Cette thèse traite de l'imagerie acoustique à faible nombre de transducteurs au moyen d'une cavité. Il a été démontré au laboratoire qu'un dispositif d'imagerie pouvait être obtenu avec seulement quelques transducteurs. Il repose sur l'usage d'une cavité mélangeur et la technique d'imagerie par retournement temporel. Une première étude expérimentale est réalisée avec une plaque en Duralumin de géométrie carrée équipée d'un unique transducteur. Le système dans son ensemble agit comme une antenne acoustique à faible profil et autorise la focalisation contrôlée d'une onde acoustique dans l'air. Par la suite, nous avons souhaité améliorer le contraste de focalisation du système. Pour cela, la géométrie de la cavité a été modifiée afin d'augmenter le nombre de modes. Le contraste de focalisation dépend en effet du nombre de modes excités dans la cavité. Une plaque de géométrie irrégulière est d'abord étudiée et utilisée pour effectuer des expériences d'imagerie en mode échographique. Ensuite, nous avons introduit un réseau de résonateurs. Il est montré expérimentalement et numériquement que ceci permet d'augmenter fortement la densité modale dans une faible bande de fréquence et donc d'améliorer le contraste de focalisation. Puis, une étude en fonction du nombre de transducteurs est également réalisée et montre que le gain du contraste en fonction du nombre de transducteurs est limité du fait de la dépendance des modes excités. Enfin, pendant cette thèse et depuis son début, les plaques ont été caractérisées au moyen d'une technique nouvelle de mesure locale d'épaisseur étudiée en parallèle. Elle repose sur la mesure des vibrations de la plaque sur un cercle et en son centre. Grande innovation, la technique autorise la simple écoute de la vibration de la plaque pour en déduire son épaisseur.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00781296 |
Date | 05 December 2012 |
Creators | Etaix, Nicolas |
Publisher | Université Paris-Diderot - Paris VII |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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