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Amélioration des méthodes de test pour les essais de vibration au sol de grands aéronefs

Pascal LUBRINA
Département Aéroélasticité et Dynamique des Structures (DADS), ONERA, Châtillon

Cet article évoque les attentes techniques industrielles concernant les essais de vibration au sol (EVS) des grands aéronefs, ceci dans le contexte de réduction des durées des campagnes d'essais. L'utilisation avant la campagne d'essai du modèle mathématique de la structure, plus précisément le modèle aux éléments finis, permet l'optimisation de l'implantation des accéléromètres permettant de garantir l'observabilité des modes de vibration requis et l'optimisation des positionnements des excitateurs assurant la contrôlabilité de tous les modes attendus. L'amélioration des performances des ordinateurs et des moyens d'acquisition, celle des logiciels parallèlement à la mise en œuvre d'une nouvelle classe d'excitateurs, tend à réduire la différence entre les valeurs de caractéristiques modales issues des méthodes d'extraction modale (PSM : Phase Separation Methods) s'appuyant sur des excitations large bande, par exemple excitations aléatoires décorrélées, et celles issues de la méthode classique d'appropriation modale (PRM : Phase Resonance Method). Ceci est rendu visible grâce aux critères de confiance suivants : MIF (Modal Indicator Function), MAC (Modal Assurance Criterion), et XOR (Mass extended MAC), calculés à partir de deux campagnes d'essais. Celles-ci ont eu lieu en octobre 1999, pour l'essai de vibration au sol à vocation de recherche sur l'Airbus A340-300 MSN1 et en janvier 2001 pour l'essai de vibration au sol du prototype de l'Airbus A340-600. La coopération Onera-DLR a permis de proposer une nouvelle stratégie pour les tests futurs, stratégie basée sur une combinaison de la méthode traditionnelle d'appropriation modale assistée et complétée par les méthodes d'extraction modale. L'article expose l'état de l'art concernant les moyens de rendre compte des non-linéarités sur les grands aéronefs, et notamment l'utilisation de l'approche de linéarisation stochastique.