Depuis un certain nombre d'années, les méthodes optiques s'imposent dans le domaine de la mesure. Plus particulièrement, la technique de stéréo-corrélation d'images est souvent utilisée en raison de sa facilité de mise en oeuvre, de son caractère non intrusif et de sa bonne resolution spatiale couplée à un suivi temporel. Dans cette thèse, nous mettons en application la technique de stéréo-corrélation pour différentes vitesses de sollicitation allant du quasi statique à la dynamique ultra-rapide, cette dernière étant appliquée dans le cadre d'expérience de détonique. Cette large gamme d'expérimentations nous impose de développer des outils spécifiques afin d'obtenir des résultats quantifiés. Ainsi, nous avons mis au point des méthodes de correction des distorsions optiques et de l'étalonnage. Nous avons également développé une nouvelle technique d'association capable de traiter des images de faible dimension. Afin d'améliorer l'association, des méthodes de correction des grands d'eplacements, basées sur l'image elle-même ou un calcul hydrodynamique prédictif, ont été élaborées. Afin de valider l'ensemble de notre approche, nous la mettons en application lors de divers essais : compression quasi statique sur un matériau composite, traction lente sur une plaque en tantale, traction rapide sur des échantillons en aluminium. Enfin, nous nous intéressons à nos applications principales de dynamique ultra-rapide : l'expansion et le relèvement de cylindre. Pour ce dernier point, un soin particulier est apporté à l'élaboration d'un cas de synthèse représentatif de nos expériences. Ceci, dans le but de caractériser les performances de notre approche dans des conditions expérimentales sévères. Dans tous les cas, nous donnons les incertitudes de reconstruction afin de quantifier au mieux la rugosité de la surface et, par conséquent, le phénomène de striction.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00579260 |
Date | 24 March 2010 |
Creators | Besnard, Gilles |
Publisher | École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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