Prédiction et analyse de robustesse du phénomène de retour élastique pour des structures composites

Prediction and robustness analysis of springback for composite structures

• Auteur / Autrice : Quentin Marechal
• Direction : Mohamed Ichchou, Olivier Bareille
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des solides des matériaux des structures et des surfaces
• Date : Soutenance le 03/12/2025
• Etablissement(s) : Ecully, Ecole centrale de Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de tribologie et dynamique des systèmes (Écully, Rhône ; 1970-)
• Jury : Président / Présidente : Laurence Curtil
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mohamed Ichchou, Mohamed-Amine Chabchoub, Bruno Berthel, Michelle Salvia
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Imad Tawfiq, Lucien Laiarinandrasana
• DOI : 10.70675/e21eb744z377fz4607zb6caz9bd04c67c3cb

Mots clés

Mots clés contrôlés

Composites thermodurcissables

Mots clés libres

Retour élastique

Composite

Simulation

Analyse de sensibilité

Cinétique de réticulation

Laminé thermodurcissable

Spring Back

Composite

Simulation

Sensitivity analysis

Cure kinetics

Thermosetting laminate

Résumé

Depuis la crise liée au Covid-19, les constructeurs aéronautiques sont confrontés à des problématiques de vitesse de production. Leur carnet de commandes ne cessant de croître sans qu'ils n'arrivent à suivre la cadence de production d'avions. C'est dans ce contexte que le projet Ain-T-Graal a vu le jour, mettant en relation plusieurs partenaires, pour aboutir à des solutions de réduction de temps de fabrication. Le leader du projet, l'entreprise Duqueine spécialisée dans les structures composites, fournit les cadres de fuselage pour Airbus. Pour répondre au besoin de réduction de poids et réduction des émissions de CO2, ces pièces sont réalisées entièrement en composite dans les nouvelles générations d'aéronef.Lors de la production des cadres de fuselage, Duqueine est confronté à une difficulté courante dans la production de structures en composite, les pièces subissant des distorsions géométriques, appelé phénomène de « spring back » (retour élastique) lors du démoulage de celles-ci. Ces distorsions sont problématiques, car elles provoquent des non-conformités géométriques, imposant à Duqueine une étape de correction coûteuse en temps.Ces travaux de thèses ont pour but l'étude et la prédiction de l'effet « spring back »,sur des structures composites à matrice thermodurcissable. Ce phénomène est directement lié à la libération de contraintes résiduelles se formant durant la phase decuisson de la pièce. Ces contraintes résiduelles sont de nature thermique, chimique et mécanique. Un modèle numérique multi-physique, basé sur la théorie des éléments finis a été développé. Le modèle contient différents modules, associé chacun à une physique, couplés entre eux. Cette prédiction s'accompagne d'une caractérisation complète de la résine, afin de simuler une cinétique de cuisson fidèle à la réalité. Le modèle a été validé par une expérience de validation, sur une géométrie plus simple,avant d'être appliqué au cadre de fuselage.Une étude de sensibilité globale complète a également été réalisée afin d'identifier les paramètres d'entrée du modèle les plus influents sur la prédiction du spring back. Cette étude a permis de souligner la contribution majeure des coefficients de retrait chimique. Ces coefficients sont associés au changement volumique que subit la résine au cours de sa réticulation. Il est très important d'identifier précisément ces paramètres pour obtenir une prédiction la plus précise possible. Une méthode de caractérisation innovante a été développée pour répondre à ce besoin. Elle est basée sur la technique de mesure de champs de déplacement par corrélation d'image. Des échantillons de pré-imprégné sont soumis à un cycle de température et le suivi, par les caméras, permet d'en déduire les champs de déformation associés aux contraintes thermiques.

Since the Covid-19 crisis, aircraft manufacturers have been facing production rate issues. Their order books continue to grow, but they are unable to keep up with aircraft production rates. It is in this context that the Ain-T-Graal project was born, bringing together several partners to develop solutions for reducing manufacturing time. The project leader, Duqueine, a company specializing in composite structures, supplies fuselage frames for Airbus. To meet the need for weight reduction and lower CO2 emissions, these parts are made entirely of composite materials in the new generations of aircraft. During the production of fuselage frames, Duqueine faces a common difficulty in the production of composite structures, with parts undergoing geometric distortions, known as the “spring back” phenomenon, when they are removed from the mold. These distortions are problematic because they cause geometric non-conformities, requiring Duqueine to carry out a time-consuming correction process.The aim of this thesis work is to study and predict the springback effect on thermoset matrix composite structures. This phenomenon is directly linked to the release of residual stresses that form during the cure phase of the part. These residual stresses are thermal, chemical, and mechanical in nature. A multi-physics numerical model based on finite element theory has been developed. The model contains different modules, each associated with a physics, which are coupled together. This prediction is accompanied by a complete characterization of the resin in order to simulate realistic cure kinetics. The model was validated by a validation experiment on a simpler geometry before being applied to the fuselage frame. A comprehensive global sensitivity study was also carried out to identify the model input parameters that have the greatest influence on the springback prediction. This study highlighted the major contribution of chemical shrinkage coefficients. These coefficients are associated with the volume change that the resin undergoes during cross-linking. It is very important to identify these parameters precisely in order to obtain the most accurate prediction possible. An innovative characterization method was developed to meet this need. It is based on the technique of measuring displacement fields by image correlation.Pre-impregnated samples are subjected to a temperature cycle and monitored by cameras to determine the deformation fields associated with thermal stresses.