Évaluation et classification des caractéristiques des couches d'accrochage dans les chaussées par techniques radar : traitement hybride par intelligence artificielle / FWI

Dans le domaine des infrastructures de transports, les dégradations en surface ont un lien intrinsèque avec la qualité du collage mis en œuvre. Ainsi, les caractéristiques rhéologiques et géométriques de la couche d accrochage sont un indicateur de durabilité de la structure. L évaluation précoce de...

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Auteurs principaux : Andreoli Gregory (Auteur), Ihamouten Amine (Directeur de thèse), Dérobert Xavier (Directeur de thèse), Bourlier Christophe (Président du jury de soutenance), Schmidt Franziska (Rapporteur de la thèse), Girault Jean-Marc (Rapporteur de la thèse), Ouslimani Habiba (Membre du jury), Chateau Thierry (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l Information et de la Communication Nantes 2022-.... (Ecole doctorale associée à la thèse), Université Gustave Eiffel 2020-.... (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Évaluation et classification des caractéristiques des couches d'accrochage dans les chaussées par techniques radar : traitement hybride par intelligence artificielle / FWI / Gregory Andreoli; sous la direction de Amine Ihamouten et de Xavier Dérobert
Publié : 2023
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Electronique : Nantes Université : 2023
Sujets :
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214 1 |d 2023 
230 |a Données textuelles 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l Information et de la Communication (Nantes ; 2022-....) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Université Gustave Eiffel (2020-....) (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Christophe Bourlier (Président du jury) ; Habiba Ouslimani, Thierry Chateau (Membre(s) du jury) ; Franziska Schmidt, Jean-Marc Girault (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Electronique  |e Nantes Université  |d 2023 
330 |a Dans le domaine des infrastructures de transports, les dégradations en surface ont un lien intrinsèque avec la qualité du collage mis en œuvre. Ainsi, les caractéristiques rhéologiques et géométriques de la couche d accrochage sont un indicateur de durabilité de la structure. L évaluation précoce des pathologies permet d évaluer l état de santé de la chaussée et d anticiper sa dégradation grâce à une maintenance préventive. La caractérisation in situ de la couche d accrochage à l aide de méthodes d évaluation non destructives basées entre autres sur la physique de la propagation des ondes EM joue un rôle croissant dans le diagnostic à grand rendement. Le GPR, utilisé depuis plus de trente ans, permet d estimer les épaisseurs de chaussée avec une précision de l ordre du centimètre. Cependant, la faible résolution temporelle des radars conventionnels au regard de l épaisseur de couches ultra-minces telle que la couche d accrochage contraint considérablement la caractérisation à travers les approches directes usuellement utilisées par les experts métiers. Dans le cadre de ces travaux de thèse, nous avons développé une méthodologie de traitement inverse des données GPR basée sur une hybridation entre l apprentissage supervisé et les caractéristiques diélectriques issues de la FWI. 
330 |a In the field of transport infrastructure, surface defects are intrinsically linked with the quality of bonding applied. In that respect, the rheological and geometrical properties of the tack coat are an indicator of the durability of the structure. An early evaluation of the pathologies helps evaluate how sound the roadway is, and to anticipate deterioration thanks to preventive maintenance. On-site characterization of the tack coat using Non Destructive Testing (NDT) methods, based on electromagnetic-wave propagation physics, plays an increasing role in large-scale diagnostic. The GPR have been in use for more than 30 years and allow to estimate pavement thickness with one centimeter accuracy. However, the poor temporal resolution of conventional radars faced with ultra-thin layers such as the tack coat inhibits characterization within the forward model generally used by domain experts. In this thesis, we developed a GPR inverse approaches data processing methodology, based on hybridization between machine learning and dielectric properties derived from the FWI. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Evaluation and classification of tack coat characteristics in pavements by radar techniques  |e hybrid processing by Machine learning / FWI  |z eng 
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610 0 |a Chaussées 
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