SVM pour une meilleure classification des données de monitoring par ondes guidées

Abstract

International audienceCet article s’initie dans le cadre du monitoring des structures par le biais de la technique des ondes ultrasonores guidées. Il porte sur la classification des données de cette technique par le biais des machines à vecteurs de supports, dont la fiabilité est conditionnée par la sélection ciblée du séparateur optimal. Deux types de séparateur existent: linéaire et non-linéaire. Différents algorithmes ont été antérieurement développés et peuvent être trouvés dans la littérature. La présente étude vise à appliquer ces algorithmes sur des données expérimentales de monitoring, par le biais de la technique des ondes ultrasonores guidées, dans l’objectif d’identifier le séparateur le plus pertinent afin de réduire voire annuler complètement les fausses alarmes et fiabiliser ainsi au mieux le monitoring in-situ