Conception générative et optimisation paramétrique/topologique de structures cellulaires bio-inspirées par fabrication additive

Generative design and parametric / topological optimization of cellular structures bio-inspired by additive manufacturing

• Auteur / Autrice : Monzer Al khalil
• Direction : Sébastien Roth, Nadhir Lebaal
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 30/11/2022
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne (ICB) (Dijon) - laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement préparatoire : Université de technologie de Belfort-Montbéliard (1999-....)
• Jury : Président / Présidente : Christian Gentil
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Roth, Nadhir Lebaal, Arnaud Delamézière, Nicolas Maranzana, Laurent Billon, Frédéric Demoly, François Villeneuve
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Arnaud Delamézière, Nicolas Maranzana

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bionique

Prototypage rapide

Conception technique

Mots clés libres

Conception biomimétique

Optimisation paramétrique

Simulation

Fabrication additive

Biomimetic design

Parametric optimization

Simulation

Additive manufacturing

Résumé

Le biomimétisme est la pratique d’apprentissage de la nature et de l’imitation de ses différentes fonctionnalités. La nature présente des formes complexes qui ont inspirées les concepteurs et les ingénieurs à concevoir et à adresser des solutions à leurs problèmes d’ingénierie. La fabrication de ces objets complexes est particulièrement assurée par les différentes techniques de la Fabrication Additive (FA). En général, le biomimétisme peut être abordé à différents niveaux, dont les formes et les comportements. Mais en FA, il est présent sous deux facettes. La première est la personnalisation des pièces (prothèses médicales, implants ou équipements sportifs). La deuxième consiste à optimiser des propriétés spécifiques telles que la rigidité et la légèreté (plus particulièrement dans les domaines de l’aérospatial et de l’automobile). D’autres types et formes de biomimétisme pour la FA comprennent l’intégration de données biologiques réelles, la distribution de la matière comme dans les structures cellulaires et en treillis (lattices), et l’intégration de la multifonctionnalité dans la conception. En particulier, les structures cellulaires ou en lattices sont considérées comme biomimétiques en raison de leur ressemblance aux structures biologiques. L’utilité de leur incorporation dans les techniques d’optimisation et de FA a été prouvée par de nombreuses études principalement en termes de réduction de la masse et d’augmentation de la rigidité et le taux d’absorption d’énergie . Considérant qu’il existe un lien entre le biomimétisme, les structures en lattices, l’optimisation, et la FA, la question scientifique peut se poser de la manière suivante : ''Quelle est l’utilité du biomimétisme dans la fabrication et l’optimisation des structures cellulaires bioimétiques répondant aux propriétés et contraintes mécaniques (légèreté et rigidité) imposées par la FA ?''. Pour répondre à cette problématique, les travaux de recherche présentés dans cette thèse mettent l’accent sur l’importance de l’utilisation d’algorithmes et de formes biomimétiques dans la conception et l’optimisation de structures en lattices. La première contribution se focalise sur le couplage des optimisations topologique et paramétrique et leur rôle dans la conception et la modélisation de structures lattices présentant un bon rapport masse/rigidité. Une étude comparative entre deux cas de figures a été menée : une distribution uniforme de lattices et une distribution à densité variable. Il a été démontré que le deuxième cas offre une masse plus légère et une meilleure rigidité, atteignant ainsi l’objectif d’avoir un meilleur rapport rigidité/masse. Cependant, l’aspect biomimétique n’a pas été abordé dans la première partie. La deuxième partie porte sur l’utilisation des systèmes de Lindenmayer (L-systèmes) – grammaires de croissance des arbres/plantes – suivant les directions des lignes isostatiques imitant ainsi la propriété de croissance de la matière dans les structures osseuses. Basé sur ce concept, des simulations numériques et une méthode d’optimisation paramétrique basée sur une étude de sensibilité L9 DOE ont été menées dans le but de trouver les structures présentant une masse et une rigidité optimales. Les résultats ont montré l’efficacité de cette méthode pour adapter les structures mécaniques aux différents cas de chargement et garantir un bon rapport masse/rigidité. Dans une 3ème partie, une méthode d’optimisation paramétrique a été utilisée pour optimiser les sections des poutres constituants les L-systèmes en utilisant un algorithme d’optimisation basé sur une approche méta-heuristique.

Biomimicry is the practice of learning from nature and imitating its different functionalities. Nature proposes complex forms and objects which inspired designers and engineers to conceive and find solutions for their engineering problems. The fabrication of these complex objects is particularly assured by the different Additive Manufacturing (AM) techniques. Generally, biomimicry can be addressed at different levels, forms, textures, and behaviors, but in AM, it is presented under two main types. The first is the customization of parts (medical prosthesis, implants or custom sport equipments). And the second consists in the optimization for specific properties such as stiffness and lightness (light parts in aerospace or automotive applications). Other types and forms of biomimicry for AM include the incorporation of real biological data, distribution of materials as in cellular and lattice structures, and integrating multifunctionality in design. Particularly, cellular and lattice structures are considered as biomimetic due to their resemblance to biological structures. The utility of their integration in optimization and AM techniques has been proven by several studies mainly in terms of weight reduction, stiffness, and energy absorption rate increase. Taken the fact, that a link exists between biomimicry, cellular structures, optimization, and AM, the following question arises: “What is the utility of biomimicry in optimizating and manufacturing cellular parts that respond to mechanical properties and constraints (lightweight and high stiffness) imposed by AM?”. To be able to answer this question, this research work will focus on highlighting the importance of employing biomimetic algorithms and forms in designing and optimizing lightweight cellular structures with high stiffness. The first contribution focuses on studying the importance of combining topology and parametric optimizations in designing and modeling cellular structures having a good stiffness-to-weight ratio. The study is divided into two cases and special interest is paid to the comparison between the two cases. In both cases, a Design Of Experiments (DOE) and a sensitivity study are conducted. The first case consists of a uniform lattice distribution while the second is a variable-density lattice distribution study. It is shown that the second case provids a better weight and a better strength thus reaching the goal of having a better strength-to-weight ratio. However, the biomimetic aspect is not covered in the first contribution . Thus, in a second part, the Lindenmayer systems (L-systems) – tree growth grammars – are used and a specific distribution is used along the Principal Stress Lines (PSLs) directions imitating the material growth aspect in bone structures. Numerical simulations and parametric optimization schemes based on an L9 DOE sensibility study were conducted. Results show the effectiveness of this method in adapting mechanical structures to various loading cases as well as guaranteeing a good stiffness-to-weight ratio. In the third contribution, a more advanced parametric optimization approach is applied in order to find better results for optimal L-systems beams’ sections: meta-modeling optimization algorithm based on metaheuristics and knowledge.