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Characterisation of the mechanical behaviour of networks and woven fabrics with a discrete homogenization model / Caractérisation du comportement mécanique des réseaux et des tissus avec un modèle d'homogénéisation discretGazzo, Salvatore 10 June 2019 (has links)
Au cours des dernières décennies, le développement de nouveaux matériaux a progressé pour les applications liées à la mécanique. De nouvelles générations de composites ont été développées, qui peut offrir des avantages par rapport aux tapis unidirectionnels renforcés de fibres couramment utilisés les matériaux prennent alors le nom de woven fabrics. Le comportement de ce matériau est fortement influencé par la micro-structure du matériau. Dans la thèse, les modèles mécaniques et les schémas numériques capables de modéliser les comportement des tissus et des matériaux de réseau généraux ont été développés. Le modèle prend en compte la micro-structure au moyen d'une technique d'homogénéisation. Les fibres dans le réseau ont été traités comme des micro-poutres, ayant une rigidité à la fois en extension et en flexion, avec différents types de connexions. La procédure développée a été appliquée pour obtenir les modèles mécaniques homogénéisés pour certains types de réseaux de fibres biaxiaux et quadriaxiaux, simulant soit des réseaux de fibres (en ce cas a été supposé parmi les fibres) ou des tissus avec une interaction négligeable entre les faisceaux de fibres et en empêchant tout glissement relatif (dans ce cas, les connexions ont été simulés au moyen de pivots). Différentes géométries ont été analysées, y compris la cas dans lesquels les fibres ne sont pas orthogonales. On obtient généralement un premier milieu à gradient mais, dans certains cas, la procédure d'homogénéisation lui-même indique qu'un continuum d'ordre supérieur est mieux adapté pour représenter la déformation de la micro-structure. Des résultats spéciaux ont été obtenus dans le cas de fibres reliées par pivots. Dans ce cas, un matériau orthotrope à module de cisaillement nul a été obtenu. Un tel matériau a un tenseur constitutif elliptique, il peut donc conduire à des concentrations de contrainte. Cependant, il a été montré que certaines considérations sur le comportement physique de tels réseaux indiqué que les termes d'ordre supérieur inclus dans l'expansion des forces internes et des déformations, de sorte qu'un matériau de gradient de déformation a été obtenu. Les résultats obtenus peuvent être utilisés pour la conception de matériaux spécifiques nécessitant des propriétés. Bien que le modèle de référence soit un matériau de réseau, les résultats obtenus peuvent être appliqué à d'autres types similaires de microstructures, comme des matériaux pantographiques, des micro-dispositifs composé de micro-poutres, etc. Ils étaient limités à la gamme d'élasticité linéaire, qui est petite déformation et comportement élastique linéaire. Ensuite, les simulations numériques ont été axées sur les tests d'extension et les tests de biais. Le obtenu configurations déformées sont conformes aux tests expérimentaux de la littérature, tant pour tissus équilibrés et non équilibrés. De plus, une comparaison entre les premier et deuxième gradients des prédictions numériques ont été effectuées. Il a été observé que les prédictions de deuxième gradient mieux simuler les preuves expérimentales. / In the past decades there has been an impressive progress in the development of new materials for mechanical related applications. New generations of composites have been developed, that can offer advantages over the unidirectional fibre-reinforced mats commonly used then materials take the name of woven fabrics. The behaviour of this material is strongly influenced by the micro-structure of the material. In the thesis mechanical models and a numerical scheme able to model the mechanical behaviour of woven fabrics and general network materials have been developed. The model takes in to account the micro-structure by means of a homogenization technique. The fibres in the network have been treated like microbeams, having both extensional and bending stiffness, with different types of connection, according to the pattern and detail of the network. The developed procedure was applied for obtaining the homogenized mechanical models for some types of biaxial and quadriaxial networks of fibres, simulating either fibre nets (in this case rigid connection were assumed among the fibres) or tissues with negligible interaction between the fibre bundles, and with relative sliding prevented (in this case the connections were simulated by means of pivots). Different geometries were analysed, including the cases in which the fibres are not orthogonal. A first gradient medium is usually obtained but, in some cases, the homogenization procedure itself indicates that a higher order continuum is better fit to represent the deformation of the micro-structure. Special results were obtained for the case of fibres connected by pivots. In this cases an orthotropic material with zero shear modulus was obtained. Such a material has a not elliptic constitutive tensor, thus it can lead to strain concentrations. However, it was shown that some considerations about the physical behaviour of such networks indicated that higher order terms had to be included in the expansion of the internal forces and deformations, so that a strain gradient material was obtained. The results obtained can be used for the design of specific materials requiring ad-hoc properties. Although the reference model is a network material, the results obtained can be applied to other similar kinds of microstructures, like pantographic materials, micro devices composed by microbeams etc. They have been limited at the range of linear elasticity, that is small deformation and linear elastic behaviour. Then, numerical simulations were focused on extension tests and bias tests. The obtained deformed configurations are consistent with the literature experimental tests, both for balanced and unbalanced tissues. Moreover, a comparison between first and second gradient numerical predictions was performed. It was observed that second gradient predictions better simulate the experimental evidences.
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