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Méthodes numériques pour la caractérisation vibratoire de structures complexes

Parmi les méthodes appliquées dans le cadre de la maintenance des installations industrielles, l'analyse vibratoire constitue une des plus répandues. En effet, les signatures vibratoires apparaissant sur une installation en cours de fonctionnement sont étroitement liées à leur comportement dynamique et à leur état fonctionnel. Ce travail a pour objectif de développer et expérimenter des techniques et outils de calculs numériques pour l'interprétation d'indicateurs d'état issus de mesures vibratoires sur une machine tournante. La validation est faite sur un ensemble motoréducteur à engrenages. Pour cela, nous avons développé deux outils d'analyse numérique : un premier permettant de déterminer les caractéristiques modales d'une structure complexe puis un second, développé sur la base des ondelettes, pour détecter les défauts naissants sur un motoréducteur. Les performances relatives des différents outils sont comparées au regard de ce qui se fait dans la littérature. Enfin, une étude expérimentale sur banc d'essais a été menée dans le but de tester la sensibilité et les limites de la méthode. Le mémoire est articulé comme suit : une première partie développe les principales techniques vibratoires actuelles avec leurs performances et limites. De la deuxième partie traitant les théories et méthodes d'analyse modale découle une troisième présentant des méthodes améliorées. Dans la quatrième partie, une étude expérimentale sur banc d'essais a été menée dans le but de tester la sensibilité de la méthode. Une approche par la décomposition en ondelettes des signaux a été notamment utilisée. Il est démontré que cette méthode a une application intéressante dans le domaine des analyses vibratoires de structures complexes

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00598378
Date10 September 2010
CreatorsRakoto Razafindrazato, Guy Marie
PublisherUniversité Paris-Est
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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