CONTRIBUTION AU DÉVELOPPEMENT ET À L’ÉVALUATION DE MÉTHODES NUMÉRIQUES POUR L’IDENTIFICATION DES PARAMÈTRES DE MATÉRIAUX EN DYNAMIQUE

The material parameters identification procedure usually takes benefit of measured kinematicfield obtained by non intrusive techniques. In dynamics, such a procedure can be challengingbecause of the important flow of information to take into account. By the way, the reliability of thosemeasured information is likely to define the quality of the parameters identified. In this work, we developtwo new numerical tools in order to simplify the identification procedure in term of numericaland experimental implementation. The first tool, based on the virtual fields method, leads to a smallsystem inversion. This method allows one to significantly decrease the cost of one identification. Thismethod is compared to the finite element model updating method in linear elasticity. The second toolis a geometrical approach of the finite element model updating method. This new method aim atovercoming the deposit of a random speckle and of simplifying image processing associated with thedigital image correlation technique. Results demonstrate that the method is adapted to the frameworkof dynamics in large transformations. Both numerical tools are assessed in term of robustness andaccuracy when different kind of uncertainties are considered.Les procédures d’identification de paramètres de matériau utilisent généralement un champcinématique mesuré expérimentalement par des techniques non intrusives. En dynamique, une telledémarche n’est pas triviale en raison du nombre important d’informations à traiter. Par ailleurs, lafiabilité de ces informations mesurées conditionne en partie la qualité de l’identification des paramètres.Dans ce travail, nous développons deux nouveaux outils numériques visant à simplifier ladémarche d’identification tant au niveau de l’implémentation numérique qu’au niveau de la mise enoeuvre expérimentale. Le premier outil, basé sur la méthode des champs virtuels, conduit à une simpleinversion d’un système de petite taille. Cette démarche diminue le coût d’une identification de manièresignificative. Cette méthode est comparée à l’approche du recalage de modèles éléments finisdans le cadre de l’élasticité linéaire. Le second outil est une approche purement géométrique du recalagede modèles. L’objectif de cette nouvelle approche est de s’affranchir de la pose d’un mouchetisaléatoire et de simplifier les traitements d’images associés à la corrélation d’images numériques. Nousmontrons que cette méthode est adaptée au contexte de la dynamique en grandes transformations. Lesdeux outils sont évalués en robustesse et en précision lorsque des incertitudes viennent perturber lamesure