Caractérisation des sources acoustiques sur le matériel ferroviaire par méthode d’antennerie

The reduction of the noise pollution due to transportation is a major environmental concern. VAMPPASS is a program for simulating the by-pass noise~; several reduction solutions are investigated and compared. Source characteristics are used as VAMPPASS inputs. They are defined by their positions, spectra and acoustic levels. Beamforming is an array processing used by the SNCF to localise main sources on noise maps. This method consists in applying a spatial filter on the measurements. The quality of the filtering depends on the sensor positions of the array (i.e. its geometry), on the source positions and on the propagation hypothesis. It is defined as the directivity pattern of the array. A main lobe indicates the listening direction. Secondary lobes receive energy from other directions, which limits the quantitative interpretation of the source levels. Moreover, on the noise maps of the train, the rail radiation is not correctly identified.The goal of the study is to define a quantitative processing to characterise the whole acoustic sources on the railway stock.In a first part, the array performances are quantified by criterion calculated on the directivity pattern. We propose the use of a genetic algorithm to optimize the microphone positions. An investigation of the results shows tendencies between criterion and array geometries. A support is designed to validate the solutions found by optimization on a TGV. The source locations are more accurate on the noise maps obtained.The rail radiation is studied using a shaker and the array. Experiment results are compared with a rail simple model. Differences appear, the model can not be exploited in rolling condition. A simpler method is proposed to extract acoustic contributions of the wheels and the rail. Using the radiation spectra of the elements, space-frequency domains are associated to the radiation of the wheels and the rail. The rail is then identified as a more important source, which correspond to theoretical results.In the third part, we propose a new deconvolution method adapted for moving sources. The source contributions seen by the secondary lobes are corrected from the beamforming output. The main innovation of the method is to deconvolute on a time-frequency domain to take into confound the frequency shift of the Doppler effect. Comparisons of TGV noise maps show the interest of the new approach to suppress ghost sources.La réduction de la pollution sonore des moyens de transport est un enjeu environnemental majeur. La SNCF a développé le logiciel VAMPPASS pour la simulation de bruit de trains au passage~; des solutions de réduction de bruit peuvent être étudiées et comparées. Les caractéristiques des sources présentes sur le matériel ferroviaire sont utilisées en entrée du logiciel. Les sources sont définies par leurs positions, leurs spectres et leurs niveaux acoustiques. Pour caractériser les sources, nous utilisons notamment l'antennerie acoustique. La formation de voie est un traitement d'antenne pour la localisation de sources. L'approche de dédopplerisation est utilisée par la SNCF pour réaliser des cartographies sur les trains en mouvement et identifier les principales sources de bruit. Cette méthode consiste à appliquer un filtrage spatial sur les mesures. Ce filtrage dépend de la position des capteurs de l'antenne (sa géométrie), de la position des sources et des hypothèses de propagation. Cette fonction est définie comme le diagramme de directivité de l'antenne. Un lobe principal pointe dans la direction d'écoute et présente le gain maximal. Des lobes secondaires du diagramme récupèrent de l'énergie dans les autres directions, l'analyse quantitative du niveau des sources est donc limitée. De plus, sur les cartographies, le rayonnement acoustique du rail n'est pas correctement détecté.L'objectif de ce travail de thèse est de définir un traitement quantitatif pour la caractérisation de l'ensemble des sources de bruit sur le matériel ferroviaire.Dans un premier temps, nous proposons d'améliorer les performances de l'antenne. Nous définissons des critères de qualité sur le diagramme de directivité. Ces critères sont obtenus par simulation et n'ont pas d'expression simple en fonction de la position des microphones. Nous proposons d'utiliser un algorithme génétique pour optimiser les géométries d'antennes suivant ces critères. L'analyse des résultats permet de confirmer des tendances entre les critères et la géométrie. Un support d'antenne est réalisé pour accueillir les solutions proposées par l'algorithme génétique. L'antenne optimisée est testée sur un TGV au passage, les sources sont mieux localisées et les cartographies présentent moins de sources fantômes.Une étude du rayonnement du rail est réalisée. Le rail est excité par un pot vibrant à poste fixe. Les résultats de la formation de voie sont comparés à ceux d'un modèle de rayonnement du rail. Des différences apparaissent, ce qui ne nous permet pas d'exploiter les résultats pour appliquer le modèle en condition de roulement. Nous proposons une méthode plus simple pour séparer les contributions acoustiques du rail et de la roue. Cette méthode se base sur les spectres de ces éléments et aussi sur le temps de passage des roues devant l'antenne. Les résultats obtenus montrent une contribution acoustique du rail plus importante, ce qui est cohérent avec la théorie.Enfin, nous proposons une méthode de déconvolution adaptée aux sources en mouvement. La sortie de la formation de voie est corrigée de la contribution des autre sources vues par les lobes secondaires de l'antenne. La spécificité du traitement est de déconvoluer sur un plan temps-fréquence pour tenir compte de l'effet Doppler. La comparaison de cartographies de TGV au passage met en avant l'efficacité de la méthode pour supprimer les sources fantômes