Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des défauts de collage dans les chaussées – SmartTCscan - Université Gustave Eiffel Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2022

Intelligent, high-yield and non-destructive assessmentof bonding defects in pavements - SmartTCscan

Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des défauts de collage dans les chaussées – SmartTCscan

Résumé

The proposed project concerns the in situ assessment and classification of tack coats in pavements using electromagnetic (EM) wave propagation, based on hybrid artificial intelligence/waveform inversion processing. The 3 partners propose to validate a new high-performance, intelligent processing for assessing bonding defects at interfaces. The algorithms' detection and classification results will be translated into terms of anomaly existence probability and localization, based on a very wide range of data monitored in the laboratory and on test sites.
Le projet proposé porte sur l’évaluation in situ et la classification des couches d’accrochage dans les chaussées par imagerie électromagnétique (EM), basées sur un traitement hybride par intelligence artificielle/inversion de formes d’ondes. Les 3 partenaires se proposent de valider un nouveau processus de traitement intelligent et à grand rendement pour évaluer les défauts de collage aux interfaces. Les résultats de détection et de classification des algorithmes seront traduits en termes de probabilité d’existence et de localisation d’anomalie à partir d’une gamme très étendue de données contrôlées en laboratoire et sur sites tests.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04522170 , version 1 (26-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04522170 , version 1

Citer

Grégory Andreoli, Amine Ihamouten. Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des défauts de collage dans les chaussées – SmartTCscan. FEREC. 2022, 30p. ⟨hal-04522170⟩
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