Thèse soutenue

Contribution aux calculs fiabilistes sur des structures composites

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Auteur / Autrice : Stani Carbillet
Direction : Mohamed Lamine Boubakar
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur
Date : Soutenance en 2005
Etablissement(s) : Besançon
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Franche-Comté. UFR des sciences et techniques

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Mots clés libres

Résumé

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L'objectif de cette étude est de contribuer au développement d'un outil fiabiliste pour les composites stratifiés à matrice organique renforcée par des fibres longues. Pour cela un indicateur de confiance, basé sur l'évaluation de la probabilité de défaillance, est utilisé. Pour obtenir un résultat pertinent, il est indispensable de disposer d'un modèle de comportement mécanique le plus complet possible. L'approche méso-macro utilisée permet de prédire à partir de la modélisation du monocouche, le comportement visco-élastoplastique endommageable du stratifié. Afin de calculer de manière précise les réponses mécaniques du stratifié, la méthode des éléments finis est utilisée. L'élément de coque triangulaire développé au LMARC a été étendu au cas des stratifiés et implanté dans le code de calcul éléments finis CAST3M®. Il est ensuite associé aux lois incrémentales déduites des relations de comportement développées. Etant donné la complexité du modèle, l'identification de ces paramètres réclame la réalisation d'essais multi-axiaux et un algorithme numérique adapté. Les essais ont été réalisés sur des structures stratifiées tubulaires combinant traction et pression interne. Pour éviter les optima locaux une méthode basée sur un algorithme hybride (associant les avantages des algorithmes génétiques et des méthodes locales) est proposée. La méthode fiabiliste utilisée (First Order Reliability Method) permet de définir un indice de fiabilité relié à la probabilité de défaillance. La variabilité spatiale des propriétés du matériau est introduite en réalisant une discrétisation spatiale de la structure et en considérant les paramètres comme des variables aléatoires corrélées.