Comportement mécanique et caractérisation par implant piézoélectrique ultrasonore intégré d'un matériau composite

• Main Author: Masmoudi, Sahir
• Other Authors: Le Mans
• Language: fr
• Published: 2013
• Subjects: Composites intelligents; Implant piézoélectrique; Traction; Flexion 3-point; Statique; Fatigue; Endommagement; Emission acoustique; Piezoelectric implant; Intelligent Composites; Acoustic emission; 534
• Online Access: http://www.theses.fr/2013LEMA1023/document

Ce travail de thèse porte sur le contrôle de santé intégré par émission acoustique desmatériaux composites stratifiés et sandwichs. Le capteur d’EA est d’une part implanté dans lamasse du matériau et d’autre part collé à la surface de ce dernier. Une première étude estconsacrée à l’étude de l’influence de l’implant piézoélectrique dans le volume du matériau surle comportement et les caractéristiques mécaniques en statiques, en fatigue cyclique et enfluage sous sollicitations en traction et en flexion. Les signaux d’émission acoustique sontcollectés au cours des essais sur les différents matériaux. Les mécanismes d’endommagementde chaque matériau sont identifiés et caractérisés en utilisant une analyse multiparamétrique(k-moyennes) des signaux collectés. La dynamique de chaque mécanisme est suivie jusqu’à larupture permettant de discriminer les mécanismes les plus critiques conduisant à la rupture dumatériau. Une étude comparative des signaux d’EA entre matériau instrumenté en surface etcelui instrumenté en volume avec insertion d’élément piézoélectrique est également menée.Elle a montré que les matériaux avec capteurs intégrés sont plus sensibles à l’émissionacoustique, améliorant ainsi l’identification des mécanismes d’endommagement et le contrôlede santé intégré des matériaux composites étudiés. Enfin, la dernière partie du travail a étéconsacrée à l’étude de l’influence de l’intégration de plusieurs capteurs dans des structures encomposites stratifiés et sandwichs. L’analyse des résultats expérimentaux et l’observation dessignaux d’EA obtenus dans ces structures soumises à différentes sollicitations ont permis dedéfinir les principaux signatures acoustiques des différents modes d’endommagementprépondérants dans chaque type de structure. La localisation des sources d’endommagement amis en évidence que les événements acoustiques sont apparus loin des positions des capteursintégrés. De point de vue comparaison entre matériau instrumenté et matériau noninstrumenté, l’activité acoustique montre clairement l’avantage de l’intégration del’instrumentation au sein du composite. Cet avantage réside dans le fait de la détectionexpérimentale des modes d’endommagement précoces et leur chronologie d’apparition,faisant ainsi révéler les performances du composite instrumenté vis-à-vis à sa réponse enversl’initiation, la propagation et l’accumulation des défauts microscopiques. === The increasing demands to improve the performance of aerospace and other engineering Systems require a new class of structures, such as smart structures. These can be defined as the system that has built-in capability or with intrinsic sensors that perceive and process the operating environments, and take effective action to fulfil the intended mission. The future of smart structure technology is very promising. There has been considerable interest in the use of piezoelectric materials in conjunction with the light-weight and high-strength/modulus polymeric composites as one type of smart structures. This work presents a health monitoring study of composites incorporating an integrated piezoelectric sensor. Firstly, experimental research is focused on examining the effects of the embedded sensors on the structural integrity of composites subjected to tensile and 3-point bending loads. A series of specimen composites (laminated composites and sandwich) with and without embedded piezoelectric sensors were fabricated. The composite specimens with PZT sensors embedded in the mid-plane were tested in static, fatigue and creep loading while continuously monitoring the response by the acoustic emission technique. The acoustic signals were analysed using the classification k-means methoc in order to identify the different damage and to follow the evolution of these various mechanisms for both types of materials (with and without sensor).