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Accueil > Thèses et HDR > Thèses en 2007

Xisto Lucas Travassos Jr. - 22 Juin 2007

publié le , mis à jour le

Lucas TRAVASSOS soutiendra sa thèse le 22 Juin 2007, 14h00, Amphi 202, à l’Ecole Centrale de Lyon.

Titre de la thèse : Modélisation Numérique pour l’évaluation non destructive électromagnétique : application au contrôle non destructif des structures en béton.

Spécialité : Génie Electrique

Jury :
- Jean-Louis Coulomb (président)
- Nathan Ida (Prof., Université d’Akron, rapporteur)
- João Pedro Bastos (docteur d’Etat UPMC, Prof. à l’UFSC, rapporteur)
- Dominique Lesselier (examinateur)
- Christian Vollaire (directeur de thèse)
- Alain Nicolas (directeur de thèse)

Résumé : Le béton est un des matériaux de construction principaux dans les grandes infrastructures telles les routes, les ponts et les centrales électriques. Pour évaluer l’évolution du béton dans ces structures, le contrôle non destructif est une des techniques les plus répandues. Elle fournit des informations non perceptibles a l’œil humain ce que ne permettent pas des techniques d’évaluation conventionnelles.

L’objectif principal de ce travail est la simulation numérique d’une technique particulière de contrôle non destructif : l’analyse radar. La modélisation numérique de cette analyse radar de structures en béton doit permettre de prévoir le comportement du système et sa capacité à détecter des défauts dans différentes configurations.

Nous proposons pour atteindre cet objectif, la mise en oeuvre de modèles de propagation des ondes électromagnétiques dans des structures en béton, en utilisant des techniques numériques diverses afin d’examiner les différentes aspects de l’inspection radar. Tout d’abord, nous mettons en oeuvre la méthode des différences finies en 3D qui permet de prendre aisément en compte la modélisation des caractéristiques du béton comme la porosité, la présence de sel et le degré de saturation du mélange en utilisant des modèles de Debye. Ensuite, nous proposons un algorithme d’optimisation pour l’amélioration d’antennes papillon dans le cas de la détection de cibles spatialement proches, en utilisant des Algorithmes Génétiques et la Méthode des Moments. Finalement, nous mettons en oeuvre des algorithmes d’imagerie, qui accomplissent l’évaluation rapide et précise de la forme de la cible enfouie dans des milieux inhomogènes, en utilisant trois méthodes différentes. La performance des algorithmes proposés est confirmée par des simulations numériques.

Voir en ligne : http://tel.archives-ouvertes.fr/tel...