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Développement d’algorithmes de réduction de modèles pour l’optimisation du procédé de placement de fibres robotisé / Reduced order model algorithms for Automated Tape Placement optimisation

Bur, Nicolas 08 April 2015 (has links)
La réalisation par des procédés robotisés de pièces composites à destination, notamment, de l’aéronautique vise à en augmenter la productivité. Cependant le Placement de Fibres Robotisé (PFR) est encore en phase de maturation et requiert de nombreux développements, en particulier dans le cas des composites à matrice thermoplastique ou à fibre sèche. Dans cette thèse, nous proposons différents outils qui permettent in fine de déterminer à l’avance la meilleure puissance de chauffe pour la mise en œuvre de ces composites. La difficulté réside dans le fait que cette puissance dépend de nombreux paramètres, non seulement au niveau de la matière utilisée (densité, chaleur spécifique. . .), mais encore au niveau du procédé lui-même (vitesse de déplacement, nombre et orientation des plis. . .). Nous avons construit un modèle réduit multi-paramétrique en utilisant la technique appelée Proper Generalised Decomposition (PGD). Les résultats ont été confrontés à ceux obtenus par des méthodes plus conventionnelles et aussi à des données expérimentales. / Realising composite parts mainly dedicated to aeronautics sector by robotised processes tends to increase productivity. However, Automated Tape Placement (ATP) is still in ripening stage and requires various developments, particularly in case of thermoplastic composites or dry fibres. In this manuscript, we propose different tools allowing to determine in advance the best heating power to drape composite fibres. Difficulty arises from dependence on many parameters, from material (density, specific heat) or from process itself (velocity, number and orientation of plies). Therefore we construct a multi-parametric reduced order model using the so called Proper Generalised Decomposition (PGD). Results have been faced to those obtained from more conventional methods but also to experimental data.

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