Le développement de techniques de focalisation et d'imagerie à haute résolution pour les sources acoustiques et vibratoires à basse fréquence est l'un des enjeux de la recherche actuelle en acoustique, notamment pour exciter localement et analyser des structures vibroacoustiques complexes tout en conservant des propriétés de haute résolution. Ces propriétés sont nécessaires lorsque la taille des objets étudiés est plus petite que la longueur d'onde mise en jeu. Nous désirons une méthode flexible, rapide, précise, non invasive, et unifiée d'excitation et d'analyse. Celle-ci doit être applicable tant dans le domaine des vibrations dans les structures que dans le domaine des ondes acoustiques tridimensionnelles. Pour cela, nous nous basons sur la technique du puits à retournement temporel, qui n'a, à ce jour, été mise en oeuvre que pour la focalisation d'ondes de Lamb dans une cavité ergodique ou avec des ondes électromagnétiques. Aucune technique d'imagerie n'a, avant cette thèse, été dérivée du puits à retournement temporel. La méthode du puits à retournement temporel est adaptée pour la focalisation à basse fréquence. Elle permet d'exciter localement une structure avec une grande intensité, et possède des capacités de super-résolution. Malgré tout, nous démontrons que cette méthode est difficilement applicable en situation pratique, puisqu'elle fait perdre le caractère non invasif nécessaire à la plupart des applications. En revanche, nous présentons dans ce manuscrit une technique nouvelle d'imagerie de sources vibratoires et acoustiques, basée sur le puits à retournement temporel. Cette technique non invasive d'imagerie, utilisant des dispositifs de mesure similaires aux techniques de formations de voies ou d'holographie en champ proche, permet d'obtenir une image des sources vibratoires ou acoustiques à très haute résolution de manière rapide. L'approche de cette nouvelle méthode d'imagerie est décrite. Des applications à l'imagerie de sources d'impact sur une plaque encastrée, ainsi qu'à l'imagerie de sources acoustiques en champ libre et en milieu sous-marin profond sont proposées. Une application à l'imagerie de sources acoustiques à basse fréquence sur une guitare est développée. Ces résultats représentent les premières applications de l'imagerie par puits à retournement temporel numérique. Les limites, la théorie, et la mise en oeuvre de cette technique d'imagerie à haute résolution sont étudiées et détaillées. II est démontré que cet outil possède des performances et des limites similaires à l'holographie en champ proche, tout en dépassant les capacités à basse fréquence des techniques classiques de localisation limitées en résolution couramment utilisées, comme le beamforming ou le retournement temporel.

Du point de vue acoustique, un train est un ensemble de sources de bruit. Lorsqu'il s'agit de réduire son bruit au passage, une des options possibles est d'agir directement sur ces sources. S'il est possible de prévoir numériquement ou à l'aide de modèles physiques les émissions de nouvelles configurations de sources, l'impact des réductions ainsi obtenues sur le bruit global au passage n'est en général pas connu. C'est pour prévoir cet impact qu'un logiciel de simulation du bruit au passage a été développé : VAMPPASS. Celui-ci permet de calculer les indicateurs acoustiques standards du bruit de passage et de créer les échantillons sonores correspondants. Cette thèse s'est articulée autour de la méthode de synthèse implémentée dans le logiciel, ainsi que sur le modèle de sources qui va l'alimenter et sur la caractérisation de ces sources dites équivalentes à partir de données expérimentales ou numériques. Le premier chapitre brosse un état de l'art des modèles physiques des sources typiques présentes sur un train, des méthodes de synthèse qui ont été employées jusqu'alors et des méthodes de caractérisation existantes du bruit global et des niveaux de sources. Le deuxième chapitre est consacré à la réalisation de VAMPPASS : la méthode de synthèse employée, son adaptation au contexte et les contraintes en terme de données d'entrée. Dans le troisième chapitre, la caractérisation expérimentale des sources équivalentes des auxiliaires de traction est détaillée. La caractérisation du bruit de roulement, source prépondérante, fait l'objet du quatrième chapitre. Enfin, le dernier chapitre présente les études menées pour valider notre outil et un exemple d'utilisation de celui-ci.

L’imagerie acoustique est une technique performante pour la localisation et la reconstruction de puissance des sources acoustiques en utilisant des mesures limitées au réseau des microphones. Elle est largement utilisée pour évaluer l’influence acoustique dans l’industrie automobile et aéronautique. Les méthodes d’imagerie acoustique impliquent souvent un modèle direct de propagation acoustique et l’inversion de ce modèle direct. Cependant, cette inversion provoque généralement un problème inverse mal-posé. Par conséquent, les méthodes classiques ne permettent d’obtenir de manière satisfaisante ni une haute résolution spatiale, ni une dynamique large de la puissance acoustique. Dans cette thèse, nous avons tout d’abord nous avons créé un modèle direct discret de la puissance acoustique qui devient alors à la fois linéaire et déterminé pour les puissances acoustiques. Et nous ajoutons les erreurs de mesures que nous décomposons en trois parties : le bruit de fond du réseau de capteurs, l’incertitude du modèle causée par les propagations à multi-trajets et les erreurs d’approximation de la modélisation. Pour la résolution du problème inverse, nous avons tout d’abord proposé une approche d’hyper-résolution en utilisant une contrainte de parcimonie, de sorte que nous pouvons obtenir une plus haute résolution spatiale robuste à aux erreurs de mesures à condition que le paramètre de parcimonie soit estimé attentivement. Ensuite, afin d’obtenir une dynamique large et une plus forte robustesse aux bruits, nous avons proposé une approche basée sur une inférence bayésienne avec un a priori parcimonieux. Toutes les variables et paramètres inconnus peuvent être estimées par l’estimation du maximum a posteriori conjoint (JMAP). Toutefois, le JMAP souffrant d’une optimisation non-quadratique d’importants coûts de calcul, nous avons cherché des solutions d’accélération algorithmique: une approximation du modèle direct en utilisant une convolution 2D avec un noyau invariant. Grâce à ce modèle, nos approches peuvent être parallélisées sur des Graphics Processing Unit (GPU) . Par ailleurs, nous avons affiné notre modèle statistique sur 2 aspects : prise en compte de la non stationarité spatiale des erreurs de mesures et la définition d’une loi a priori pour les puissances renforçant la parcimonie en loi de Students-t. Enfin, nous ont poussé à mettre en place une Approximation Variationnelle Bayésienne (VBA). Cette approche permet non seulement d’obtenir toutes les estimations des inconnues, mais aussi de fournir des intervalles de confiance grâce aux paramètres cachés utilisés par les lois de Students-t. Pour conclure, nos approches ont été comparées avec des méthodes de l’état-de-l’art sur des données simulées, réelles (provenant d’essais en soufflerie chez Renault S2A) et hybrides. / Acoustic imaging is an advanced technique for acoustic source localization and power reconstruction using limited measurements at microphone sensor array. This technique can provide meaningful insights into performances, properties and mechanisms of acoustic sources. It has been widely used for evaluating the acoustic influence in automobile and aircraft industries. Acoustic imaging methods often involve in two aspects: a forward model of acoustic signal (power) propagation, and its inverse solution. However, the inversion usually causes a very ill-posed inverse problem, whose solution is not unique and is quite sensitive to measurement errors. Therefore, classical methods cannot easily obtain high spatial resolutions between two close sources, nor achieve wide dynamic range of acoustic source powers. In this thesis, we firstly build up a discrete forward model of acoustic signal propagation. This signal model is a linear but under-determined system of equations linking the measured data and unknown source signals. Based on this signal model, we set up a discrete forward model of acoustic power propagation. This power model is both linear and determined for source powers. In the forward models, we consider the measurement errors to be mainly composed of background noises at sensor array, model uncertainty caused by multi-path propagation, as well as model approximating errors. For the inverse problem of the acoustic power model, we firstly propose a robust super-resolution approach with the sparsity constraint, so that we can obtain very high spatial resolution in strong measurement errors. But the sparsity parameter should be carefully estimated for effective performance. Then for the acoustic imaging with large dynamic range and robustness, we propose a robust Bayesian inference approach with a sparsity enforcing prior: the double exponential law. This sparse prior can better embody the sparsity characteristic of source distribution than the sparsity constraint. All the unknown variables and parameters can be alternatively estimated by the Joint Maximum A Posterior (JMAP) estimation. However, this JMAP suffers a non-quadratic optimization and causes huge computational cost. So that we improve two following aspects: In order to accelerate the JMAP estimation, we investigate an invariant 2D convolution operator to approximate acoustic power propagation model. Owing to this invariant convolution model, our approaches can be parallelly implemented by the Graphics Processing Unit (GPU). Furthermore, we consider that measurement errors are spatially variant (non-stationary) at different sensors. In this more practical case, the distribution of measurement errors can be more accurately modeled by Students-t law which can express the variant variances by hidden parameters. Moreover, the sparsity enforcing distribution can be more conveniently described by the Student's-t law which can be decomposed into multivariate Gaussian and Gamma laws. However, the JMAP estimation risks to obtain so many unknown variables and hidden parameters. Therefore, we apply the Variational Bayesian Approximation (VBA) to overcome the JMAP drawbacks. One of the fabulous advantages of VBA is that it can not only achieve the parameter estimations, but also offer the confidential interval of interested parameters thanks to hidden parameters used in Students-t priors. To conclude, proposed approaches are validated by simulations, real data from wind tunnel experiments of Renault S2A, as well as the hybrid data. Compared with some typical state-of-the-art methods, the main advantages of proposed approaches are robust to measurement errors, super spatial resolutions, wide dynamic range and no need for source number nor Signal to Noise Ration (SNR) beforehand.

Cette étude propose une approche aéroacoustique hybride pour le calcul du bruit rayonné par des écoulements subsoniques turbulents anisothermes. La partie aérodynamique est obtenue à l'aide d'une simulation numérique directe des équations de Navier-Stokes dans une approximation à faible nombre de Mach. Cette formulation permet de se libérer des effets de la compressibilité - numériquement pénalisants - tout en préservant l'influence des phénomènes relatifs à la dilatation thermique sur l'écoulement. La propagation acoustique est calculée par la résolution des équations d'Euler linéarisées. La définition rigoureuse des sources acoustiques constitue le lien entre ces deux étapes. Des sources spécifiques aux écoulements anisothermes, compatibles avec celles déjà connues pour les écoulements isothermes, sont obtenues. Cette approche est d'abord validée pour des couches de mélange isothermes et anisothermes par comparaison à des calculs directs. D'autres validations sont réalisées pour une couche de mélange isotherme spatiale et confrontés à des résultats de la littérature. Les contributions au bruit des différents termes sources sont examinées pour une couche de mélange spatiale anisotherme. L'évolution du rayonnement acoustique en fonction du rapport de températures est étudié pour une couche de mélange temporelle. Les résolutions numériques reposent sur une discrétisation spatiale par des schémas aux différences finies d'ordres élevés (schémas compacts) et des schémas d'intégration en temps de Runge-Kutta. Ces schémas d'ordres élevés, et les conditions aux limites performantes respectent les exigences numériques spécifiques à l'aéroacoustique.

L'imagerie acoustique est une technique performante pour la localisation et la reconstruction de puissance des sources acoustiques en utilisant des mesures limitées au réseau des microphones. Elle est largement utilisée pour évaluer l'influence acoustique dans l'industrie automobile et aéronautique. Les méthodes d'imagerie acoustique impliquent souvent un modèle direct de propagation acoustique et l'inversion de ce modèle direct. Cependant, cette inversion provoque généralement un problème inverse mal-posé. Par conséquent, les méthodes classiques ne permettent d'obtenir de manière satisfaisante ni une haute résolution spatiale, ni une dynamique large de la puissance acoustique. Dans cette thèse, nous avons tout d'abord nous avons créé un modèle direct discret de la puissance acoustique qui devient alors à la fois linéaire et déterminé pour les puissances acoustiques. Et nous ajoutons les erreurs de mesures que nous décomposons en trois parties : le bruit de fond du réseau de capteurs, l'incertitude du modèle causée par les propagations à multi-trajets et les erreurs d'approximation de la modélisation. Pour la résolution du problème inverse, nous avons tout d'abord proposé une approche d'hyper-résolution en utilisant une contrainte de parcimonie, de sorte que nous pouvons obtenir une plus haute résolution spatiale robuste à aux erreurs de mesures à condition que le paramètre de parcimonie soit estimé attentivement. Ensuite, afin d'obtenir une dynamique large et une plus forte robustesse aux bruits, nous avons proposé une approche basée sur une inférence bayésienne avec un a priori parcimonieux. Toutes les variables et paramètres inconnus peuvent être estimées par l'estimation du maximum a posteriori conjoint (JMAP). Toutefois, le JMAP souffrant d'une optimisation non-quadratique d'importants coûts de calcul, nous avons cherché des solutions d'accélération algorithmique: une approximation du modèle direct en utilisant une convolution 2D avec un noyau invariant. Grâce à ce modèle, nos approches peuvent être parallélisées sur des Graphics Processing Unit (GPU) . Par ailleurs, nous avons affiné notre modèle statistique sur 2 aspects : prise en compte de la non stationarité spatiale des erreurs de mesures et la définition d'une loi a priori pour les puissances renforçant la parcimonie en loi de Students-t. Enfin, nous ont poussé à mettre en place une Approximation Variationnelle Bayésienne (VBA). Cette approche permet non seulement d'obtenir toutes les estimations des inconnues, mais aussi de fournir des intervalles de confiance grâce aux paramètres cachés utilisés par les lois de Students-t. Pour conclure, nos approches ont été comparées avec des méthodes de l'état-de-l'art sur des données simulées, réelles (provenant d'essais en soufflerie chez Renault S2A) et hybrides.

Cette étude porte sur le calcul numérique du champ acoustique rayonné par des écoulements subsoniques turbulents présentant des inhomogénéités de température. Des méthodes hybrides sont développées grâce à un développement de Janzen-Rayleigh des équations de Navier-Stokes. L'écoulement est résolu par un calcul quasi incompressible puis les perturbations acoustiques sont propagées selon deux méthodes : les équations d'Euler linéarisées (EEL) et l'approximation à faible nombre de Mach perturbée(PLMNA). Les méthodes sont validées sur des cas simples puis appliquées à une couche de mélange isotherme et anisotherme en développement spatial. / This study focuses on the numerical calculation of the acoustic field radiated by subsonic turbulent flows with temperature inhomogeneities. Hybrid methods are developed through a Rayleigh-Janzen expansion of the Navier-Stokes equations. The flow is solved in a quasi-incompressible way then the acoustic disturbances are propagated by two methods : the linearized Euler's equations (EEL) and the perturbed low Mach number approximation (PLMNA). The methods are validated on simple cases and then applied to an isothermal and non isothermal spatially evolving mixing layer.

Ce travail de thèse se penche sur le problème de la localisation de sources acoustiques à partir de signaux déterministes et aléatoires mesurés par un réseau de microphones. Le problème est résolu dans un cadre statistique, par estimation via la méthode du maximum de vraisemblance. La pression mesurée par un microphone est interprétée comme étant un mélange de signaux latents émis par les sources. Les positions et les amplitudes des sources acoustiques sont estimées en utilisant l’algorithme espérance-maximisation (EM). Dans cette thèse, deux types d’incertitude sont également pris en compte : les positions des microphones et le nombre d’onde sont supposés mal connus. Ces incertitudes sont transposées aux données dans le cadre théorique des fonctions de croyance. Ensuite, les positions et les amplitudes des sources acoustiques peuvent être estimées en utilisant l’algorithme E2M, qui est une variante de l’algorithme EM pour les données incertaines.La première partie des travaux considère le modèle de signal déterministe sans prise en compte de l’incertitude. L’algorithme EM est utilisé pour estimer les positions et les amplitudes des sources. En outre, les résultats expérimentaux sont présentés et comparés avec le beamforming et la holographie optimisée statistiquement en champ proche (SONAH), ce qui démontre l’avantage de l’algorithme EM. La deuxième partie considère le problème de l’incertitude du modèle et montre comment les incertitudes sur les positions des microphones et le nombre d’onde peuvent être quantifiées sur les données. Dans ce cas, la fonction de vraisemblance est étendue aux données incertaines. Ensuite, l’algorithme E2M est utilisé pour estimer les sources acoustiques. Finalement, les expériences réalisées sur les données réelles et simulées montrent que les algorithmes EM et E2M donnent des résultats similaires lorsque les données sont certaines, mais que ce dernier est plus robuste en présence d’incertitudes sur les paramètres du modèle. La troisième partie des travaux présente le cas de signaux aléatoires, dont l’amplitude est considérée comme une variable aléatoire gaussienne. Dans le modèle sans incertitude, l’algorithme EM est utilisé pour estimer les sources acoustiques. Dans le modèle incertain, les incertitudes sur les positions des microphones et le nombre d’onde sont transposées aux données comme dans la deuxième partie. Enfin, les positions et les variances des amplitudes aléatoires des sources acoustiques sont estimées en utilisant l’algorithme E2M. Les résultats montrent ici encore l’avantage d’utiliser un modèle statistique pour estimer les sources en présence, et l’intérêt de prendre en compte l’incertitude sur les paramètres du modèle. / This work addresses the problem of multiple sound source localization for both deterministic and random signals measured by an array of microphones. The problem is solved in a statistical framework via maximum likelihood. The pressure measured by a microphone is interpreted as a mixture of latent signals emitted by the sources; then, both the sound source locations and strengths can be estimated using an expectation-maximization (EM) algorithm. In this thesis, two kinds of uncertainties are also considered: on the microphone locations and on the wave number. These uncertainties are transposed to the data in the belief functions framework. Then, the source locations and strengths can be estimated using a variant of the EM algorithm, known as Evidential EM (E2M) algorithm. The first part of this work begins with the deterministic signal model without consideration of uncertainty. The EM algorithm is then used to estimate the source locations and strengths : the update equations for the model parameters are provided. Furthermore, experimental results are presented and compared with the beamforming and the statistically optimized near-field holography (SONAH), which demonstrates the advantage of the EM algorithm. The second part raises the issue of model uncertainty and shows how the uncertainties on microphone locations and wave number can be taken into account at the data level. In this case, the notion of the likelihood is extended to the uncertain data. Then, the E2M algorithm is used to solve the sound source estimation problem. In both the simulation and real experiment, the E2M algorithm proves to be more robust in the presence of model and data uncertainty. The third part of this work considers the case of random signals, in which the amplitude is modeled by a Gaussian random variable. Both the certain and uncertain cases are investigated. In the former case, the EM algorithm is employed to estimate the sound sources. In the latter case, microphone location and wave number uncertainties are quantified similarly to the second part of the thesis. Finally, the source locations and the variance of the random amplitudes are estimated using the E2M algorithm.

Cette étude porte sur le calcul numérique du champ acoustique rayonné par des écoulements subsoniques turbulents présentant des inhomogénéités de température. Des méthodes hybrides sont développées grâce à un développement de Janzen-Rayleigh des équations de Navier-Stokes. L'écoulement est résolu par un calcul quasi incompressible puis les perturbations acoustiques sont propagées selon deux méthodes : les équations d'Euler linéarisées (EEL) et l'approximation à faible nombre de Mach perturbée (PLMNA). Les méthodes sont validées sur des cas simples puis appliquées à une couche de mélange isotherme et anisotherme en développement spatial.