MORPHO-IA - IA et Digital Twin au service de la maintenance prédictive | FEREC 2020

MORPHO-IA : ETUDE ET RESULTATS MORPHOSENSE ▪ SAS au capital de 120 366 € ▪ SIRET : 822 036 265 00012 18 allée du Lac Saint André, BP 60278 73370 Le Bourget du Lac ▪ TVA FR13 822036265 6.4 Labélisation des événements présents dans les séries temporelles 6.4.1 Effet des conditions météorologiques sur la passerelle Une étude portant sur l’effet des conditions météorologiques sur les données d’accélération a été réalisée pour les nœuds du tablier et ceux des câbles. Elle semble non - concluante pour les nœu ds du tablier sur un mois de données en été. Des données sur plusieurs mois de l’année sont nécessaires pour attester de l’impact de la température (par exemple) sur l’accélération des nœuds de mesure de la structure métallique. En revanche, l’étude semble montrer une corrélation de l’accélération des nœuds des câbles avec la température et la vitesse du vent. La Figure 26 p résente 3 graphiques en fonction du temps : en haut, une superposition de la vitesse du vent (en noir) avec l’écart - type des accélérations des nœuds des câbles (5 nuances de bleu) ; au milieu, seulement l’écart -type des accélérations des nœuds des câbles (nuances de bleu) ; en bas, la vitesse du vent (en noir). Figure 26: Visualisation de la corrélation entre l'écart- type des accélérations des nœuds des câbles et la vitesse du vent On observe que les courbes semblent se suivre. La corrélation de l’accélération des câbles avec la température reste moins sûre car ces deux courbes suivent la saisonnalité jour/nuit. Ces hypothèses sont en cours d’étude et sont toutefois à confirmer. Une autre étude portant sur l’effet des conditions météorologiques sur la déformation maximale de la structure métallique est également en cours. En accord avec les études précédentes (partie 5.3.2.), la température est la composante météorologique qui sem ble le plus influer sur la flèche. L’humidité semblerait inversement corrélée, ce qui reste à démontrer. 6.4.2 Effet des piétons sur l’accélération Grâce à l’installation de la station météo et à l’algorithme de détection de piétons qui fonctionnent en temps ré el, des évènements pourraient être placés sur l’accélération observée à un temps t. Similairement à l’étude reliant la température avec la flèche (partie 5.3.2), cela permettrait de repérer d’éventuelles anomalies. Pour ce faire, nous avons d’abord vérifié si l’accélération et le nombre de piétons sur la passerelle à un temps t sont bien corrélés, i.e. si ce sont bien les piétons qui excitent la structure. La Figure 27 c omporte 3 graphiques en fonction du temps : en haut, la moyenne de l’écart - type des accélérations des nœuds de la structure métallique (en rose) superposée avec le nombre de piétons détectés par l’algorithme YOLO (partie 5.1., en vert) ; au milieu, la moyenne de l’écart - type des accélérations des nœuds de la structure métallique (en rose) ; et en bas, le nombre de piétons