Thèse soutenue

Méthodes avancées pour le diagnostic et le pronostic de structures complexes aéronautiques

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Auteur / Autrice : Maurine Jacot
Direction : Francisco Chinesta
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mécanique (AM)
Date : Soutenance le 27/11/2023
Etablissement(s) : Paris, HESAM
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Pimm - Laboratoire Procédés et ingénierie en mécanique et matériaux - Laboratoire Procédés et Ingénierie en Mécanique et Matériaux
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....)
Jury : Président / Présidente : David Néron
Examinateurs / Examinatrices : Francisco Chinesta, Antonio Falcó, Elias Cueto, Samir Khatir, Marianne Béringhier, Mohamed Jebahi
Rapporteur / Rapporteuse : Antonio Falcó, Elias Cueto

Résumé

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Pour les compagnies aériennes, disposer d'une bonne visibilité sur les opérations de maintenance prédictive est un enjeu majeur. Dans ce contexte, le contrôle en temps réel de l'état de santé des structures aéronautiques est un service à forte valeur ajoutée. Une manière d'y parvenir consiste à mettre en œuvre une procédure automatisée pour déterminer l'état de santé d'une structure à intervalles réguliers. Dans cette thèse, l'objectif est de surveiller l'état de santé d'une structure aéronautique (aube de soufflante) en composite tissé 3D à travers une méthodologie hors ligne/en ligne. Son principe repose sur l'utilisation en ligne d'une base d'apprentissage construite hors ligne à partir de simulations de la structure endommagée. Combinée à des algorithmes d'optimisation, l'information ainsi capitalisée permet la résolution efficace d'un problème inverse qui permet d'une part de détecter la présence d'un endommagement (diagnostic) et d'autre part d'évaluer ses caractéristiques en temps réel, voire de prédire son évolution future (pronostic). Cependant, il est nécessaire d'obtenir suffisamment de données d'entraînement pour construire une base précise. À cette fin, les approches de modélisation orientées vers la donnée et les méthodologies de réduction de modèle offrent de nouvelles possibilités en matière de simulation numérique de modèles à base d'équations différentielles paramétrées. L'endommagement local d'une structure en composite tissé 3D est fortement non linéaire, ce qui limite la précision des modèles réduits usuels. Il faut donc adapter les méthodologies classiques avec des approches d'interpolation ou d'enrichissement local dans un problème global. De plus, la formulation réduite est compatible avec la définition d'un cadre stochastique et la mise en œuvre d'algorithmes permettant une identification efficace d'emplacements de points de mesure optimisés. Finalement, cette thèse propose un ensemble de méthodes avancées capables de coupler aisément données et simulations pour l'identification de paramètres de dommage de structures complexes.