Caractériser les propriétés mécaniques de la neige est un défi majeur pour la prévision et la prédétermination du risque d’avalanche. Du fait du grand nombre de types de neige et de la difficulté à effectuer des mesures sur ce matériau très fragile, la compréhension de la relation entre la microstructure de la neige et ses propriétés mécaniques est encore incomplète. Cette thèse aborde ce problème par le biais d’une approche de modélisation mécanique basée sur la microstructure tridimensionnelle de neige obtenue par microtomographie aux rayons X. Tout d’abord, afin d’automatiser et améliorer la segmentation des images microtomographiques, un nouvel algorithme tirant profit de la minimisation de l’énergie de surface de la neige a été développé et évalué. L’image air-glace est ensuite utilisée comme entrée géométrique d’un modèle éléments finis où la glace est supposée élastique fragile. Ce modèle permet de reproduire le comportement fragile en traction et révèle le comportement pseudoplastique apparent causé par l’endommagement microscopique, ainsi que la forte hétérogénéité des contraintes dans la matrice de glace. Pour reproduire les grandes déformations impliquant le ré-arrangement de grains, un modèle par éléments discrets a ensuite été développé. Les grains sont identifiés dans la microstructure en utilisant des critères géométriques dont la pertinence mécanique a été démontrée, et décrits dans le modèle par des blocs rigides de sphères. Le comportement simulé en compression est dominé par le rôle de la densité mais révèle également des différences liées au type de neige. Enfin, pour distinguer le degré de cohésion entre les types de neige, un indicateur microstructurel a été développé et s’est avéré être fortement corrélé aux propriétés mécaniques et physiques du matériau. / Characterizing the complex microstructure of snow and its mechanics is a major challenge for avalanche forecasting and hazard mapping. While the effect of environmental conditions on the snow metamorphism, which leads to numerous snow types, is fairly known, the relation between snow microstructure and mechanical properties is poorly understood because of the very fragile nature of snow. In order to decipher this relation for dry snow, this thesis presents a modeling approach of snow mechanics based on the three-dimensional microstructure of snow captured by X-ray microtomography and the properties of ice. First, in order to automatically process the microtomographic data, we take advantage of the minimization of the snow surface energy through metamorphism to efficiently binary segment grayscale images. Second, assuming an elastic brittle behavior of the ice matrix, the tensile strength of snow is modeled via a finite element approach. The model reveals an apparent pseudo-plastic behavior caused by damage, and the highly heterogenous stress distribution in the ice matrix. Third, we develop a discrete element model, accounting for grain-rearrangements and the creation/failure of inter-granular contacts. The grains, geometric input of the model, are detected in the microstructure with mechanically-relevant criteria and described as rigid clumps of spheres. The model evidences that the compression behavior of snow is mainly controlled by density but that the first stage of deformation is also sensible to the snow type. Last, the inter-granular bonds, recognized to be critical for the mechanical properties, are characterized through a new microstructural indicator, which effectively highly correlates with the simulated mechanical and physical properties.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014GRENU042 |
| Date | 17 December 2014 |
| Creators | Hagenmuller, Pascal |
| Contributors | Grenoble, Naaim, Mohamed |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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