Degrees / Education

2014 - Qualified for full professor application by the National University Council (CNU 60).

2013 - HDR (French habilitation for research direction) in Mechanical Engineering. Title: “Vibration, machine to human. Monitoring, Physics Risks, Performance”. University of Reims Champagne-Ardenne, France.

Dissertation committee: W. BERTUCCI (URCA, President), Pr J. ANTONI (INSA Lyon, President), Pr D. REMOND (INSA Lyon, Reviewer), Pr B. RANDALL (Australia, Reviewer), Pr JP DRON (URCA, Examiner), L. RASOLOFONDRAIBE (URCA, Examiner)

2008 - Qualified for associate professor (Maître de conférences) application by the National University Council (CNU 60). Mention Très Honorable avec félicitations du jury.

2007 - PhD in Mechanical Engineering. Title: “Localisation et quantification des sources vibratoires dans le cadre d'une maintenance préventive conditionnelle en vue de fiabiliser le diagnostic et le suivi de l'endommagement des composants mécaniques tournants : application aux roulements à billes”. University of Reims Champagne-Ardenne, France.

Dissertation committee: Pr. R. Ohayon (CNAM, President), Pr J. THOMAS (Québec, Reviewer), Pr D. DEHOMBREUX (Belgique, Reviewer), E. FOLTETE (UFC, Examiner), Pr JP DRON (URCA, Examiner), L. RASOLOFONDRAIBE (URCA, Examiner), F. BOLAERS (URCA, Examiner)

2004 - Diplôme d’Etude Approfondie en "Méthodes Physiques d'Analyse et Instrumentation" de l'Université de Reims Champagne Ardenne, Mention Très Bien.

2003 - Maîtrise de Mécanique de l'Université de Reims Champagne Ardenne, Mention Très Bien.

2002 - Licence de Mécanique l'Université de Reims Champagne Ardenne, Mention Très Bien.

1999-2001 - Classes Préparatoires aux Grandes Écoles, Mathématiques/Physique

Habilitation à Diriger des Recherches

Thèse

Localisation et quantication des sources vibratoires dans le cadre d'une maintenance préventive conditionnelle en vue de abiliser le diagnostic et le suivi de l'endommagement des composants mécaniques tournants : application aux roulements à billes.

L'analyse vibratoire, en vue d'une maintenance préventive conditionnelle, s'avère un outil admirable depuis quelques décennies pour les industries. Son emploi vise à servir trois niveaux d'analyse : la surveillance, le diagnostic et le suivi de l'état d'endommagement des équipements. En pratique, les signaux vibratoires enregistrés sont le résultat d'un mélange de diérentes sources correspondant aux composants de la machine, ce qui rend dicile l'interprétation de l'état d'endommagement d'un composant particulier. L'intérêt est de séparer la contribution des différentes sources vibratoires généralement et directement liées à une défaillance plus ou moins importante d'un composant mécanique, à partir de plusieurs mesures réalisées par les accéléromètres. La séparation permettra non seulement de localiser les défauts sur les composants mais également de suivre l'évolution de l'endommagement de chacun d'entre eux. Le principe est alors d'améliorer le diagnostic et le suivi par l'introduction des méthodes inverses. Ces problèmes sont généralement instables et nécessitent des méthodes d'optimisation ou de stabilité. Nous développons deux approches, numérique et expérimentale, qui permettent de stabiliser l'inversion par le biais d'un placement optimal d'un nombre limité de capteurs de vibrations. Ces approches sont validées sur un cas académique puis exploitées sur une structure plus conforme au monde industriel : un carter disposant de deux paliers à roulements accouplé à un moteur.

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