Développement d'une méthode de SHM de structures en matériaux composites fondée sur la propagation d'ondes et l'élaboration d'un jumeau numérique

Abstract

In recent years, the integration of digital twins has emerged as a promising strategy for improving structural health monitoring (SHM). This technology enables more accurate real-time predictions of potential failures, thereby enhancing system reliability, particularly in the aerospace industry. As part of this thesis, a digital twin is developed to detect defects caused by impacts on composite structures in-service.The adopted approach combines finite element models with data from Macro Fiber Composite (MFC) piezoelectric transducers, which are used for the emission and/or reception of elastic waves. The propagation of these waves is disrupted by the presence of damage. Numerically, two finite element models are developed: the first simulates various damage scenarios, while the second models wave propagation and records the signature of each post-damage scenario. These signatures, derived from the continuous wavelet transforms (CWT) of the signals received by the sensors, are stored in a time-frequency database.Both the physical structure and the numerical models are excited in the same way. A CWT is computed for each excitation and compared with the signatures stored in the digital twin's database. Machine learning algorithms based on neural networks are used to compare the matrix representations of the transforms. When a match is found, the associated damage scenario is identified, allowing for the determination of the impact's location and extent. If no match is found, the neural network generates a prediction.To ensure the reliability of the numerical models, they were correlated with tests on an instrumented glass/epoxy composite plate. The damage numerical model, based on the Hashin criterion, was accurately correlated with impact test results. Similarly, validation of the wave propagation numerical model was performed through comparison with experimental measurements.Ces dernières années, l'intégration des jumeaux numériques s'est imposée comme une stratégie prometteuse pour améliorer la surveillance de la santé des structures (SHM). En temps réel, cette technologie permet de prédire avec plus de précision les défaillances potentielles, renforçant ainsi la fiabilité des systèmes, notamment dans l'industrie aéronautique.Dans le cadre de cette thèse, un jumeau numérique est développé dans un objectif de détection de défauts causés par un impact subi par une structure composite en cours d'exploitation. L'approche adoptée combine des modèles éléments finis et des mesures issues de transducteurs piézoélectriques de type Macro Fiber Composite (MFC) utilisés en émission et/ou réception des d'ondes élastiques dont la propagation est perturbée par la présence de dommages. Sur le plan numérique, deux modèles éléments finis sont élaborés : le premier simule divers scénarios de dommages, tandis que le second modélise la propagation des ondes et enregistre la signature de chaque scénario post-dommage.Ces signatures, issues des transformées en ondelettes continues (CWT) des signaux reçus par les capteurs, alimentent une base de données temps-fréquence. La structure physique et les modèles numériques sont excités de la même façon, une CWT est calculée pour chaque excitation puis comparée aux signatures stockées dans la base de données du jumeau numérique. Des algorithmes d'apprentissage automatique, fondés sur des réseaux de neurones, sont utilisés pour comparer les représentations matricielles des transformées. Lorsqu'une correspondance est trouvée, le scénario de dommage associé est identifié, ce qui permet de déterminer l'emplacement et l'ampleur de l'impact. Dans le cas contraire, une prédiction est réalisée à l'aide du réseau de neurones. Afin de garantir la fiabilité des modèles numériques, ces derniers ont été corrélés avec des essais sur une plaque composite en verre/époxy instrumentée. Le modèle numérique de dommage, basé sur le critère de Hashin, a été ainsi pu être corrélé correctement par essais d'impact. De même, la validation du modèle numérique de propagation des ondes a été menée par une confrontation avec les mesures expérimentales