Ce travail de recherche présente une stratégie de modélisation et de dimensionnement pour les assemblages boulonnés en milieu aéronautique. Dans le cas du dimensionnement de grandes structures, les bureaux d’étude se servent habituellement de techniques dites de « zoom structural ». Elles permettent de gérer les ressources numériques à disposition, avec des modèles simples et de grande taille à l’échelle globale, et des modèles plus complexes à l’échelle locale. Cette étude s‘insère dans le cadre d’un processus de zoom structural dans lequel les structures étudiées présentent un très grand nombre de fixations. Un premier travail consiste à proposer une modélisation pertinente des fixations à l’échelle globale. Dans une seconde partie, les dispersions de comportement observées dans les fixations boulonnées sont prises en compte par l’utilisation de la théorie des méconnaissances. Une technique de recalage de la modélisation complète est ensuite proposée afin de tirer partie d’éventuels essais réels ou numériques. Enfin, la stratégie proposée est appliquée sur des cas d’assemblages boulonnés de type aéronautique. Les avantages, mais aussi les limites de l’utilisation d’une telle stratégie y sont discutés. / The objective of this work is to develop a modeling strategy for assemblies involving multiple joints in an aeronautical predesign context. In the process of designing large structures, industrial engineers usually get around computational limitations by using submodeling techniques. In order to take into account phenomena which vary during the global representation of the submodeling process, we propose a modeling approach for the scattering of these phenomena based on the Lack-Of-Knowledge (LOK) theory. The LOK model associated with a relevant deterministic joint model is updated based on experimental or simulated data. The proposed strategy is discussed and illustrated by the case of multiple-joint assemblies typical of those used in aeronautics.

Ce travail de recherche présente une stratégie de modélisation et de dimensionnement pour les assemblages boulonnés en milieu aéronautique. Dans le cas du dimensionnement de grandes structures, les bureaux d'étude se servent habituellement de techniques dites de " zoom structural ". Elles permettent de gérer les ressources numériques à disposition, avec des modèles simples et de grande taille à l'échelle globale, et des modèles plus complexes à l'échelle locale. Cette étude s'insère dans le cadre d'un processus de zoom structural dans lequel les structures étudiées présentent un très grand nombre de fixations. Un premier travail consiste à proposer une modélisation pertinente des fixations à l'échelle globale. Dans une seconde partie, les dispersions de comportement observées dans les fixations boulonnées sont prises en compte par l'utilisation de la théorie des méconnaissances. Une technique de recalage de la modélisation complète est ensuite proposée afin de tirer partie d'éventuels essais réels ou numériques. Enfin, la stratégie proposée est appliquée sur des cas d'assemblages boulonnés de type aéronautique. Les avantages, mais aussi les limites de l'utilisation d'une telle stratégie y sont discutés.

Lors de l'étude du comportement des systèmes mécaniques, les modèles mathématiques et les paramètres structuraux sont généralement considérés déterministes. Néanmoins, le retour d'expérience montre que ces éléments sont souvent incertains, dû à une variabilité naturelle ou manque de connaissance. La quantification de la qualité et la fiabilité du modèle numérique d'un assemblage industriel reste alors une question majeure en dynamique basse-fréquence. L'objectif de cette thèse est d'améliorer le dimensionnement vibratoire des assemblages boulonnés par la mise en place d'un modèle dynamique de connecteur prenant en compte différents types et sources d'incertitudes sur des paramètres de raideur, de manière simple, efficace et exploitable dans un contexte industriel. Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet SICODYN, piloté par EDF R&D, visant à caractériser et quantifier les incertitudes sur le comportement dynamique des assemblages industriels boulonnés sous les aspects numérique et expérimental. Des études comparatives de plusieurs méthodes numériques de propagation d'incertitudes montrent l'avantage de l'utilisation de la théorie des méconnaissances. Une caractérisation expérimentale des incertitudes dans les structures boulonnées est réalisée sur un banc d'essai dynamique et sur un assemblage industriel. La propagation de plusieurs faibles et fortes incertitudes à travers différents modèles dynamiques d’assemblages mécaniques permet d'aboutir à l’évaluation de l'efficacité de la théorie des méconnaissances et son applicabilité en milieu industriel. / When studying the behaviour of mechanical systems, mathematical models and structural parameters are usually considered deterministic. Return on experience shows however that these elements are uncertain in most cases, due to natural variability or lack of knowledge. Therefore, quantifying the quality and reliability of the numerical model of an industrial assembly remains a major question in low-frequency dynamics. The purpose of this thesis is to improve the vibratory design of bolted assemblies through setting up a dynamic connector model that takes account of different types and sources of uncertainty on stiffness parameters, in a simple, efficient and exploitable in industrial context. This work has been carried out in the framework of the SICODYN project, led by EDF R&D, that aims to characterise and quantify, numerically and experimentally, the uncertainties in the dynamic behaviour of bolted industrial assemblies. Comparative studies of several numerical methods of uncertainty propagation demonstrate the advantage of using the Lack-Of-Knowledge theory. An experimental characterisation of uncertainties in bolted structures is performed on a dynamic test rig and on an industrial assembly. The propagation of many small and large uncertainties through different dynamic models of mechanical assemblies leads to the assessment of the efficiency of the Lack-Of-Knowledge theory and its applicability in an industrial environment.