Offre de Thèse imagerie Des Guides D’ondes élastiques 3D

Contexte : Les ondes guidées présentent l'avantage de se propager sur de longues distances avec peu de perte d'énergie. Elles constituent une voie prometteuse pour le contrôle non destructif (CND) et la surveillance de santé des structures élancées. Dans le domaine ferroviaire, la détection et la localisation des défauts dans les rails, en particulier ceux situés au niveau du pied (patin), sont des enjeux majeurs pour garantir la sécurité et optimiser la maintenance des réseaux de transport. Ce sujet de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR Ultratrail, en partenariat entre l’Université Gustave Eiffel (UGE), l’Université de Bordeaux et la SNCF, et dans lequel le doctorant sera impliqué. Toutefois, le développement de méthodes robustes de CND se heurte à plusieurs défis : - des contraintes d’instrumentation : le nombre de capteurs doit être limité pour des raisons de coût et d’accessibilité ;
- une propagation complexe des ondes : la nature multimodale et dispersive des ondes guidées complique l’interprétation des mesures, nécessitant l’appui de modèles de propagation avancés. Dans le domaine de la modélisation, l’UGE a développé des outils numériques de pointe, basés sur les méthodes d'éléments finis dédiées aux ondes guidées 3D suivantes : - SAFE (Semi-Analytical Finite Element), pour les structures saines - hybride FE-SAFE (Finite Element - SAFE) pour les structures endommagées
- Date de publication: 25/02/2025

Localisation

Campus de Nantes

Missions principales

**Projet**:
L’objectif de cette thèse est de développer et d’optimiser des méthodes d’imagerie innovantes adaptées aux guides
(nombre restreint de transducteurs) et les spécificités des ondes guidées (dispersion, multimodalité).
Partant du cadre mathématique des problèmes inverses en élastodynamique, l’approche suivie reposera sur
l'évaluation d'un gradient révélant la sensibilité d'une fonctionnelle de coût à des paramètres du milieu. Cette approche,
exploitant l’état adjoint et le formalisme modal des guides d’ondes, permettra une reconstruction rapide de la
position des défauts (image) sans nécessiter d’itérations.
- Déjà appliquée aux guides élastiques 2D (plaques) [7], cette méthodologie devra être étendue aux guides 3D (rails),
soulevant plusieurs questions quant à:

- l’influence des configurations de mesure et d’excitation (fréquences, position et nombre de capteurs...) ;
- la sensibilité aux incertitudes dans des conditions réalistes (bruit, sources ) ;
- la sélection d’un gradient approprié (fonction d’imagerie) selon la nature des défauts recherchés.

Le doctorant s’appuiera sur les outils de modélisation développés à l’UGE [1] pour:

- développer des jumeaux numériques permettant de simuler la propagation des ondes élastiques dans les rails, avec

ou sans défauts, afin d’implémenter et tester différents algorithmes d’imagerie ;
- expérimenter ces algorithmes sur des données synthétiques ;
- valider les résultats sur des mesures expérimentales en laboratoire.

**Lieu de travail**:
La thèse se déroulera au Laboratoire GeoEND (Géophysique et Évaluation Non Destructive) de l’Université
Gustave Eiffel, situé à Nantes, France. Le doctorant bénéficiera d’un encadrement pluridisciplinaire et aura accès à
des moyens expérimentaux et de calcul de pointe.

Compétences attendues

Nous recherchons un(e) ingénieur(e) ou diplômé(e) d’un Master en acoustique, mécanique ou mathématiques
appliquées.
**Compétences requises**:
✔ Modélisation numérique et éléments finis
✔ Propagation des ondes ou dynamique des structures
✔ Programmation (Python, Matlab ou C++)
**Compétences appréciées**:
✔ Problèmes inverses et traitement du signal

Catégorie

A

Affectation

Laboratoire GeoEND (Géophysique et Évaluation Non Destructive)

Rattachement hiérarchique

Directeurs de recherche

Mission d’encadrement

non

Conduite de projet

non

Personnes à contacter:
✔ CV détaillé
✔ lettre de motivation
✔ relevés de notes du Master 2 ou de la 3ème année d’école d’ingénieurs (avec, si possible, le classement de
sortie)
✔ lettre(s) de recommandation (facultatif mais recommandé)