Methode d'identification parametrique pour la surveillance in situ des joints a recouvrement par propagation d'ondes vibratoires
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse de doctorat s'inscrit dans le cadre de projets CRIAQ (Consortium de recherche et d'innovation en aérospatiale du Québec) orientés vers le développement d'approches embarquées pour la détection de défauts dans des structures aéronautiques. L'originalité de cette thèse repose sur le développement et la validation d'une nouvelle méthode de détection, quantification et localisation d'une entaille dans une structure de joint à recouvrement par la propagation d'ondes vibratoires. La première partie expose l'état des connaissances sur l'identification d'un défaut dans le contexte du Structural Health Monitoring (SHM), ainsi que la modélisation de joint à recouvrements. Le chapitre 3 développe le modèle de propagation d'onde d'un joint à recouvrement endommagé par une entaille pour une onde de flexion dans la plage des moyennes fréquences (10-50 kHz). À cette fin, un modèle de transmission de ligne (TLM) est réalisé pour représenter un joint unidimensionnel (1D). Ce modèle 1D est ensuite adapté à un joint bi-dimensionnel (2D) en faisant l'hypothèse d'un front d'onde plan incident et perpendiculaire au joint. Une méthode d'identification paramétrique est ensuite développée pour permettre à la fois la calibration du modèle du joint à recouvrement sain, la détection puis la caractérisation de l'entaille située sur le joint.Cette méthode est couplée à un algorithme qui permet une recherche exhaustive de tout l'espace paramétrique.Cette technique permet d'extraire une zone d'incertitude reliée aux paramètres du modèle optimal. Une étude de sensibilité est également réalisée sur l'identification. Plusieurs résultats de mesure sur des joints à recouvrements 1D et 2D sont réalisées permettant ainsi l'étude de la répétabilité des résultats et la variabilité de différents cas d'endommagement. Les résultats de cette étude démontrent d'abord que la méthode de détection proposée est très efficace et permet de suivre la progression d'endommagement. De très bons résultats de quantification et de localisation d'entailles ont été obtenus dans les divers joints testés (1D et 2D). Il est prévu que l'utilisation d'ondes de Lamb permettraient d'étendre la plage de validité de la méthode pour de plus petits dommages. Ces travaux visent d'abord la surveillance in-situ des structures de joint à recouvrements, mais d'autres types de défauts. (comme les disbond) et. de structures complexes sont également envisageables.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".