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Analyse multi-échelles de la fatigue des élastomères : définition et identification de l'endommagement en pointe de fissure

Cette étude fait partie du projet AMUFISE (ANR, programme " Matériaux Fonctionnels et Procédés Innovants "), piloté par la manufacture Michelin. Elle est centrée sur l'étude du comportement, de l'endommagement et de la fissuration des élastomères chargés, en exploitant la corrélation d'images numériques (CIN) comme technique de mesure cinématique. La mesure de variation de volume sur un échantillon sous chargement cyclique uniaxial montre une perte d'incompressibilité au-delà d'une déformation seuil. Ces résultats corroborent une étude menée en parallèle sur les mêmes matériaux par la technique de diffraction X aux petits angles, et révélant une cavitation à l'échelle nanométrique. Nous avons également mis en évidence le caractère anisotrope du comportement du matériau. Une nouvelle méthodologie d'identification des paramètres de la loi de comportement dans un essai inhomogène est proposée. Le principe en est de minimiser l'écart entre le champ de déplacement mesuré par CIN, et celui calculé par un code d'éléments finis et dont les conditions aux limites sont issues de la mesure de champ. On montre qu'à convergence, la différence entre ces deux champs (de très faible amplitude) révèle essentiellement le bruit de la mesure cinématique. Cette technique est largement indépendante de la complexité de la loi de comportement utilisée et exploite un code de calcul industriel de manière non-intrusive. L'étude de la fissuration bénéficie également des mesures de champs par CIN. Cependant, il apparaît que les échelles discriminantes pour mettre en évidence les phénomènes d'émoussement, et la stabilisation de la propagation de fissures de fatigue sont inférieures à 50-100 µm.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00828171
Date23 October 2012
CreatorsDe Crevoisier D'Hurbache, Jordan
PublisherUniversité Pierre et Marie Curie - Paris VI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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