Les pièces élaborées par le groupe Schneider Electric sont principalement utilisées dans les domaines de la Basse Tension de Puissance, la Moyenne Tension et le Contrôle Industriel et fortement contraintes sur les plans diélectrique, mécanique et thermique. Cette étude traite des matériaux de type BMC appliqués dans l'industrie électrotechnique pour répondre à ces besoins. Si les BMC sont tous élaborés à base de résine polyester, d'un agent anti retrait, et de charges et renforts minéraux, ils diffèrent entre eux par le choix du procédé de fabrication mais aussi par la nature et la proportion de chacun des constituants du mélange. La conception des pièces et le choix du matériau composite permettant de remplir les fonctions principales demandées à une pièce ne sont donc pas triviaux et s'appuient encore largement sur un savoir-faire empirique. L'objectif de Schneider Electric est donc de disposer à terme d'un outil d'aide à la conception des pièces en décrivant les propriétés mécaniques des BMC en fonction de leur formulation et en optimisant ensuite le choix du matériau composite en fonction du cahier des charges demandé. Nous proposons ici de mettre en place les éléments nécessaires à l'établissement d'un modèle prédictif permettant de déduire la loi de comportement des composites BMC en fonction des propriétés de ses constituants. La démarche proposée est fondée sur une approche multi échelle d'homogénéisation des milieux aléatoires. Une analyse expérimentale complète nous permet de déterminer de manière précise la microstructure du matériau, son influence sur les propriétés mécaniques macroscopiques mais aussi de mettre en évidence les spécificités de cette classe de matériaux. Les résultats sont ensuite intégrés dans un modèle de type Mori-Tanaka élastique couplé à la prise en compte de l'endommagement par croissance de cavités et décohésion de fibres.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00668717 |
| Date | 16 December 2011 |
| Creators | Le, Thi Tuyet Nhung |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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