Modélisation et détection de défauts en basses et moyennes fréquences pour la surveillance de l'intégrité des structures aéronautiques

Abstract

Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre du projet 6.1-Microsystèmes pour la surveillance in situ de structures aéronautiques lancé en 2004 par le Consortium de recherche et d'innovation en aérospatiale du Québec, en collaboration avec Bombardier Aéronautique et les institutions universitaires suivantes: Université de Sherbrooke, Université McGill, École de technologie supérieure et École Polytechnique de Montréal. Le domaine de la surveillance de l'intégrité des structures aéronautiques étant un domaine nouveau pour l'ensemble des intervenants impliqués dans ce projet, la revue des connaissances présentée dans ce mémoire aborde en premier lieu une vue élargie pour ensuite aborder des aspects de modélisation de structures endommagées et des approches de détection de dommages. En considérant les activités des autres membres de l'équipe de recherche impliqués dans ce projet, il a été choisi dans le cadre des travaux de maîtrise présentés dans ce mémoire de s'intéresser à la détection de dommages dans les plaques minces par des approches vibratoires dans le domaine des basses et des moyennes fréquences. Afin de caractériser le comportement vibratoire du problème choisi, un modèle numérique basé sur les éléments hiérarchiques trigonométriques est présenté et validé. Basé sur ce modèle, deux approches de détection et de localisation de dommages sont présentées. La première est basée sur l'utilisation de la transformée en ondelettes spatiale [i.e. spatiales] exploitant le champ de déformation modale des plaques à l'étude. Cet outil s'est avéré performant afin de faire la détection et la localisation de dommages à partir des résultats numériques. La seconde approche est basée sur l'utilisation d'une matrice compacte de capteurs exploitant les phénomènes de propagation d'ondes dans les plaques. Cette approche est aussi en mesure de détecter et de localiser la présence de dommages avec l'avantage de nécessiter un nombre limité de points de mesure. Cette approche a montré une capacité de détection fort intéressante autant à partir de résultats numériques que de résultats expérimentaux.