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Imagerie RMN - Applications non médicalesArticle de référence | Réf : R1403 v1
Auteur(s) : Olivier FAUGEROUX, Stéphane GRIEU, Adama TRAORE, Jean-Luc BODNAR, Bernard CLAUDET
Date de publication : 10 juin 2013
Relu et validé le 02 juil. 2018
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Contrôle non destructif (51 articles en ce moment)
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Dans cet article, il est montré que les réseaux de neurones artificiels et les systèmes neuro-flous de type ANFIS sont des outils efficaces pour l’identification de propriétés thermophysiques et, par conséquent, une aide pertinente au contrôle non destructif. Les mesures utilisées sont des réponses à des excitations dont le profil temporel est pseudo-aléatoire (PRBS).
Ainsi, dans un premier temps, un réseau de neurones à propagation avant du type Perceptron multicouche a été utilisé. Ce réseau, après en avoir fixé la topologie et en avoir identifié les paramètres ajustables, est capable d’estimer avec précision la diffusivité thermique d’un matériau homogène à partir de sa réponse à un PRBS en face avant ou en face arrière. Pour cela, nous l’avons d’abord entraîné avec une série de matériaux fictifs aux comportements thermiques divers, issus de simulations. Puis, une première validation a été effectuée, toujours à partir de matériaux simulés, afin de vérifier la pertinence de l’approche et de tester la capacité à généraliser de l’outil. Les réseaux ont ensuite été utilisés pour estimer, en face avant ou en face arrière, la diffusivité thermique d’échantillons de matériaux connus. Les résultats sont particulièrement satisfaisants. Aucun prétraitement n’a été nécessaire.
Une deuxième approche d’estimation de la diffusivité thermique de matériaux à partir des réponses en face avant et en face arrière à une excitation de type PRBS est présentée. Elle s’appuie sur l’utilisation de systèmes neuro-flous de type ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System). Cette démarche, contrairement à l’approche neuronale, permet une prise en compte fine de la « connaissance experte ». En guise de prétraitement, l’utilisateur doit interpréter lui-même le signal à traiter et mettre en avant une ou plusieurs caractéristiques particulières dépendant de la ou des grandeurs recherchées. Ces caractéristiques permettront la formulation de règles floues. Les résultats obtenus grâce à l’approche neuro-floue sont tout aussi satisfaisants que ceux fournis par l’approche neuronale. Pour autant, les possibilités offertes par les outils de l’intelligence artificielle pour le contrôle non destructif...
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CONTRÔLE NON DESTRUCTIF
(1) - PARKER (W.), JENKINS (C.), ABOTT (G.) - Flash method of determining thermal diffusivity, heat capacity and thermal conductivity - Journal of Applied Physics, vol. 32(9), pp. 1679-1684 (1961).
(2) - GOBBE (C.), BAZIN (M.), GOUNOT (J.), DEHAY (G.) - An apparatus for measuring polymer thermal conductivity - Journal of Polymer Sciences, vol. 278, pp. 119-124 (1988).
(3) - DEGIOVANNI (A.), BATSALE (J.-C.), MAILLET (D.) - Mesure de la diffusivité longitudinale de matériaux anisotropes. Panorama des techniques développées au LEMTA - Revue générale de thermique, vol. 35, pp. 141-147 (1996).
(4) - KRAPEZ (J.C.), SPAGNOLO (L.), FRIESS (M.), AIER (H.P.), NEUER (G.) - Measurement of in-plane diffusivity in non-homogeneous slabs by applying flash thermography - International journal of thermal sciences, Vol. 43, n° 10, pp. 967-977 (2004).
(5) - BAILLIS-DORMANN (A.) - * - . – Détermination des propriétés radiatives et conductives de milieux semi-transparents, mémoire d’Habilitation à...
BODNAR (J.L.), CANDORE (J.C.), CARON (D.), NICOLAS (J.L.). . – Système de contrôle non destructif étendu (SAMMTHIR), brevet français déposé à l’INPI le 26 mars 2008, numéro 08/01646.
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