Encadrement
- Directrice : N. Favretto-Cristini, Chargée de Recherche HDR, LMA
- Co-directrice : Sylvie Viguier-Pla, Maître de Conférences HDR à l’ université de Perpignan, Institut de Mathématiques de Toulouse (UMR 5219)
- Organisme rémunérant : CNRS
Jury
- N. GODIN Maître de conférences (HDR) , INSA Lyon Rapporteur
- E. SALINELLI Professeur, Università del Piemonte Orientale, Novara Italie Rapporteur
- L. SIMON Professeur, Université du Mans Examinateur
- P. VIEU Professeur, Université Paul Sabatier (Toulouse) Examinateur
- K. BENHENNI Maître de Conférences (HDR), Université Pierre Mendès-France Examinateur
- J. MOYSAN Professeur, Université Aix-Marseille Examinateur
- N. FAVRETTO-CRISTINI Chargée de recherche (HDR), CNRS/LMA Directrice de thèse
- S. VIGUIER-PLA Maître de Conférences (HDR), Université de Perpignan Codirectrice de thèse
- L. PANTERA Ingénieur de recherche (PhD), CEA-Cadarache Encadrant
Résumé
Dans un premier temps, au travers de calculs analytiques et de simulations numériques conduites au moyen d’une méthode d’éléments finis spectraux, l’impact du dispositif d’essais sur la propagation des ondes est étudié. Une fréquence de résonance du dispositif est identifiée. On établit également que les mécanismes basse fréquence ne sont pas impactés par le dispositif d’essais. En second lieu, diverses techniques de traitement du signal (soustraction spectrale, analyse spectrale singulière, ondelettes...) sont expérimentées, afin de proposer des outils permettant de traiter différent types de bruit survenant lors des essais RIA. La soustraction spectrale s’avère être la méthode la plus robuste aux changements de nature du bruit, avec un fort potentiel d’amélioration du rapport signal-à-bruit. Enfin, des méthodes d’analyse de données multivariées et d’analyse de données fonctionnelles ont été appliquées, afin de proposer un algorithme de classification statistique permettant de mieux comprendre la phénoménologie des accidents de type RIA et d’identifier les mécanismes physiques. Selon l’approche (multivariée ou fonctionnelle), les algorithmes obtenus permettent de reconnaître le mécanisme associé à une salve dans plus de 80% des cas.
