Mechanical parameter identification of composite materials using multiscale digital image correlation

L’amélioration du caractère prédictif des simulations numériques requiert une meilleure maîtrise des modèles constitutifs. Des procédures d’identification exploitant des mesures de champs ont été développées afin de valider les modèles et d’identifier un jeu de paramètres constitutifs à partir d’un nombre réduit d’essais hétérogènes. Bien évidemment, les résultats de telles procédures dépendent grandement des incertitudes des mesures. Dans cette thèse, une stratégie d’identification de paramètres constitutifs à partir de mesures de champs par corrélation d’images numériques éléments finis (CIN-EF) multi-échelles est proposée et développée. Une variante régularisée du recalage par éléments finis (FEMU-R) est adaptée à cette approche multi-échelles. Elle exploite des champs de déplacements mesurés par CIN-EF d'une part à l’échelle de la structure (fournissant les conditions aux limites pour la simulation EF) et d’autre part à une échelle plus locale (fournissant des champs de déplacements mieux résolus pour la comparaison essais/calculs). Un algorithme de recalage d’images est développé pour faire le lien entre les échelles. D’abord validée à l’aide d’images de synthèse, la procédure est ensuite appliquée à un essai de traction sur plaque trouée réalisé sur un composite stratifié verre/époxy. On montre qu’une telle stratégie permet de diminuer nettement non seulement les incertitudes de mesure mais également les incertitudes d’identification. Finalement, la question d’un mouchetis adapté à cette approche multi-échelles est évoquée et des éléments de solutions sont proposés et testés.Improving the prediction of numerical simulations requires a better control of constitutive models. Identification methods exploiting full-field measurements have been developed in order to validate models and to identify a set of constitutive parameters from a reduced number of heterogeneous tests. The results of those methods largely depends on measurement uncertainties. In this PhD thesis, a strategy is proposed and developed for the identification of constitutive parameters from full-field measurements obtained by multiscale finite element digital image correlation (FE-DIC). A Regularised Finite Element Model Updating method (FEMU-R) is adapted to this multiscale approach. It exploits displacement fields measured by FE-DIC at a structural scale (in order to obtain the boundary conditions for FE simulation)and at a local scale (giving a better resolution on the displacement field for the comparison between experiment and simulation). An image registration algorithm is developed to bridge these scales. First validated on synthetic images, the multiscale approach is then applied to an open-hole tensile test of a glass/epoxy composite laminate. It is shown that such a strategy allows to reduce not only the measurement uncertainties but also the identification uncertainties. Finally the question of a speckle pattern suitable for this approach is discussed and some first technical solutions are proposed and tested