En aéronautique, l’élaboration via des pré-imprégnés n’est pas toujours adaptées àla fabrication de nouvelles pièces de formes complexes ou de grandes dimensions. Desprocédés directs existent, dénommés Liquid Composites Molding (LCM), tels que leResin Transfer Moulding (RTM) ou les procédés d’infusion de résine, comme le LiquidResin Infusion (LRI) et le Resin Film Infusion (RFI). Actuellement, environ 5 à 10%des pièces composites sont fabriqués par ces procédés directs. Avec le procédé RTM,les tolérances dimensionnelles et la porosité peuvent être maîtrisées et on peut atteindredes pièces haute qualité, mais son industrialisation est complexe et les modèlesmécaniques doivent être améliorés pour réaliser des simulations représentatives. Parcontre, les procédés d’infusion peuvent être utilisés dans des conditions plus flexibles,par exemple, dans des moules ouverts à sac vide en nylon ou silicone, à faible coût. Parconséquent, les procédés de LRI et RFI sont particulièrement adaptés pour les petites etmoyennes entreprises car les investissements sont plus faibles par rapport à d’autresprocédés de fabrication.Les procédés par infusion de résine LRI ou RFI sont basés sur l’écoulement d’unerésine liquide (pour RFI, après le cycle de température, la résine solide obtenir son étatliquide) à travers l’épaisseur d’un renfort fibreux sec dénommé préforme.L’optimisation du procédé est difficile à réaliser car le volume de la préforme changefortement pendant le procédé car elle est soumise à une pression extérieure et qu’il n’ya pas de contre-moule. Pour optimiser les paramètres de fabrication des matériauxcomposites par infusion de résine, il est nécessaire de mettre en oeuvre un modèlenumérique. Récemment, une modélisation de l'écoulement d’un fluide isotherme dansun milieu poreux compressible a été développée par P. Celle [1]. Avec ce modèlenumérique, nous avons simulé des cas test en 2D pour des géométries industriellesclassiques. Pour valider ce modèle numérique, des essais d’infusion d’une plaque par leprocédé LRI dans des conditions industrielles ont été réalisés. D’une part, la simulationnumérique permet de calculer le temps de remplissage, l’épaisseur de la préforme et lamasse de la résine durant l’infusion. D’autre part, nous avons suivi de procédéexpérimentalement par des micro-thermocouples, la fibre optique et la projection defranges. Un des points clefs de l’approche expérimentale est que l’écoulement de larésine et le comportement de la préforme dépendent intrinsèquement de paramètres quiévoluent pendant l’infusion de la résine, tels que la variation de l’épaisseur, le temps deremplissage et le taux volumique de fibres, via la perméabilité. Enfin, une comparaisonentre les résultats expérimentaux et la simulation numérique permet de valider lemodèle numérique. Cette confrontation des résultats permettra de mettre en lumière lesdifficultés et les limites de ce modèle numérique, afin d’améliorer les futurs modèles.De plus, ces deux approches constituent un bon moyen d’étudier et d’approfondir nosconnaissances sur les procédés d’infusion de résine, tout en développant un outil desimulation indispensable à la conception de pièces composites avancées. / Weight saving is still a key issue for aerospace industry. For instance 50% in weightof the B787 and A350 aircraft structures is made of CFRP, so it is necessary to makelighter thick and complex parts. Direct processes called Liquid Composite Molding(LCM), such as Resin Transfer Moulding (RTM) or Resin Infusion Process (LRI, RFI).At the present time, around 5 to 10% of the parts are manufactured by direct processesand the current trend is clearly to go ahead. In RTM process, the dimensional tolerancesand porosity fraction can be kept under control and high quality parts produced, but itsindustrialisation is complex and refined models are still needed to perform simulations.On the contrary, the resin infusion process can be utilized in flexible conditions, such asin low cost open moulds with vacuum bags in nylon or silicone. This type of processonly requires low resin pressure and the tooling is less expensive than RTM rigidmoulds. Therefore LRI and RFI processes are particularity suitable for small andmedium size companies because the investments are rather low compared to othermanufacturing process.Liquid Resin Infusion (LRI) processes are promising manufacturing routes toproduce large, thick or complex structural parts. They are based on the resin flowinduced across its thickness by pressure applied onto a preform / resin stacking.However, both thickness and fibre volume fraction of the final piece are not wellcontrolled since they result from complex mechanisms which drive the transientmechanical equilibria leading to the final geometrical configuration. In order tooptimize both design and manufacturing parameters, but also to monitor the LRIprocess, an isothermal numerical model has been developed by P. Celle [1], whichdescribes the mechanical interaction between the deformations of the porous mediumand the resin flow during infusion. With this numerical model, we have investigated theLRI process with classical industrial piece shapes. To validate the numerical model andto improve the knowledge of the LRI process, the researcher work details a comparisonbetween numerical simulations and an experimental study of a plate infusion testcarried out by LRI process under industrial conditions. From the numerical prediction,the filling time, the resin mass and the thickness of the preform can be determined. Onanother hand, the resin flow and the preform response can be monitored bymicro-thermocouples, optical fibre sensor and fringe projection during the filling stage.One key issue of this research work is to highlight the major process parameterschanges during the resin infusion stage, such as the preform and resin temperature, thevariations of both thickness and fiber volume fraction of the preform. Moreover, thesetwo approaches are both good ways to explore and improve our knowledge on the resininfusion processes, and finally, to develop simulation tools for the design of advancedcomposite parts.

En aéronautique, l'élaboration via des pré-imprégnés n'est pas toujours adaptées àla fabrication de nouvelles pièces de formes complexes ou de grandes dimensions. Desprocédés directs existent, dénommés Liquid Composites Molding (LCM), tels que leResin Transfer Moulding (RTM) ou les procédés d'infusion de résine, comme le LiquidResin Infusion (LRI) et le Resin Film Infusion (RFI). Actuellement, environ 5 à 10%des pièces composites sont fabriqués par ces procédés directs. Avec le procédé RTM,les tolérances dimensionnelles et la porosité peuvent être maîtrisées et on peut atteindredes pièces haute qualité, mais son industrialisation est complexe et les modèlesmécaniques doivent être améliorés pour réaliser des simulations représentatives. Parcontre, les procédés d'infusion peuvent être utilisés dans des conditions plus flexibles,par exemple, dans des moules ouverts à sac vide en nylon ou silicone, à faible coût. Parconséquent, les procédés de LRI et RFI sont particulièrement adaptés pour les petites etmoyennes entreprises car les investissements sont plus faibles par rapport à d'autresprocédés de fabrication.Les procédés par infusion de résine LRI ou RFI sont basés sur l'écoulement d'unerésine liquide (pour RFI, après le cycle de température, la résine solide obtenir son étatliquide) à travers l'épaisseur d'un renfort fibreux sec dénommé préforme.L'optimisation du procédé est difficile à réaliser car le volume de la préforme changefortement pendant le procédé car elle est soumise à une pression extérieure et qu'il n'ya pas de contre-moule. Pour optimiser les paramètres de fabrication des matériauxcomposites par infusion de résine, il est nécessaire de mettre en oeuvre un modèlenumérique. Récemment, une modélisation de l'écoulement d'un fluide isotherme dansun milieu poreux compressible a été développée par P. Celle [1]. Avec ce modèlenumérique, nous avons simulé des cas test en 2D pour des géométries industriellesclassiques. Pour valider ce modèle numérique, des essais d'infusion d'une plaque par leprocédé LRI dans des conditions industrielles ont été réalisés. D'une part, la simulationnumérique permet de calculer le temps de remplissage, l'épaisseur de la préforme et lamasse de la résine durant l'infusion. D'autre part, nous avons suivi de procédéexpérimentalement par des micro-thermocouples, la fibre optique et la projection defranges. Un des points clefs de l'approche expérimentale est que l'écoulement de larésine et le comportement de la préforme dépendent intrinsèquement de paramètres quiévoluent pendant l'infusion de la résine, tels que la variation de l'épaisseur, le temps deremplissage et le taux volumique de fibres, via la perméabilité. Enfin, une comparaisonentre les résultats expérimentaux et la simulation numérique permet de valider lemodèle numérique. Cette confrontation des résultats permettra de mettre en lumière lesdifficultés et les limites de ce modèle numérique, afin d'améliorer les futurs modèles.De plus, ces deux approches constituent un bon moyen d'étudier et d'approfondir nosconnaissances sur les procédés d'infusion de résine, tout en développant un outil desimulation indispensable à la conception de pièces composites avancées.

<p dir="ltr">The manufacturing of composite materials presents numerous opportunities due to their superior properties, including high strength-to-weight ratios and excellent fatigue resistance, which make them ideal for advanced engineering applications. However, realizing these advantages is challenging due to complexities in manufacturing processes, which can introduce defects, residual stress, and variability. This study aims to address these challenges through the development of integrated, physics-based processing models that are capable of predicting and mitigating manufacturing defects in advanced composites. The research focuses on the integration of these physics-based models with data-driven methods such as statistical analysis, uncertainty quantification, and optimization. A significant emphasis is placed on modeling the thermo-viscoelastic (TVE) behavior of curing composites, which is often simplified in processing simulations due to computational costs, by approximating to elastic responses according to the Cure Hardening Instantaneously Linear Elastic (CHILE) model. Results show that cure-dependent TVE process simulations implemented through Finite Element Analysis (FEA) can be efficiently integrated with optimization algorithms. 570 simulations completed in 109 min on a local desktop computer. Building on these advancements, this work further investigates Automated Fiber Placement (AFP) under the context of Integrated Computational Materials Engineering (ICME), and establishes the groundwork and serves as roadmap for AFP research at Purdue University with a focus on process modeling and integration.</p>