首页> 外文OA文献 >Détection de nouveauté pour le monitoring vibratoire des structures de génie civil : approches chaotique et statistique de l'extraction d'indicateurs
【2h】

Détection de nouveauté pour le monitoring vibratoire des structures de génie civil : approches chaotique et statistique de l'extraction d'indicateurs

机译:土木工程结构振动监测的新颖性检测:提取指标的混沌和统计方法

摘要

Le suivi vibratoire de l'état des ouvrages de génie civil vise à anticiper une défaillance structurale par la détection précoce d'endommagement. Dans ce contexte, la détection de nouveauté constitue une approche particulièrement adaptée à l'analyse des signaux compte tenu des difficultés à modéliser une structure unique et soumise à de nombreux facteurs extérieurs influant sur la dynamique vibratoire. Le premier objectif du travail de thèse consiste à observer dans quelle mesure la détection de nouveauté parvient à détecter un endommagement dans un contexte fortement perturbé par des variations environnementales d'une part, et par une excitation de nature impulsionnelle, d'autre part. Le deuxième objectif est de proposer et d'étudier un nouvel indicateur vectoriel, désigné par JFV (pour Jacobian Feature Vector). Le calcul du JFV s'appuie sur la reconstruction de la trajectoire du système dynamique observé dans son espace des phases. Cette approche exploite les développements scientifiques récents réalisés en théorie des systèmes dynamiques non linéaires, parfois qualifiée de théorie du chaos. Le JFV est comparé aux coefficients de modèles auto-régressifs (AR), couramment utilisés en analyse des séries temporelles. Pour réaliser ce travail de thèse, plusieurs cas d'études expérimentaux sont utilisés dont notamment une maquette de structure en bois sur laquelle l'excitation est contrôlée et des variations environnementales sévères sont imposées. Enfin, différentes approches de modélisation statistique des indicateurs normalisés sont mises en œuvre dans le but de comparer leurs aptitudes respectives à la définition d'un seuil de classification robuste.
机译:土木工程条件的振动监测旨在通过及早发现损坏来预测结构故障。在这种情况下,新颖性的检测构成了一种特别适合于信号分析的方法,因为在建模单个结构时存在困难,并且会受到影响振动动力学的许多外部因素的影响。论文工作的第一个目的在于观察新颖性的检测能够在多大程度上检测到在一方面受到环境变化以及另一方面受到冲动性质干扰的环境中的损害。第二个目标是提出和研究一种新的矢量指标,该指标由JFV(雅可比特征矢量)指定。 JFV计算基于重建在其相空间中观察到的动态系统的轨迹。这种方法利用了非线性动力学系统理论(有时称为混沌理论)的最新科学发展成果。将JFV与时间序列分析中常用的自回归模型(AR)的系数进行比较。为了进行这项研究工作,使用了一些实验研究案例,特别是一个木结构模型,在该模型上控制了激励并施加了严重的环境变化。最后,实现了对标准化指标进行统计建模的不同方法,以便将其各自的功能与可靠分类阈值的定义进行比较。

著录项

  • 作者

    Clément Antoine;

  • 作者单位
  • 年度 2011
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"fr","name":"French","id":14}
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号