Thèse soutenue

Application du calcul parallèle aux modèles à grand nombre de variables internes

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Auteur / Autrice : Frédéric Feyel
Direction : Georges Cailletaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et Génie des Matériaux
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : ENSMP

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Les années 1980 ont vu le développement de lois de comportement sophistiquées décrivant les relations contrainte/déformation pour des chargements complexes, en uniaxial comme en multiaxial. Ces lois sont basées sur une approche phénoménologique et sont calibrées grâce à des essais expérimentaux. Leur principal défaut est de ne pas être suffisamment prévisionnelles lorsque le matériau n'est pas stable en cours de sollicitation. C'est pour cela que les années 1990 voient le développement des approches micromécaniques. L'idée forte de ces approches est la prise en compte, à des échelles pertinentes, d'informations microstructurales pour modéliser les déformations inélastiques à l'aide de variables dont la signification physique est plus claire, de manière à augmenter leur pouvoir prévisionnel. Deux voies complémentaires peuvent être suivies : représentation de la microstructure par des approches autocohérentes : ces modèles s'appliquent aux matériaux présentant un désordre (ex : matériaux métalliques). Ce type d'approche conduit à des formulations à très grand nombre de variables internes représentation de la microstructure par des éléments finis : on constitue alors une cellule élementaire reproduite à l'infini donnant une bonne idée de la morphologie du matériau. Cette approche, baptisée ef 2, est encore plus lourde que la précédente car elle nécessite en chaque point d’intégration une résolution par éléments finis. Elle est bien adaptée à la modélisation du comportement de structures composites présentant un ordre parfait. L'avantage de ce type de modélisation est de donner accès aux états mécaniques macroscopiques ainsi qu'aux états microscopiques locaux conditionnant la tenue de la structure. Les données microscopiques. . .