Tomographie passive des ondes acoustiques : Prédiction et identification à partir du bruit ambiant

par Olfa Chaouch

Thèse de doctorat en Acoustique

Sous la direction de Kosai Raoof et de Mathieu Chekroun.

Soutenue le 28-10-2016

à Le Mans , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes) , en partenariat avec Laboratoire d'acoustique de l'Université du Maine (Le Mans) (laboratoire) et de Laboratoire d'acoustique de l'université du Maine / LAUM (laboratoire) .


  • Résumé

    Les travaux réalisés se situent dans le cadre de CSI en mode passif. Une méthode d’identification de défauts se basant sur les fonctions d’inter-corrélations a été proposée et a donné naissance à deux critères d’identifications. Le premier est un critère visuel, ce critère est basé sur la superposition des enveloppes des fonctions d’inter-corrélation obtenues par transformée de Hilbert pour deux configurations dont l’une est sans défaut et l’autre est avec défaut. Le deuxième critère est numérique, il s’agit de la moyenne des écarts entre deux enveloppes que l’on appelle CEI. Les performances de ces critères ont été testées premièrement sur une plaque en aluminium en conditions libres, en utilisant une source localisée en espace ayant une intensité non contrôlée. Les résultats de la première expérience ont montré certes la sensibilité de ces critères à l’apparition des défauts, mais également une forte sensibilité aux changements de la position de la source, c’est pour cette raison qu’une deuxième expérience utilisant une source localisée non localisée en espace à été effectuée. Les critères proposés ont d’abords été testé en utilisant un signal sinus mono fréquence comme source, et en utilisant un bruit blanc filtré comme source par la suite. Grâce aux critères proposés, le défaut est certes identifié, néanmoins, il reste à trouver un moyen pour le localiser et pour le caractériser.

  • Titre traduit

    Passive tomographie of acoustic waves : prediction and identification from ambiant noise


  • Résumé

    The work presented is in the domain of SHM. An identification method based on the cross correlations functions between piezoelectric sensors was proposed and gave birth to two criterion of identification. The first is a visual criterion, it is based on the superposition of the envelopes of the cross correlation functions obtained by Hilbert transform for two configurations, the first is a defect free configuration of reference and the other is with defect.The second criterion is numerical; it is the mean of the differences between two envelopes. The performance of these criterions was tested first on an aluminum plate in free edges conditions, using a source located in space; the intensity of this source was not controlled. The results of the first experiment has certainly shown the sensitivity of these criterion to the appearance of defects despite the randomness of the source, but also highly sensitivity to changes in the position of the source was found. In the second experiment a source not localized in space was used, and the plate was in clamped edges conditions. The proposed criterions have been tested using a single frequency sine signal as a source first and using a white noise filtered signal secondly. With the proposed criterion, the defect was certainly identified; however, it remains to find a way to locate and to characterize the defect.


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