Stage - Calibration de propriétés élastiques par intelligence artificielle (Sciences pour l'ingénieur)

Description de l'offre

Domaine : Sciences pour l'ingénieur

Contrat : Stage

Description du poste :

En contrôle par ultrasons, une compréhension complète de la propagation des ondes dans les matériaux est nécessaire pour améliorer la détection et la caractérisation des défauts. Si d’excellents modèles existent, ils exigent une bonne connaissance des propriétés élastiques des matériaux pour fournir des résultats exploitables. Ces propriétés peuvent être caractérisées en laboratoire par des méthodes physic-driven, mais sont complexes à mettre en oeuvre car ils exigent une quantité importante de mesures et ainsi ne permettent pas une application de ces méthodes à large échelle, en particulier dans le cas des matériaux composites. Des nouvelles approches d’inversion basées ou non sur la donnée (data-driven), laissent entrevoir la possibilité de calibrer les propriétés élastiques avec un nombre limité de mesures physique. Ces approches peuvent être réparties en deux catégories, d'un côté les algorithmes itératifs et de l'autre les algorithmes basés sur le machine learning et l'apprentissage automatique comme les réseaux de neurones (MLP, CNN, …). Ces méthodes sont très inégales en termes de précision d’inversion, temps d’exécution ou même de données d’entrée requises.

L'objectif principal du stage est benchmarker les méthodes d’inversion dans ce contexte dans le but de sélectionner et de mettre en oeuvre un algorithme permettant de caractériser les différents matériaux par une mesure ultrasonore aussi simple que possible. Dans un premier temps une étude des solutions existantes et des différentes solutions possibles (algorithme génétique, réseaux de neurones…) sera réalisée. Cette étude permettra de déterminer une, ou plusieurs, solution intéressante. Une implémentation en python sera réalisée afin de créer un démonstrateur permettant de valider la/les solutions de façon théorique par des signaux simulés puis expérimentalement sur différents matériaux. Au-delà du stage, la méthode a pour ambition d’être intégrée dans le logiciel de calcul CIVA pour calibrer facilement et efficacement les propriétés élastiques des matériaux.

Formation: BAC+5
Domaine de spécialité: Traitement du signal
Mots-clés: Acoustique/élasticité, Intelligence artificielle, SHM




Ville : Gif-Sur-Yvette