Dans les trois premiers chapitres de ce manuscrit de thèse, On propose trois nouvelles méthodes pour l'identification et la localisation des corrosions internes dans les pipelines. La première est par impédance électrique, la deuxième est par ondes guidées ultrasoniques et la troisième est par ultrasons.<br />On jette les bases mathématiques de ces différentes méthodes et on présente quelques tests numériques qui montrent leur efficacité.<br />Notre approche rentre dans la stratégie asymptotique développée au CMAP pour la résolution des problèmes inverses d'une manière robuste et stable. On exploite l'existence d'un petit paramètre (la mesure de Hausdorff de la partie corrosive) pour extraire des données la localisation de la partie corrosive et estimer son étendue. Le tout, d'abord, à travers des formules asymptotiques des mesures dépendantes du petit paramètre, rigoureusement établies à l'aide de la méthode des équations intégrales, et ensuite, par le biais de nouveaux algorithmes non-itératifs d'inversion. La plupart de ces algorithmes sont de type MUSIC (multiple signalclassification).<br />Le dernier chapitre est indépendant des trois premiers. il est consacré à la reconstruction de la forme d'un objet perturbé connaissant le champ lointain électrique ou acoustique. On développe pour le cas acoustique et électrique une relation linéarisée entre le champ lointain, résultant des données sur le bord de conditions de Dirichlet comme paramètre, et la forme de la structure perturbée comme variable. Cette relation nous ouvre la voie à la reconstruction<br />des coefficients de Fourier de la perturbation et nous aide à la reconstruction des coefficients de Fourier de la perturbation ce qui nous mène à formuler un développement asymptotique complet de<br />l'opérateur Dirichlet-Neumann.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00125751 |
| Date | 13 December 2006 |
| Creators | Louati, Kaouthar |
| Publisher | Ecole Polytechnique X |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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