Génie Mécaniques

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Identification et caractérisation des défauts dans les structures métalliques et composites
(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Brihmat, Chahira; Lecheb, Samir(Directeur de thèse)
De nombreux composants industriels sont soumis à des essais non destructifs pour détecter d'éventuels défauts ou fissures pendant leur utilisation. Cependant, les méthodes courantes telles que les ultrasons, le courant de Foucault ou les rayons X sont coûteuses et n'offrent pas une localisation précise des défauts. Certaines techniques mesurent les réponses statiques, stationnaires ou transitoires ainsi que les fréquences propres, ce qui, lorsqu'exploité numériquement, pourrait permettre une identification plus précise des défauts. Cette problématique relève des problèmes inverses d'identification, particulièrement complexes dans la simulation numérique des structures mécaniques, suscitant des activités de recherche importantes, notamment dans le domaine des éléments de frontière. Dans ce contexte, le présent travail a pour objectif de développer une méthode robuste pour détecter et caractériser des fissures linéaires dans des plaques structurales. Par la suite, nous étendrons cette méthode ou on a fait une hypothèse que la fissure d'une forme elliptique est située dans des plans horizontal et après incliné. En utilisant la combinaison de la méthode des éléments finis (FEM) avec le logiciel Abaqus et l'algorithme d'évolution différentielle adaptative basée sur l'historique des succès (SHADE), nous avons visé à minimiser l'écart entre les fréquences expérimentales et numériques des plaques fissurées. Cette approche a permis d'identifier des paramètres clés tels que la longueur, l'orientation et l'emplacement des fissures. Deux méthodes de validation ont été utilisées en démontrant l'efficacité de notre méthode pour la détection précoce et précise des fissures, renforçant la fiabilité des structures. Dans une phase suivante, nous avons étudié les ondes de Lamb dans des pipelines fissurés par le biais de simulations numériques. Les variations dans les signaux ont été exploitées pour identifier les caractéristiques des fissures, incluant leur profondeur, leur longueur, leur forme et leur orientation. La période de réception des réponses a été analysée en fonction de l'angle d'orientation de la fissure. Cette approche complète permet une compréhension approfondie des défauts structurels, contribuant ainsi à la maintenance et à la durabilité des composants mécaniques. Les résultats obtenus et les performances remarquables en termes de temps de calcul font du couplage entre SHADE et FEM une méthode complémentaire adaptée pour résoudre les problèmes d'identification de fissures
Maintenance conditionnelle par analyse vibratoire : application aux roulements à bille
(Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie, 2023) Belaid, Siham; Lecheb, Samir(Directeur de thèse)
On sait que les roulements à billes ont des effets considérables sur les vibrations du système de transmission, surtout en présence de défauts locaux ainsi que de fissures. ? cet effet, le présent document est consacré sur le diagnostic de la croissance des fissures dues aux chocs et aux vibrations des roulements à billes à l'aide d'une analyse vibratoire. Notre travail est d'abord consacré à l'étude du comportement statique du roulement à billes en déterminant les contraintes et les déplacements, puis l'étude de son comportement dynamique en déterminant les cinq premières fréquences naturelles. Ensuite, une étude d'analyse dynamique du roulement a été effectuée avec des défauts en fonction de la longueur et de l'emplacement des fissures. Les résultats obtenus, ont montré clairement que les fréquences naturelles diminuent de manière non-linéaire avec la croissance de la longueur de la fissure, d'autre part les contraintes augmentent avec la présence des points singuliers de la fissure. Cette diminution des fréquences naturelles peut être utilisée comme indicateur de l'état de défaillance, c'est-à-dire utilisée comme paramètre de diagnostic et de dépistage, ainsi que pour mettre en évidence la durée de vie en fatigue du roulement
Utilisation de la logique floue à la surveillance et diagnostic des défauts des machines tournantes
(2020) Gougam, Fawzi
Les machines tournantes sont souvent très critiques pour les industries. Elles occupent une grande partie des industies et aussi sont vitales pour la production d’énergie et les applications industrielles. La fiabilité et la disponibilité de ces machines doivent être garanties à tout moment, car leur défaillance peut avoir des conséquences catastrophiques. Des composants défectueux, avec par exemple des défectuosités de roulements ou de palier lisse, des défaillances électriques dans les moteurs, des déséquilibres des pièces tournantes, des désalignements,etc ont un impact dans le comportement vibratoire des machines tournantes. Sans détection, ceci peut créer des dégâts sur les machines, des arrêts imprévus et des pertes de revenus importantes. Pour ce faire, l’état de la machine doit être soigneusement surveillé pour détecter les changements significatifs du "comportement de la machine", également connu sous le nom de Condition Monitoring. Le but de la surveillance basée sur l’analyse vibratoire est de détecter les prémices de défauts et de symptômes liés aux différentes conditions de dégradation de la machine et intervenir aux bons moments. En plus de la croissance apparente du maintenance conditionnelle ; conditon based maitenance (CBM), les pronostics et la gestion de la santé (PHM) sont devenus une partie importante de nombreux systèmes et produits d’ingénierie, où les algorithmes développés sont utilisés pour détecter les anomalies, diagnostiquer les défauts et prévoir la durée de vie utile restante (RUL). La PHM peut offrir de nombreux avantages aux utilisateurs et aux responsables de la maintenance. Bien que les objectifs principaux soient d’assurer la sécurité, de fournir un état de santé et d’estimer la durée de vie utile restante des composants et des systèmes, il existe également des avantages financiers tels que la réduction des coûts d’exploitation et de maintenance et l’allongement de la durée de vie. En plus de la croissance apparente du thème, les solutions PHM sont néanmoins le résultat de l’évolution des techniques et des technologies pour la sécurité opérationnelle, la surveillance et l’ingénierie de maintenance. C’est dans ce cadre que cette thèse est rédigée. L’objectif est de présenter l’émergence des techniques de l’intelligence artificielle et montrer comment il complète les activités nouvelles de maintenance, d’expliquer les processus d’identification des défauts et estimation de la durée de vie restante des équipements rotatifs, en décrivant les méthodes et le techniques utilisées dans certains parties de la surveillance et pronostic des systèmes tournantes

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