Optimisation de la surveillance de la santé structurale

Structural Health Monitoring Optimization

• Auteur / Autrice : Christelle Geara
• Direction : Alaa Chateauneuf, Wassim Raphael, Rafic Faddoul
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Matériaux
• Date : Soutenance le 22/07/2021
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne (2021-...) en cotutelle avec Université Saint-Joseph (Beyrouth)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Pascal (Aubière, Puy-de-Dôme)
• Jury : Président / Présidente : Emilio Bastidas-Arteaga
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Farah Homsi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Franck Schoefs, André Orcesi, Fadi Hage Chehade

Mots clés

Mots clés contrôlés

Entretien et réparations

Inspection

Constructions

Mots clés libres

Surveillance de la santé structurale

Analyse modale opérationnelle

Évaluation des dommages

Mise à jour Bayésienne

Optimisation de l’instrumentation

Algorithme Proie-Prédateur

Structural Health Monitoring

Output-only modal identification

Damage assessment

Bayesian updating

Optimal sensor placement

Predator-Prey optimization

Borrowing strength

Résumé

Suite à l’expansion croissante des infrastructures de génie civil tout au long du vingtième siècle, le problème d’Inspection, Maintenance et Réhabilitation (IM&R) des ouvrages bénéficie actuellement d’une attention toute particulière. L’importance du problème se manifeste dans les pays industrialisés du fait de l’importance de leur patrimoine, sans cesse grandissant, en termes d’ouvrages de génie civil vieillissants. Par ailleurs, on assiste dans les pays en voie de développement à une accumulation des besoins de maintenance à cause du manque de budgets nécessaires pour de tels travaux. Ainsi, la réallocation des dépenses budgétaires pour l’inspection, la maintenance et la réhabilitation des structures existantes se fait au détriment des nouvelles constructions. Dans ce contexte, la gestion de la durée de vie des structures existantes devient un enjeu majeur de la société. La surveillance des structures au moyen de capteurs permanents (connue sous le terme Structural Health Monitoring « SHM »), permet d’identifier et de suivre l’état de dégradation, afin d’en tirer des indicateurs sur la santé structurale et la durée de vie résiduelle. Mais cette instrumentation étant coûteuse, trouver une configuration optimale pour l’installation des capteurs est indispensable. Une autre méthode, plus couramment utilisée, se base sur une surveillance ponctuelle des structures par des inspections visuelles et/ou des techniques de détection non destructives. Or, ces moyens de surveillance ponctuelle permettent difficilement de détecter tout défaut dans la structure lors d’une visite. Dans certains cas, par exemple, un défaut critique pourrait apparaître entre deux inspections successives et ne pas être détecté à temps. Ce travail de recherche a donc pour objectif d’améliorer les méthodes de détection, de localisation et de caractérisation d’endommagements ainsi que l’optimisation de la configuration des capteurs afin d’aboutir à une détection qui soit, à la fois, efficace et rentable.Dans un premier temps, une synthèse bibliographique est présentée passant en revue les travaux concernant la surveillance des structures, les méthodes de détection ainsi que les méthodes d’optimisation. Dans un deuxième temps, quatre méthodologies ont été développées :La première méthodologie, basée sur une mise à jour bayésienne, concerne la détection d’endommagements dans une structure sans avoir à résoudre le problème inverse qui est généralement mal défini. Le grand avantage de cette méthode réside dans sa capacité à prendre en considération, systématiquement et de façon transparente, toutes les incertitudes affectant le système structural ainsi que le système de mesure. Cette méthodologie est en outre développée pour renforcer les informations sur les éléments et/ou structures moins surveillés (dont l’état de dégradation est défini avec une grande incertitude) en profitant des informations sur des structures/éléments bien surveillés (dont l’état de dégradation est défini avec une faible incertitude). Une autre méthodologie s’intéresse à la fusion d’informations provenant d’une surveillance continue des structures et d’inspections conventionnelles afin de définir une planification optimale de surveillance et de maintenance des structures. Ensuite, une nouvelle approche de type proie-prédateur a été proposée pour l’optimisation de la configuration (i.e. nombre et emplacement) des capteurs au sein de la structure. Toutes ces méthodes ont montré leur efficacité à travers des applications numériques sur différents types de structures.

Following the growing expansion of civil engineering infrastructure throughout the twentieth century, the problem of Inspection, Maintenance and Rehabilitation (IM&R) of structures is currently given a particular attention. The importance of the problem manifests itself in industrialized countries because of the importance of their ever-growing heritage in terms of aging civil engineering structures. Thus, the reallocation of budgetary expenditure towards the inspection, maintenance and rehabilitation of the structures was made. As for the developing countries, a different pattern is observed. Despite the accumulation of maintenance needs due to the lack of budgets, available budgets are devoted to new constructions.In this context, managing the lifespan of existing structures is becoming a major challenge for the society. The evaluation of structures’ health state customarily relied on intermittent surveillance of structures at specific points in time by visual inspections and / or non-destructive detection techniques. However, these intermittent surveillance techniques make it difficult to detect any defect in the structure during an inspection visit. In some cases, for instance, a critical defect could appear between two successive inspections and not be detected in time. Monitoring structures using permanent sensors (known as Structural Health Monitoring "SHM") overcome this shortcoming and makes it possible to continuously identify and monitor the state of deterioration. The obtained results would be used in order to draw indicators on the structure’s health and to assess its residual life. Unavoidable budget and resource limitations lead to the need for an optimal configuration of sensors. The aim of the thesis is therefore to develop a framework consisting of several algorithms for the detection, localization and characterization of damage as well as the optimization of the sensors configuration.First, a state-of-the-art review considering works done on structural monitoring, detection methods and optimization methods is presented. Four methodologies are then developed:The first methodology, based on a hierarchical Approximate Bayesian inference, concerns the detection of structural damage without having to solve the inverse problem which is generally ill-posed. The main advantage of this method lies in its ability to take into account, systematically and transparently, all uncertainties affecting the structural system as well as the measurement system.This methodology is further developed to amplify the information about less monitored elements and/or structures (whose condition states are defined with high uncertainty) using information collected from well monitored structures and/or elements (whose condition states are defined with low uncertainty). An approach is then proposed to optimize the planning for the monitoring and maintenance of structures using data fusion of SHM results and conventional inspections outcomes. Finally, a new predator-prey approach is proposed for optimizing the configuration (i.e. type, number and location) of sensors in a structure. All these methods have shown their effectiveness through numerical applications on different types of structures.