L’utilisation des bois pour des usages structuraux en ingénierie mécanique, sous forme de bois massifs ou éléments reconstitués, suppose une bonne connaissance des propriétés des composants bois élémentaires utilisés. Faute de cela, les bois restent exclus du monde moderne de la conception mécanique.En Languedoc-Roussillon, les pins constituent la ressource forestière principale (30 % des bois sur pieds). La valorisation de cette ressource est un enjeu majeur pour l’interprofession de la filière bois. L’objectif de ce travail de thèse est d’examiner la possibilité de prédire les propriétés de base des bois de pin « sans défauts », à partir de mesures non destructives disponibles. L’étude a été réalisée sur quatre des espèces de pins les plus présentes : pin sylvestre, pin à crochets, pin laricio et pin maritime.Les indicateurs de base retenus sont la densité (obtenue par mesure de masse et de volume), le module spécifique (obtenu par mesure vibratoire) et des indicateurs issus de la spectroscopie proche infrarouge (NIRS). Les propriétés technologiques étudiées sont les neuf constantes de la matrice élastique (obtenues par mesures ultrasonores sur une éprouvette unique), les coefficients de retrait et retraits totaux ainsi que la résistance en rupture en compression axiale (obtenus par les essais normalisés).L’analyse des données permet de construire des modèles prédictifs des propriétés de base, uniques pour l’ensemble des pins étudiés, à partir des indicateurs mesurés sur chaque échantillon de bois « sans défauts ».Il est alors possible d’associer à une pièce de bois donnée, une fiche technique des propriétés utiles à la conception mécanique. Les indicateurs choisis étant facilement mesurables dans le milieu industriel, le transfert de la méthode est envisageable. Chaque pièce de bois d’intérêt (i.e. avec peu de défauts) pourrait être rapidement caractérisée. Associé à une bonne traçabilité (par code barre par exemple) cette démarche permettrait d’identifier clairement chaque pièce et ses propriétés, donnant ainsi la possibilité au concepteur de sélectionner les matériaux les mieux adaptés à ses besoins. / Using wood for mechanical engineering as solid wood or glued solid timber (or glued laminated timber) requires a good knowledge of the properties of each elementary piece. Due to this lack of knowledge, woods are still not used in modern mechanical design.In the Languedoc-Roussillon French region, pines are the dominant forest resource (approx. 30 % of standing wood). The development of this resource is a major interest for the inter-branch organisation. The aim of this PhD work is to examine the possibility to predict basic useful properties of pine clear wood, based on available non-destructive methods. The study has been made on four of the most present species: Laricio black pine, Maritime pine, Mountain pine and Scots pine.Basic relevant indicators are the density (obtained by mass and volume measurements), the specific modulus of elasticity (obtained by vibrational measurements) and indicators from Near Infrared Resonance Spectroscopy (NIRS). Technological properties are the nine components of the elastic matrix (obtained by resonant ultrasonic measurements on a single specimen), hygroscopic dilatations and compressive breaking strength along the fibres (obtained in standard testing conditions).Data analysis allows to build some predictive models, unique for the whole pine selection, of basic properties, from indicators measured on each specimen of clear wood.Therefore it is possible to associate to a given piece of wood, a technical specification sheet of useful properties for mechanical design. Selected indicators are common measurements in industry and knowledge transfer is conceivable. Each interesting piece of wood (i.e. with few defects) could be rapidly characterized. Related to a good traceability this process could lead to identify clearly each piece and its properties, giving the possibility to the designer to select the best materials to his or her needs.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016MONTS014 |
Date | 02 December 2016 |
Creators | Burgers, Agnès |
Contributors | Montpellier, Marchal, Rémy, Vinches, Marc |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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