Smart TCscan - Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des défauts de collage dans les chaussées | FEREC 2020

Smart TCscan Lauréat de l’appel à projets 2020 10/29 Tableau 2 : Choix des paramètres de simulation Plus de 5000 signaux temporels (A-scans) présentant chacun une caractéristique (géométrique ou physique) différente pour chaque fréquence centrale ont été modélisé pour ce projet à l’aide du code de calcul numérique gprMax (Giannopoulos, 2005). Afin de valider la méthode permettant l’identification théorique d’une couche mince, l’étude a porté sur un bicouche diélectriquement homogène, isotrope et non dispersif. Figure 5 : a) Schéma du bicouche modélisé ; b) Signaux temporels résultants (A-scans) Il a été constaté sur la figure 5, en choisissant parmi nos signaux à une fréquence de 4,5 GHz, une couche de roulement (25 mm) et de liaison (semi-infinie) présentant les mêmes caractéristiques physiques (permittivité égales ε roul = ε liaison = 4,5 et conductivités égales σ = 10 -5 S.m -1 ), qu’une couche millimétrique en subsurface de permittivité ε acc = 2,5 est identifiable. Figure 6 : A-scans avec différentes épaisseurs de couche d’accrochage Dans la représentation temporelle ci-contre, l’onde direct émise a été soustraite (Air wave filtering). Le premier écho (A surface ) est celui-ci de surface. Le second écho est celui résultant de l’insertion d’une couche mince aux caractéristiques similaires à celle d’une couche d’accrochage dans un bloc monolithique puisque de caractéristiques physiques identiques. Il est donc possible d’identifier au niveau de la zone à surveiller, une variation du niveau d’amplitude suivant la présence ou non de notre couche due au changement de contraste diélectrique ainsi que l’impact de la modification de son épaisseur sur le niveau d’amplitude. A surface A acc