Modélisation et optimisation robuste de l'amortissement viscoélastique de systèmes mécaniques
Institution:
BesançonDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Ln the last decades, the viscoelastic materials were intensively used to reduce the vibration levels of mechanical systems. Ln this work, one presents the finite element (FE) modelling of rectangular sandwich plates. These elements are integrated in FE models of complex systems mode lied by ANSYS code, enabling to extend the applicability of this type of viscoelastic treatment for the industrial domain. To take into account the frequency and temperature depended effects of viscoelastic properties, one uses the complex moduls approach. One important aspect related to the modelling procedures, is the use of multiobjective optimization strategies. For that, one uses the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm. Ln this work, one proposes the coupling between this algorithm with robust condensation adapted to the viscoelastic systems, and the metamodels, such as the artificial neural networks and response surface methodologies to reduce the computational time of the optimal solutions for large viscoelastic systems. Ln addition, one proposes a method for uncertainties propagation and a strategy to perform the sensitivity analysis of viscoelastic systems. Ln the case of uncertainties, one uses the discretization technique of random fields proposed by Karhunen- Loève for two-dimensional systems. To demonstrate the effectiveness of the proposed methodology for the optimal and robust design of viscoelastic passive constrained damping layers, a several number of simulations and experimental tests on relatively complex engineering systems were performed.
Abstract FR:
Dans ces dernières décennies, les matériaux viscoélastiques ont été intensivement utilisés pour réduire les niveaux de vibration et bruit dans le domaine de la dynamique des structures. Dans ce mémoire de thèse, on présente la modélisation aux éléments finis en utilisant des éléments rectangulaires de plaque sandwich. Ces éléments sont intégrés dans des modèles EF de systèmes de géométrie complexes modélisés par le code ANSYS, ce qui permet d'élargir le domaine d'application de ces matériaux au domaine industriel. Pour prendre en compte la dépendance en fréquence et en température des propriétés des matériaux viscoélastiques, on utilise l'approche module complexe. À la recherche de l'optimisation multi objectif des systèmes viscoélastiques de grande taille, on utilise la méthode Non- dominated Sorting Genetic Algorithm. On propose le couplage de cet algorithme avec des stratégies de condensation robuste adaptées pour des systèmes viscoélastiques, et les métamodèles, tels que les réseaux de neurones artificielles et les méthodologies de surfaces de réponses classiques et adaptatives, dans le but de réduire davantage le temps de calcul des solutions optimales. On propose également une méthodologie de propagation des incertitudes et d'évaluation des sensibilités paramétriques. En ce qui concerne les incertitudes, on s'intéresse à la technique de discrétisation des champs aléatoires fondée sur un développement de Karhunen-Loève pour des systèmes bidimensionnels. A travers nombreuses simulations numériques et des essais expérimentaux avec des systèmes moyennement complexes, on illustre les développements abordés tout au long du mémoire.