Stage M2 – Calibration automatique des propriétés élastiques des matériaux par mesures ultrasonores

Situé sur le plateau de Saclay en région parisienne, au sein du CEA-LIST le Département d’Instrumentation Numérique (DIN) développe des méthodes et des outils de simulation et d’instrumentation pour les domaines du contrôle non destructif (CND) et du structural health monitoring (SHM) visant à détecter des défauts dans les domaines pour lesquels la sécurité d’opération est primordiale (aéronautique, nucléaire, pétrole, ferroviaire…).

En contrôle par ultrasons, une compréhension complète de la propagation des ondes dans les matériaux est nécessaire pour améliorer la détection et la caractérisation des défauts. Si d’excellents modèles existent, ils exigent une bonne connaissance des propriétés élastiques des matériaux pour fournir des résultats exploitables. Ces propriétés peuvent être caractérisées en laboratoire par différentes méthodes, mais elles sont souvent complexes à mettre en œuvre (essais de traction par exemple). Des nouvelles approches d’inversion, laissent entrevoir la possibilité de calibrer les propriétés élastiques par des mesures ultrasonores. Ces approches peuvent être réparties en deux catégories, d’un côté les algorithmes itératifs et de l’autre les algorithmes basés sur le machine learning comme les réseaux de neurones (MLP, CNN, …). Ces méthodes sont très inégales en termes de précision d’inversion, temps d’exécution ou même de données d’entrée requises mais présentent chacune des intérêts.

Plus d’informations sur le lien ci-dessous.