La fatigue, i.e rupture de structures mécaniques sous sollicitation cyclique, demeure une gageure technologique considérable, car elle survient de façon inattendue lorsque la structure fonctionne apparemment dans un régime stabilisé et sûr, sans signe extérieur de détérioration mécanique. Si des méthodes de prédiction de la durée de vie basées sur la suivi non-destructif des propriétés de matériaux, ont été proposées, la détection précoce et le suivi de la fissuration en fatigue reste un problème crucial.

Nous avons récemment mis en évidence la détection de signaux d’émission acoustique (EA) spécifiques de la propagation de fissures par fatigue, dans différents matériaux métalliques. Ces signaux, dénommés multiplets acoustiques, se caractérisent par des formes d’ondes quasi identiques, signature d’une source unique, et sont déclenchés de façon répétée sur de nombreux cycles de chargement successifs au même niveau de contrainte. Ils marquent la propagation lente et incrémentale d’une fissure de fatigue à chaque cycle, ou le frottement le long des surfaces de rupture. Étant spécifiques à la fissuration incrémentale par fatigue, ils peuvent être utilisés comme des avertissements précurseurs de la propagation des fissures, qui mènera en définitive à une rupture globale. En se basant sur cette preuve de concept, le projet e-WARNINGS a pour but d’étendre cette étude aux objectifs suivants: i) comprendre l’origine des multiplets et identifier les mécanismes physiques impliqués, pour différents matériaux et différentes sollicitations ii) développer de nouveaux modèles de sources d’EA en analysant les signaux détectés en lien avec les événements mécaniques à leur origine. Des mesures de champs de déplacement à très haute vitesse et des simulations avancées de la rupture seront utilisées pour améliorer l’analyse des signaux EA. iii) proposer un nouveau suivi temps réel non-destructif fiable pour l’amorçage et la propagation de fissures de fatigue grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique lors d'essais mécaniques ou au sein de structures industrielles en service. Pour atteindre ces objectifs, la méthodologie développée dans le projet e-WARNINGS est basée sur l’utilisation des multiplets acoustiques, interprétés comme la signature spécifique des fissures de fatigue. Ceci sera validé et étendu à d’autres matériaux. D’autres améliorations dans l’analyse des multiplets sont proposés, guidées par l’analyse d’une situation modèle avec une événement de propagation unique. Pour valider le modèle de source numérique et améliorer la robustesse des algorithmes, nous utiliserons diverses configurations expérimentales de complexité croissante. Tout cela bénéficiera à la détection temps réel de la propagation de la fissure en utilisant les multiplets dans des applications industrielles, en surmontant les limites des méthodes existantes qui nécessitent de nombreuses investigations manuelles et périodiques. Le projet e-WARNINGS en étendant le champ d’application de techniques d’analyse sismologique de pointe à la science des matériaux est innovant par nature. La détection spécifique de ces multiplets dans les matériaux permettra d’obtenir un nouveau moyen de détecter, surveiller et mesurer l’extension de fissure de fatigue in situ et in-operando avec des techniques non destructives. Cette nouvelle méthode de suivi et les nouveaux algorithmes de détection/mesure proposés dans ce projet permettront l’identification de fissures et le risque de rupture sous-jacent avec une sensibilité et une spécificité sans précédent et ce bien avant qu’une propagation instable ne se produise. Cela i) conduira à une solution autonome fournissant de véritables alertes précoces avec une détection en ligne fiable et un suivi de la fissuration par fatigue dans les structures en service, (ii) ouvrira la voie à une optimisation des démarches de tolérance au dommage et donc iii) servira à améliorer la sûreté des installations et la prévention du risque industriel.