En sciences et dans l’industrie pour limiter le nombre de maquettes expérimentales dans les projets R&D afin de mieux comprendre et de bien interpréter les phénomènes ultrasonores complexes observés sur site, des simulations de contrôles ultrasonores sont effectuées. Ces simulations sont d’autant plus réalistes que la description des structures à contrôler est précise, en particulier au niveau des constantes d’élasticité et d’atténuation intrinsèque. Les objectifs de cette étude sont d’améliorer d’une part les connaissances sur l’influence des caractéristiques métallurgiques des matériaux anisotropes et hétérogènes sur la propagation ultrasonore et d’autre part les performances des codes de calcul (logiciel ATHENA d’EDF) qui nécessitent de disposer des données d’entrée pertinentes, notamment en ce qui concerne les constantes d’élasticité et l’atténuation ultrasonore. Cette étude est dédiée à la caractérisation des matériaux à gros grains, comme les aciers austéno-ferritiques moulés par centrifugation et les soudures en acier inoxydable austénitique ou en alliages à base nickel. Un système expérimental unique permettant de mesurer les constantes d’élasticité et l’atténuation en incidence oblique à été mis au point. Le point fort de ce dispositif est qu’il permet de travailler au-delà de l’angle critique longitudinal et donc de mesurer les propriétés d’atténuation des ondes transversales. Les constantes d’élasticité sont déduites des vitesses ultrasonores à partir d’un processus d’optimisation basé sur la résolution de problème inverse. Nous avons montré les potentialités d’algorithmes d’optimisation globaux tels que les algorithmes génétiques moins susceptibles de converger vers des minima locaux de la fonction à minimiser. Les résultats obtenus à partir des mesures expérimentales sont en accord avec la littérature. Des résultats de l’atténuation des ondes longitudinales et transversales par décomposition du faisceau en spectre d’ondes planes sont présentés. / In industry, to limit the number of experimental models in R&D projects, to better understand and to well interpret the complex ultrasonic phenomena observed du ring controls on site, simulations of ultrasonic controls are carried out. These simulations are all the more realistic as the description of structures to control is accurate, especially in terms of elastic constants, and intrinsic attenuation. The objectives of this study are firstly to improve knowledge about the influence of the metallurgical properties of anisotropie and heterogeneous materials on the ultrasonic propagation and secondly the performance of the computation codes (software ATHENA EDF) which need to have the relevant inputs, particularly as regards the elastic constants and ultrasonic attenuation. This study is dedicated to the characterization of coarse materials such as austenitic-ferritic steel centrifugally cast and the welding in steel austenitic stainless or in alloy nickel-based. A unique experimental system for measuring the elastic constants and attenuation at oblique incidence has been developed. The strong point of this device is that it can work beyond the longitudinal critical angle and thus to measure the attenuation properties of transversal waves. The elastic constants are deduced from ultrasonic speed from an optimization process based on the resolution of Inverse problems. We have shown the potential of global optimization algorithms such as genetic algorithms Jess likely to converge to local minima of the function to minimize. The results obtained from experimental measurements are in agreement with literature. Results of the attenuation of the longitudinal and transverse waves by beam decomposition into spectrum of plane waves are represented.

Le contrôle non destructif est devenu nécessaire pour assurer la qualité des matériaux et des composants soit en service ou à l'étape de la production. Ceci nécessite l'utilisation d'une technique d’inspection rapide, robuste et fiable. En tant que technique de contrôle principale, la technologie des ultrasons a des capacités uniques pour évaluer la position, la taille et la forme des discontinuités. Ces informations ont un rôle essentiel dans les critères d'acceptation qui sont fondés sur la sécurité et les exigences de qualité des composants fabriqués. Par conséquent, un usage intensif de la technique des ultrasons apparaît notamment dans l'inspection des composites fabriqués à grande échelle dans l'industrie aérospatiale. D'importants progrès techniques ont contribué à l'optimisation des techniques d'acquisition par ultrasons telles que la technique de "Sampling Phased Array". Cependant, les systèmes d'acquisition doivent être complétés par une procédure d'analyse automatisée de données afin d'éviter l'interprétation manuelle fastidieuse de toutes les données produites. Un tel complément permet d'accélérer le processus d'inspection et d'améliorer sa fiabilité. L'objectif de cette thèse est de proposer une chaîne d’analyse dédiée au traitement automatique des volumes échographiques 3D obtenus en utilisant la technique Sampling Phased Array. Tout d'abord, une étude détaillée du bruit de speckle affectant les données échographiques a été effectuée, puisque ce type de bruit réduit la qualité des données échographiques. Ensuite, une chaîne d’analyse complète a été développée, constituée d'une procédure de segmentation suivie d'un processus de classification. La méthodologie de segmentation proposée est adaptée aux données ultrasonores 3D et a pour objectif de détecter tous les défauts potentiels à l'intérieur du volume d'entrée 3D. La procédure de segmentation étant en priorité dédiée à la détection des défauts qui est vitale, une difficulté principale est le taux élevé de fausses alarmes qui peuvent être détectées également. La classification correcte des fausses alarmes est nécessaire afin de réduire le taux de rejet des pièces saines. Cela doit être fait sans risquer la perte des vrais défauts. Par conséquent, la segmentation doit être suivie d'un processus de classification efficace qui doit distinguer les défauts réels des fausses alarmes. Ceci a été réalisé en utilisant une approche de classification spécifique basée sur une approche de fusion de données. La chaîne complète d'analyse a été testée sur plusieurs mesures ultrasonores volumiques de composites plastiques à renfort fibre de carbone. Les résultats expérimentaux de la chaîne ont révélé une grande précision ainsi qu'une très bonne fiabilité de détection, de caractérisation et de classification des défauts avec un taux très faible de fausses alarmes. / Non-destructive testing has become necessary to ensure the quality of materials and components either in-service or at the production stage. This requires the use of a rapid, robust and reliable testing technique. As a main testing technique, the ultrasound technology has unique abilities to assess the discontinuity location, size and shape. Such information play a vital role in the acceptance criteria which are based on safety and quality requirements of manufactured components. Consequently, an extensive usage of the ultrasound technique is perceived especially in the inspection of large scale composites manufactured in the aerospace industry. Significant technical advances have contributed into optimizing the ultrasound acquisition techniques such as the sampling phased array technique. However, acquisition systems need to be complemented with an automated data analysis procedure to avoid the time consuming manual interpretation of all produced data. Such a complement would accelerate the inspection process and improve its reliability. The objective of this thesis is to propose an analysis chain dedicated to automatically process the 3D ultrasound volumes obtained using the sampling phased array technique. First, a detailed study of the speckle noise affecting the ultrasound data was conducted, as speckle reduces the quality of ultrasound data. Afterward, an analysis chain was developed, composed of a segmentation procedure followed by a classification procedure. The proposed segmentation methodology is adapted for ultrasound 3D data and has the objective to detect all potential defects inside the input volume. While the detection of defects is vital, one main difficulty is the high amount of false alarms which are detected by the segmentation procedure. The correct distinction of false alarms is necessary to reduce the rejection ratio of safe parts. This has to be done without risking missing true defects. Therefore, there is a need for a powerful classifier which can efficiently distinguish true defects from false alarms. This is achieved using a specific classification approach based on data fusion theory. The chain was tested on several ultrasound volumetric measures of Carbon Fiber Reinforced Polymers components. Experimental results of the chain revealed high accuracy, reliability in detecting, characterizing and classifying defects.

L’Emission Acoustique (EA) est une technique de contrôle non-destructif consistant en la mesure et l’interprétation de la signature acoustique de mécanismes d’endommagement. Dans l’approche conventionnelle (approche phénoménologique), l’interprétation des données issues des mesures par EA s’appuie sur des corrélations empiriques entre des caractéristiques de la source (le mécanisme d’endommagement) et le signal mesuré. Les modifications dues à la chaine d’acquisition de l’EA sont donc ignorées. Or, la propagation dans le matériau, la mesure par le capteur et le traitement par le système d’acquisition modifient la forme du signal et l’information qu’il transporte. Cela rend difficile l’identification de la source, et la comparaison des résultats issus d’essais effectués dans des conditions différentes. Une partie de la réponse à ces problèmes réside dans la prise en compte des étapes de transformation du signal d’EA. C’est l’objectif de l’approche quantitative de l’EA. Cette approche repose sur l’utilisation de techniques de modélisation pour évaluer l’impact de chaque étape de transformation sur le signal. Le premier volet de cette étude porte sur la validation des techniques utilisées pour simuler les étapes de transformation du signal d’EA. La méthode des éléments finis (MEF) est utilisée pour simuler la propagation du signal au sein du matériau. L’effet du capteur est quant à lui simulé par sa fonction de sensibilité, mesurée par la méthode de réciprocité, et utilisée comme fonction de transfert. Le second volet porte sur l’utilisation de ces techniques pour évaluer l’impact, sur le signal d’EA, des paramètres (position, temps de montée, amplitude) d’une source simple modélisée par des dipôles de force. Trois géométries d’éprouvette sont étudiées : une première éprouvette assimilable à une plaque, une seconde assimilable à une poutre de section rectangulaire et une dernière dont les dimensions sont intermédiaires entre une plaque et une poutre. Les résultats obtenus montrent que les signaux se propagent au sein des éprouvettes suivant des modes bien définis. Ces modes de propagation sont dépendants de la géométrie de l’éprouvette. Chaque source sollicite les modes différemment. Ainsi leur étude permet de réunir des informations sur la source afin de l’identifier. Par ailleurs, cette étude a permis de mettre en évidence des descripteurs pertinents pour l’identification des sources d’EA. Les descripteurs, corrélés entre eux, permettent une nette séparation des signaux en classes en fonction de la source. Ces résultats, obtenus en surface matériau, ne prennent pas en compte l’effet du capteur. Lorsque celui-ci est pris en compte, la signature modale des sources est modifiée ainsi que la valeur des descripteurs calculés. Cela conduit à un recouvrement des classes de signaux rendant plus difficile l’identification des sources. / Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing technique consisting in measuring and interpreting the acoustic signature of damage mechanisms. In a conventional treatment approach (phenomenological approach), the interpretation of data measured by AE is based on empirical correlations between the source (the damage mechanism) parameters and the measured signal. Therefore, the modifications due to the acquisition chain of acoustic emission are ignored. Yet, propagation of the waves in the material, measures made by the sensor and signal treatments made by the acquisition system modify the signal and the information it carries. As a consequence, identification of the source and comparison with results from other tests made in different conditions are difficult. To find a solution to these problems, one can take into account the different steps of the acquisition chain. This is the goal of Quantitative Acoustic Emission (QAE). This approach is based on modelling techniques to evaluate the impact of each step of the acquisition chain on the AE signal. The first part of this study concerns the experimental validation of the modelling techniques that were used in simulating the steps of the acquisition chain. The Finite Element Method (FEM) is used in simulating the signal propagation inside the material. The sensor effect on the signal is simulated by its sensitivity function, measured by the reciprocity method and used as a transfer function. The second part deals with using these techniques to evaluate the impact of simple AE sources on the AE signal. These simple sources are considered as a point source and modelled by dipole forces. Three tensile specimen geometries are studied: a first specimen that can be compared to a plate, a second specimen that can be compared to a beam and a third specimen of intermediate dimensions. The obtained results show the mechanical waves propagate inside the specimens as modes. These modes depend on the specimen geometry. Each source excites the wave propagation modes in a different manner. Consequently, studying the excited modes, one can gather useful information on the AE source to identify it. In addition, this study highlighted relevant signal parameters to identify AE sources. The correlation of these parameters allows segregating the signals as a function of the source. These results obtained at the material surface don’t take into account the sensor modifications on the signal. The sensor modifies the modal signature of the sources as well as the value of the calculated parameters. This leads to more difficulties in identifying the AE sources.