Faculté de Technologie

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Author: search.filters.author.Hamel, Meziane(Promoteur)Subject: search.filters.subject.CND : Méthodes

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    Modélisation numérique d’un capteur différentiel dédié au contrôle non destructif par courants de Foucault des structures tubulaires
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2022) Layadi, Soumia; Tarzout, Nesrine; Hamel, Meziane(Promoteur)
    L'Objectif du contrôle non destructif (CND) est de détecter des dégradations ou inhomogénéités dans les matériaux sans les altérer.Le CND est par conséquent un enjeu crucial dans le milieu industriel et notamment lors des opérations de maintenance. Parmi le panel de procédés (optique, électromagnétique, thermique, chimique, ultrasonores, etc...), ceux basés sur les courants de Foucault (CF) se distinguent dès lors que l'on a affaire à des matériaux électriquement conducteurs.Leur robustesse et leur simplicité de mise en œuvre en font une des méthodes les plus utilisées. Dans ce mémoire,présenté une modélisation numérique d'un système de contrôle non destructif par courants de Foucault pour l'inspection des structures tubulaires, l'objectif principal de ce travail est l'élaboration d'un code de calcule par éléments finis implémenté sur logiciel MATLAB pour la modélisation de l'interaction entre un capteur différentiel et un tube comportant un défaut.Les performances de code de calcule a été testée sur trois déférentes pièces conductrices dont l'une est un tube fabriqué par l'entreprise EPE ANABIB
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    Evaluation non destructive par courants de Foucault des structures multicouches rivetées : application au contrôle des fuselages d’avions
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2022) Rebbat, Imane; Zane, Aya; Hamel, Meziane(Promoteur)
    Le travail présenté dans ce mémoire est divisé en deux parties complémentaires.La première partie consiste à la simulation numérique par la méthode des éléments finis d’un système de CND par courants de Foucault dédié à la détection de défaut de type fissures dans 2 les structures rivetées des fuselages d’avions. Dans la seconde partie nous allons exploiter la technique de la régression linéaire multiple pour traiter la base de données obtenue par simulation numérique et pour pouvoir par la suite prédire les défauts non existant dans cette base.