Caractérisation non destructive des matériaux composites en fatigue : diagnostic de l’état de santé et pronostic de la durée de vie résiduelle par réseaux de neurones

Nondestructive characterization of composite materials under fatigue loading : structural health diagnosis and remaining useful life prognostic using artificial neural networks

• Auteur / Autrice : Pierre Duchene
• Direction : Patricia Krawczak, Salim Chaki
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des solides, des matériaux, des structures et des surfaces
• Date : Soutenance le 13/12/2018
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement (Lille ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IMT Lille Douai
• Jury : Président / Présidente : Joseph Moysan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marc Duquennoy
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Mourad Bentahar, Nathalie Godin

Mots clés

Mots clés libres

Composites

Endommagement

Fatigue

Cnd/shm

Fusion des données

Réseaux de neurones artificiels

Composite

Mechanical damage

Fatigue

Ndt/shm

Data fusion

Artificial neural networks

Résumé

Ce travail de recherche consiste en la proposition d’une nouvelle approche de caractérisation non destructive de l’endommagement des matériaux composites (carbone/époxy) sollicités en fatigue par des essais d’auto-échauffement (blocs de chargements croissants). Cette approche est basée sur l’utilisation de plusieurs techniques non destructives appliquées in-situ, en temps réel ou différé, dont l’analyse est, soit redondante soit complémentaire. Au total, six techniques ont été utilisées (émission acoustique, thermographie infrarouge, corrélation d’images numériques, acousto-ultrasons, ultrasons C-scan et ondes de Lamb) et leurs résultats post-traités puis fusionnés à l’aide d’algorithmes basés sur les réseaux de neurones. Les résultats obtenus ont permis d’évaluer et de localiser l’endommagement du matériau et d’estimer sa durée de vie résiduelle. Ce faisant, plusieurs avancés scientifiques ont été obtenus en réalisant, par exemple, une localisation 2D des évènements acoustiques à l’aide seulement de deux capteurs avec une précision millimétrique, ou encore le développement d’une nouvelle technique imagée d’acousto-ultrasons permettant un contrôle hors contraintes de l’état d’endommagement du matériau, …et enfin, le pronostic de la durée de vie résiduelle du matériau basé sur une fusion de données par réseaux de neurones.

This research work consists in a new approach for non-destructive characterisation of damage in composite materials (carbon/epoxy) subjected to fatigue during self-heating tests (increasing load blocks). This approach is based on the use of several non-destructive techniques applied in-situ, in real time or delayed, whose analysis is either redundant or complementary. Six techniques were used (acoustic emission, infrared thermography, digital image correlation, acousto-ultrasound, C-scan ultrasound and lamb waves) and their post-processed results were merged using algorithms based on neural networks. The results obtained made it possible to assess and locate the damage of the material and to estimate its residual life. In doing so, several scientific advances have been obtained by, for example, carrying out a 2D localization of acoustic events using only two sensors with millimetric precision, or the development of a new pictorial acousto-ultrasonic technique allowing an control of the state of material damage at free stress conditions, ... and finally, the prognosis of the residual lifetime of the material based on a data fusion by neural networks.