Soutenance de thèse de Sahar FARAHBAKHSH

Doctorante de l'équipe STAN, sous la direction de Ludovic Chamoin et l'encadrement de Martin Poncelet

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Investigation of advanced experimental and numerical techniques for the effective real-time health monitoring on mechanical structures

Agrandir l’image — The thesis is defined in the context of Dynamic Data Driven Application Systems of the ERC DREAM-ON project, focusing on the part concerning experimental data acquisition and sequential data assimilation for model updating and health monitoring of structures.

Les avancées des méthodes expérimentales et numériques permettent un Contrôle Santé des Structures (SHM) de plus en plus précis, où l’identification et la localisation en temps réel des dommages à partir de jumeaux numériques hybrides sont devenues un objectif central. Atteindre cet objectif requiert une inférence robuste au bruit et cohérente avec la mécanique. Cette thèse développe un cadre d’inférence guidé par la physique, qui couple l’Erreur de Relation de Comportement modifiée (mCRE) à l’assimilation séquentielle de données, conduisant à un Filtre de Kalman Dual Modifié (MDKF) pour l’identification incrémentale des paramètres du modèle et le suivi d’endommagement. Le couplage variationnel–séquentiel permet un suivi cohérent de l’évolution des paramètres à chaque mise à jour, tandis que des optimizations algorithmiques ciblées améliorent la stabilité numérique et la performance de calcul sous incertitudes de modèle et bruit de mesure. La méthode est appliquée ici à des données expérimentales obtenues via des capteurs par fibre optique sur des échantillons réels, afin de démontrer l’applicabilité à des scénarios réalistes. Une étude comparative avec une stratégie mCRE séquentielle directe met en évidence des gains de robustesse et de fréquence d’assimilation, et une validation qualitative par corrélation d’images numériques (DIC) conforte les tendances identifiées. Enfin, une stratégie de localisation inspirée de la méthode CgFEM et une première extension vers l’identification séquentielle de comportements non linéaires indiquent une possibilité d’application à des physiques plus riches et la perspective d’un déploiement opérationnel.

Composition du jury :

- Michel CORET (Rapporteur) - Professeur des universités, Ecole Centrale de Nantes,
- Pierre FEISSEL (Rapporteur) - Professeur des universités, Université de Technologie de Compiègne,
- Emmanuelle ABISSET (Examinatrice) - Professeure des universités, ENSAM Bordeaux,
- Marc BONNET (Examinateur) - Directeur de Recherche, CNRS, ENSTA,
- Maya DE BUHAN (Examinatrice) - Ingénieure de recherche, Safran Tech,
- Julien WAEYTENS (Examinateur) - Directeur de recherche, Université Gustave Eiffel.