1. Metamodel-based Markov-Chain-Monte-Carlo parameter inversion applied in eddy current flaw characterization
- Author
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Dominique Lesselier, Marc Lambert, Caifang Cai, Pierre-Emile Lhuillier, Thomas Rodet, Roberto Miorelli, Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Simulation et de Modélisation Électromagnetique (LSME), Département Imagerie et Simulation pour le Contrôle (DISC), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (GeePs), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie (SATIE), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Cergy Pontoise (UCP), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Matériaux et Mécanique des Composants (EDF R&D MMC), EDF R&D (EDF R&D), EDF (EDF)-EDF (EDF), ANR-13-MONU-0011,ByPASS,Méthodes Bayesiennes pour le diagnostic et la Probabilité de détection Assistée par la Simulation(2013), Laboratoire des signaux et systèmes ( L2S ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Simulation et de Modélisation Électromagnetique ( LSME ), Département Imagerie et Simulation pour le Contrôle ( DISC ), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies ( LIST ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies ( LIST ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris ( GeePs ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -CentraleSupélec-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ), Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie ( SATIE ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] ( CNAM ) -Université de Cergy Pontoise ( UCP ), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -École normale supérieure - Cachan ( ENS Cachan ) -Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux ( IFSTTAR ), EDF - R&D Department MMC and MAI, EDF R&D ( EDF R&D ), EDF ( EDF ) -EDF ( EDF ), ANR-13-MONU-0011,ByPASS,Méthodes Bayesiennes pour le diagnostic et la Probabilité de détection Assistée par la Simulation ( 2013 ), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Université Paris-Seine-Université Paris-Seine-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), and HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Subjects
MCMC ,Computer science ,Bayesian probability ,flaw characterization ,[ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing ,01 natural sciences ,Bayesian ,Standard deviation ,law.invention ,010104 statistics & probability ,symbols.namesake ,law ,[MATH.MATH-MP]Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph] ,Eddy-current testing ,Nondestructive testing ,0103 physical sciences ,Eddy current ,General Materials Science ,0101 mathematics ,010302 applied physics ,metamodel ,business.industry ,Mechanical Engineering ,[ MATH.MATH-MP ] Mathematics [math]/Mathematical Physics [math-ph] ,Inversion ,non-destructive testing ,Inversion (meteorology) ,Markov chain Monte Carlo ,Condensed Matter Physics ,eddy-current ,Metamodeling ,[SPI.ELEC]Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism ,[ SPI.ELEC ] Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism ,symbols ,business ,Algorithm ,[SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing - Abstract
International audience; Flaw characterization in eddy current testing usually requires to solve a nonlinear inverse problem. Due to high computational cost, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are hardly employed since often needing many forward evaluations. However, they have good potential in dealing with complicated forward models and they do not reduce to only providing the parameters sought. Here, we introduce a computationally-cheap surrogate forward model into a MCMC algorithm for eddy current flaw characterization. Due to the use of a database trained off-line, we benefit from the MCMC algorithm for getting more information and we do not suffer from the computational burden. Numerous experiments are carried out to validate the approach. The results include not only the estimated parameters, but also standard deviations, marginal densities and correlation coefficients between two parameters of interest.
- Published
- 2018