Élaboration et caractérisation d’agromatériaux biosandwiches à base de constituants biologiques
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Date
2022
Authors
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Publisher
Université du 20 Août 1955 Skikda
Abstract
Les innovations industrielles s'accompagnent aujourd'hui de nouvelles générations de
matériaux dont les matériaux composites, qui se développent et s'utilisent de plus en plus ces
dernières années. En effet, la tendance de l'industrie est de s'orienter vers des produits offrant
le coût le plus bas possible, de meilleures performances, voir même les deux. Dans un souci de
protection de l'environnement, de la santé publique et de l'épuisement des ressources fossiles,
de nouveaux matériaux bio-polymères et biocomposites ont été développés au cours de la
dernière décennie. Ces nouveaux composites présentent un aspect écologique (matériaux
recyclés ou biodégradables), cette tendance s'explique par l'augmentation exponentielle du
nombre de publications dans le domaine des matériaux de type biocomposites. Le caractère
biodégradable des fibres végétales contribue à la bonne santé de l'écosystème et leur faible coût
et leur haute performance répondent aux intérêts économiques des industriels.
Dotés de nombreux avantages, les matériaux composites connaissent diverses
applications dans les secteurs de l'automobile, de la construction et de la recherche aérospatiale
(structures principales et secondaires des avions). Ce travail de thèse porte sur la modélisation
et l'optimisation des processus d’usinage d’une structure biosandwich constituée d’une matrice
époxy renforcée de fibres bidirectionnelles en jute et en liège (JFCE) par la méthodologie des
surfaces de réponse (RSM) et les réseaux de neurones artificiels (ANN). Les méthodes
classiques sont particulièrement coûteuses en termes de temps de calcul et apparaissent
divergentes pour des problèmes comportant de nombreux paramètres à gérer. Par conséquent,
notre contribution consiste à développer une méthode de modélisation et d'optimisation plus
rapide et plus efficace. Au cours de cette étude, il est apparu que l’approche ANN a un grand
potentiel pour modéliser des relations complexes à décrire avec des modèles mathématiques
simples. De plus, cette approche est particulièrement rapide et peut être générée en parallèle.
Par ailleurs, les résultats obtenus sont d'une qualité satisfaisante. Ces travaux ouvrent des
perspectives plus prometteuses qui pourront être valorisées dans des applications diverses.