimentale de cette méthode est réalisée sur un système composé de deux plaques simples assemblées par un couvre-joint boulonné. Ce système mécanique est modélisé par une structure décomposée en trois sous-structures. Le niveau d'incertitude associé à la sous-structure correspondant au couvre-joint est a priori plus important que celui des deux autres. La structure étudiée est donc considérée en présence d'incertitudes non homogènes. La méthode proposée est alors mise en oeuvre et un domaine de confiance, dans lequel se trouvent les réponses expérimentales, a été construit.


  • Résumé

    Ln the low frequency range, predictions for linear structural dynamics can be improved by taking into account random uncertainties. Those associated to the model's parameters (geometry, constitutive law etc), which are called uncertainties of model, are usually modelled using a parametric approach. Also, uncertainties of modelling, related to the assumptions introduced during the model's construction, have to be taken into consideration. However, parametric approaches do not allow this class of uncertainty to be modelled. Moreover, the level of uncertainty may be different from one part of a given structure to another one. So, this research aims to develop a new modelling approach of random uncertainties in structural dynamics, for complex mechanical systems in which uncertainties are non-homogeneous, that means with levels of uncertainty which differ from one area to another. The strategy adopted in this work, to handle such systems, is the combination of the nonparametric model of random uncertainties (allowing uncertainties of model and modelling to be taken into account) with the Craig-Bampton dynamic substructuring method (used to consider non-homogeneous uncertainties ). An experimental validation of this method has been carried out with a system made up of two simple plates linked by a bolted joint. This mechanical system is described as a structure decomposed into three substructures. The level of uncertainty associated to the substructure which corresponds to the joint is assumed to be larger than the level of the two others. So the structure is considered with non-homogeneous uncertainties. The proposed method is implemented and a confidence region, which bounds the experimental results, is built.

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  • Détails : 192 p.
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