Accélération par apprentissage automatique du calcul des modes et de la matrice de diffraction pour la propagation d'ondes guidées ultrasonores en régime harmonique

Les ondes élastiques guidées sont couramment utilisées en contrôle non destructif de structures élancées en raison de leur capacité à se propager sur de longues distances. Cependant, leur caractère multimodal et dispersif complique fortement l'analyse des signaux expérimentaux, rendant la simulation numérique indispensable. L'objectif de ce travail est de développer des méta-modèles capables d'approximer rapidement les résultats de simulations coûteuses réalisées hors ligne, à partir d'un plan d'expérience paramétrique. Ces méta-modèles ont pour but de fournir des prédictions fiables en quasi-temps réel, avec des applications en imagerie, inversion de paramètres et conception de capteurs. Le sujet s'appuie sur la plateforme CIVA, qui modélise la propagation modale des ondes et les interactions avec des défauts via des matrices de diffraction, dont le calcul par éléments finis 3D est particulièrement onéreux. Une difficulté majeure réside dans la forte dépendance fréquentielle et les phénomènes de résonance propres aux ondes guidées, qui limitent l'efficacité des approches de méta-modélisation classiques. Le travail proposé consiste à étudier la faisabilité de la méta-modélisation des matrices de diffraction et des bases modales, d'abord à fréquence fixée puis sur un spectre fréquentiel. Enfin, des techniques de modélisation d'ordre réduit et d'apprentissage profond seront explorées afin d'accélérer les calculs tout en maintenant un bon niveau de précision. École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Direction : Arnaud RECOQUILLAY Financement : Financement du CEA - CTBU (Contrat de thèse sur budget unité)