Recalage stochastique robuste d'un modèle d'aube de turbine composite à matrice céramique

Robust stochastic updating of a ceramic matrix compositeplate using experimental modal data

• Auteur / Autrice : Paul Lepine
• Direction : Emmanuel Foltête, Scott Cogan
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 29/09/2017
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies / FEMTO-ST
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
• Jury : Président / Présidente : Bernard Troclet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Foltête, Scott Cogan, Bernard Troclet, Etienne Balmès, Guillaume Puel, Marie-Océane Parent, Cécile Chevalier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Etienne Balmès, Guillaume Puel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse modale (ingénierie)

Optimisation des structures

Statistique bayésienne

Avions -- Turboréacteurs

Composites à matrice céramique

Mots clés libres

Calibration de modèle

Dynamique des structures

Robustesse

Analyse de sensibilité

Composite à matrice céramique

Analyse modale

Quantification des incertitudes

Recalage stochastique

Théorie info-gap

Compromis optimal-robuste

Model calibration

Modal analysis

Robustness

Sensitivity analysis

Ceramic matrix composite

Modal analysis

Uncertainty quantification

Stochastic updating

Info-gap theory

Optimal-robust trade-off

Résumé

Les travaux de la présente thèse portent sur le recalage de modèles dynamiques d’aubes de turbinecomposites à matrice céramique. Ils s’inscrivent dans le cadre de la quantification d’incertitudes pour la validation de modèles et ont pour objectif de fournir des outils d’aide à la décision pour les ingénieurs desbureaux d’études. En effet, la dispersion importante observée lors des campagnes expérimentales invalidel’utilisation des méthodes de recalage déterministe. Après un état de l’art sur la relation entre les incertitudeset la physique, l’approche de Vérification & Validation a été introduite comme approche permettantd’assurer la crédibilité des modèles numériques. Puis, deux méthodes de recalages stochastiques, permettantde déterminer la distribution statistique des paramètres, ont été comparées sur un cas académique. La priseen compte des incertitudes n’élude pas les potentielles compensations entre paramètres. Par conséquent, desindicateurs ont été développés afin de détecter la présence de ces phénomènes perturbateurs. Ensuite, lathéorie info-gap a été employée en tant que moyen de modéliser ces méconnaissances. Une méthode derecalage stochastique robuste a ainsi été proposée, assurant un compromis entre la fidélité du modèle auxessais et la robustesse aux méconnaissances. Ces outils ont par la suite été appliqués sur un modèle éléments

This work is focused on the stochastic updating of ceramic matrix composite turbine blade model. They arepart of the uncertainty quantification framework for model validation. The aim is to enhance the existing toolused by the industrial decision makers. Indeed, consequent dispersion was measured during the experimentalcampaigns preventing the use of deterministic approaches. The first part of this thesis is dedicated to therelationship between mechanical science and uncertainty. Thus, Verification and Validation was introduced asthe processes by which credibility in numerical models is established. Then two stochastic updatingtechniques, able to handle statistic distribution, were compared through an academic example. Nevertheless,taking into account uncertainties doesn’t remove potential compensating effects between parameters.Therefore, criteria were developed in order to detect these disturbing phenomena. Info-gap theory wasemployed as a mean to model these lack of knowledge. Paired with the stochastic updating method, a robuststochasticapproach has been proposed. Results demonstrate a trade-off relationship between the model’sfidelity and robustness. The developed tools were applied on a ceramic matrix composite turbine blade finiteelement model.