Structural damage: robust, real-time, and data-driven adaptive modeling for online control

Informations projet

DREAM-ON

N° de convention de subvention: 101002857

DOI

10.3030/101002857

Projet clôturé

Date de signature de la CE 8 Avril 2021

Date de début 1 Juin 2021

Date de fin 31 Mai 2026

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 937 500,00

Contribution de l’UE

€ 1 937 500,00

Coordonné par

ECOLE NORMALE SUPERIEURE PARIS-SACLAY
France

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Book chapters (6)

A novel DDDAS architecture combining advanced sensing and simulation technologies for effective real-time structural health monitoring

Auteurs: Chamoin, Ludovic; Baranger, Emmanuel; Benady, Antoine; Charbonnel, Pierre-Étienne; Diaz, Matthieu; Farahbakhsh, Sahar; Fribourg, Laurent; Xavier, Daniel Martin; Poncelet, Martin
Publié dans: Handbook of Dynamic Data Driven Application Systems, 2025, ISBN 978-3-031-88573-0
Éditeur: Springer Cham

Intégrer les connaissances physiques dans les réseaux de neurones: application à l'apprentissage des lois de comportement matériaux à partir de mesures de déformation par fibres optiques

Auteurs: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Publié dans: La Revue 3EI, Numéro 109, 2022, ISSN 1252-770X
Éditeur: SEE

Data Assimilation and Integration Into Computational Mechanics Models

Auteurs: Ludovic Chamoin
Publié dans: SEMA SIMAI Springer Series, Mathematical and Computational Modelling Across the Scales, 2025, Page(s) 39-76
Éditeur: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-84897-1_2

Contrôle en temps reel de l'évolution de l'endommagement dans les structures mécaniques à partir de techniques avancées de mesure et de simulation

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Evolution(s): Science, art et littérature, 2025, ISBN 978-2-37361-492-3
Éditeur: Editions Matériologiques

Model verification, updating, and selection from the constitutive relation error concept

Auteurs: L. CHAMOIN, P. LADEVEZE
Publié dans: Advances in Applied Mechanics, Error Control, Adaptive Discretizations, and Applications, Part 2, 2025, Page(s) 311-362
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/bs.aams.2024.08.005

DREAM-ON: merging advanced sensing techniques and simulation tools for future structural health monitoring technologies

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: The Project Repository Journal, Numéro 10, 2021, Page(s) 124-127
Éditeur: EDMA
DOI: 10.54050/prj10124127

Conference proceedings (49)

A modified dual Kalman filter for damage detection using distributed optic fiber measurements

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Publié dans: 9th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, 2024
Éditeur: ECCOMAS

Structural health monitoring and model updating with distributed optic fiber measurements

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET, L. CHAMOIN
Publié dans: 17th International Conference on Advances in Experimental Mechanics, 2023
Éditeur: Univ. Strathclyde

Model updating with a Modified Dual Kalman Filter acting on distributed strain measurements

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Publié dans: 11th Conference on Adaptive Modeling and Simulation, 2023
Éditeur: ECCOMAS
DOI: 10.23967/admos.2023.021

Identification et suivi de l'endommagement structural à l'aide de mesures expérimentales et d'une approche par filtre de Kalman modifié

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Publié dans: 16e Colloque National en Calcul des Structures, 2024
Éditeur: CSMA

Integrated structural health monitoring with real-time data assimilation and hybrid twins

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: International Symposium Mathematical and applied aspects of complexity reduction methods (Collège de France), 2026
Éditeur: Collège de France

Integrated Structural Health Monitoring with real-time data assimilation and hybrid twins of dynamical systems

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: 10th International Conference on Computational Methods in Structural Dynamics and Earthquake Engineering, 2025
Éditeur: ECCOMAS

Validation criteria for data-driven models of history-dependent materials

Auteurs: L. CHAMOIN, P. LADEVEZE
Publié dans: 17th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2026), 2026
Éditeur: IACM

Effective numerical strategies for in situ damage monitoring on engineering structures

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Rencontres Franciliennes de Mécanique, 2024
Éditeur: Federation Francilienne de Mécanique

Data-driven modeling based on the Constitutive Relation Error for history-dependent materials

Auteurs: P. LADEVEZE, L. CHAMOIN
Publié dans: Digital Twins in Engineering (DTE) & Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS), 2025
Éditeur: ECCOMAS

Adaptive damage model identification in sequential data assimilation with distributed optic fiber sensing

Auteurs: L. CHAMOIN, S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET
Publié dans: 12th International Conference on Adaptive Modeling and Simulation, 2025
Éditeur: ECCOMAS

Physics-augmented neural networks for constitutive modeling: toward an application for structural health monitoring

Auteurs: A. BENADY, S. FARAHBAKHSH, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Publié dans: 9th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, 2024
Éditeur: ECCOMAS

A modified Constitutive Relation Error framework to learn nonlinear constitutive laws using physics-augmented Neural Networks

Auteurs: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Publié dans: 2nd IACM Mechanistic Machine Learning and Digital Engineering for Computational Science Engineering and Technology, 2023
Éditeur: IACM

Training and generalization errors for Underparametrized Neural Networks

Auteurs: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: American Control Conference, 2024
Éditeur: AACC

Physics-augmented neural networks for constitutive modeling: training with the modified constitutive relation error

Auteurs: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Publié dans: 6th International Workshop on Model Reduction Techniques, 2023
Éditeur: ECCOMAS

Techniques d'intelligence artificielle au service de l'ingénierie: réduction de modèles complexes par Machine Learning

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Journée Scientifique Dassault Aviation, 2024
Éditeur: Dassault Aviation

Nonlinear parametric identification using model reduction-based mCRE and MDKF

Auteurs: M. BHATTACHARYYA, L. CHAMOIN
Publié dans: 17e Colloque National en Calcul des Structure (CSMA), 2026
Éditeur: CSMA

In situ structural damage tracking and monitoring from advanced sensing techniques and hybrid twins

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: 6th International Conference on Multi-scale Computational Methods for Solids and Fluids, 2023, ISBN 978-9958-638-73-2
Éditeur: ECCOMAS

Data-driven MPC for real-time control of an open-die forging problem

Auteurs: D. MARTIN XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: European Control Conference (ECC 2025), 2025
Éditeur: European Control Association (EUCA)

Commande garantie pour le contrôle et la prévention de l'endommagement des structures

Auteurs: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: 16e Colloque National en Calcul des Structures, 2024
Éditeur: CSMA

Physics-informed neural networks derived from a mCRE functional for constitutive modeling

Auteurs: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Publié dans: 2nd International Workshop on Artificial Intelligence and Augmented Engineering, 2022
Éditeur: INRIA

Approximation and definition of state variables for a comprehensive description of damage for ceramic matrix composites

Auteurs: E. BARANGER
Publié dans: 48th International Conference and Expo on Advanced Ceramics and Composites, 2024
Éditeur: American Ceramic Society

Real-time monitoring of evolutive structural damage from advanced sensing and simulation

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Colloque IUF, 2023
Éditeur: IUF

Contrôle en ligne garantissant la sûreté de fonctionnement de structures en mode dégradé

Auteurs: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: 1er Congrès Annuel de la Société Française d'Automatique, de Génie Industriel et de Productique, 2023
Éditeur: SAGIP

A modified Constitutive Relation Error (mCRE) framework to learn nonlinear constitutive models from strain measurements with thermodynamics-consistent Neural Networks

Auteurs: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Publié dans: 11th Conference on Adaptive Modeling and Simulation, 2023
Éditeur: ECCOMAS
DOI: 10.23967/admos.2023.020

Apprentissage non-supervisé de lois de comportement non-linéaires avec réseau de neurones thermodynamiquement consistent par minimisation de l'erreur en relation de comportement modifiée

Auteurs: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Publié dans: 16e Colloque National en Calcul des Structures, 2024
Éditeur: CSMA

Damage tracking using distributed optic fiber sensors in structures

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Publié dans: 25e Congrès Français de Mécanique, 2022
Éditeur: AFM

A PGD-based reduced order approximation for nonlinear parametric identification using the modified constitutive relation error method and modified Kalman filtering

Auteurs: M. BHATTACHARYYA, L. CHAMOIN
Publié dans: 12th International Conference on Adaptive Modeling and Simulation, 2025
Éditeur: ECCOMAS

Model parameter identification and damage detection using a modified dual Kalman filter with optical fiber sensor data

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Publié dans: Digital Twins in Engineering (DTE) & Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS), 2025
Éditeur: ECCOMAS

Unsupervised identification of constitutive laws using neural networks in a thermodynamically consistent framework guided by the CRE and mCRE methods

Auteurs: N. KLEBI, L. CHAMOIN
Publié dans: 18th Internation Conference on Computational Plasticity (COMPLAS 2025), 2025
Éditeur: ECCOMAS

Integrated structural health monitoring with real-time data assimilation and hybrid twins of dynamical systems

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Seminar of IMB, 2026
Éditeur: IMB

An analysis of tube radius under approximate model prediction control

Auteurs: S. MAHALINGAM, L. CHAMOIN
Publié dans: 17th World Congress on Computational Mechanics (WCCM 2026), 2026
Éditeur: IACM

Data-driven MPC applied to nonlinear systems for real-time applications

Auteurs: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: 14e Colloque sur la Modélisation des Systèmes Réactifs, 2023
Éditeur: LAAS-CNRS

Réseaux de neurones informés par la physique pour l’apprentissage de lois de comportement

Auteurs: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Publié dans: 25e Congrès Français de Mécanique, 2022
Éditeur: AFM

Identification non supervisée de lois de comportement non-linéaire par réseaux de neurons dans un cadre thermodynamiquement coherent, guide par la méthode mCRE

Auteurs: N. KLEBI, L. CHAMOIN
Publié dans: 17e Colloque National en Calcul des Structure (CSMA), 2026
Éditeur: CSMA

Early stopping strategy using neural tangent kernel theory and Rademacher complexity

Auteurs: D. MARTIN XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: American Control Conference (ACC 2025), 2025
Éditeur: American Automatic Control Council (AACC)

Some recent advances in structural damage tracking and monitoring

Auteurs: L. CHAMOIN, S. FARAHBAKHSH, M. DIAZ, M. PONCELET, PE. CHARBONNEL
Publié dans: 16th World Congress on Computational Mechanics, 2024
Éditeur: IACM

Data-based model updating, selection, and enrichment using the modified constitutive relation error concept

Auteurs: L. CHAMOIN, A. BENADY, S. FARAHBAKHSH, E. BARANGER, M. PONCELET
Publié dans: 15th World Congress on Computational Mechanics, 2022
Éditeur: IACM

Data assimilation from hybrid twins for the practical real-time monitoring of complex engineering systems

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Digital Twins in Engineering (DTE) & Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS), 2025
Éditeur: ECCOMAS

An analysis of tube radius under approximate model prediction control

Auteurs: S. MAHALINGAM, L. CHAMOIN
Publié dans: 17e Colloque National en Calcul des Structure (CSMA), 2026
Éditeur: CSMA

Contrôle santé intégré des structures basée sur l’assimilation de données en temps réel et les jumeaux numériques

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: Seminar of EDF, 2026
Éditeur: EDF

Réseaux de neurones informés par la physique pour l’apprentissage de lois de comportement

Auteurs: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Publié dans: Workshop CNRS, l’IA pour les sciences et l’ingénierie, 2022
Éditeur: CNRS

Use of the modified constitutive relation error to learn constitutive relations

Auteurs: E. BARANGER, A. BENADY, L. CHAMOIN
Publié dans: 21st European Conference on Composite Materials, 2024
Éditeur: AMAC
DOI: 10.60691/yj56-np80

Unsupervised learning of constitutive model with neural networks and sparse identification of internal variables

Auteurs: A. BENADY, E. BARANGER, C. JAILIN, L. CHAMOIN
Publié dans: Digital Twins in Engineering (DTE) & Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS), 2025
Éditeur: ECCOMAS

Physics-informed neural networks derived from a mCRE functional for constitutive modelling

Auteurs: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Publié dans: IUTAM Symposium on Data-driven mechanics, 2022
Éditeur: IUTAM

Adaptive modeling and learning of material laws for effective data assimilation

Auteurs: L. CHAMOIN, A. BENADY, S. FARAHBAKHSH, E. BARANGER, M. PONCELET
Publié dans: 16th World Congress on Computational Mechanics, 2024
Éditeur: IACM

Parsimonious identification of a viscoelastic model using the mCRE framework and Lasso regularization

Auteurs: N. KLEBI, L. CHAMOIN
Publié dans: 11th International Conference on Inverse Problems, Control and Shape Optimization (PICOF 2025), 2025
Éditeur: LAMSIN

Unsupervised identification of constitutive laws using neural networks in a thermodynamically consistent framework guided by the CRE and mCRE methods

Auteurs: N. KLEBI, L. CHAMOIN
Publié dans: 11th GACM Colloquium on Computational Mechanics, 2025
Éditeur: GACM

Data-driven MPC for real-time control of nonlinear systems

Auteurs: D. MARTIN XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: Digital Twins in Engineering (DTE) & Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS), 2025
Éditeur: ECCOMAS

Structural damage: robust, real-time, and data-driven modelling for online control

Auteurs: L. CHAMOIN
Publié dans: MORPHO Final Conference, 2025
Éditeur: ENSAM

Peer reviewed articles (14)

Effective reduced-order approximation for fast and robust MCRE-based parametric identification of nonlinear history-dependent material laws

Auteurs: Mainak Bhattacharyya, Ludovic Chamoin
Publié dans: Computational Mechanics, Numéro 78, 2026, Page(s) 213-238, ISSN 0178-7675
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00466-026-02754-1

Experimental Learning of a Hyperelastic Behavior with a Physics-Augmented Neural Network

Auteurs: C. Jailin, A. Benady, R. Legroux, E. Baranger
Publié dans: Experimental Mechanics, Numéro 64, 2024, Page(s) 1465-1481, ISSN 0014-4851
Éditeur: Sage Science Press
DOI: 10.1007/s11340-024-01106-5

An educational review on distributed optic fiber sensing based on Rayleigh backscattering for damage tracking and structural health monitoring

Auteurs: L. CHAMOIN, S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET
Publié dans: Measurement Science and Technology, Numéro 33:124008, 2022, ISSN 0957-0233
Éditeur: Institute of Physics and the Physical Society
DOI: 10.1088/1361-6501/ac9152

Noise-bias compensation for the unsupervised learning of constitutive laws

Auteurs: Clément Jailin, Stéphane Roux, Antoine Benady, Emmanuel Baranger
Publié dans: Comptes Rendus. Mécanique, Numéro 354, 2026, Page(s) 1-24, ISSN 1631-0721
Éditeur: Elsevier Masson
DOI: 10.5802/crmeca.342

MPC surrogates based on supervised or unsupervised learning for the real-time control of nonlinear systems

Auteurs: Daniel Martin Xavier, Ludovic Chamoin, Laurent Fribourg
Publié dans: IFAC Journal of Systems and Control, Numéro 36, 2026, Page(s) 100409, ISSN 2468-6018
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ifacsc.2026.100409

Optimal placement of distributed optic fiber sensors with the modified Constitutive Relation Error

Auteurs: José Andrés Pérez Orozco, Ludovic Chamoin, Julien Cortial, Maya de Buhan, Bruno Soulier
Publié dans: Mechanical Systems and Signal Processing, Numéro 238, 2025, Page(s) 113206, ISSN 0888-3270
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.ymssp.2025.113206

Training and generalization errors for Underparametrized Neural Networks

Auteurs: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Publié dans: IEEE Control Systems Letters, Numéro 7, 2023, Page(s) 3926-3931, ISSN 2475-1456
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2023.3344139

Data-driven material modeling based on the Constitutive Relation Error

Auteurs: Pierre Ladevèze, Ludovic Chamoin
Publié dans: Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences, Numéro 11, 2024, ISSN 2213-7467
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1186/s40323-024-00279-x

Model and mesh selection from a mCRE functional in the context of parameter identification with full-field measurements

Auteurs: Hai Nam Nguyen, Ludovic Chamoin
Publié dans: Computational Mechanics, Numéro 76, 2025, Page(s) 251-277, ISSN 0178-7675
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00466-025-02598-1

Investigation of Distributed Optic Fiber Sensors Data Loss Due to Strain Gradient

Auteurs: S. Farahbakhsh, M. Poncelet, L. Chamoin
Publié dans: Experimental Techniques, 2025, ISSN 0732-8818
Éditeur: Society for Experimental Mechanics
DOI: 10.1007/s40799-025-00847-9

Continuous structural health monitoring with a modified dual Kalman filter applied with optical fiber sensing data

Auteurs: S. Farahbakhsh, L. Chamoin, M. Poncelet
Publié dans: Computers & Structures, Numéro 329, 2026, Page(s) 108284, ISSN 0045-7949
Éditeur: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.compstruc.2026.108284

Unsupervised learning of history-dependent constitutive material laws with thermodynamically-consistent neural networks in the modified Constitutive Relation Error framework

Auteurs: Antoine Benady, Emmanuel Baranger, Ludovic Chamoin
Publié dans: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Numéro 425, 2024, Page(s) 116967, ISSN 0045-7825
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cma.2024.116967

NN-mCRE: a modified Constitutive Relation Error framework for unsupervised learning of nonlinear state laws with physics-augmented Neural Networks

Auteurs: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Publié dans: International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2024, ISSN 0029-5981
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/nme.7439

From data to reality: Criteria for the validation of data-driven models for history-dependent materials

Auteurs: Pierre Ladevèze, Ludovic Chamoin
Publié dans: European Journal of Mechanics - A/Solids, Numéro 118, 2026, Page(s) 106095, ISSN 0997-7538
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.euromechsol.2026.106095

Other (5)

Optimization of optic fiber sensor placement for structural health monitoring

Auteurs: Z. ZHOU, B. SOULIER, L. CHAMOIN
Publié dans: 2022
Éditeur: ENS Paris-Saclay

Use of physics-augmented neural networks for unsupervised learning of material constitutive relations - Comparison of the NN-Euclid and NN-mCRE methods

Auteurs: E. ZEMBRA, A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Publié dans: 2023
Éditeur: ENS Paris-Saclay

Scientific machine learning and physics-augmented neural networks for hybrid digital twins

Auteurs: A. BENADY, F. LEHMANN, A. PULIKKATHODI, E. BARANGER, L. CHAMOIN, F. GATTI, D. CLOUTEAU
Publié dans: Journée du GDR I-GAIA, 2023
Éditeur: CNRS

OFDR optic fiber measurements: performance limitations

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET, L. CHAMOIN
Publié dans: Colloque National Mecamat, 2024
Éditeur: Mecamat

High resolution strain measurement using optic fiber sensors

Auteurs: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Publié dans: Journées des doctorants du LMPS, 2022
Éditeur: LMPS, ENS Paris-Saclay