Méthode hybride de détection et localisation des dommages : application à un pont existant

Abstract

Le pont d’Oued Dib, Mila est un pont à haubans qui relie les villes de Jijel - Mila et franchit le lac du plus grand barrage d’Algérie, celui de Béni-Haroun. Il est d’une importance économique et stratégique primordiale. Le suivi continu de l’état de santé des ouvrages d’importance vitale constitue actuellement un secteur d’activité en plein essor et représente un défi scientifique avéré. Chaque type d’ouvrage a ses spécificités structurales ses pathologies relatives aux matériaux, éléments structuraux et infrastructure. Les défaillances potentielles qui en résultent influent sur le comportement dynamique de l’ouvrage. Le problème inverse consiste à collecter la réponse dynamique émise par la structure au moyen d’instrumentations spécifiques (accéléromètres ou sismomètres), d’analyser et d’extraire des informations sur l’état de l’ouvrage qui permettront de détecter, localiser et mesurer la sévérité des dommages éventuels. Dans cette étude, nous utilisons d'abord un algorithme génétique pour optimiser les emplacements des capteurs relatifs à la collecte de données pour le suivi du pont. L'étape suivante consiste à simuler la réponse d'une structure sous une vibration ambiante à l'aide du logiciel SAP2000. Cette étude présente une étude numérique de l'identification des dommages du pont à l'aide des fonctions de réponse en fréquence (FRF) et des réseaux de neurones (NN). L'analyse en composantes principales (PCA) est effectuée sur les FRF mesurés pour la réduction de la dimensionnalité, puis les données FRF compressées par PCA sont utilisées comme entrées dans les NN pour l'identification des dommages. Les résultats obtenus en utilisant le NN formé sont très précis dans la plupart des cas de l'ensemble de données de test.