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CIVA, la simulation et l’analyse au service du Contrôle Non Destructif

CIVA est le leader mondial des logiciels de simulation et d’analyse dédié aux activités de contrôle non destructif (CND). Capable de prendre en compte les principales techniques d’inspection, il est utilisé par un grand nombre d’industriels et de centres de recherche pour concevoir, optimiser et qualifier les méthodes, ainsi que pour le diagnostic, la mise en place de procédures de contrôles automatisées et la formation. CIVA est développé par le List et distribué par la société Extende dans plus de 40 pays.

L’usage

Simuler les inspections et analyser les données

Le logiciel CIVA est un outil de simulation et d’analyse dédié aux activités de contrôle non destructif (CND).

Développé par le CEA List et distribué par la société Extende, CIVA est organisé comme une plateforme modulaire, proposant de nombreuses fonctionnalités et capable d’intégrer des outils additionnels développés en partenariat.

CIVA permet de vérifier la faisabilité d’une démarche de CND, de choisir la procédure d’inspection la plus adaptée, de concevoir de nouveaux procédés, d’optimiser les configurations et vérifier les performances d’un contrôle. Les principales techniques d’inspection utilisées lors de la fabrication et la maintenance de composants industriels y sont présentes : ultrasons, ondes guidées, SHM, courants de Foucault, thermographie, radiographie, tomographie.

En complément de la simulation, CIVA propose des fonctionnalités d’analyse des données issues de la mesure (expérimentale ou simulée), et propose une suite d’outils pour les études statistiques et la démonstration de performance (métamodèles, analyse de sensibilité, probabilité de détection). L’outil intègre également des capacités d’automatisation entière ou partielle des diagnostics.

Avec plus de 300 sociétés utilisatrices dans le monde, notamment dans l’énergie, l’aéronautique, le transport, la pétrochimie et le manufacturing, CIVA est leader au niveau international dans son domaine.

Ses atouts

Multitechnique, performant et orienté métier

Les principales forces de CIVA :

  • multitechnique : CIVA prend en compte les principales techniques d’inspection : ultrasons, ondes guidées, courants de Foucault, thermographie, radiographie, tomographie, et possède un module dédié au contrôle de santé des structures (SHM pour Structural Health Monitoring) ;
  • multiphysique : CIVA intègre de nombreux modèles, permettant d’aborder les différentes physiques liées aux différentes techniques. CIVA permet de combiner des solutions semi-analytiques rapides et des solutions numériques (type éléments finis, équations intégrales et méthodes de type Monte Carlo) et offre des stratégies de simulation optimales en fonction des configurations et des objectifs que l’on se fixe ;
  • traitement de données et Analyse : CIVA possède des fonctions d’imagerie et traitement de données avancées (reconstruction et tomographie X, analyse modale, segmentation, diagnostic) ;
  • environnement utilisateur : ses interfaces graphiques et intuitives permettent une approche « métier » au plus proche des standards du CND, appel en mode interactif ou via des scripts, automatisation des campagnes calculs (variations paramétriques, propagation d’incertitudes) ;
  • personnalisation : CIVA offre la capacité d’ajouter des modules additionnels propriétaires (plug-in) pour des besoins spécifiques en simulation et en analyse. Ces adaptations du logiciel peuvent être développées rapidement dans le cadre de collaborations avec le CEA (contact : stephane.leberre@cea.fr).

Nucléaire, aéronautique, pétrochimie, transports...

  • Nucléaire : conception et optimisation de contrôle, support à la qualification des procédés, contrôles robotisés, soudures et matériaux complexes, analyse des données pour les composants épais, forgés, moulés, les liaisons bimétalliques…
  • Aéronautique : contrôle de pièces complexes, matériaux composites (module dédié), probabilité de détection, SHM, etc.
  • Pétrochimie : contrôle des pipes, ultrasons, ondes guidées, CF pulsés, compréhension de phénomènes complexes, support à la validation des méthodes (module dédié).
  • Transport : Contrôle des rails, ondes guidées, SHM…
  • Manufacturing : support à la maitrise des pièces et procédés, contrôle des pièces en post fabrication, caractérisation, monitoring et fabrication additive.
Cas d’usage 1

Optimisation des sondes et trajectoires

Les outils de simulation permettent de converger rapidement vers la solution optimale pour un objectif donné de performance.

CIVA propose un large choix de sondes et capteurs prédéfinis et permet de concevoir de nouvelles sondes dont la performance peut être optimisée à partir d’un grand nombre de paramètres. Il est aussi possible de programmer des trajectoires de contrôles (paramétriques ou complexes) et de vérifier et maximiser la couverture en sensibilité de son contrôle.

Cas d'usage 2

Démonstration de performances par simulation des méthodes d'inspection

CIVA propose des outils dédiés à la démonstration de performance, permettant notamment :

  • la création de métamodèles permettant de réaliser des simulations intensives nécessaires aux études statistiques (plusieurs milliers d’évaluations à la seconde) ;
  • l’évaluation de la sensibilité d’un contrôle aux variables essentielles et aux incertitudes (indices de SOBOL) ;
  • l’évaluation de la probabilité de détection (POD) compte tenu de critères personnalisables. (Lois et plages d’incertitudes expérimentales, seuils de bruit et de détection, critères de détectabilité…) ;
  • l’évaluation des limites de validité d’un contrôle compte tenu d’un domaine de définition donné.
Cas d’usage 3

Automatisation des diagnostics

Le diagnostic est une étape clé dans le processus de contrôle et son automatisation un des enjeux majeurs en termes de fiabilité et productivité.

Les équipes du List ont enrichi CIVA d’outils pour le diagnostic assisté ou automatisé, incluant des modules de machine learning (commercialisés à partir de CIVA 2022) capables d’apprendre à établir un diagnostic, à partir d’un historique de données réelles et/ou issues de la simulation.

Voir la page Diagnostic et pronostic.

 

Publications

Mesnil, O., Recoquillay, A., Druet, T., Serey, V., Hoang, H. T., Imperiale, A., and Demaldent, E. (April 19, 2021). « Experimental Validation of Transient Spectral Finite Element Simulation Tools Dedicated to Guided Wave-Based Structural Health Monitoring. » ASME. ASME J Nondestructive Evaluation. November 2021; 4(4): 041003. https://doi.org/10.1115/1.4050708

Imperiale, A, Leymarie, N, Demaldent, E. Numerical modeling of wave propagation in anisotropic viscoelastic laminated materials in transient regime: Application to modeling ultrasonic testing of composite structures. Int J Numer Methods Eng. 2020; 121: 3300– 3338. https://doi.org/10.1002/nme.6359

Cousin, G., Lhémery, A., & Grondel, S. (2021). A model to predict the elastic field radiated by a magnetostrictive patch transducer into an omnidirectional waveguide. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1761, No. 1, p. 012005). IOP Publishing.

R. Fernandez , S.Lonné , G. Toullelan , S.Mahaut
Validation of the simulation software CIVA UT in separated transmit/receive configurations
15th Asia Pacific Conference for Non-Destructive Testing (APCNDT2017), Singapore

F Foucher, S Lonné, G Toullelan, S Mahaut… – An overview of validation campaigns of the CIVA simulation software – 12th ECNDT

A. Imperiale, N. Leymarie, T. Fortuna, E. Demaldent, Coupling strategies between asymptotic and numerical models with application to ultrasonic non-destructive testing of surface flaws, Journal of computational acoustics, 2018.

A. Skarlatos, A Mixed Spatial–Spectral Eddy-Current Formulation for Pieces With One Symmetry Axis, in IEEE Transactions on Magnetics, vol. 56, no. 9, pp. 1-11, Sept. 2020, Art no. 6200912.

A. Skarlatos, A. Martinez-de-Guerenu, R. Miorelli, A. Lasaosa, C. Reboud, Use of meta-modelling for identification and interpolation of parametric hysteresis models applied to the characterization of carbon steels, Physica B: Condensed matter (2018).

R. Miorelli, X. Artusi, C. Reboud, An efficient adaptive database sampling strategy with applications to eddy current signals, Simulation Modelling Practice and Theory 80, 75–88 (2018).

L. J. Fradkin, M. Darmon, S. Chatillon, P. Calmon, A semi-numerical model for the near-critical angle scattering, Journal of the Acoustical Society of America 139, 141-150 (2016).

A. Skarlatos, T. Theodoulidis, Calculation of the eddy-current flow around a cylindrical through-hole in a finite-thickness plate, IEEE Transactions on Magnetics 51, 6201507 (2015).

T. Sollier, G. Cattiaux, B. Marchand, E. Demaldent, A. Skarlatos, Modeling the X-probe and the +Point eddy current probes, Studies in Applied Electromagnetics and Mechanics 39, 136-143 (2014).

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