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Caractérisation de matériaux composites par problème inverse vibratoire / Characterisation of composite materials using an inverse vibratory method

Wassereau, Thibault 05 October 2016 (has links)
L’usage croissant des matériaux composites dans l’industrie induit de nouvelles problématiques dans des domaines variés,notamment pour la caractérisation non destructive. Les méthodes courantes comme l’analyse modale ou les éléments finis sont rarement adaptées pour représenter la dynamique vibratoire complexe des structures composites ou quantifier leurs caractéristiques viscoélastiques, de nouvelles approches sont nécessaires.Les travaux concernent le développement et l’application d’un formalisme vibratoire inverse local, la méthode RIFF(Résolution Inverse Filtrée Fenêtrée), pour l’étude des matériaux composites multicouches. Ces derniers sont considérés comme homogènes à l’aide de la théorie de Timoshenko, prenanten compte le cisaillement non négligeable de ces matériaux.Une caractérisation fréquentielle et/ou spatiale des paramètres équivalents (modules d’Young E et de cisaillement G, et facteurs de pertes associés) est alors possible, permettant de traduire fidèlement le comportement dynamique des composites et de simplifier leur modélisation en éléments finis.Une seconde approche utilisant un schéma aux différences finies corrigé (méthode RIC) autorise une analyse similaire à partir d’un maillage grossier diminuant fortement les temps de mesure et de post-traitement des données.Enfin, une perspective de détection et d’identification de défauts est envisagée. Grâce à des cartographies des paramètres élastiques et d’amortissements, il semble possible de pouvoir déduire la signature d’un défaut typique. Une discontinuité du module de cisaillement témoignerait de la présence d’un délaminage, la diminution du module d’Young traduirait une rupture de fibres, etc. / The increasing use of composite materials in the industry leadsto new challenges in various areas, including non-destructiveevaluation. Common methods such as modal analysis or finiteelements are rarely appropriated to represent the complexvibratory dynamic of composite structures or quantify theirviscoelastic properties, new approaches are then needed.This thesis deals with the development and application of a localinverse vibratory method, called the Force Analysis Technique(FAT), in order to the study multilayer composites. The latterare considered to be homogeneous using the Timoshenko beamtheory, which takes shear effects into account, usually significantfor such structures. A frequency and/or spatial characterizationof the equivalent elastic parameters (Young’s modulus E, shearmodulus G and their associated loss factors) isthen possible to accurately interpret the dynamical behaviourof composite materials and also simplify their implementationin finite element software.A second approach using a corrected finite difference scheme(CFAT method) allows a similar analysis using a coarse mesh,reducing the durations of measurement and post-processing.Finally, a perspective of detection and identification of defects isconsidered. By mean of cartographies of the elastic parameters,it seems possible to infer a signature related to a kind of flaw. Adiscontinuity of the shear modulus would attest the presence ofdelamination while a reduced Young’s modulus could indicate afibre breakage, etc.
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Approches bayésiennes appliquées à l’identification d’efforts vibratoires par la méthode de Résolution Inverse / Bayesian approaches and Force Analysis Technique applied to the vibration source identification

Faure, Charly 09 January 2017 (has links)
Des modèles de plus en plus précis sont développés pour prédire le comportement vibroacoustique des structures et dimensionner des traitements adaptés. Or, les sources vibratoires, qui servent de données d'entrée à ces modèles, restent assez souvent mal connues. Une erreur sur les sources injectées se traduit donc par un biais sur la prédiction vibroacoustique. En amont des simulations, la caractérisation expérimentale de sources vibratoires en conditions opérationnelles est un moyen de réduire ce biais et fait l'objet de ces travaux de thèse.L'approche proposée utilise une méthode inverse, la Résolution Inverse (RI), permettant l'identification de sources à partir des déplacements de structure. La sensibilité aux perturbations de mesure, commune à la plupart des méthodes inverses, est traitée dans un cadre probabiliste par des méthodes bayésiennes.Ce formalisme bayésien permet : d'améliorer la robustesse de la méthode RI ; la détection automatique de sources sur la distribution spatiale ; l'identification parcimonieuse pour le cas de sources ponctuelles ; l'identification de paramètres de modèle pour les structures homogénéisées ; l'identification de sources instationnaires ; la propagation des incertitudes de mesures sur l'évaluation du spectre d'effort ; l'évaluation de la qualité de la mesure par un indicateur empirique de rapport signal à bruit.Ces deux derniers points sont obtenus avec une unique mesure, là où des approches statistiques plus classiques demandent une campagne de mesures plus conséquente. Ces résultats ont été validés à la fois numériquement et expérimentalement, avec une source maîtrisée mais aussi avec une source industrielle. De plus, la procédure est en grande partie non-supervisée. Il ne reste alors à la charge de l’utilisateur qu’un nombre restreint de paramètres à fixer. Lesapproches proposées peuvent donc être utilisées dans une certaine mesure comme des boites noires. / Increasingly accurate models are developped to predict the vibroacoustic behavior of structures and to propose adequate treatments.Vibration sources used as input of these models are still broadly unknown. In simulation, an error on vibration sources produces a bias on the vibroacoustic predictions. A way to reduce this bias is to characterize experimentally the vibration sources in operational condition before some simulations. It is therefore the subject of this PhD work.The proposed approach is based on an inverse method, the Force Analysis Technique (FAT), and allows the identification of vibration sources from displacement measurements. The noise sensibility, common to most of inverse methods, is processed in a probabilistic framework using Bayesian methods.This Bayesian framework allows: some improvements of the FAT robustness; an automatic detection of sources; the sparse identification of sources for pointwise sources; the model parameters identification for the purpose of homogenized structures; the identification of unsteady sources; the propagation of uncertainties through force spectrum (with credibility intervals); measurement quality assessment from a empirical signal to noise ratio.These two last points are obtained from a unique scan of the structure, where more traditional statistical methods need multiple scans of the structure. Both numerical and experimental validations have been proposed, with a controled excitation and with an industrial source. Moreover, the procedure is rather unsupervised in this work. Therefore, the user only has a few number of parameters to set by himself. In a certain extent, the proposed approaches can then be applied as black boxes.

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