Les matériaux composites se caractérisent par une forte dispersion de leur durée de vie qui peut s'étendre de quelques minutes à plusieurs semaines lors d'un test de fluage. Lors d'un essai en fluage de ces matériaux nous distinguons trois phases de temps caractérisées chacune par une activité acoustique propre. Dans la première phase, le taux d'apparition des signaux d'EA est important, puis le taux diminue et atteint une valeur constante relativement faible durant la seconde phase, ensuite ce taux d'apparition s'accélère annonçant la troisième phase qui se termine par la rupture. Les caractéristiques des signaux d'émission acoustique (EA) émis dans la phase précédant la rupture sont différentes de celles des autres phases. Le premier volet de cette étude consiste à utiliser des méthodes d'apprentissage relevant de l'intelligence artificielle (réseaux de neurones, machines à vecteurs de support et classifieurs bayésiens) afin de prédire si les signaux recueillis à partir d'un matériau sous test se trouve dans la phase de pré-rupture ou non. Ce sont des méthodes qui, appliquées à l'émission acoustique, permettent d'identifier parmi un grand nombre de signaux, caractérisés par des paramètres principaux, des classes de signaux ayant des paramètres voisins et donc provenant probablement de la même phase. Ces méthodes se sont avérées très performantes en classification, nous atteignons avec les SVM une sensibilité de 82 % et une spécificité de 84% pour les résultats en validation croisée, et une sensibilité de 90 % et une spécificité de 94 % pour les résultats en test, avec un temps de calcul acceptable.Le deuxième volet de l'étude effectué dans le cadre de cette thèse concerne l'estimation de la durée de vie restante des les matériaux composites. La normalisation des courbes cumulées des signaux d'émission acoustique en fonction du temps prouve que les réponses en fluage des éprouvettes mises en test sont parfaitement ressemblantes. Un modèle a été établi pour caractériser le comportement de ce matériau lors de ce test. Deux approches sont utilisées pour déterminer le temps de rupture. Par rapport à la littérature, la première approche proposée améliore la détection des temps de transition des différentes phases. Cette approche fournit également une meilleure corrélation avec le temps de rupture. La deuxième approche est fondée sur la corrélation du temps de rupture avec le temps de référence correspondant à la diminution de la vitesse d'un certain pourcentage. Les résultats de cette dernière approche sont très intéressants : l'estimation du temps de rupture pour une éprouvette ayant une durée de vie de 1 heure peut être possible dès les 15 premières secondes, avec une erreur de l'ordre de 4 %.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01019999 |
| Date | 04 June 2013 |
| Creators | Darwiche, Mohamad |
| Publisher | Université du Maine |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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