Simulation virtuelle des essais de validation pour l'ameublement - meubles à base de plaques

Virtual simulation and validation tests for furniture - plates based furniture

• Auteur / Autrice : Zhou Chen
• Direction : Luc Chevalier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 28/01/2019
• Etablissement(s) : Paris Est
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne ; 2010-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Modélisation et simulation multi échelle (Marne-la-Vallée) - Laboratoire de Modélisation et Simulation Multi Echelle / MSME
• Jury : Président / Présidente : Sabine Care
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Luc Chevalier, Mathilde Chevreuil, Florent Pled
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Coret, Frédéric Rouger
• DOI : 10.70675/fc0f0468z94a5z4fb6zbfd1z8bd4b5ff5a5e

Mots clés

Mots clés contrôlés

Meubles -- Procédés de fabrication

Simulation par ordinateur

Panneaux de particules

Propriétés mécaniques

Méthode de Monte-Carlo

Méthode d'entropie maximale

Mots clés libres

Simulation virtuelle

Essais de validation

Ameublement

Virtual simulation

Validation tests

Furniture

Résumé

La simulation numérique est un outil puissant au service de la conception de produit et la réalisation d’« essais virtuels pour meubles » permet de raccourcir la phase de mise au point et d’optimisation des produits. L’objectif du travail présenté est de mettre au point un outil de simulation permettant aux industriels de mener une étude de validation (tenue aux tests normalisés) avant la mise en fabrication des meubles. De nombreux outils de calcul 3D permettent ces simulations mais le domaine de l’ameublement est spécifique : d’une part, les éléments de meuble sont généralement de géométrie simple assimilable à un assemblage de plaques et/ou de poutres mais d’autre part, (i) les matériaux utilisés (ici, panneaux de particules) présentent beaucoup de dispersions dans leur comportement hétérogène et anisotrope et (ii) les liaisons entre éléments de meubles peuvent être complexes et induisent des effets locaux qu’une modélisation simplifiée en plaques et poutres ne peut représenter. Ces spécificités nous amènent à développer un code dédié aux meubles dans lequel une bibliothèque d’éléments de liaisons sera introduite et où les paramètres matériaux seront modélisés par des variables aléatoires suivant des lois de probabilité a priori inconnues. Cette étude porte sur le second point et présente l’identification des propriétés élastiques du matériau bois en panneau de particules à partir d’une technique d’analyse d’images et la mise en place d’un modèle éléments finis plaques pour simuler la réponse de meubles aux essais de validation. Une étude statistique du comportement des meubles prenant en compte la dispersion des propriétés matériaux est menée en utilisant une méthode de Monte Carlo

In furniture industry, the numerical simulation allows the design and optimization of wood-based structures, thus avoiding expensive experimental campaigns. Most of wood-based furniture present some particular features in terms of material properties and geometries. On the one hand, the properties of timber materials (such as particule boards) are strongly heterogeneous and anisotropic. On the other hand, the furniture are often made of simply-shaped elements and then can be represented by an assembly of plates and/or beams. The present work deals with those specific features and presents the identification of the elastic properties of particle boards from digital image correlation (DIC) [Chevalier et al. 2001] as well as the simulation of the mechanical behavior of furniture. First, three-point bending tests based on Timoshenko’s beam theory are performed on different samples cut from a prototype desk for the identification of the material properties using DIC techniques. Secondly, a probabilistic model for the uncertain material parameters is constructed by using the Maximum Entropy (MaxEnt)principle [Soize 2017] combined with a Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) method based on Metropolis-Hastings algorithm for generating realizations of the underlying random variables. Thirdly, numerical virtual tests are performed to propagate the uncertainties in the material properties through the model and assess the impact of such variabilities on the response of the structure. Lastly, several real tests were previously conducted on the desk in order to validate the proposed numerical approach. Quite good agreement is observed between the numerical computations and the experimental measurements