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dc.contributor.advisorMasson, Patrice
dc.contributor.authorMulligan, Kylefr
dc.date.accessioned2014-04-22T20:35:22Z
dc.date.available2014-04-22T20:35:22Z
dc.date.created2013fr
dc.date.issued2013fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/156
dc.description.abstractÀ l'heure actuelle, il existe de nombreuses machines de la vie quotidienne instrumentées avec des capteurs responsables de récolter des données. Plusieurs de ces capteurs sont installés dans le but d'exploiter les données à des fins de diagnostic. Dans la plupart des cas, les données abondantes et complexes ne peuvent être analysées facilement par un être humain. Ces données ne sont souvent que très partiellement exploitées. Ceci est également le cas dans le domaine de l'aéronautique. Le fonctionnement moderne des avions commerciaux génère de vastes quantités de données issues non seulement des capteurs à bord de l'avion, mais aussi des données obtenues à partir des procédures de maintenance. Comme pour des machines de la vie quotidienne, ces données ne sont pas exploitées de manière suffisamment efficace. Le pronostic par exploitation de données, basé sur des algorithmes d'apprentissage, est depuis peu envisagé dans le traitement des données. Ce projet présente son application dans le domaine de l'aéronautique pour la prédiction de la durée de vie résiduelle des structures en composite faisant partie d'un avion suite à un endommagement par impact. Ce mémoire par articles est divisé en cinq parties. Les principaux sujets traités concernent les matériaux composites, la propagation d'ondes, la surveillance embarquée des structures ainsi que la méthode de pronostic. La première partie expose l'état de l'art. La seconde partie présente une étude de la propagation des ondes guidées dans une structure transparente et isotrope contenant un ou plusieurs défauts. Cette étude est menée à l'aide d'un système de surveillance piézocéramique qui peut lui aussi être affecté d'un défaut. Les résultats obtenus démontrent que la couche adhésive sous les capteurs piézocéramiques se dégrade avec la présence d'impact. Des courbes de calibration expérimentales peuvent être construites pour compenser la dégradation de la couche adhésive suite à un impact. En détectant et en compensant une dégradation du système de surveillance piezocéramique ceci permet une amélioration de la robustesse du pronostic. Le troisième chapitre présente une étude des ondes guidées dans une structure isotrope et opaque. Plutôt que d'utiliser des courbes de calibration expérimentales, un modèle numérique est développé. Ce modèle rend possible la compensation de défauts dans les systèmes de surveillance piézocéramiques installés sur des métaux et sur des matériaux composites. Les quatrième et cinquième parties dérivent l'étape de pronostic. Dans un premier temps le traitement des données d'un système de surveillance piézocéramique monté sur des échantillons en composite est présenté. Suit la transformation des informations brutes mesurées par les transducteurs en paramètres permettant d'identifier des tendances lors d'un dommage important sur l'échantillon. Ces paramètres sont alors entrés dans les modèles basés sur des algorithmes d'apprentissage génériques. La cinquième partie détaille la méthode de compensation d'une dégradation du système de surveillance piézocéramique en exploitant les données récoltées identifiées dans les deux premières études (chapitre deux et trois).fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Kyle Mulliganfr
dc.subjectExploitation de donnéesfr
dc.subjectPronostiquefr
dc.subjectSHMfr
dc.subjectPHMfr
dc.subjectMatériaux compositesfr
dc.titleStratégies robustes pour le suivi et la prédiction de l'endommagement de structures composites à l'aide de piézocéramiques embarquéesfr
dc.typeThèsefr
tme.degree.disciplineGénie mécaniquefr
tme.degree.grantorFaculté de géniefr
tme.degree.levelDoctoratfr
tme.degree.namePh.D.fr


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