Etude expérimentale et numérique du comportement mécanique des matériaux granulaires : De la simulation discrète d'essais de laboratoire à la mise en place d'une procédure de calibration des paramètres d'entrée

An experimental and numerical study on the mechanical behavior of granular materials : focusing on the calibration of microscopic parameters to characterize macroscopic behaviour using a GPU based Discrete Element Method framework

• Auteur / Autrice : Salma Ben Turkia
• Direction : Nor-Edine Abriak, Mahfoud Benzerzour
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie civil
• Date : Soutenance le 04/02/2020
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IMT Lille Douai
• Jury : Président / Présidente : Mahdia Hattab
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claire Silvani
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Martin, Jérôme Fortin

Mots clés

Mots clés libres

Méthode des éléments discrets (DEM)

Comportement mécanique

Calibration virtuelle

Calibration in-Situ

Optimisation

Unicité

Discrete element method (DEM)

Mechanical behavior

Virtual calibration

Optimization

Uniqueness

Bulk calibration

Résumé

Le traitement, le transport, la maniabilité et le stockage des matériaux granulaires sont à l’origine de nombreuses opérations industrielles. Il est donc essentiel de prévoir de manière fiable la dynamique des matériaux granulaires pour un bon fonctionnement et une optimisation du processus. Les matériaux granulaires sont des systèmes complexes qui peuvent se présenter sous différents états statiques, quasi-statiques et dynamiques. La manifestation des phénomènes de ségrégation et de blocage (formation de voûtes) peuvent être problématiques pour les industriels. La prédiction du comportement en vrac des milieux granulaires nécessite une bonne compréhension des mécanismes dominants impliqués à l’échelle des grains. Il est donc essentiel de réaliser des simulations numériques pour pouvoir prédire avec précision la dynamique granulaire quel que soit le régime de sollicitation. Dans la méthode des éléments discrets (DEM), il existe des modèles constitutifs qui décrivent les réponses des matériaux pour différentes conditions de chargement mécanique. Cependant, des ressources de calcul informatiques importantes sont nécessaires pour simuler un grand nombre de particules, ce qui rend souvent les simulations à grande échelle difficilement réalisables.Dans cette étude, nous utilisons le code BlazeDEM3D-GPU basé sur des calculs sous GPU (Graphic Processing Unit), permettant d’augmenter considérablement l’efficacité des calculs. Cela crée de nouvelles opportunités dans la DEM et rend possible la résolution des problèmes qui étaient auparavant considérés comme trop exigeants en termes de calculs. L’utilité et la généralité du modèle à éléments discrets dépendent fortement de la qualité du processus de calibration du modèle. Le processus que nous proposons débute par la calibration virtuelle d’une expérience sur des matériaux en vrac utilisant les plans d’expériences, l’optimisation et la variation des paramètres pour identifier les valeurs optimales du problème virtuel. Cela garantit non seulement une meilleure correspondance entre les réponses du modèle expérimental et numérique, mais aussi l’unicité des paramètres du modèle eux-mêmes. En particulier, deux approches de calibration expérimentales et virtuelles distinctes sont étudiées pour vérifier la généralité des modèles DEM calibrés pour des applications à l’échelle du laboratoire et de futures applications virtuelles.

The processing, transport, handling and storage of granular materials underlies the operations of numerous industries. Thus, reliably predicting the dynamics of granular materials is critical for successful process operation and sensible process optimization. Granular materials are complex systems that can display solid, liquid and gas phases that are often characterized by nonfrivolous transitions between static, quasi-static and dynamic states. Needless to say, the manifestation of segregation, arching and jamming can have dire consequences for manufacturers. Predicting the bulk behavior of granular media requires a good understanding of the dominant mechanisms involved at grain or particle level. It is therefore essential to numerically simulate at the grain or particle scale to accurately predict granular dynamics over all regimes. In the discrete element method (DEM) there are constitutive models that describe the material responses for different mechanical loading conditions. However, significant computational resources are required to simulate large number of particles often making bulk and industrial scale simulations intractable.In this study, we use the BlazeDEM3D-GPU simulation framework that uses GPU (Graphic Processing Unit) compute, allowing DEM simulations to be conducted tens to hundreds times faster. This tremendous increases in compute efficiency creates new opportunities in DEM to solve problems that previously were thought to be too computationally demanding. The usefulness and generality of the discrete element model strongly depends on the quality of the calibration process of the model. The process we proposed first conducts a virtual calibration of a bulk experiment that uses design of experiments, optimization and variation maps over the parameter domain to identify known optima in the virtual problem. This not only ensures a better match between the experimental and numerical model responses but also the uniqueness of the model parameters themselves. In particular, two distinct experimental and virtual calibration approaches are investigated to verify the generality of the calibrated DEM models for laboratory scale applications and future industrial applications.