Modèle d'homogénéisation itérative numérique pour des milieux non linéaires morphologiquement riches : application aux comportements de bétons de chanvre
Institution:
Paris 6Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
A multi-scale modelling technique is here improved with the aim of predicting the behaviour of hemp and lime concretes (HLC). The approach under consideration allows to take into account in a direct manner the microstructural richness of HLC by means of an iterative homogenisation scheme. HLC are indeed higly-filled materials with bar shaped particles and high porosity rates. The local problem of each homogenisation step is numerically solved through finite elements simulations providing thus an estimate of local fields and their fluctuations. The anisotropic behaviour of the material is also directly taken into account in a 3D context within reasonable CPU time. The nonlinear behaviour of one phase with respect to compaction is also accounted for. As an illustration the method is here put into practice to model the anisotropic behaviour of HLC. In order to validate the results thus obtained, the latter are eventually compared to external experimental data.
Abstract FR:
Ces travaux s'inscrivent dans une étude visant à modéliser le comportement des bétons de chanvre (BC) au moyen d'une approche micromécanique. Pour tenir compte des taux de porosité et de renfort élevés, une méthode de modélisation multi-échelle itérative est ici enrichie d'une technique de résolution numérique 3D. Ces calculs permettent de prendre en compte l'influence de la géométrie plaquettaire des inclusions ainsi que de leur orientation au sein du matériau liée à un éventuel compactage du béton. A titre illustratif, la méthode est ici mise en oeuvre pour décrire l'évolution du comportement thermique, mécanique élastique et non-linéaire des BC pour différents taux de compactage. On notera par ailleurs que les simulations réalisées tiennent compte de la non-linéarité de comportement de l'une des phases vis à vis du compactage tout en conservant des temps de calcul raisonnable. La bonne prédiction de l'anisotropie induite par l'organisation spatiale des inclusions est mise en avant par le biais de confrontations à des données expérimentales issues de la littérature.