Modélisation et Etude pour la Réalisation d’un Capteur à Courants de Foucault en Mode Différentiel pour le Contrôle non Destructif (CND). Doctorat thesis (2015) , Université de Batna 2.
No Thumbnail Available
Date
2017-04-30
Authors
BENHADDA Nabil
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
La détection et la caractérisation d’un défaut est l’un des problèmes les plus rencontrés dans la plus part des secteurs industriels, aéronautique et nucléaire, car ces derniers se sont trouvés devant l’obligation de se doter de techniques les plus avancées pour se renseigner des caractéristiques physiques et géométriques des différents matériaux. Pour choisir la technique la mieux adaptée à une application, un certain nombre de critères peut être pris en compte tels que la facilité de mise en oeuvre de la technique et son faible coût. Parmi ces techniques de CND, celle des courants de Foucault (CF) est largement utilisée industriellement en raison principalement de son caractère non polluant. Elle est très sensible aux défauts de type «fissures» situés à la surface ou à l’intérieur de la structure inspectée. A cet égard, nous avons proposé d’étudier et de résoudre un problème de CND par la technique des CF. Le développement de modèles mathématiques décrivant ces systèmes permet, à travers des simulations numériques, à la fois de comprendre les résultats expérimentaux et de concevoir des systèmes plus performants. Pour ce développement, la méthode des éléments finis a été exploitée dans ce travail pour générer un tel modèle mathématique dont l’objectif est de simuler l’interaction capteur pièce à tester. Ce travail comprend un aperçu général sur les différentes techniques de CND ainsi que les différentes méthodes de résolution des problèmes directs et inverses des systèmes (CND-CF). Il est suivi par une étude comparative entre un défaut de type manque de matière et un défaut conducteur de conductivité finis telles que micro soudure, brulure…, ainsi qu’une illustration de l’influence de l’effet de quelques caractéristiques du défaut conducteur tel que l’effet de la conductivité. A la fin, un modèle inverse a été élaboré en utilisant les réseaux de neurones artificiels RNA afin de reconstituer la géométrie d’un défaut à partir des données obtenues à travers le problème direct élaboré dans la première partie