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Analyse de l'endommagement des structures de génie civil : techniques de sous-structuration hybride couplées à un modèle d'endommagement anisotrope

L'analyse sismique des structures de génie civil est une problématique majeure pour la sécurité des personnes et la pérennité des ouvrages. L'étude expérimentale permet de comprendre le comportement réel de la structure mais occasionne des problèmes de coût important et d'effet d'échelle souvent inévitable dû aux dimensions des structures. D'un autre côté, l'étude numérique propose une bonne approximation du comportement global mais la représentation précise des phénomènes locaux (fissuration, perte de matière, flambement, grands déplacements) dans les zones fortement endommagées est délicate et souvent insuffisante. Ce travail de thèse propose l'élaboration d'une technique de sous-structuration hybride pour coupler un modèle numérique à une plateforme expérimentale. Ainsi, la partie faiblement endommagée de la structure est modélisée numériquement tandis que la partie fortement endommagée est testée expérimentalement. Cette méthode permet de coupler le réalisme de l'expérimental avec le faible coût numérique sans toutefois perdre en précision. Après avoir élaboré une méthode de couplage hybride peu intrusive pour le code de calcul (Cast3m), un modèle d'endommagement anisotrope adapté aux chargement sismique (effet unilatéral, déformations permanentes) est développé dans le cadre de la thermodynamique des milieux continus. Afin de valider la méthode hybride, une étude expérimentale est menée sur une structure type en béton armé. La fissuration de la partie expérimentale est étudiée grâce à la corrélation d'images. Ce travail expose donc une alternative intéressante aux analyses classiques des structures importantes soumises à des sollicitations complexes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00669997
Date13 January 2011
CreatorsLebon, Grégory
PublisherÉcole normale supérieure de Cachan - ENS Cachan
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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