Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Université Saâd DAHLAB. Blida Faculté Des Sciences de l’Ingénieur THESE DE DOCT

Université Saâd DAHLAB. Blida Faculté Des Sciences de l’Ingénieur THESE DE DOCTORAT en Electronique METHODES DE TRAITEMENT DES SIGNAUX ULTRASONORES BASEES SUR LA DECONVOLUTION DANS LA DETECTION DES DEFAUTS. par Abdessalem BENAMMAR Devant le jury composé de : Mr. H. SALHI Maître de conférence A, U. de Blida Président Mr. H. DJELOUAH Professeur, USTHB, Alger Examinateur Melle N. BENBLIDIA Maître de conférence A, U. de Blida Examinatrice Mr. M. ZERGOUG Maître de recherche A, C.S.C Alger Examinateur Mr. R. DRAI Maître de recherche A, C.S.C Alger Directeur de thèse Mr. A. GUESSOUM Professeur, U. de Blida. Co-Directeur de thèse Blida, Juin 2010 REMERCIEMENTS Je profite de cette opportunité pour remercier en premier lieu Dieu, le tout puissant, de m’avoir donné autant de courage, de patience et de volonté pour atteindre ce but. De l’autre coté, ce travail ne pouvait aboutir sans l’aide et l’encouragement que j’ai reçu, de la part de plusieurs personnes. J’exprime ma gratitude à mon directeur de thèse, Monsieur R. DRAI, Maître de recherche et chef de Laboratoire de Traitement du Signal et de l’Image du Centre de recherche Scientifique et Technique en Soudage et Contrôle (Chéraga), pour m'avoir encadré pendant ces années. Je le remercie pour ses précieux conseils, pour l'intérêt qu'il a porté à mon travail, sa disponibilité et sa patience. Je tiens à remercier Monsieur A. GUESSOUM, Professeur à Université Saâd DAHLAB de Blida, pour l’intérêt qu’il a porté à ce travail et lui exprime ma reconnaissance pour avoir bien voulu être le co- directeur de cette thèse. Je remercie vivement Monsieur H. SALHI, Maître de conférence à la Faculté des Sciences de l’Ingénieur de l’Université Saâd DAHLAB de Blida, pour m’avoir fait l’honneur de présider le jury. J’exprime tous mes remerciements à Monsieur M. ZERGOUG, Maître de recherche au Centre de recherche scientifique et technique en Soudage et Contrôle (Chéraga), qui a bien voulu examiner mes travaux en me faisant l’honneur de participer au jury. Ma profonde gratitude va à Monsieur H. DJELOUAH, Professeur à l’USTHB, pour avoir bien voulu consacrer du temps à l’examen du manuscrit. Je le remercie vivement de m’avoir honoré par sa participation au jury de thèse. Mes remerciements vont également à Melle N. BENBLIDIA, Maître de conférence à la Faculté des Sciences de l’Ingénieur de l’Université Saâd DAHLAB de Blida, pour l’intérêt qu’elle a accordé à mon travail et pour avoir accepté de participer au jury. Mes remerciements vont aussi à Monsieur M. BENZOHRA pour ses conseils dans la rédaction des différentes publications. Je voudrais aussi exprimer mes sincères remerciements à tous mes collègues du CSC, pour leurs encouragements et pour avoir, d’une manière ou d’une autre, contribué à ce travail. Enfin, il m’est extrêmement agréable de remercier particulièrement mon épouse pour sa présence, son soutien, et ses encouragements permanents. Résumé Ce travail de thèse concerne l’étude et l’implémentation des méthodes de traitement des signaux ultrasonores basées sur la déconvolution, appliquées à la détection des défauts de délaminage présents dans un matériau composite multicouches du type CFRP. Le signal ultrasonore mesuré est modélisé sous la forme d'un produit de convolution entre une fonction représentative de la forme d'onde émise par le traducteur ultrasonore et une fonction appelée réflectivité. Le problème de l'échographie ultrasonore consiste à essayer de reconstruire le plus précisément possible la séquence de réflectivité. Compte tenu de la définition du modèle direct, le problème inverse spécifique traité dans cette thèse est celui de la déconvolution. La résolution de cette classe de problèmes se heurte à deux difficultés liées d'une part à la présence de bruit et d'autre part à la perte d'informations due à la convolution. Le problème de la déconvolution est donc de remonter à la "bonne" solution, c'est-à-dire celle qui est physiquement significative. Dans cette thèse, les méthodes de déconvolution qui sont divisées en trois grandes catégories : déterministe, semi aveugle et aveugle, ont été étudiées, implémentées, adaptées aux signaux ultrasonores et appliquées au contrôle des matériaux composites. Les résultats obtenus sur divers signaux ultrasonores synthétiques et expérimentaux attestent de la robustesse et des performances de ces méthodes. Abstract This thesis describes the study and the implementation of ultrasonic signals processing methods based on the deconvolution applied to the delamination defects detection present in a multi-layer composite material. The received ultrasonic signal is modelled as a convolution between the waveform emitted by the transducer and a reflectivity function. The problem of ultrasonic scan consists in reconstructing as accurately as possible the reflectivity sequence. Given the definition of the direct model, the inverse problem specifically treated in this thesis is the deconvolution. The resolution of this class of problems encounters to two difficulties related to the presence of noise and to the loss of information due to the convolution. The deconvolution problem is thus to return to the “best” solution, i.e. which is physically significant. In this thesis, the deconvolution methods applied are divided in three main categories: determinist, semi- blind and blind, were studied, implemented, adapted to ultrasonic signals and applied to composite materials testing. The obtained results on various ultrasonic synthetic and experimental signals attest the robustness and the performances of these methods. TABLE DES MATIERES RESUME ………………………………………………………………………... 01 REMERCIEMENTS ……………………………………………………………. 03 TABLE DES MATIERES ………………………………………………………. 04 LISTE DES ILLUSTRATIONS, GRAPHIQUES ET TABLEAUX …………… 06 LISTE DES SYMBOLES ET DES ABREVIATIONS …………………………. 10 INTRODUCTION GENERALE…………………………………………………. 12 CHAPITRE 1 : LA DECONVOLUTION ET SON APPLICATION AUX SIGNAUX ULTRASONORES 1.1. Introduction et étude bibliographique ……………………………………….. 17 1.2. Présentation du problème ……………………………………………………. 20 1.2.1. Le signal ultrasonore vu comme la sortie d'un filtre linéaire ……... 20 1.2.2. Les difficultés de la déconvolution ……………………………….. 21 1.2.2.1. La déconvolution: un problème mal-posé ………………… 21 1.2.2.2. Bande passante du système ……………………………….. 22 1.2.2.3. Bruits contaminant les mesures …………………………… 23 1.2.3. Discrétisation du problème ……………………………………….. 23 1.3. Méthodes de déconvolution …………………………………………………. 24 1.4. Problèmes résolus par la déconvolution ……………………………………. 26 1.4.1. Etude bibliographique …………………………………………….. 26 1.4.2. Expériences menées ………………………………………………. 29 1.4.2.1. Détection des défauts rapprochés dans les matériaux Métalliques ……………………………………………….. 29 1.4.2.2. Mesure des fines épaisseurs ………………………………. 31 1.4.2.3. Contrôle des matériaux composites ………………………. 31 1.5. Conclusion …………………………………………………………………… 36 CHAPITRE 2 : DECONVOLUTION DETERMINISTE 2.1. Introduction et étude bibliographique ……………………………………….. 37 2.2. Méthodes des moindres carrés ……………………………………………….. 38 2.3. Etude des performances ……………………………………………………… 41 2.4. Mesure absolue de la qualité des résultats obtenus par la déconvolution …… 44 2.5. Résultats de la simulation ………………………………………………….. 45 2.6. Méthodes de régularisation ………………………………………………….. 48 2.7. Résultats de la simulation ………………………………………………….. 50 2.8. Résultats expérimentaux …………………………………………………….. 54 2.9. Conclusion …………………………………………………………………… 64 CHAPITRE 3 : DECONVOLUTION SEMI AVEUGLE 3.1. Introduction ………………………………………………………………….. 65 3.2. Déconvolution par minimisation d'une norme LP ……………………………. 66 3.2.1. Etude bibliographique ……………………………………………….. 66 3.2.2. Principe de la méthode ………………………………………………. 68 3.2.3. Algorithme séquentiel de déconvolution L2 …………………………. 69 3.2.4. Résultats de la simulation ………………………………………….. 72 3.3. Déconvolution Bernoulli-Gaussienne ………………………………………. 78 3.3.1. Introduction et étude bibliographique ……………………………….. 78 3.3.2. Formulation du problème. …………………………………………… 79 3.3.3. Le modèle Bernoulli-Gaussien ……………………………………… 80 3.3.4. Estimation des paramètres par maximisation de la vraisemblance …. 81 3.3.5. Algorithme BG ……………………………………………………… 84 3.3.5.1. Relation entre estimées et critères de deux séquences voisines. 85 3.3.5.2. Procédure itérative. ……………………………………………. 87 3.3.6. Résultats de la simulation …………………………………………... 87 3.4. Résultats expérimentaux ……………………………………………………... 92 3.5. Conclusion …………………………………………………………………… 101 CHAPITRE 4: DECONVOLUTION AVEUGLE ………………………………. 4.1. Introduction et étude bibliographique ……………………………………….. 103 4.2. Déconvolution à Minimum d’Entropie ……………………………………… 108 4.2.1. Déconvolution MED Wiggins ………………………………………… 108 4.2.2. Déconvolution parcimonieuse (MED-CLPD) ………………………… 111 4.2.3. Déconvolution MED avec transformation exponentielle (MED-EXP) .. 111 4.2.4. Déconvolution MED généralisée ……………………………………… 112 4.2.5. Résultats de la simulation …………………………………………… 113 4.3. Déconvolution par les réseaux de neurones …………………………………. 117 4.3.1. Conception de déconvolution par les réseaux neurones ………………. 118 4.3.2. Résultats de la simulation ……………………………………………. 120 4.4. Déconvolution basée sur un modèle analytique ……………………………... 121 4.4.1. Modèle de l’écho ultrasonore …………………………………………. 122 4.4.2. Estimation d’un seul écho ultrasonore ………………………………… 123 4.4.3. Estimation des paramètres inconnus de l'ondelette de l’écho par l’algorithme EM ……………………………………………………….. 125 4.4.4. Principe de l'algorithme EM …………………………………………... 126 4.4.5. Estimation de la réflectivité …………………………………………… 128 4.4.6. Résultats de la simulation ……………………………………………. 130 4.5. Résultats expérimentaux ……………………………………………………... 132 4.6. Conclusion …………………………………………………………………… 142 CONCLUSION GENERALE ……………………………………………………. 144 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES …………………………………………. 147 LISTE DES ILLUSTRATIONS, GRAPHIQUES ET TABLEAUX Figure 1.1 Instabilité et non unicité de la solution de l’opération de déconvolution ….... 19 Figure 1.2 Modélisation du signal ultrasonore ……………………………………..…… 21 Figure 1.3 Bande passante d'un traducteur ultrasonore, (a) Echo mesuré sur un réflecteur plan infini situé à la distance focale, (b) Spectre de l'écho ………. 22 Figure 1.4 Arbre des méthodes de déconvolution appliquées au contrôle ultrasonore .… 26 Figure 1.5 Pièces en acier avec deux trous débouchant sur la face arrière ……………... 29 Figure 1.6 Signal A-scan de la pièce d’acier avec les deux échos……………….……… 30 Figure 1.7 a) Signal A-scan de l’échantillon 1, b) Signal A-scan de l’échantillon 2, c) Signal A-scan de l’échantillon 3 …………………………………..……… 30 Figure 1.8 Signal A-scan de la pièce d’Aluminium d’épaisseur 1.2mm …………..……. 31 Figure 1.9 Exemple d’applications des composites dans l’aéronautique, l’aérospatiale et l’automobile …………………………………………………………………. 32 Figure 1.10 Notation de caractérisation de l’orientation uploads/Science et Technologie/dc-6.pdf