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Défis technologiques >> Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif
5 proposition(s).

Modélisation hybride pour la simulation de l'inspection ultrasonore de pièces composites pour la détection d'endommagements ou de faiblesses aux inter-plis

Département Imagerie Simulation pour le Contrôle (LIST)

Laboratoire Simulation et Modélisation en Acoustique

Ingénieur généraliste avec dominante numérique

01-10-2020

SL-DRT-20-0671

nicolas.leymarie@cea.fr

Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)

Ce sujet concerne la modélisation de la propagation d'ondes acoustiques dans un milieu composite stratifié pour aider au design de nouvelles méthodes de contrôle non destructif par ultrasons. Les matériaux composites sont aujourd'hui largement utilisés dans le domaine de l'aéronautique mais restent sensibles aux chocs. Ces chocs, même à basse énergie, peuvent fragiliser la pièce en engendrant des endommagements localisés, principalement de la fissuration transverse et du délaminage. La mise en ?uvre de méthodes d'inspection de telles structures est très délicate en raison de leur caractère anisotrope, hétérogène et multicouches. La simulation numérique est alors une aide importante, tant pour l'analyse que pour la conception et l'optimisation des techniques de contrôle. Basé sur l'exploitation de techniques numériques innovantes, l'objectif de ce travail est de proposer des méthodes numériques dédiées à la simulation de contrôles avancés et en particulier sur l'analyse de contrôles en incidence oblique de défauts d'endommagement réalistes. Pour cela on s'appuiera sur les briques modèles récemment développées au CEA LIST autour de la solution transitoire par la méthode des éléments spectraux en travaillant spécifiquement sur des conditions d'interface effectives entre les plis du composite pour modéliser des décohésions de type délaminage ou des porosités aux inter-plis.

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Méthodologie de synthèse de préhenseurs orientée tâche pour la manipulation robotique ? application à la réalisation de préhenseurs plurigitaux à articulations flexibles

Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)

Laboratoire d'Architecture des Systèmes Robotiques

Master 2 Robotique, Mécanique, Optimisation, Fabrication

01-09-2020

SL-DRT-20-0852

florian.gosselin@cea.fr

Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)

Les robots prennent une part de plus en plus visible dans notre environnement, avec des applications allant de la cueillette des fruits et légumes au packaging agroalimentaire en passant par les interactions hommes-robots. Toutes ces applications nécessitent la saisie et la manipulation efficace de nombreux objets. Différentes approches ont été proposées dans la littérature pour répondre à ce besoin, allant de pinces à deux mors très efficaces pour la saisie d'objets spécifiques mais dont l'usage ne peut être étendu ni à des objets très différents ni à la manipulation fine de ces objets, à des préhenseurs pluridigitaux amenant une meilleure stabilité de prise et une reconfiguration possible du système pour saisir une plus grande variété d'objets. La complexité mécanique et la difficulté à commander de tels systèmes cantonnent cependant encore aujourd'hui leur usage à des tâches de préhension et freinent leur diffusion dans l'industrie et dans la robotique de service. Le sujet proposé vise à résoudre ces limitations en combinant d'une part des technologies innovantes tirant profit des dernières avancées en matière de structures flexibles et d'impression 3D, de capteurs et actionneurs distribués, et d'autre part des techniques de synthèse de mécanisme orientée par la tâche, pour développer une méthodologie de synthèse préliminaire et orientée « tâche » de mécanismes dédiés à la préhension versatile et à la manipulation dextre. Cette méthodologie de synthèse sera exploitée avantageusement pour proposer la réalisation et la commande de préhenseurs aux structures innovantes et adaptatives permettant, par le jeu de la conception mécanique du système, la conformation automatique de la configuration ou de la forme des doigts à l'objet pour la préhension et des mouvements internes à la main d'amplitudes suffisantes pour la manipulation. Ces travaux seront validés expérimentalement sur un ou plusieurs démonstrateurs.

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Détection et localisation de défauts dans un câble multiconducteur

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Fiabilité et Intégration Capteur

Théorie et traitement de signal, Electromagnétique, Modélisation, Hyperfréquence, Mathématiques appliquées.

01-09-2019

SL-DRT-20-0890

moussa.kafal@cea.fr

Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)

Le bon fonctionnement d'un réseau de distribution dépend de la capacité à détecter rapidement l'apparition de défauts, tels que décharges, court circuits ou encore la pénétration d'humidité dans les câbles. Si la nature de ces défauts dépend du contexte applicatif, les techniques utilisées pour les détecter reposent essentiellement sur la capacité à solliciter un câble avec des signaux de test, et à monitorer l'apparition de signaux de réponse qui témoigneraient de l'existence d'une modification dans les câbles. Alors que cette approche est claire dans le cas de câbles standards constitués de deux conducteurs, le cas des câbles multiconducteur reste plus complexe à traiter. En effet, appliquer des signaux de test à une paire de conducteurs entraîne typiquement une excitation parasite de conducteurs proches, à cause du couplage électromagnétique qui les relie. Ce phénomène peut considérablement complexifier l'interprétation des résultats d'un test, en créant une ambiguïté dans l'identification du conducteur défaillant, car plusieurs conducteurs peuvent se coupler à ceux effectivement sous test. Dans cette thèse, le couplage sera au contraire considéré comme une opportunité, car il permet de sonder un nombre plus important de conducteurs en même temps. L'ambigüité intrinsèque à une telle proposition peut être levée en répétant les tests sur plusieurs paires de conducteurs. Il apparaît alors intéressant de définir des stratégie de choix optimal des conducteurs à tester afin de couvrir le plus large nombre de conducteurs voisins, sans pour autant tester toutes les combinaisons possibles. Dans ce sens, cette proposition se veut parcimonieuse, introduisant la notion de surface efficace de test couverte à partir d'une paire de conducteurs. Une stratégie de décision prometteuse pour l'identification d'un conducteur défaillant est offerte par les approches basées sur les arbres et graphes de classification Bayésiens. Ces outils permettent de croiser les informations obtenus afin d'identifier une modèle explicatif, ici le conducteur défaillant. Parmi les avantages de cette approche nous pouvons compter leur capacité à intégrer des informations qualitatives, comme la typologie du défaut, et le fait de fournir un résultat formulé en termes de probabilités associées à chaque scénario possible, ce qui permet de nuancer l'interprétation des résultats et d'en évaluer la fiabilité, contrairement aux méthodes purement numériques. Il sera alors nécessaire de procéder à un travail préparatoire, permettant d'évaluer la probabilité à priori d'observer des signaux parasites à partir d'un défaut sur un conducteur voisin. Ce travail se basera sur l'étude de la théorie des lignes et fournira le lien entre les aspects physiques de la propagation multiconducteur et les observables considérées pendant les tests.

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Etude de stratégies du pronostic embarqué dans les réseaux filaires basé sur les réseaux de neurones temporels

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Fiabilité et Intégration Capteur

Bac+5 ou Master de recherche Domaine: ? Traitement du signal/Télécommunications.

01-09-2020

SL-DRT-20-0891

wafa.benhassen@cea.fr

Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)

Quelques soit leurs domaines d'application, les câbles sont très souvent victimes de leur environnement d'opération. Ils font souvent face à des conditions agressives telles que la vibration mécanique, le stress thermique, la pénétration de l'humidité, etc. Ces conditions favorisent l'apparition de défauts plus ou moins graves allant d'une simple fissure dans la gaine à une coupure du câble causant ainsi un dysfonctionnement du système. Dans ce contexte, Le CEA LIST étudie des méthodes de diagnostic et pronostic des défauts dans les réseaux de câbles basés sur la méthode de la réflectométrie. L'idée est d'injecter un signal de test dans le câble. Chaque fois qu'il rencontre une discontinuité d'impédance (i.e. un défaut), une partie de son énergie est renvoyée vers le point d'injection. Le traitement du signal réfléchi permet par la suite de détecter et localiser ce défaut. Malgré la maturité de la réflectométrie à détecter un défaut dans un câble, elle ne permet ni de déterminer les causes de l'apparition d'un défaut naissant (i.e. endommagement du blindage, rayon de courbure, pincement, etc.) ni de prédire son évolution dans le futur. Les travaux de cette thèse visent à développer de nouvelles stratégies de pronostic de défauts dans les réseaux filaires. Pour cela, l'application des méthodes de Machine Learning telles que les réseaux de neurones artificiels (RNA) sur les données issues des capteurs de réflectométrie s'avère une solution prometteuse pour résoudre cette problématique. C'est dans ce cadre que s'inscrivent les travaux de ce thèse.

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Prise en compte de la variabilité de morphologie de l'opérateur dans des tâches de montage simulées en réalité virtuelle

Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)

Laboratoire de Simulation Interactive

Master/ingénieur en Robotique

01-10-2020

SL-DRT-20-0920

vincent.weistroffer@cea.fr

Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)

L'objectif de la thèse est de développer un outil qui permette de tester la faisabilité et l'impact ergonomique d'une tâche sur des opérateurs ayant une morphologie différente de celle d'un opérateur démontrant la tâche en réalité virtuelle. On adressera pour cela deux questions scientifiques. Le premier problème consiste à identifier de manière automatique les caractéristiques de la tâche à réaliser (c'est-à-dire les étapes importantes et les trajectoires et/ou efforts associés), à partir d'un faible nombre de démonstrations par des opérateurs en réalité virtuelle. Le second problème consiste à transférer la réalisation de la tâche préalablement identifiée à des avatars (humains numériques) de morphologie différente.

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