L’influence de la microstructure sur l’élasticité à l’échelle macroscopique de matériaux composites renforcés par des fibres alignées sans chevauchement est quantifiée par homogénéisation numérique (FEM). La fonction de paires (Rdf) s’est montrée comme étant la corrélation du second ordre la plus efficace pour décrire la répartition spatiale des fibres. Des échantillons numériques dont la Rdf est contrôlée ont été construits par recuit simulé et leurs propriétés effectives calculées. La condition de non-chevauchement entraine un pic de la Rdf pour des distances comprises entre 1 et 1,5 diamètre. Les coefficients d’élasticité augmentent avec le pic de la Rdf. Ces résultats ont conduit à établir de nouvelles bornes pour les systèmes de fibres parallèles en équilibre. Les microstructures correspondant aux bornes inférieures et supérieures sont respectivement une répartition des fibres de Percus-Yevick et une agglomération des fibres. / Throughout this work, the influence of microstructures of non-overlapping aligned fiber reinforced composites on macroscopic elastic properties has been quantified with numerical homogenization on FEM simulations. The radial distribution function (Rdf) has proven to be the best second order correlation to describe fiber spatial distributions. Numerical samples with controlled Rdfs were built with simulated annealing and their effective values were evaluated. Due to the non-overlapping condition, Rdf exhibits a peak for distances from 1 to 1.5 diameter. When Rdf peak increases, elastic moduli increase as well. From this result, new bounds that frame any equilibrium system of aligned fiber composites were established. The corresponding microstructures for lower and upper bounds were respectively a Percus-Yevick distribution of fibers and packed fibers.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019LIL1I060 |
| Date | 14 October 2019 |
| Creators | Lakhal, Lamyae |
| Contributors | Lille 1, Brunet, Yves, Kanit, Toufik |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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