Analyse des méthodes intelligentes de détection de fissures dans diverses

structuresDayal R. PARHI

Sasanka Choudhury

Présenté parPapa Cheikh CISSE

M2 Recherche Informatique / 2010 – 2011

Sous la direction deM. Seydina NDIAYE

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Plan

1. Introduction2. Détection de fissures

utilisant des techniques d’intelligence artificielle

3. Structure de l’algorithme génétique

4. Conclusion

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Introduction

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Introduction

Les tendances récentes en matière de détection de fissures dans les structures sont généralement fait en utilisant:

• la logique approximative, • les réseaux de neurones, • l'intelligence artificielle, …

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Introduction

Plusieurs travaux dans le domaine:

• Maity et al. (2004)• Huijian Li et al. (2005)• Bakhary et al. (2007)• Taghi et al. / Saridakis et al. (2008)• Panigrahi et al. / Das et al. (2009)• etc.

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Détection de fissures utilisant des techniques d’intelligence artificielle

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Détection de fissures utilisant des

techniques d’intelligence artificielle

1. Méthode des réseaux neuronaux pour le

diagnostic des pannes de poutre en porte-à-faux fissurée

2. Méthode des algorithmes génétiques dans la

détection de pannes dans les structures en forme de

faisceau

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Détection de fissures utilisant des

techniques d’intelligence artificielle

3. Détection de dommages dues à la vibration dans un

faisceau de résistance uniforme à l’aide de l'algorithme génétique

4. Identification de fissure via la technique de neurogénétique hybride

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Détection de fissures utilisant des

techniques d’intelligence artificielle

1. Méthode des réseaux neuronaux pour le diagnostic des pannes de poutre en porte-à-faux fissurée:

Das et al. (2009) ont utilisé un système d’inférences pour déterminer:

• la détection de la location, et

• la profondeur

d’une structure fissurée

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Détection de fissures utilisant des

techniques d’intelligence artificielle

2. Méthode des algorithmes génétiques dans la détection de pannes dans les structures en forme de faisceau

• Taghi et al. ont en 2008 proposé une telle méthode

• un algorithme génétique utilisé pour surveiller les

changements possibles dans les fréquences naturelles de la

structure

• la détection de la location, et de la profondeur de la fissure

formulée comme un problème d’optimisation

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Détection de fissures utilisant des

techniques d’intelligence artificielle

3. Détection de dommages dues à la vibration dans un faisceau de résistance uniforme à l’aide de l'algorithme génétique

• Travaux de Panigrahi et al. en 2009

• formulation d’une fonction objective pour la procédure

d’optimisation de la recherche génétique

• identification de dommages macroscopiques dans un

faisceau de résistance uniforme

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Détection de fissures utilisant des

techniques d’intelligence artificielle

4. Identification de fissure via la technique de neuro-génétique hybride

• Suh et al. en 2000 ont présenté une telle méthode

• réseaux neuronaux utilisés pour connaitre la relation entre

l’entrée (la location et la profondeur de la fissure) et la

sortie (les fréquences propres de la structure)

• puis un algorithme génétique est utilisé pour identifier

l'emplacement et la profondeur de la fissure minimisant la

différence des fréquences mesurées.12

Structure de l’algorithme génétique

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Structure de l’algorithme génétique

• Il existe une phase de préparation, et une

phase d’application.

• Dans la phase de préparation:

préparation des données des différents paramètres de la fissure par l’analyse de la structure de calcul

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Structure de l’algorithme génétique

1. t=0;2. Initialiser P(t);3. Faire4. Croiser P(t);5. Muter P(t);6. Evaluer P(t);7. Sélectionner P(t);8. t=t+1;9. Tant que condition finale n’est pas remplie

Les différentes étapes d’un algorithme génétique

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Conclusion

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• Différentes techniques utilisées pour l’identification de fissures et leurs applications pour la détection de dommages ont été exposées dans ce travail.

• Il en ressort que des techniques de l’IA sont donc utilisées pour l’évaluation de dommages dans les structures:– algorithme génétique– réseaux neuronaux– techniques d’inférence approximatives

Conclusion

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• L’algorithme génétique utilisé pour trouver la profondeur et l’emplacement des fissures de la structure en porte-à-faux

• les réseaux neuronaux utilisés par quelques chercheurs pour l’identification des fissures dans des structures endommagées

• les techniques d’inférence approximatives utilisées pour trouver la profondeur et l’emplacement des fissures de la structure fissurée.

Conclusion

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19

merci

!

Vous pouvez me retrouver sur …

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