Extraction des fonctions de green par corrélation de bruit : application pour la détection et l’imagerie de défaut dans des plaques minces réverbérantes
Joint Authors
Chehami, L.
Moulin, E.
Asad, J.
De Rosny, J.
Prada, C.
Benmeddour, F.
Achdjian, H.
Source
Issue
Vol. 16, Issue (s) (31 Dec. 2015), pp.57-68, 12 p.
Publisher
National Council for Scientific Research
Publication Date
2015-12-31
Country of Publication
Lebanon
No. of Pages
12
Main Subjects
Arts & Humanities (Multidisciplinary)
Abstract EN
The aim of this paper is to illustrate an original passive SHM technique for detecting and locating defects in thin reverberating plates.
The proposed method is based on the extraction of the Green’s functions from acoustic noise correlation.
A set of sources are picked at random on the specimen surface.
In the considered frequency range [20-40] kHz, the flexural elastic waves were preferentially generated.
A piezoelectric transducer array collected data and allows estimating the correlation matrix.
The acoustic signature of the defect appeared clearly on the difference between the correlation matrices acquired on the healthy and the damaged plate.
To locate the defect, the differential matrix thus obtained is then beamformed.
Despite the imperfect Green’s function reconstruction, the proposed technique was comparable to active 'pulse-echo' methods with a very good resolution (diffraction limit).
Finally, applying the TROD filtering (Time Reversal Operator Decomposition) on the differential matrix improved the localization images
Abstract FRE
L’objectif de cet article est d’illustrer l’apport du CSI (contrôle santé intégré) passif pour la détection et la localisation de défauts in situ, dans des structures minces réverbérantes.
La méthode que nous proposons s’inspire des travaux sur l’extraction des fonctions de Green par corrélation de bruit acoustique.
Un ensemble de sources sont disposées aléatoirement à la surface de l’échantillon et émettent entre [20-40] kHz.
Les ondes élastiques ainsi générées dites de ‘flexion’ sont dominantes.
Un réseau de transducteurs piézoélectriques collecte les données et permet ainsi d’estimer la matrice de corrélation interéléments.
La signature acoustique du défaut apparait clairement sur la différence des matrices de corrélations acquises sur la plaque saine et endommagée.
Pour localiser le défaut, la matrice différentielle ainsi obtenue est injectée dans un algorithme de formation de voies.
En dépit de la reconstruction infidèle des réponses impulsionnelles, la technique proposée s’avère comparable aux méthodes actives ‘pulse-écho’ avec une très bonne résolution (limite de diffraction).
Enfin, nous montrons qu’un filtrage DORT (décomposition de l’opérateur de retournement temporel) sur la matrice différentielle peut améliorer la détection.
American Psychological Association (APA)
Chehami, L.& Moulin, E.& Asad, J.& De Rosny, J.& Prada, C.& Benmeddour, F.…[et al.]. 2015. Extraction des fonctions de green par corrélation de bruit : application pour la détection et l’imagerie de défaut dans des plaques minces réverbérantes. Lebanese Science Journal،Vol. 16, no. (s), pp.57-68.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-761823
Modern Language Association (MLA)
Chehami, L.…[et al.]. Extraction des fonctions de green par corrélation de bruit : application pour la détection et l’imagerie de défaut dans des plaques minces réverbérantes. Lebanese Science Journal Vol. 16, Special Issue (2015), pp.57-68.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-761823
American Medical Association (AMA)
Chehami, L.& Moulin, E.& Asad, J.& De Rosny, J.& Prada, C.& Benmeddour, F.…[et al.]. Extraction des fonctions de green par corrélation de bruit : application pour la détection et l’imagerie de défaut dans des plaques minces réverbérantes. Lebanese Science Journal. 2015. Vol. 16, no. (s), pp.57-68.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-761823
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Text in French ; abstracts in French and English.
Record ID
BIM-761823
