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Identification expérimentale et modélisation statistique multi-échelle du comportement mécanique de composites SiC/SiC tissés

Cette étude, réalisée dans le cadre du groupement scientifique français comportement thermomécanique des composites céramique/céramique, a pour objectifs la caractérisation expérimentale et la modélisation du comportement mécanique, à température ambiante, en traction uniaxiale, de composites SiC/SiC élaborés par la SEP. Nous avons adopté une approche multi-échelle : différents matériaux ont successivement été considérés. Les torons : composites unidirectionnels constitués d'environ 500 fibres de SiC Nicalon imprégnées, par infiltration chimique en phase vapeur (CVI), par la matrice SiC. Les composites monocouches : nappés de torons de fibres de SiC tissés, imprégnées par la matrice SiC selon le même procédé de CVI. Les matériaux multicouches : superpositions de strates de torons de fibres tissées, infiltrées par la matrice SiC. La modélisation numérique par éléments finis proposée est fondée sur une description statistique du comportement des torons. Ces derniers sont en effet caractérisés par une dispersion importante de leurs caractéristiques mécaniques (seuils d'endommagement et de rupture). Ce phénomène non négligeable a donc été introduit dans la modélisation. Par ailleurs, l'observation en microscopie (optique, électronique à balayage) des différents matériaux, a permis de mettre en évidence les phénomènes physiques supplémentaires se produisant à chaque échelle (fissuration matricielle, délaminage). La prise en compte de ces paramètres dans les simulations a fourni une description correcte du comportement mécanique et de la dispersion des caractéristiques mécaniques des différents matériaux : des comparaisons calcul/expérience sont réalisées à chaque échelle.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00002421
Date09 December 1994
CreatorsMunier, Emmanuelle
PublisherÉcole Nationale Supérieure des Mines de Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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