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Poster communications
Caractérisation de défauts plans en bordure de soudure par imagerie TFM sélective.
Abstract : La détection et la caractérisation par ultrasons des défauts plans de type fissure dépend fortement de l’expertise de l’opérateur. Ce type de défaut est représenté par un groupe d’échos produits à ces extrémités, et la présence d’autres échos liés à la géométrie est une complication supplémentaire. Le contrôle des soudures est représentatif de ces difficultés, et les fissures sont très sensibles pour la santé des assemblages. L’imagerie TFM appliquée au contrôle non destructif présente un nouvel intérêt car elle produit directement des images réalistes, facilitant l’interprétation des résultats du contrôle et offrant de nouvelles perspectives de caractérisation des défauts.Cette méthode est basée sur un calcul de temps de parcours entre les éléments du capteur multiéléments et chaque point de l’image à former. Suivant que l’on considère des trajets directs entre le capteur et le défaut, des trajets indirects avec un ou plusieurs rebonds sur les parois de la pièce, avec ou sans conversion de modes, il possible de considérer un grand nombre de modes de reconstruction pour une même acquisition. Les images associées à ces modes peuvent être porteuses d’informations différentes, parfois complémentaires sur un même défaut. La complémentarité et la pertinence de chacune d’entre elles peut cependant varier en fonction de la configuration d’inspection et du type de défaut recherché. Il est donc important de sélectionner les trajets pertinents au préalable. Une méthode de prédiction des modes de reconstruction pertinents a été développée et est mise en œuvre sur différents cas d’entailles en bordure de soudure. Les résultats issus de la simulation et de l’expérience sont présentés pour à son appui.
https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-01536710
Contributor : Dominique Lesselier <>
Submitted on : Monday, June 12, 2017 - 10:52:30 AM
Last modification on : Wednesday, April 8, 2020 - 3:48:02 PM
Contributor : Dominique Lesselier <>
Submitted on : Monday, June 12, 2017 - 10:52:30 AM
Last modification on : Wednesday, April 8, 2020 - 3:48:02 PM
