Conclusion

La revue bibliographique non exhaustive de ce chapitre a révélé les avantages que les bres végétales, en particulier celles du lin, orent par rapport aux bres synthétiques. Ces bres possèdent des propriétés mécaniques spéciques comparables à celles du verre. C'est la raison pour laquelle plusieurs travaux de re-cherche ont émergés dans le développement des matériaux composites à bres de lin. La plupart des études se sont intéressées au développement d'une lière de composites à bres de lin en s'intéressant à leur comporte-ment mécanique. D'autres se sont intéressés à l'analyse des mécanismes d'endommagecomporte-ment de ces matériaux composites par la technique d'EA. En eet, combiné la technique d'EA et l'analyse statistique multivariable permet d'analyser et identier les mécanismes d'endommagement à l'aide d'une méthode classication ba-sée sur les descripteurs d'un signal d'EA. Cependant, l'état de l'art sur les méthodes de classication et les descripteurs nous a permis de souligner plusieurs problématiques. Les méthodes de classication les plus utilisées pour classier les signaux d'EA sont des méthodes non-supervisées. Ces dernières nécessitent une étape supplémentaire an de corréler les groupes obtenus avec les mécanismes d'endommagement réels. Cette corrélation se fait la plupart du temps en se basant sur les résultats de la littérature, en particulier sur les gammes d'amplitude. La fréquence de pic et l'amplitude sont les plus utilisés pour caractériser un signal d'EA et pourtant ces descripteurs pris individuellement ne sont pas les seuls pertinents. En revanche, la réussite d'une méthode de classication est directement liée à la pertinence des descripteurs. Les méthodes de classication actuelles ne permettent pas d'identier distinctivement les mécanismes d'endommagement d'un matériau composite hybride.

Pour toutes ces raisons, nous avons aussi choisi de contribuer à l'étude des mécanismes d'endommagement détectés par EA des matériaux bio-composites. Notre but est de proposer des solutions aux problématiques liées aux méthodes actuelles. Pour ce faire, nous avons choisi d'étudier trois types de matériaux composites, deux non hybrides (à bres de verre et à bres de lin) et un troisième hybride lin-verre. Dans une première démarche, nous avons proposé une méthode de regroupement an de construire une vérité terrain de signaux d'EA. Dans la seconde démarche, la vérité terrain est combinée avec un classieur supervisé an de classier les signaux d'EA des matériaux composites hybrides. Ces deux démarches se sont proposées an de combler les problématiques liées à l'utilisation d'une méthode de classication non-supervisée et l'étape d'identication des groupes. Elles sont détaillées dans le chapitre suivant.

Analyse de l'endommagement des

composites par une classication

supervisée

Sommaire

3.1 Introduction . . . 40 3.2 Matériaux et procédure expérimentale . . . 41 3.2.1 Constituants . . . 41 3.2.2 Mise en ÷uvre des matériaux composites . . . 42 3.2.3 Essai mécanique et procédure d'acquisition des signaux d'EA . . . 43 3.3 Démarche de classication . . . 46 3.3.1 Méthode incrémentale . . . 47 3.3.2 Support Vector Data Description . . . 50 3.3.3 Méthode de k-moyennes . . . 52 3.3.4 Méthode de k-PPV . . . 53 3.3.5 Mesures statistique pour évaluer les performances des classieurs (Courbe ROC,

Validation croisée) . . . 54 3.4 Résultats . . . 57 3.4.1 Sélection des descripteurs d'EA . . . 57 3.4.2 Construction de la base de données d'apprentissage . . . 60 3.4.3 Performance de la base de données d'apprentissage. . . 65

3.4.4 Comparaison entre la méthode incrémentale et la méthode de k-moyennes . . . 66 3.4.5 Application de la classication aux composite hybrides lin-verre . . . 70 3.5 Conclusion . . . 73

3.1 Introduction

Dans le chapitre précédent, l'étude bibliographique sur les matériaux composites à bres naturelles a mis en évidence leurs avantages par rapport aux matériaux composites classiques. Cet état de l'art nous a permis aussi de choisir les matériaux de l'étude. Il s'agit des composites à bres UD de lin, de verre et hybrides lin-verre. D'autre part, la deuxième partie de l'étude bibliographique sur les approches de classication de signaux d'EA, a révélé trois problématiques liées à ces approches. La première problématique est relative à la pertinence des descripteurs qui ont été utilisés pour caractériser les signaux d'EA. La deuxième et la troisième problématiques sont liées à l'utilisation des méthodes de classication non-supervisées et à l'étape d'identication des groupes obtenus par ces méthodes, respectivement. Ainsi, le but de ce chapitre est de proposer une solution adéquate à chacune de ces problématiques. Pour ce faire et dans un premier temps, les caractéristiques des matériaux composites de l'étude et les procédures expérimentales sont d'abord présentés. Les procédures expérimentales englobent, la méthode de mise en ÷uvre des composites, les tests mécaniques et les dispositifs de suivi de l'activité acoustique. Dans un second temps, nous proposerons une nouvelle méthode de classication de signaux d'EA an de surmonter les limites des approches actuelles. Cette méthode a comme objectif la construction d'une vérité terrain de signaux d'EA. Cette vérité terrain représente des bases de données d'apprentissage de signaux d'EA associées aux diérents types d'endommagement rencontrés dans les matériaux composites de l'étude. Les bases d'apprentissage seront combinées avec une méthode de classication supervisée an d'établir un rôle de décision. Ce dernier sera utilisé an de classier des signaux d'EA venant d'un matériau composite où les mécanismes d'endommagement sont inconnus. Dans un dernier temps, dans la partie consacrée aux résultats, les démarches pour sélectionner les descripteurs d'EA les plus pertinents sont présentées. Ensuite, deux bases de données d'apprentissage sont construites par notre approche de classication et leurs performances sont évaluées. Après, une comparaison entre les résultats obtenus par notre méthode et la méthode de k-moyennes est donnée an de mettre en évidence à la fois les avantages de notre approche et les inconvénients des approches actuelles. Enn, la base d'apprentissage que nous avons élaborée est utilisée an de discriminer les mécanismes d'endommagement de matériaux complexes à savoir les composites hybride lin-verre.