Identification de sources vibratoires

Le contrôle du comportement vibro-acoustique des structures industrielles reste un défi en raison notamment de la complexité des systèmes étudiés. L’une des solutions possible est de réaliser un contrôle à la source. Pour cela, la connaissance des sources d’excitation appliquées au système est fondamentale. Malheureusement, cette information est parfois difficile, voire même impossible à mesurer. Dans cette étude, nous nous intéressons à l’indentification indirecte des sources d’excitations mécaniques à partir de mesures vibratoires. Ce problème est ici traité au moyen d’une régularisation de Tikhonov généralisée. Cette approche permet de tenir compte des informations disponibles a priori sur le bruit de mesure ainsi que sur la forme de la solution recherchée. D’un point de vue numérique, ce problème est résolu grâce à un algorithme itératif, basé sur une approche de moindres carrés pondérés. Les résultats numériques et expérimentaux que nous avons obtenus montrent le rôle crucial de l’a priori sur la qualité de l’indentification et les performances de l’algorithme de résolution. Pour mieux comprendre ces résultats, nous en avons proposé une interprétation bayésienne. Nous avons ainsi montré que la régularisation de Tikhonov généralisée pouvait être vue comme une régularisation bayésienne avec des a priori gaussiens généralisés.


(a)

(b)
Validation numérique : Identification de sources vibratoires sur une plaque à 350 Hz - (a) Effort à identifier et (b) Effort identifié à partir de la régularisation de Tikhonov généralisée

(a)

(b)
Validation expérimentale : Identification de sources vibratoires excitant les parois d’une boîte à 350 Hz - (a) Montage expérimental et (b) Sources vibratoires identifiée sur la face excitée de la boîte à partir de la régularisation de Tikhonov généralisée

Référence : M. Aucejo, Structural source identification using a generalized Tikhonov regularization, Journal of Sound and Vibration, submitted, 2012.



Laboratoire de Mécanique des Structures et des Systèmes Couplés - LMSSC