Numerical framework for data-driven model-based monitoring of dynamical systems - Application to earthquake engineering - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Numerical framework for data-driven model-based monitoring of dynamical systems - Application to earthquake engineering

Stratégies de simulation et de contrôle de systèmes dynamiques à partir de modèles numériques alimentés par les données - applications en génie parasismique

Matthieu Diaz

Résumé

The EMSI laboratory (CEA Saclay) is equipped with shaking tables that allow to assess the seismic performance of civil engineering constructions. The control laws of the hydraulic actuators that drive them do not directly integrate the health condition of the tested structures, which can suddenly deteriorate and lead to unstable tests. If so, the integrity of the experimental setup is threatened.This thesis work aims to develop a data assimilation framework unified around the concept of modified Constitutive Relation Error (mCRE), in which a digital twin of the tested specimen is used to adapt control laws on-the-fly. First, a fully automated mCRE-based finite element model updating strategy is implemented in an offline context in order to perform robust and accurate parameter identification. The methodology has then been extended to online data assimilation by integrating the mCRE within a Kalman filter (MDKF). All numerical developments have been validated with simulated data from earthquake engineering problems, and successfully applied to the SMART2013 test campaign database. The possibility to monitor in real-time the modal signature of a reinforced concrete specimen from actual acceleration measurements illustrated the relevance and robustness of the proposed strategy.Eventually, the adaptive control issue has been addressed via a proof-of-concept in which a state-feedback command has been tuned in real-time with MDKF to stabilize simulated shaking table tests. This dynamical data-to-model interaction thus paves the way of future investigations for hybrid control strategies and new physics-guided structural health monitoring techniques.
Le laboratoire EMSI du CEA Saclay est équipé de tables vibrantes permettant de reproduire sur des ouvrages de génie civil de taille conséquente des chargements sismiques complexes. Les lois de commande des vérins hydrauliques qui les pilotent n'intègrent pas directement l'évolution de l'état de santé des structures testées, pouvant pourtant soudainement se dégrader et conduire à des essais instables, menaçant l'intégrité de l'installation expérimentale.L'objectif de cette thèse est de développer une stratégie d'assimilation de données unifiée autour du concept d'erreur en relation de comportement modifiée (ERCm), permettant de recaler un modèle numérique de la structure testée pour régler les lois de contrôle en temps réel.La mCRE a d'abord été mise en oeuvre a posteriori, pour traiter les données recoltées d'essais achevés. Une stratégie intégralement automatisée a été proposée pour identifier les paramètres de raideur d'un modèle éléments finis de manière robuste et fiable. Ce cadre a ensuite été étendu à l'assimilation séquentielle de données, en intégrant l'ERCm comme observateur d'un filtre de Kalman (MDKF). Tous les développements ont été validés avec des mesures simulées issues d'exemples de génie parasismique, puis appliqués avec succès à la campagne expérimentale SMART2013. Avoir pu suivre en temps réel l'évolution de la signature modale d'une structure complexe en béton armé à partir de mesures d'accélération souligne la robustesse et l'efficacité de la stratégie proposée.Enfin, la question du contrôle adaptatif a été abordée au travers d'une preuve de concept, où une commande par retour d'état adaptée en temps réel par MDKF a pu stabiliser un essai sismique simulé. Ce dialogue essais/calculs ouvre ainsi la voie à des perspectives de contrôle hybride, et à de nouveaux outils pour le suivi de l'état de santé de structures.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04189344 , version 1 (28-08-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04189344 , version 1

Citer

Matthieu Diaz. Numerical framework for data-driven model-based monitoring of dynamical systems - Application to earthquake engineering. Dynamique, vibrations. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPAST096⟩. ⟨tel-04189344⟩
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