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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017LEMA1002 |
| Date | 09 January 2017 |
| Creators | Faure, Charly |
| Contributors | Le Mans, Pézerat, Charles, Antoni, Jérôme, Ablitzer, Frédéric |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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