Return to search

Identification des lois de comportemement élastoplastiques par essais inhomogènes et simulations numériques

Le sujet de thèse que nous abordons concerne l'identification des lois de comportement élastoplastiques anisotropes en vue de leur utilisation pour la simulation numérique des procédés de mise en forme par déformation plastique de tôles minces métalliques d'emboutissage. Nous avons essentiellement contribué à la définition et à la mise en oeuvre de stratégies et techniques d'identification des lois de comportement à partir d'essais expérimentaux. Les essais classiquement utilisés pour l'identification des modèles : la traction simple dans les axes et hors axes, la traction plane et le gonfelement hydraulique sont présentés et analysés du point de vue homogénéité des déformations pour aboutir à la relation contrainte-déformation à partir des mesures globales force-déplacement. L'identification des modèles de comportement à partir des essais inhomogènes nécessite une simulation numérique couplée avec une méthode d'optimisation (méthode du Simplexe) pour minimiser l'écart entre les résultats expérimentaux et la réponse du modèle calculée par une méthode d'élements finis. Nous avons identifié des lois de comportement élastoplastiques anisotropes avec écrouissage isotrope. Ces lois sont basées en particulier sur le choix d'une ou deux fonctions "contrainte équivalente" définissant le critère de plasticité et le potentiel plastique (cadre de la normalité non associée) ayant la même structure que la fonction seuil. Plusieurs critères quadratiques et non quadratiques sont alors utilisés. Nous avons développé une technique spécifique d'analyse de sensibilité des essais par rapport aux differents paramètres à identifier de la loi de comportement. Cette technique est mise en oeuvre sur des exemples pratiques.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00468903
Date14 February 2004
CreatorsKhalfallah, ali
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0019 seconds