Acquisition Comprimée pour la Tomographie par Ondes Guidées Appliquée au Shm de Tuyauterie H/F - 73

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Description du poste :
Les techniques de SHM consistent à munir une structure d'un réseau de capteurs permettant de détecter à tout moment et de manière automatisée l'apparition de défauts (corrosion, etc). Un phénomène physique permettant la détection des défauts consiste à utiliser des ondes guidées se propageant dans la structure, émises et mesurées par des capteurs collés à cette dernière. Les données acquises sont ensuite exploitées par des algorithmes d'imagerie, tels que la tomographie, pour fournir une cartographie de l'épaisseur de la zone inspectée. Ce type d'information permet ensuite d'identifier les défauts et quantifier leur nocivité (taille, profondeur) [1,2]. Les méthodes de tomographie requierent un grand nombre de points de mesure afin de maximiser la résolution de l'imagerie. Ainsi, selon les capteurs utilisés et l'application finale, l'instrumentation peut être considérée comme trop intrusive et il est donc important de chercher à minimiser cette intrusivité.
Afin de réduire le nombre de capteurs sans dégrader les performances de contrôle, l'utilisation des méthodes d'acquisition comprimée (ou Compressed Sensing (CS) en anglais) est envisagée. Le CS est une théorie d'échantillonnage permettant d'outrepasser les critères d'échantillonnage classiques (théorème de Shannon-Nyquist). Pour réduire le nombre de points de mesure, le CS repose sur deux concepts fondamentaux : l'inconnue à reconstruire doit avoir une représentation parcimonieuse et le procédé de mesure doit être incohérent [3]. Une première preuve de concept de tomographie par CS sur plaque a été réalisée au laboratoire. L'apport du CS est net : moins de capteurs et une image moins bruitée. Ces premiers résultats prometteurs sur plaque nous poussent à adapter l'algorithme aux tuyauteries, structures plus proches des applicatifs industriels.
L'objectif du stage est d'adapter les algorithmes de tomographie par CS aux spécificités d'une tuyauterie. On s'attend à limiter le nombre de capteurs, minimisant ainsi l'intrusivité de l'instrumentation tout en gardant une résolution optimale. La méthode sera évaluée sur des données synthétiques issues de simulations CIVA et sur données expérimentales.
Le stagiaire devra avoir un intérêt pour réaliser les campagnes expérimentales. De plus, des connaissances en acoustique, propagation d'ondes et traitement du signal sont nécessaires pour mener à bien ce stage. Enfin, des compétences en langages Python seront fortement appréciées.
[1] Huthwaite et al; High-resolution guided wave tomography Wave Motion, 2013, 50, 979-993
[2] Druet et al; Autocalibration method for guided wave tomography with undersampled data Wave Motion, 2019
[3] Mesnil et al; Sparse wavefield reconstruction and source detection using Compressed Sensing Ultrasonics, Elsevier, 2016, 67, 94-104