Étude du couplage thermomécanique du PEHD par essais mécaniques et inversion d'images infrarouges

Download or read book Étude du couplage thermomécanique du PEHD par essais mécaniques et inversion d'images infrarouges written by Norbert Renault and published by . This book was released on 2007 with total page 202 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: [Résumé en français] Ce travail vise à approfondir la connaissance du comportement mécanique de polymères structurés sur de multiples échelles. Il repose sur l'acquisition simultanée d'informations couplées relatives à la mécanique, à la thermique et à la microstructure. Nous avons à cet effet étudié le comportement du Polyéthylène Haute Densité (PEHD) sous sollicitations de traction à déformation contrôlée à l'aide de trois techniques optiques utilisées in situ simultanément : (i) Le système Vidéotraction® pour l'accès aux contraintes et aux déformations vraies. (ii) La thermographie infrarouge pour l'accès aux sources thermiques. (iii) Une technique de rétrodiffusion de lumière (ISLT) pour l'accès à une forme d'endommagement. Le corps du travail porte sur la reconstruction des sources thermiques 2D à partir de cartographies des champs de température mesurés au cours d'essais. Le problème inverse de reconstruction des champs de sources ther-miques est résolu par deux méthodes différentes : minimisation sous contrainte avec formulation adjointe et décomposition modale. Des techniques de régularisation du problème sont décrites en détail pour chaque méthode. D'autre part, la technique ISLT nous permet de suivre l'endommagement : l'apparition progressive de "mi-crocavités" isotropes puis un développement d'une forte anisotropie pendant la phase de durcissement hyperélastique. Nous montrons que ces informations sur la microstructure viennent corroborer les phénomènes observés sur la source thermique. Nous replaçons alors l'ensemble des informations obtenues dans le contexte d'une modélisation thermodynamique des lois de comportement. Une étude de sensibilité aux paramètres du modèle est développée, ce qui conduit à une réduction du modèle adaptée à leur bonne estimation