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 5/29 Le projet SmartTCscan proposé porte sur l’évaluation et la classification des caractéristiques de couche d’accrochage dans les chaussées par imagerie électromagnétique (EM), basées sur un traitement hybride par intelligence artificielle/inversion de formes d’onde. Les partenaires (Université Gustave Eiffel et Cerema) se proposent de valider un nouveau processus de traitement intelligent et à grand rendement pour évaluer les défauts de collage aux interfaces entre la première et la deuxième couche de chaussées. 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 matériaux contrôlés en laboratoire et de signaux . Dans le domaine des infrastructures, la détection et la caractérisation des défauts d’accrochage, sont des éléments importants de diagnostic, qui influencent la mise en œuvre de politique d’entretien et de gestion. Les décollements d’interface sont représentatifs d’un état d’altération de la structure en lien intrinsèque avec la qualité du collage mis en œuvre. Les caractéristiques géométriques et rhéologiques de ces couches est un indicateur de durabilité des infrastructures très important. Une évaluation précoce permet de localiser une éventuelle pathologie, d’évaluer l’état de santé de la structure et de prédire son évolution tout en procédant à une maintenance préventive. L’un des enjeux de ce travail est de réaliser une détection automatique et une caractérisation in situ suffisamment précoce de ce type d’anomalie structurelle tout en imposant un cadre d’intervention en mode « chantier furtif ». Dans ce contexte, les méthodes d’évaluation non destructive développées par les partenaires et basées sur des approches inverses physiques et/ou statistiques (i.e. intelligence artificielle) jouent un rôle grandissant dans le diagnostic à grand rendement et l’étude de la durabilité des infrastructures neuves et en service. Ainsi, l’objectif de ce travail est de contribuer à la conception et à l’évaluation d’une innovation (matériels et logiciel) en matière de procédés d’auscultation hyperfréquences pour la caractérisation in situ et la classification automatique et à grand rendement des couches d’accrochage. Les recherches menées dans le cadre de ce projet auront pour finalité de : • Assister les maîtres d’ouvrage publics et privés dans la gestion de leur patrimoine d’infrastructures de transport ; • Développer des méthodologies et outils pour répondre aux nouveaux modes de gestion intelligente des territoires ; • Assurer le lien entre la recherche élaborée dans les organismes de recherche et l’application sur le terrain, par une action permanente d’innovation et d’expérimentation. 2. Contexte et objectifs du projet Le contexte général du projet concerne le domaine de la maintenance prédictive des infrastructures routières à travers des procédés d’évaluation et de détection précoces et automatique des anomalies de collage dans les structures de chaussées par techniques EM hyperfréquences. Il s’agit d’une