contrôle non destructif de soudures par ultrasons

CONTRÔLE NON DESTRUCTIF DE SOUDURES PAR ULTRASONS
Objectifs
Contexte
- Contrôle des défauts de soudure de tuyaux
- Classification des défauts
- Elimination des échantillons susceptibles de ne pas
assurer une étanchéité parfaite ou une bonne
tenue mécanique en fatigue
Etude exploratoire du contrôle de tuyaux utilisés en
milieu radioactif:
„aucune présence humaine n’est tolérée
I - Construction de la base de données
La base de données est constituée d’échantillons représentant trois classes
de défauts de soudures :
Classe1 D soudure bonne,
Classe2 D soudure avec fissure,
Classe3 D soudure présentant un défaut de surface.
Les paramètres d’entrée du réseau de neurones sont les signaux ultrasonores
associés aux différents échantillons, la sortie étant la classe de défaut.
SIGNAUX ULTRASONORES
600
CLASSIFICATION DES CONFIGURATIONS
3
400
2
Classe
Amplitude
200
0
1
-200
-400
-600
0
500
1000
1
1500
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
(1 : soudure bonne) (2 : soudure avec fissure)
(3 : soudure avec defaut en surface)
Echantillon temporel
Signaux ultrasonores acquis
Classes de défauts associées aux signaux
constituant la base de données
Dispositif expérimental
d’acquisition ultrasonore
II - Exemples de réponse du contrôleur
SIGNAL ULTRASONORE (SOUDURE AVEC FISSURE)
SIGNAL ULTRASONORE (SOUDURE AVEC DÉFAUT EN SURFACE)
600
400
400
400
200
200
200
0
Amplitude
600
Amplitude
Amplitude
SIGNAL ULTRASONORE (SOUDURE BONNE)
600
0
0
-200
-200
-200
-400
-400
-400
-600
0
500
1000
Echantillon temporel
1500
2000
-600
0
500
1000
Echantillon temporel
1500
-600
2000
0
500
1000
Echantillon temporel
1500
2000
INTERROGATION DU RÉSEAU
RÉSEAU DE NEURONES FORMELS
RÉPONSE DU RÉSEAU
SOUDURE BONNE
SOUDURE AVEC DÉFAUT
EN SURFACE
SOUDURE AVEC FISSURE
Lorsque le système ne reconnaît aucune des trois classes, le réseau
répond “DÉFAUT INCONNU”. Toutefois, s’il s’agit d’un défaut
qualifiable, une classe supplémentaire peut être intégrée à la base
d’apprentissage et prise en compte par le système neuronal lors
de l’interrogation.
Conclusion
A l’aide des réseaux de neurones, le contrôle et la
classification des soudures de tuyaux peuvent être
réalisés en ligne sans connaissances particulières
en ultrasons et en réseaux de neurones formels.
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