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Thèse préparée par Clément Laboulfie

Titre : Gestion des incertitudes pour l’identification de lois de comportement composites

Début de thèse : 2019
Fin de thèse :
2022

Résumé : Les lois non-linéaires et anisotropes utilisées pour la modélisation du comportement, de l’endommagement et de la rupture des composites stratifiés sont le plus souvent identifiées manuellement, par des experts, à partir de résultats d’essais.

Les configurations d’essais sont généralement relativement simples, mais assez variées : par exemple, de façon classique, des essais de traction et de compression uniaxiale sur des éprouvettes unidirectionnelle, dans la direction des fibres et dans la direction transverse pour caractériser le comportement dans les axes d’orthotropie du matériau, des essais sur des éprouvettes à +/- 45° pour caractériser le comportement de cisaillement plan, ou encore des essais ILSS (interlaminar shear strength) pour caractériser les cisaillements interlaminaires.

Outre les essais monotones quasi-statiques, des essais de fluage peuvent aussi être employés pour caractériser le comportement visqueux du matériau.

Plus les modèles sont complets (comportement plan, hors-plan, dépendance à la vitesse de sollicitation, dépendance à la température, etc.), plus la liste est potentiellement longue. Toutefois, si les configurations expérimentales sont variées, les répétitions d’essais sont elles peu nombreuses en raison du coût potentiellement très élevé de ce type de campagne d’essais. En outre, ces campagnes sont le plus souvent incomplètes.

Enfin, certains aspects comme la rupture progressive du stratifié ou le comportement hors-plan échappent aux essais (simples) usuels de caractérisation et ne peuvent être identifiés que sur structures (ou sur éprouvettes technologiques) par exemple sur plaques trouées (et leur analyse nécessite l’usage de calcul EF).

Mots clés : Modèles matériaux, quantifications d’incertitudes, composites, modèles à effets mixtes

Date de soutenance prévue : Octobre 2022

Encadrement :

Partenaires ou/et Financeurs : Onera/Safran Tech