@prefix rdf: . @prefix ns1: . @prefix frbr: . ns1:id rdf:type frbr:Work . @prefix rdac: . ns1:id rdf:type rdac:C10001 . @prefix marcrel: . @prefix ns5: . ns1:id marcrel:ths ns5:id . @prefix ns6: . ns1:id marcrel:ths ns6:id . @prefix ns7: . ns1:id marcrel:ths ns7:id . @prefix ns8: . ns1:id marcrel:aut ns8:id . @prefix skos: . ns1:id skos:altLabel "Non-destructive testing of high heat flux components of fusion devices by infrared thermography, modelisation and signal processing" . @prefix dc: . ns1:id dc:subject "Ordres stochastiques" , "D\u00E9tection du signal" , "Spectroscopie des plasmas -- Mod\u00E8les math\u00E9matiques" , "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" , "Fusion nucl\u00E9aire contr\u00F4l\u00E9e" , "Plasmas chauds" ; skos:prefLabel "Contr\u00F4le non destructif par thermographie infrarouge des composants face au plasma des machines de fusion contr\u00F4l\u00E9e, mod\u00E9lisation et traitement statistique du signal associ\u00E9" . @prefix dcterms: . @prefix ns12: . ns1:id dcterms:language ns12:fra . @prefix ns13: . ns1:id dcterms:subject ns13:id . @prefix ns14: . ns1:id dcterms:subject ns14:id . @prefix ns15: . ns1:id dcterms:subject ns15:id . @prefix ns16: . ns1:id dcterms:subject ns16:id . @prefix ns17: . ns1:id dcterms:subject ns17:id . @prefix ns18: . ns1:id dcterms:subject ns18:id . @prefix ns19: . ns1:id dcterms:subject ns19:id ; dc:title "Contr\u00F4le non destructif par thermographie infrarouge des composants face au plasma des machines de fusion contr\u00F4l\u00E9e, mod\u00E9lisation et traitement statistique du signal associ\u00E9" . @prefix ns20: . ns1:id marcrel:dgg ns20:id ; skos:note "In Plasma Facing Components (PFCs) the joint of the CFC armour material onto the metallic CuCrZr heat sink needs to be significant defects free. Detection of material flaws is a major issue of the PFCs acceptance protocol. A Non-Destructive Technique (NDT) based upon active infrared thennography allows testing PFCs on SATIR tests bed in Cadarache. Up to now defect detection was based on the comparison of the surface temperature evolution of the inspected component with that of a supposed \\\"defect-free\\\" one (used as a reference element). This work deals with improvement of thermal signal processing coming from SATIR. In particular the contributions of the thermal modelling and statistical signal processing converge in this work. As for thermal modelling, the identification of a sensitive parameter to defect presence allows improving the quantitative estimation of defect Otherwise Finite Element (FE) modelisation of SATIR allows calculating the so called deterministic numerical tile. Statistical approach via the Monte Carlo technique extends the numerical tile concept to the numerical population concept. As for signal processing, traditional statistical treatments allow a better localization of the bond defect processing thermosignal by itself, without utilising a reference signal. Moreover the problem of detection and classification of random signals can be solved by maximizing the signal-to-noise ratio. Two filters maximising the signal-to-noise ratio are optimized: the stochastic matched filter aims at detects detection and the constrained stochastic matched filter aims at defects classification. Performances are quantified and methods are compared via the ROC curves." , "La fabrication des Composants Face au Plasma (CFP) d'une machine de fusion contr\u00F4l\u00E9e comporte la r\u00E9alisation d'une jonction carbone/cuivre qui peut pr\u00E9senter des d\u00E9fauts. La qualification des CFP par des m\u00E9thodes de Contr\u00F4le Non Destructifs (CND) est essentielle.A Cadarache le banc SATIR (Station d'Acquisition et de Traitement Infrarouge) utilise la thermographie infrarouge stimul\u00E9e pour le CND des CFP : la pr\u00E9sence d'un d\u00E9faut doit \u00EAtre d\u00E9tect\u00E9e par analyse des mesures IR. Les traitements existants, qui utilisent une r\u00E9f\u00E9rence exp\u00E9rimentale, ont mis en \u00E9vidence leurs limites. L'am\u00E9lioration des traitements des mesures SATIR font l'objet de cette th\u00E8se. On s'est propos\u00E9 de faire converger les contributions apport\u00E9es par la mod\u00E9lisation thermique et par le traitement statistique du signal. Gr\u00E2ce \u00E0 la mod\u00E9lisation thermique des param\u00E8tres sensibles aux d\u00E9fauts ont \u00E9t\u00E9 identifi\u00E9s. La d\u00E9tection rapide d'un d\u00E9faut s'est faite par l'estimation de la r\u00E9sistance thermique de contact De plus, une mod\u00E9lisation du syst\u00E8me SATIR par El\u00E9ments Finis a permis de d\u00E9finir le concept de tuile synth\u00E9tique d\u00E9terministe. Ce concept a \u00E9t\u00E9 \u00E9tendu par l'approche statistique (M\u00E9thode de Monte Carlo) vers celui de population test num\u00E9rique. Pour ce qui concerne le traitement du signal, les m\u00E9thodes statistiques traditionnelles ont permis de s'affranchir du concept de r\u00E9f\u00E9rence exp\u00E9rimentale. De plus le Filtre Adapt\u00E9 Stochastique et ses extensions ont permis d'am\u00E9liorer les r\u00E9sultats en d\u00E9tection et d'introduire le concept de classification des d\u00E9fauts. Les performances des m\u00E9thodes \u00E0 sous-espace ont \u00E9t\u00E9 quantifi\u00E9es \u00E0 l'aide des Courbes Op\u00E9rationnelles de R\u00E9ception." ; dc:type "Text" . @prefix ns21: . @prefix ns22: . ns1:id ns21:P1001 ns22:T1009 . @prefix rdaw: . ns1:id rdaw:P10219 "2007" . @prefix rdau: . ns1:id rdau:P60049 .