Thèse soutenue

Etude multi-échelle du comportement au feu d'un siège et d'une paroi types issus d'un système de transport ferroviaire européen
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Auteur / Autrice : Anycée Camillo
Direction : Thomas RogaumeÉric Guillaume
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Fluides, thermique, combustion
Date : Soutenance le 24/04/2013
Etablissement(s) : Chasseneuil-du-Poitou, Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aérotechnique
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie des matériaux, mécanique, énergétique et aéronautique (Poitiers ; 2009-2018)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire national de métrologie et d'essais (France) - Institut Pprime / PPRIME
Jury : Président / Présidente : Patrick Van Hees
Examinateurs / Examinatrices : Franck Richard, Alain Sainrat
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Boulet, Bernard Porterie

Résumé

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Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche européen (Transfeu), composé de 21 partenaires, dédié à l'estimation des effets du feu sur les personnes présentes dans un train et basée sur une méthodologie de sécurité incendie. L'objectif est de modéliser le comportement au feu d'un siège (matériaux multicouches) et d'un panneau vertical (composite) d'une voiture de train indépendamment de la source de feu et du design de la voiture. Le principe est basé sur l'étude de la réaction au feu de deux produits par une approche multi-échelle (de l'échelle de la matière à l'échelle réelle). A chaque échelle, les données expérimentales et numériques sont comparées et valident les processus de décomposition thermique et de combustion mis en jeu. Les données d'entrée sont estimées selon des essais normalisés ou à partir de la littérature et sont identiques pour toutes les échelles. Les phénomènes de décomposition thermique et de combustion sont simulés à partir d'un modèle de pyrolyse et d'un modèle de combustion à fraction de mélange. Cette comparaison, à complexité croissante, permet d'observer la capacité des modèles de FDS de reproduire des simulations réalistes. Les résultats permettent de souligner les limites des modèles et de les dépasser en proposant des solutions alternatives.