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Les contraintes concurentielles et environnementales poussent les producteurs d’energie a utiliser leurs equipements a la limite de leurs specifications, augmentant ainsi les risques de defaillance. Il est donc necessaire pour ces producteurs de developper des methods analytiques pour evaluer l’impact de nouveaux scenarios d’utilisation sur la fiabilitie de leurs equipements.
La fatigue est la cause principale de defaillance des turbines hydroelectriques. Il est donc essential du connaitre son evolution en fonction de son profil d’emploi. L’analyse par elements finis procure un outil qui permet de quantifier les niveaux des contraintes maximales pour une situation precise. Toutefois, les donnees experimentales demontrent des deviants significatives par rapport aux modeles de predictions (EF). Une calibration est generalement necessaire, pour ajouter les modeles a la realite.
Malheuresement le nombre de des mesures en situ etant limite (mesures locales par jauges de deformation), notre connaissance du champ de deformation reel (donc de l’etat des contraintes) est limite. De plus, le lieu physique de l’endroit ou le niveau de deformation a ete mesure ne correspond pas forcement a la position de la contrainte critique. Cela se traduit par une imprecision supplementaire.
Les techniques de krigeage deviennent donc un outil privilegie pour fournir une estimation de la distribution spatiale du champ de deformation. En pratique, le projet du recherche a pour objectif de proposer un methodologie qui permet de reproduire une representation spatiale de l’etat reel des champs de deformations mesures in situ sur une turbine Francis (en incluant l’intervalle de l’incertitude qui y est associee). De plus, le projet vise le developpement d’une methodologie permettant l’etalonnage des modeles EF, non pas par l’introduction d’un bias systematique, mais par un facteur de correction spatiale qui tient compte des distributions reeles des champs de deformation.
Souheil-Antoine Tahan
Jeremy Arpin-Pont
Engineering - mechanical
Energy
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