Description

Le sujet proposé porte sur la modélisation numérique par éléments finis du comportement mécanique de pièces en matériaux composites tissés, soumises à des sollicitations thermomécaniques.
Les composites tissés se caractérisent par une architecture complexe, constituée de torons de fibres entrelacés au sein d’une matrice. Cette configuration confère à ces matériaux des propriétés mécaniques remarquables. Pour analyser les interactions complexes qui régissent leur comportement, une approche de modélisation multi-échelle s’impose. Celle-ci débute généralement par une modélisation à une échelle mésoscopique à laquelle certains phénomènes peuvent être correctement appréhendés.
Un Volume Élémentaire Représentatif (VER) représentatif de la structure interne et de ses propriétés est alors créé. À cette échelle, la représentation géométrique des torons entrelacés en contact, ainsi que leur interaction avec la matrice, devient particulièrement complexe, rendant le maillage numérique difficile. Les principaux défis résident dans la génération de maillages conformes, la gestion de la taille des modèles, et la modélisation précise des fines couches de matrice au niveau des interfaces entre torons. Des techniques analytiques ou par voxélisation proposées au laboratoire pour générer des maillages conformes réalistes de ces structures complexes pourront alors être exploitées.
La simulation complète d’un modèle thermomécanique à l’échelle mésoscopique reste difficilement envisageable avec les méthodes classiques, en raison des coûts computationnels élevés. Une solution prometteuse pourra consister alors à recourir à des techniques d’intelligence artificielle (IA) pour simuler le comportement global de la pièce tout en conservant une description à l’échelle mésoscopique. Cela nécessite au préalable la génération d’un maillage complet à cette échelle.
Il conviendra donc de définir un modèle paramétrique et hiérarchique de pièces composites stratifiées, présentant différents niveaux de complexité. Ce modèle servira de base à l’apprentissage automatique. Les paramètres pris en compte pourront inclure, entre autres, la géométrie des torons, les motifs de tissage, la densité de tissage et l’orientation des fibres. Enfin, la géométrie idéale obtenue pourra être ajustée grâce à des modèles simplifiés issus de la simulation numérique du drapage.

Compétences requises

Master ou diplôme d’ingénieur en mécanique orienté vers la simulation numérique. Simulation numérique par éléments finis, programmation (C,C++ , Python)

Bibliographie

• Fourrier, G., Rassineux, A., Leroy, F. H., Hirsekorn, M., Fagiano, C., & Baranger, E. (2023). Automated conformal mesh generation chain for woven composites based on CT-scan images with low contrasts. Composite Structures, 116673. DOI: 10.1016/j.compstruct.2023.116673
• Rassineux, A. (2021). Robust conformal adaptive meshing of complex textile composites unit cells. Composite Structures, 114740, DOI: 10.1016/j.compstruct.2021.114740
• Ha, M. H., Cauvin, L., & Rassineux, A. (2016). A methodology to mesh mesoscopic representative volume element of 3D interlock woven composites impregnated with resin. Comptes Rendus Mécanique, 344(45), 267-283. DOI: 10.1016/j.crme.2015.09.008

Mots clés

Composites tissés, Modélisation multi-échelle, éléments finis, maillage