Génie Mécaniques
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Item Approches expérimentale et numérique couplées basées sur l'analyse par la méthode des éléments finis (MEF) et les réseaux neuronaux artificiels (RNA) pour l'évolution de l'endommagement dans les matériaux composites stratifies(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Zara, Abdeldjebar; Belaidi, Idir(Directeur de thèse)Dans nos travaux de thèse, nous présentons une approche innovante qui repose sur l'exploitation des fréquences naturelles pour la détection et la localisation des dommages, dans le cadre de la surveillance de l'état des structures en matériaux composites stratifiés en GFRP, que nous avons fabriqués selon la technique de moulage au contact. Pour ce faire, nous avons développé et mis en œuvre une approche numérique couplée. Dans un premier temps, une analyse numérique par éléments finis a été réalisée sous l'environnement ABAQUS, afin de simuler le comportement vibratoire des poutres GFRP, qu'elles soient endommagées et non endommagées. L'objectif était de générer les données d'entraînement nécessaires à l'alimentation d'un réseau de neurones artificiels (ANN). Ensuite, nous avons appliqué une technique hybride E-JAYA-ANN pour prédire la longueur des fissures, en utilisant diverses données d'entrée. Cette méthode a permis d'évaluer la précision du modèle proposé, en la comparant avec d'autres approches telles que les couplages JAYA-ANN, WOA-ANN et AOA-ANN, permettant ainsi de mettre en évidence les performances de notre approche. L'utilisation des réseaux neuronaux artificiels (ANN) en combinaison avec des techniques d'optimisation méta-heuristique vise à améliorer la précision des résultats obtenus. Ce processus repose sur une modification des poids et des biais des connexions neuronales, effectuée par rétropropagation (BP). Cette optimisation permet d'ajuster ces paramètres afin de minimiser la fonction d'erreur en fonction des valeurs d'entrée et des résultats souhaités. Ainsi, cette approche représente une avancée significative pour la surveillance et la prédiction de l'état des structures dans des applications d'ingénierie. Dans une deuxième étape, nous avons mis en place une approche couplée impliquant une analyse numérique par éléments finis (MEF) réalisée sous l'environnement ABAQUS, afin d'évaluer l'influence des paramètres géométriques, tels que la variation du nombre de couches et de leurs orientations, sur les propriétés mécaniques des composites stratifiés en CFRP. Le modèle MEF utilise le critère de dommage de Hashin pour simuler le comportement des composites sous flexion. Par la suite, la technique d'optimisation hybride E-JAYA-ANN a été appliquée pour prédire ces propriétés lors des tests de flexion. Les résultats obtenus ont été comparés à ceux fournis par la technique hybride JAYA-ANN, permettant ainsi une meilleure compréhension de l'influence de la géométrie sur l'optimisation de l'architecture des composites stratifiés à fibres unidirectionnelles, dans la phase d'élaboration des matériaux composites considérésItem Performance des composites stratifiés : caractérisation, simulation numérique et optimisation basées sur une approche hybride(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2025) Fahem, Noureddine; Belaidi, Idir(Directeur de thèse)Ce travail de thèse explore le comportement des matériaux composites renforcés par des fibres de verre et de carbone, en utilisant différentes architectures de stratification. L'objectif est de développer une compréhension approfondie des phénomènes complexes qui régissent leur comportement, en combinant des méthodes expérimentales et numériques. Des modèles numériques par éléments finis (2D et 3D), intégrant des critères de dommage, ont été utilisés pour étudier l'influence de divers paramètres géométriques, matériaux et d'endommagement, tels que la séquence d'empilement des couches, l'hybridation, les propriétés mécaniques des matériaux sur la réponse mécanique globale du composite. Ces modèles numériques sont développés en utilisant le logiciel Abaqus, un outil d'éléments finis commercial bien connu. Pour améliorer la précision des prédictions, l'intelligence artificielle, et plus précisément les réseaux neuronaux artificiels (RNA), est mise en œuvre en combinaison avec des techniques d'optimisation métaheuristique (PSO, JAYA, JAYA A). Ces modèles RNA prédit la force maximale, le module d'élasticité et l'empilement optimal des couches, en utilisant diverses entrées telles que la longueur des fissures, les contraintes et les déplacements. L'étude vise à évaluer la précision de ces techniques d'apprentissage automatique dans la prédiction du comportement des matériaux composites