Surveillance éparse de la santé des structures à l’aide d’une modélisation hybride fondée sur les signatures – SPARSE-SHM

La surveillance de l'état de santé des structures (SHM) permet d'estimer des charges mécaniques et de détecter des dommages à partir de mesures in situ de capteurs. Cependant, son utilisation à grande échelle est freinée par le nombre élevé de capteurs requis et le coût des dispositifs électroniques pour la collecte et le traitement des données. Le projet SPARSE-SHM s’attaque à ces défis en réduisant à la fois la densité de capteurs (sparse en espace) et le volume de données collectées (sparse en temps). Il repose sur un concept novateur de modélisation hybride informée par les signatures. L’idée est de construire un modèle d'ordre réduit à partir des équations du système, qui capture juste assez d'informations spatiales et temporelles pour identifier les paramètres d'intérêt, tout en quantifiant les incertitudes. Des techniques dédiées d'assimilation de données en temps réel sont utilisées pour compenser les limitations du modèle, permettant une surveillance fiable avec un minimum de capteurs et un échantillonnage temporel optimal. En combinant physique et données, cette approche hybride ouvre la voie à des solutions de surveillance éparses, économiques et robustes pour des systèmes complexes.