Dialogue essais-simulation et identification de lois de comportement ...

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Partie A – Chapitre 3 : Procédures expérimentales Avant le lancement de l’essai mécanique, quelques images de la zone utile sont prises à l’état non déformé pour analyser la qualité du mouchetis et pour déterminer l’erreur de mesure. Avant tout, cette analyse permet de savoir quelle taille d’imagette assurera une corrélation sur l’ensemble de la zone utile (convergence). Si ce sont les gradients de déformations qu’il faut mettre en évidence, il faut choisir une taille de pattern, la plus petite possible. Si c’est la précision de la mesure locale qui est importante, un pattern plus grand améliore sensiblement la précision sur les déplacements et déformations mesurées. 3.3.3. Logiciel de corrélation d’images numériques Vic2D pastel-00910076, version 1 - 27 Nov 2013 Le logiciel de corrélation d'images Vic 2D a été développé par l’Université de Caroline du Sud et commercialisé par l’entreprise américaine Correlated Solutions. Cette entreprise possède plusieurs partenaires dans le monde (en France : Kilonewton SARL). Vic 2D est un logiciel facile à utiliser : il permet de choisir la forme de la ou des zones de calculs (rectangle, cercle ou polygone quelconques). Il permet de suivre au mieux les hétérogénéités de déformation sur des éprouvettes de forme complexe (biaxiales, Meuwissen, etc.) et d'accélérer les calculs en ne cherchant les résultats que sur la zone utile. Algorithme de calcul Pour comprendre l’algorithme de corrélation d’images, il est plus simple de partir d'un cas unidimensionnel comme celui présenté à la Figure 3-7. La partie supérieure de cette figure représente la fonction « » qui est la variation du niveau de gris le long de la ligne dans l'image de référence (non déformée). Dans la partie inférieure est représentée l'image de cette même ligne dans une configuration déformée et la fonction « » associée au niveau de gris après déformation. Ici, pour simplifier la compréhension, la transformation entre la situation de référence et la situation déformée est une translation dans la direction de la ligne. Figure ‎3-7 : Codage des niveaux de gris (Référence : http://www.si.enscachan.fr/accueil_V2.php?page=affiche_ressource&id=37). Le capteur CCD de la caméra donne une image spatialement discrétisée. Chaque point, chaque pixel, de coordonnées est associé à un niveau de gris représenté par les fonctions ( 66

Partie A – Chapitre 3 : Procédures expérimentales et ). est la fonction discrétisée du niveau de gris dans l’image de référence et la fonction discrétisée du niveau de gris dans l’image à l'état déformé. et vérifient la relation : (3.1) est le vecteur des cordonnées d’un point situé sur l’image de référence, vecteur des cordonnées du même point physique considéré dans l’image déformé et un bruit aléatoire et/ou systématique. est le est Champs de déplacement et fonction de forme Calculer le déplacement (et la déformation) c’est déterminer la transformation mécanique qui peut être approchée par une fonction appelée fonction de forme, car elle définit la déformation locale, la déformation de chaque pixel, initialement carré. pastel-00910076, version 1 - 27 Nov 2013 L’objectif de la technique de corrélation d’images est de déterminer cette transformation mécanique en connaissant et . Ce problème est résolu par une approche locale au niveau de chaque imagette. La transformation est définie par : est le vecteur déplacement du point de coordonnées entre l'état de référence et l'état déformé. est associé, entre autre, à la forme de l’imagette après déformation (Figure 3-7). Figure ‎3-8 : Forme de l’imagette à l’état de référence puis à l’état déformé (Kilonewton). (3.2) Sachant que la méthode de corrélation met en correspondance deux domaines de faible taille. L’expression de la fonction est obtenue en utilisant un développement de Taylor du déplacement au voisinage du point M de coordonnées qui est le centre de l’imagette : (3.3) À partir de cette expression sont adoptées différentes approximations de la transformation de l’imagette : approximation d'ordre 0 avec deux paramètres et : la transformation est un simple déplacement de corps rigide c'est-à-dire que tous les points de l’imagette ont le même déplacement. Cette transformation est utilisée dans le cas de faibles rotations et petites déformations. Le champ de déplacement est défini par : 67

Partie A – Chapitre 3 : Procédures expérimentales<br />

<strong>et</strong> ). est la fonction discrétisée du niveau <strong>de</strong> gris dans l’image <strong>de</strong> référence <strong>et</strong> la fonction<br />

discrétisée du niveau <strong>de</strong> gris dans l’image à l'état déformé. <strong>et</strong> vérifient la relation :<br />

(3.1)<br />

est le vecteur <strong>de</strong>s cordonnées d’un point situé sur l’image <strong>de</strong> référence,<br />

vecteur <strong>de</strong>s cordonnées du même point physique considéré dans l’image déformé <strong>et</strong><br />

un bruit aléatoire <strong>et</strong>/ou systématique.<br />

est le<br />

est<br />

Champs <strong>de</strong> déplacement <strong>et</strong> fonction <strong>de</strong> forme<br />

Calculer le déplacement (<strong>et</strong> la déformation) c’est déterminer la transformation mécanique<br />

qui peut être approchée par une fonction appelée fonction <strong>de</strong> forme, car elle définit la<br />

déformation locale, la déformation <strong>de</strong> chaque pixel, initialement carré.<br />

pastel-00910076, version 1 - 27 Nov 2013<br />

L’objectif <strong>de</strong> la technique <strong>de</strong> corrélation d’images est <strong>de</strong> déterminer c<strong>et</strong>te transformation<br />

mécanique en connaissant <strong>et</strong> . Ce problème est résolu par une approche locale au niveau <strong>de</strong><br />

chaque imag<strong>et</strong>te. La transformation est définie par :<br />

est le vecteur déplacement du point <strong>de</strong> coordonnées entre l'état <strong>de</strong> référence <strong>et</strong> l'état<br />

déformé. est associé, entre autre, à la forme <strong>de</strong> l’imag<strong>et</strong>te après déformation (Figure 3-7).<br />

Figure ‎3-8 : Forme <strong>de</strong> l’imag<strong>et</strong>te à l’état <strong>de</strong> référence puis à l’état déformé (Kilonewton).<br />

(3.2)<br />

Sachant que la métho<strong>de</strong> <strong>de</strong> corrélation m<strong>et</strong> en correspondance <strong>de</strong>ux domaines <strong>de</strong> faible taille.<br />

L’expression <strong>de</strong> la fonction est obtenue en utilisant un développement <strong>de</strong> Taylor du<br />

déplacement au voisinage du point M <strong>de</strong> coordonnées qui est le centre <strong>de</strong> l’imag<strong>et</strong>te :<br />

(3.3)<br />

À partir <strong>de</strong> c<strong>et</strong>te expression sont adoptées différentes approximations <strong>de</strong> la transformation <strong>de</strong><br />

l’imag<strong>et</strong>te :<br />

approximation d'ordre 0 avec <strong>de</strong>ux paramètres <strong>et</strong> : la transformation est un<br />

simple déplacement <strong>de</strong> corps rigi<strong>de</strong> c'est-à-dire que tous les points <strong>de</strong> l’imag<strong>et</strong>te ont le<br />

même déplacement. C<strong>et</strong>te transformation est utilisée dans le cas <strong>de</strong> faibles rotations <strong>et</strong><br />

p<strong>et</strong>ites déformations. Le champ <strong>de</strong> déplacement est défini par :<br />

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