La dégradation géométrique de la voie ferrée sur les Lignes à Grande Vitesse (LGV) est un phénomène qui entraîne des coûts de maintenance importants pour assurer une qualité de circulation et de sécurité. Cette dégradation géométrique est imputable, en partie au tassement de la couche de ballast qui constitue l'une des parties de la voie ferrée. Le tassement du ballast est un phénomène difficile à estimer et à prédire car sa nature granulaire et ses caractéristiques particulières entraînent des variabilités de ses propriétés mécaniques. Ce travail de thèse est consacré à l'étude du comportement mécanique du ballast, pour le développement d'un modèle prédictif du tassement sur voie ferrée à partir de la caractérisation mécanique initiale du matériau (grâce à l'utilisation du pénétromètre léger Panda) et des sollicitations auxquelles la voie est soumise. Grâce à l'étude paramétrique développée sur un banc d'essais à échelle réelle, nous avons constitué et validé un modèle de prédiction qui est basé sur une loi de relaxation logarithmique. La modélisation numérique par éléments discrets en utilisant la méthode de la Dynamique des Contacts permet d'étudier les propriétés mécaniques du matériau ballast à l'échelle des grains. L'analyse des déformations transitoires montre une dépendance claire de la déformation moyenne par rapport à la contrainte appliquée et au rapport d'aspect en raison de l'action du frottement aux frontières. Les fluctuations de ces déformations, sont très importantes et semblent évoluer avec la déformation moyenne. Finalement, la pertinence de la caractérisation du ballast à partir de l'essai Panda a été vérifiée à partir d'une étude paramétrique sur les mécanismes d'enfoncement grâce à l'utilisation de cette approche numérique discrète.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01067945 |
| Date | 03 December 2012 |
| Creators | Quezada, Juan-Carlos |
| Publisher | Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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