La prédiction du bruit intérieur d’un habitacle typique d’un avion nécessite la modélisation vibroacoustique de l’ensemble fuselage et la compréhension des mécanismes gouvernant la transmission acoustique à travers ces structures. Ce projet a pour objectifs de développer et mettre en place un modèle hybride expérimentale-numérique rapide et précis permettant de prédire la transmission acoustique à travers ces structures soumises à des excitations aériennes et solidiennes. Le but est d’élucider les mécanismes de transmission acoustique afin de réduire la transmission solidienne de vibrations mécaniques ainsi que diminuer la transmission acoustique du bruit dans la cabine. À ce propos, une double-parois représentative d’avion est modélisée par la méthode de l’analyse statistique énergétique (SEA). Le modèle utilisé est basé sur la connaissance des différents indicateurs vibroacoustique; spécifiquement le nombre d'onde, la densité modale, le facteur de perte par amortissement, le facteur de perte par couplage et l’efficacité par rayonnement. La tâche est rendue davantage difficile par les complexités mécaniques et physiques mises en jeu. Une première partie porte sur la caractérisation expérimentale du facteur de perte par amortissement des structures sandwich composites. Une nouvelle méthode expérimentale de mesure de l’amortissement dénommée IWM (Inverse Wave Method) est mise en place. Elle se base sur la mesure du nombre d’ondes complexe. Il ressort que la méthode développée présente plus de stabilité dans les résultats obtenus tant numériques qu’expérimentaux. La deuxième partie de cette étude est totalement dédiée à l’efficacité de rayonnement. La mesure de l’efficacité de rayonnement est étudiée par une approche énergétique statistique des structures suspendues en libre libre et non bafflée dans une chambre réverbérante. La mesure est validée sur une large bande de fréquences pour plusieurs types de constructions. La troisième partie porte sur une validation expérimentale détaillée d'un modèle sandwich (General Laminate Model). À partir des propriétés mécaniques des structures aéronautiques étudiées, le modèle sandwich permet de prédire leurs comportements vibroacoustique. La précision de ce modèle est étudiée sur une large bande de fréquences. Enfin, la transmission acoustique d’une double paroi avec des connexions structurales entre les deux panneaux est étudiée. Les voies de transmission dominantes sont identifiées dans la gamme de fréquences entre 100 Hz et 10 kHz pour des doubles parois sous champ diffus. La transmission non-résonante est plus importante en basses fréquences alors que les parties structurale et aérienne dominent respectivement en moyennes et hautes fréquences. Une validation avec des résultats expérimentaux montre que le modèle est capable de prédire les changements au niveau de la transmission, causés par les différents couplages structuraux (couplage rigide, couplage souple). L’objectif final étant évidemment de réduire le niveau de bruit dans la cabine.

Avec le développement rapide des modèles mathématiques et des outils de simulation, le besoin des processus de quantification des incertitudes a été bien augmenté. L'incertitude paramétrique et la groupe des nombreux décisions sont aujourd’hui les deux barrières principales dans la résolution des grandes problèmes systématiques.Capable de proportionner l'incertitude de la sortie sur celle des entrées, l’Analyse de Sensibilité Globale (GSA) est une solution fiable pour la quantification de l’incertitude. Parmi plusieurs algorithmes de GSA, Fourier Amplitude Sensitivity Analysis (FAST) est l’un des choix les plus populaires des chercheurs. Basé sur ANOVA-HDMR (ANalysis Of VAriance - High Dimensional Model Representation), il est solide en mathématique est efficace en calcul.Malheureusement, la décomposition unique d’ANOVA-HDMR se dépend sur l’indépendance des entrées. À cause de cela, il y a pas mal de cas industriels qui ne peut pas se traiter par FAST, particulièrement pour ceux qui donnent uniquement les échantillons mais sans lois de distribution. Sous cette demande, deux méthode extensifs de FAST avec design de corrélation sont proposées et étudiées dans la recherche. Parmi les deux méthodes, FAST-c s’est basé sur les distributions et FAST-orig s’est basé sur les échantillons.Comme applications et validations, multiples problèmes vibroacoustiques se sont traités dans la recherche. Les matériaux acoustiques avec soustructures, sont des candidats parfaits pour tester FAST-c et FAST-orig. Deux application sont présentées dans la première partie de la thèse, après l’état de l’arts. Les modèles choisis sont matérial poroélastique et structures composite sandwich, dont les propriétés mécaniques sont tous fortement influencées par les paramètres géométriques microscopique ou mesoscopique. D’avoir la méthode de FAST originale comparée avec les deux nouvelles, on trouve bien plus d’information sur la performance vibroacoustique de ces matériaux.Déjà répondu à la demande de GSA sur les modèles avecs les variables dépendantes, la deuxième partie de la thèse contient plus de recherches reliées avec FAST. D’abord FAST est pris en comparaison avec Random Forest, une algorithme bien connu de data-mining. Leurs erreurs potentiels et la possibilité de fonctioner ensemble sont discutés. Et dans les chapitres suivies, plus d’application de FAST sont présentées. Les méthodes sont appliquées sous plusieurs différente conditions. Une modèle de structure périodique qui contient des corrélation parmi les unités nous a en plus forcé à développer une nouvelle FAST-pe méthode. Dans ces applications, les designs des processus préliminaires et les stratégies d’échantillonages sont des essences à présenter. / With rapid development of mathematical models and simulation tools, the need of uncertainty quantification process has grown higher than ever before. Parametric uncertainties and overall decision stacks are nowadays the two main barriers in solving large scale systematic problem.Global Sensitivity Analysis (GSA) is one reliable solution for uncertainty quantification which is capable to assess the uncertainty of model output on its inputs’. Among several GSA algorithms, Fourier Amplitude Sensitivity Test (FAST) is one of the most popular choices of researchers. Based on ANOVA-HDMR (ANalysis Of VAriance - High Dimensional Model Representation), it is both mathematically solid and computationally efficient.One unfortunate fact is that the uniqueness of ANOVA-HDMR relies on the independency of input variables. It makes FAST unable to treat many industrial cases especially for those with only datasets but not distribution functions to be found. To answer the needs, two extended FAST methods with correlation design are proposed and further studied in this research. Among them FAST-c is distribution-based and FAST-orig is data-based.As a frame of validation and application, a number of vibroacoustic problems are dealt with in this research. Vibroacoustic materials with substructures, are perfect test candidates for FAST-c and FAST-orig. Two application cases are presented in the first part of this thesis, following the literature review. The models chosen here are poroelastic material and sandwich composite structures, both having their mechanical properties hugely influenced by their microscopic and mesoscopic geometric parameters. Getting the original FAST method compared to the two with correlation design, many different features on materials’ vibroacoustic performance are latter discovered.Having got an answer for GSA on models with dependent variables, the second part of this thesis contains more extended researches related to FAST. It is taken into comparison with Random Forest, a well-known data-mining algorithm. The potential error of both algorithms are analyzed and the possibility of joint application is discussed. In the following chapters, more applications of FAST-series methods are reported. They are applied under various conditions where another improved version named FAST-pe is developed to treat a model of periodic structures with correlation among each units. Upon these FAST application cases, the design of preliminary process and the sampling strategies is the core part to be introduced.