Monitoring subsurface conditions of pavement structures using Ultra-wideband radar technology

par Shreedhar Savant Todkar

Thèse de doctorat en Signal, image et vision

Le président du jury était François Auger.

Le jury était composé de Emmanuel Trouvé, Emanuel Radoi, Xavier Dérobert.

Les rapporteurs étaient Pascal Larzabal, Atika Rivenq.

  • Titre traduit

    Suivi de l'endommagement des structures de chaussées par technique radar ultra large bande


  • Résumé

    Dans le domaine du génie civil, la détection et la caractérisation de défauts (décollements, fissures non-débouchantes) sont des éléments importants de diagnostic qui influencent la mise en œuvre de politique d’entretien et de gestion. Les défauts sont représentatifs d’un état d’altération de la structure. Les caractéristiques géométriques de ces défauts (forme, largeur et longueur) ainsi que l’étendue et les cheminements d’eau induits par ces défauts est un indicateur de durabilité des ouvrages important. Cette détection permet de localiser une éventuelle pathologie, d’évaluer l’état de santé de la structure et de prédire son évolution. Dans ce contexte, les systèmes « radar à impulsions », appelé aussi GPR (Ground Penetrating radar) est utilisé depuis une trentaine d’années pour réaliser des opérations de contrôle non destructif dans le flux du trafic. Ils fournissent une mesure en continu de l’épaisseur de la couche de chaussée, mais permettent aussi la détection de décollements significatifs (centimétrique) entre couches, et de déterminer ainsi l’emplacement de contrôles structurels destructifs ultérieurs. Néanmoins, la résolution temporelle des GPR conventionnels ne permet pas de détecter directement des décollements d’interface millimétriques. L’objectif de ce travail est donc de réaliser une détection précoce de ce type de défauts. Ainsi, mes travaux se sont focalisés à la fois sur l'utilisation du radar ultra large bande (RSF) et sur le développement de méthodes d’intelligence artificielle (basées sur l’apprentissage supervisé). Des approches théoriques et expérimentales (dalle de chaussée Cerema et manège de fatigue de l’IFSTTAR) ont été réalisées. Elles ont permis de montrer la faisabilité de détecter des décollements fins dans les chaussées.


  • Résumé

    In the field of civil engineering, the detection and characterization of defects (debondings, non-emerging cracks) are important diagnostic elements that influence the maintenance and management of the pavement structure. These defects represent an altered state of the structure. The geometric characteristics of these defects (shape, width and length) as well as their extent and the water seepage induced by these defects are important durability indicators of the structures. This detection makes it possible to locate a possible pathology, to evaluate the state of health of the structure and also predict its evolution. In this context, "pulse radar" systems, also called Ground Penetrating Radar (GPR) have been used for over thirty years to perform non- destructive testing operations in the traffic flow. They not only provide continuous measurement of the thickness of the pavement layer, but also allow the detection of significant (centimetric) inter-layer detachments, and thus determine the location of subsequent destructive structural controls. However, the temporal resolution of conventional GPRs does not allow direct detection of millimeteric interface debondings. Therefore, the objective of this work is to realize an early detection of such defects. My work is thus focused on both the use of ultra-wideband radar (SFR) and the development of artificial intelligence methods (based on supervised learning) to detect thin debondings. Theoretical and experimental approaches (Cerema test pavement slabs and IFSTTAR's fatigue carousel) were realized which have shown the feasibility of detecting fine debondings in pavements.


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