Identification du modèle d'un avion aéroélastique à l'aide d'une nouvelle méthode d'approximation des forces aérodynamiques non stationnaire

Dans ce projet, on presente l'identification du modele d'un avion aeroelastique a l'aide d'une nouvelle methode d'approximation des forces aerodynamiques non stationnaires du domaine de frequence au domaine de Laplace pour le calcul des interactions aeroservoelastiques. Cette nouvelle methode est realisee en deux etapes: 1. Les forces aerodynamiques seront interpolees par des polynomes orthogonaux qui serviront a la generation d'une serie de puissances 2. A l'aide de la serie de puissances, on calcule, par une technique d'identification, les coefficients des numerateurs et denominateurs de la fraction rationnelle de Pade. Cette methode permet de mettre chaque element de la matrice des forces aerodynamiques non stationnaires sous forme d'une fonction de transfert. La fonction de transfert obtenue par la methode Pade est souvent d'ordre eleve qui n'est pas toujours realisable du point de vue stabilite. Afin de pouvoir realiser cette fonction de transfert, on procede a une reduction de son ordre par la methode de Luus Jakola a l'aide d'algorithme de recherche operationnel. Pour illustrer et valider notre nouvelle methode, nous avons considere le modele de test d'avion ATM developpe par la NASA DFRC, a l'aide du logiciel STARS qui contient tous les elements necessaires a une analyse aeroservoelastique ainsi que les resultats aeroservoelastiques associes obtenus par la NASA. Ces resultats seront presentes sous la forme des vitesses de battement. La nouvelle methode developpee dans cette these est une contribution originale qui permet de mener une analyse aeroservoelastique. Les resultats obtenus par la methode d'analyse de battement sur le modele ATM en boucle ouverte et en boucle fermee en utilisant notre nouvelle methode d'approximation des forces aerodynamiques sont excellentes en termes de convergence en comparaison avec les methodes traditionnelles telles que la methode Least Square LS et Minimum State MS.