Recherche et optimisation de solutions technologiques de protection balistique par corrélation expérience-simulation

Search for and optimisation of technological solutions for ballistic protection through experiment-simulation correlation

• Auteur / Autrice : Yohan Cosquer
• Direction : Patrice Longère, Olivier Pantalé
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie mécanique, mécanique des matériaux
• Date : Soutenance le 16/12/2021
• Etablissement(s) : Toulouse, ISAE
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, énergétique, génie civil et procédés (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Clément Ader (Toulouse ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut supérieur de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse, Haute-Garonne). Département mécanique des structures et matériaux
• Jury : Président / Présidente : Eric Markiewicz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Patrice Longère, Eric Markiewicz, Nadia Bahlouli, Jean-Philippe Ponthot, Claude Gailhac
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nadia Bahlouli, Jean-Philippe Ponthot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation par ordinateur

Balistique

Mots clés libres

Balistique terminale

Expérience

Simulation numérique

Optimisation

Terminal ballistics

Experimentation

Numercial simulation

Optimisation

Résumé

Les protections de véhicules terrestres contre les impacts balistiques ont longtemps été issues d’une évolution incrémentale basée sur des approches empiriques. Une conception basée sur une optimisation numérique permet de réduire le nombre des essais et les coûts afférents tout en faisant varier librement les matériaux, menaces et contraintes (environnementales par exemple). Une méthodologie de corrélation expérience-simulation couplant un code de calcul par éléments finis à un module d’optimisation est ainsi proposée. La méthodologie en question inclut trois étapes : (i) la calibration et la vérification d’un modèle numérique (à prendre au sens large), (ii) la validation du modèle, et (iii) la recherche d'une configuration optimale de protection, en l'occurrence ici un empilement multimatériaux.Une importante campagne de tirs balistiques a été conduite au moyen de la plateforme d’impact STIMPACT de l’ICA et d’un banc d’épreuve pour étudier la réponse de protections balistiques types (à base de plaques en acier et alliages, de carreaux de céramiques, de panneaux de polymères renforcés) en faisant notamment varier le type de projectile (matériau, géométrie), la vitesse d’impact (de 100 à 830 m/s), et la structure d’empilements multimatériaux. Des informations quantitatives ont été obtenues en termes de vitesses limites de protection (VLP) et de courbes vitesse résiduelle en fonction de la vitesse incidente, et des informations qualitatives en termes de modes de ruine des différents éléments constituant la protection. Ces essais ont permis de tirer des tendances et d'alimenter la base de données utilisée pour la partie corrélation expérience-simulation. Les simulations numériques ont été menées au moyen du code commercial de calcul par éléments finis Abaqus/Explicit. Le comportement des différents matériaux est décrit par des modèles spécifiques ingénieurs rendant compte des effets de la déformation et de la vitesse de déformation, de l'endommagement et de la température, et dont les constantes sont selon le cas issues de la littérature ou déterminées dans l'étape de calibration/vérification conduite sur des configurations simples à modérément complexes. Une fois validé sur des configurations complexes, le modèle est intégré dans une boucle d’optimisation via le module ISIGHT afin de déterminer un jeu de paramètres de conception optimal qui minimise la masse d’un empilement multimatériaux tout en assurant sa fonction de protection balistique. La comparaison des premières optimisations numériques à des essais réels est encourageante quant à la capacité prédictive du modèle.

Ground vehicle protections against ballistic impacts have long been the result of an incremental evolution based on empirical approaches. A design based on a numerical optimisation reduces the number of tests and associated costs while freely varying materials, threats and constraints (environmental for example). An experiment-simulation correlation methodology linking a finite element code to an optimisation module is proposed. The methodology consists of three steps: (i) the calibration and verification of a numerical model (to be taken in a broad sense), (ii) the validation of the model and (iii) the search for an optimal configuration of the protection, in this case a multimaterial system. An extensive ballistic testing campaign has been conducted using the ICA’s impact platform STIMPACT and a firearms proofing facility to investigate the response of typical ballistic protections (based on steel and alloys plates, ceramic tiles, reinforced polymer panels) by varying the type of projectile (material, geometry), the impact velocity (from 100 to 830 m/s) and the structure of multimaterial systems. Quantitative information has been obtained in terms of ballistic limit velocity (VBL) and residual velocity vs. incident velocity curves, and qualitative information in terms of failure modes of the various components constituting the protection. These tests made it possible to identify trends and to feed the database used for the experiment-simulation correlation part. The numerical simulations have been performed using the commercial finite element code Abaqus/Explicit. The behaviour of the different materials is described by specific engineer models that take into account the effects of strain and strain rate, damage and temperature, and whose constants are, depending on the case, taken from the literature or determined at the calibration/verification step on simple to moderately complex configurations. Once validated on complex configurations, the model is integrated into an optimisation loop via the ISIGHT module to determine an optimal set of design parameters that minimises the mass of a multimaterials system while ensuring its ballistic protection function. The comparison of first numerical optimisations with realistic experiments is encouraging regarding the predictive capacity of the model.