Robust characterization of damping joints with piezoelectric devices for the vibrational reduction of structures

L'étude présentée dans ce document a pour objet l'étude de différents modes de réduction de vibrations dans les structures avec liaisons. Le premier mode étudié se base sur la dissipation d'énergie apportée par la déformation d' éléments piézoélectriques connectés à un circuit électrique adapté. Le second mode proposé se base sur la propriété de la liaison boulonnée à changer les fréquences propres d'une structure en fonction du serrage appliqué. Cette propriété est utilisée avec plusieurs lois de contrôle du serrage afin d'éviter les plages de fréquences critiques. Ensuite une étude probabiliste est effectuée pour déterminer la robustesse de la réduction de vibrations par rapport à la variation de certains paramètres du modèle. Cette étude de robustesse est effectuée à travers des méthodes stochastiques non-intrusives, parmi lesquelles une méthode originale proposée. Elle permet une réduction de la taille du modèle stochastique à résoudre, ce qui réduit très considérablement le temps de calcul sans perte de qualité significative.The study presented in this thesis aims to explore other ways of vibration reduction in structures with bolted connections. The first way studied is based on the energy dissipation provided by the deformation of piezoelectric elements connected to an adapted electric circuit. The proposed second way is based on the property of the bolted joint of changing the natural frequencies of a structure according to the applied tightening force. This property is used via several control laws to avoid vibration on critical frequency ranges.Thereafter a probabilistic study is made to determine the robustness of the vibration reduction in relation to a variation of some model parameters. The robustness study is done through non-intrusive stochastic methods, among them a dedicated method that we propose. A stochastic model reduction is allowed which reduces dramatically the computation time without losing quality of stochastic results