Caractérisation des phénomènes enregistrés par capteurs SHM sur réservoir pressurisé en matériau composite et développement d'une solution embarquée de mesure de ces phénomènes et de leur traitement // Characterization of phenomena recorded by SHM sensors

L'objectif principal de cette thèse de doctorat est de développer un concept de réservoir composite “SMART” intégrant un réseau de capteurs acoustiques et mécaniques embarqués à cœur capables de suivre, en temps réel, son état de santé et révéler ses mécanismes d'endommagement durant sa pressurisation. Les données multisources et multiphysiques collectées seront traitées et analysées grâce à des algorithmes de traitement robustes basés sur l'intelligence artificielle. Ainsi, la thèse visera :
• Une détection temps réel des dérives ou tout changement significatif de la réponse des différents capteurs intégrés au sein du réservoir CMO pressurisé,
• Une identification fine des mécanismes d'endommagement susceptibles d'apparaître en fonctionnement,
• Une évaluation de la marge de sécurité réelle par rapport à la pression de service,
• Un diagnostic fiable et exploitable pour un futur passeport numérique du réservoir composite, permettant une estimation de la durée de vie résiduelle pour une potentielle seconde vie.
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The main objective of this doctoral thesis is to develop a “SMART” composite tank concept integrating a network of onboard acoustic and mechanical sensors capable of monitoring its health status in real time and revealing its damage mechanisms during pressurization. The collected multi-source and multiphysics data will be processed and analyzed using robust processing algorithms based on artificial intelligence. Thus, the thesis will aim to:
• Real-time detection of drifts or any significant change in the response of the various sensors integrated within the pressurized PMC tank,
• Precise identification of the damage mechanisms likely to appear during operation,
• Evaluation of the actual safety margin relative to the operating pressure,
• A reliable and usable diagnostic tool for a future digital passport of the composite tank, enabling an estimation of its remaining service life for a potential second life.
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Début de la thèse : 01/09/2026

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Université de Technologie de Compiègne

71 Sciences pour l'ingénieur

- Bonnes connaissances des procédés de mise en œuvre de CMO. - Bonnes connaissances des techniques de SHM. - Bonnes connaissances des méthodes de traitement des données (K-means, k plus proches voisins, l'ACP, les réseaux de neurones…).
- Good knowledge of PMC implementation processes. - Good knowledge of SHM techniques. - Good knowledge of data processing methods (K-means, k-nearest neighbors, PCA, neural networks, etc.).