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3D morphological analysis and modeling of random fiber networks : applied on glass fiber reinforced composites / par Hellen Altendorf ; sous la direction de Dominique Jeulin et Ralf Korn

Auteur principal : Altendorf, Hellen, 1981-...Auteur secondaire : : Jeulin, Dominique, 19..-...., mathématicien, Directeur de thèse;Korn, Ralph, Directeur de thèseAuteur secondaire collectivité : École nationale supérieure des mines, Paris, Organisme de soutenance;Technische Universität Kaiserlautern, Kaiserlautern, Organisme de soutenance;Centre de morphologie mathématique, Fontainebleau, Seine et Marne, Organisme de soutenance;ITWM - Fraunhofer Institute of Industrial Mathematics, Kaiserlautern, Organisme de soutenancePublication :2011Description : 1 vol. (176 p.) ; 30 cmClassification : 510Résumé : L'utilisation diversifiée des composites renforcés par des fibres, par exemple dans le corps des avions, des bateaux ou des voitures, génère une demande croissante d'analyse de ces matériaux. Le but final de notre étude réside dans l'optimisation de ces matériaux fibreux à l'aide d'un " schème de conception de matériaux virtuels ". De nouveaux matériaux fibreux sont créés virtuellement en tant que réalisations d'un modèle stochastique, puis évalués par rapport à leurs propriétés physiques. De cette manière, les matériaux peuvent être optimisés pour des cas d'utilisation spécifique, sans réellement construire de coûteux prototypes ou faire des tests mécaniques. La reconstruction virtuelle du matériau réel demande une connaissance précise de la géométrie de sa microstructure. La première partie de cette thèse décrit une méthode de quantification de fibres à l'aide de mesures locales de leurs rayons et de leurs orientations. La combinaison de la transformée " chord length " et des moments d'inertie locaux apporte une méthode efficace et précise pour déterminer ces propriétés. Cette approche surpasse les méthodes existantes par rapport à la possibilité de traiter des fibres de rayons variés, possède une précision accrue, et un temps de calcul rapide. Cette méthode de quantification locale peut être appliquée directement sur des images à niveaux de gris en adaptant la transformée en distances directionnelles dans le cadre des images à niveau de gris. Dans ce travail, plusieurs approches de ce type sont développées et évaluées. Une caractérisation supplémentaire des systèmes de fibres requiert la segmentation de chaque fibres. Ce sujet est traité dans la deuxième partie de cette thèse. Grâce à l'utilisation d'opérateurs morphologiques avec des formes explicites d'élément structurant, il est possible de dériver une probabilité pour chaque pixel, de faire partie du cœur de la fibre dans une région où les fibres ne se croisent pas. En traçant des chemins de probabilité élevée, il est possible de reconstruire des parties non connexes du cœur des fibres. Dans un second temps, ces parties sont reconnectées à travers des zones critiques, sous des contraintes assurant que celles ci font effectivement partie de la même fibre. Dans la troisième partie de ce travail, nous développons un nouveau modèle stochastique de système dense de fibres sans intersection avec un niveau de courbure contrôlable. Les approches existantes de la littérature possèdent au moins une des faiblesses suivantes : la fraction volumique produite n'est pas assez élevée, les fibres peuvent se croiser, la distribution d'orientation ainsi que la courbure des fibres n'est pas contrôlable. Ce manque peut effectivement être comblé avec notre modèle, qui fonctionne en deux étapes. Une première étape utilise une marche aléatoire pour définir des fibres dont la courbure est liée à une distribution de von Mises-fisher. Une deuxième étape utilise un algorithme d'empilement pour produire une configuration sans imbrication. En outre, on propose des estimateurs pour tout les paramètres de notre modèle, afin de l'adapter à une microstructure réelle. Dans la dernière partie du manuscrit, on simule numériquement le comportement macroscopique des différentes microstructures étudiées pour obtenir leurs propriétés mécaniques et thermiques. Cette partie est basée sur des logiciels existants et consiste essentiellement à résumer l'état de l'art de la simulation physique de systèmes de fibres aléatoires. L'application à un polymère renforcé par des fibres de verre démontre la qualité des reconstructions de la microstructure réelle obtenues par notre modèle. Cette thèse inclus toutes les étapes nécessaires pour effectuer la conception de matériaux virtuels. Des algorithmes nouveaux et efficaces ont été développés afin d'enrichir les connaissances et les possibilités d'analyse et de modélisation des matériaux composites renforcés par des fibres.; The various uses of fiber-reinforced composites, for example in the enclosures of planes, boats and cars, generates the demand for a detailed analysis of these materials. The final goal is to optimize fibrous materials by the means of "virtual material design''. New fibrous materials are virtually created as realizations of a stochastic model and evaluated with physical simulations. In that way, materials can be optimized for specific use cases, without constructing expensive prototypes or performing mechanical experiments. In order to design a practically fabricable material, the stochastic model is first adapted to an existing material and then slightly modified. The virtual reconstruction of the existing material requires a precise knowledge of the geometry of its microstructure. The first part of this thesis describes a fiber quantification method by the means of local measurements of the fiber radius and orientation. The combination of a sparse chord length transform and inertia moments leads to an efficient and precise new algorithm. It outperforms existing approaches with the possibility to treat different fiber radii within one sample, with high precision in continuous space and comparably fast computing time. This local quantification method can be directly applied on gray value images by adapting the directional distance transforms on gray values. In this work, several approaches of this kind are developed and evaluated. Further characterization of the fiber system requires a segmentation of each single fiber. This task is treated in the second part of this thesis. Using basic morphological operators with specific structuring elements, it is possible to derive a probability for each pixel describing if the pixel belongs to a fiber core in a region without overlapping fibers. Tracking high probabilities leads to a partly reconstruction of the fiber cores in non crossing regions. These core parts are then reconnected over critical regions, if they fulfill certain conditions ensuring the affiliation to the same fiber. In the third part of this work, we develop a new stochastic model for dense systems of non overlapping fibers with a controllable level of bending. Existing approaches in the literature have at least one weakness in either achieving high volume fractions, producing non overlapping fibers, or controlling the bending or the orientation distribution. This gap can be bridged by our stochastic model, which operates in two steps. Firstly, a random walk with the multivariate von Mises-Fisher orientation distribution defines bent fibers. Secondly, a force-biased packing approach arranges them in a non overlapping configuration. Furthermore, we provide the estimation of all parameters needed for the fitting of this model to a real microstructure. Finally, we simulate the macroscopic behavior of different microstructures to derive their mechanical and thermal properties. This part is mostly supported by existing software and serves as a summary of physical simulation applied to random fiber systems. The application on a glass fiber reinforced polymer proves the quality of the reconstruction by our stochastic model, as the effective properties match for both the real microstructure and the realizations of the fitted model. This thesis includes all steps to successfully perform virtual material design on various data sets. With novel and efficient algorithms it contributes to the science of analysis and modeling of fiber reinforced materials..Bibliographie: Bibliographie p. 169-176.Thèse : ; .Sujet - Nom d'actualité : Morphologie mathématique -- Thèses et écrits académiques ;Modélisation tridimensionnelle -- Thèses et écrits académiques ;Fibres de verre -- Thèses et écrits académiques Ressource en ligneAccès en ligne
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Bib. Paris
EMP 160.639 CCL TH 1317 Available Thèse en ligne 00000370
Bib. Paris
EMP 160.640 CCL TH 1317 Available Thèse en ligne 00000369

Bibliographie p. 169-176

Thèse de doctorat Morphologie mathématique Paris, ENMP 2011

Thèse de doctorat Naturwissenschaft Kaiserlautern, Technische Universität Kaiserlautern 2011

L'utilisation diversifiée des composites renforcés par des fibres, par exemple dans le corps des avions, des bateaux ou des voitures, génère une demande croissante d'analyse de ces matériaux. Le but final de notre étude réside dans l'optimisation de ces matériaux fibreux à l'aide d'un " schème de conception de matériaux virtuels ". De nouveaux matériaux fibreux sont créés virtuellement en tant que réalisations d'un modèle stochastique, puis évalués par rapport à leurs propriétés physiques. De cette manière, les matériaux peuvent être optimisés pour des cas d'utilisation spécifique, sans réellement construire de coûteux prototypes ou faire des tests mécaniques. La reconstruction virtuelle du matériau réel demande une connaissance précise de la géométrie de sa microstructure. La première partie de cette thèse décrit une méthode de quantification de fibres à l'aide de mesures locales de leurs rayons et de leurs orientations. La combinaison de la transformée " chord length " et des moments d'inertie locaux apporte une méthode efficace et précise pour déterminer ces propriétés. Cette approche surpasse les méthodes existantes par rapport à la possibilité de traiter des fibres de rayons variés, possède une précision accrue, et un temps de calcul rapide. Cette méthode de quantification locale peut être appliquée directement sur des images à niveaux de gris en adaptant la transformée en distances directionnelles dans le cadre des images à niveau de gris. Dans ce travail, plusieurs approches de ce type sont développées et évaluées. Une caractérisation supplémentaire des systèmes de fibres requiert la segmentation de chaque fibres. Ce sujet est traité dans la deuxième partie de cette thèse. Grâce à l'utilisation d'opérateurs morphologiques avec des formes explicites d'élément structurant, il est possible de dériver une probabilité pour chaque pixel, de faire partie du cœur de la fibre dans une région où les fibres ne se croisent pas. En traçant des chemins de probabilité élevée, il est possible de reconstruire des parties non connexes du cœur des fibres. Dans un second temps, ces parties sont reconnectées à travers des zones critiques, sous des contraintes assurant que celles ci font effectivement partie de la même fibre. Dans la troisième partie de ce travail, nous développons un nouveau modèle stochastique de système dense de fibres sans intersection avec un niveau de courbure contrôlable. Les approches existantes de la littérature possèdent au moins une des faiblesses suivantes : la fraction volumique produite n'est pas assez élevée, les fibres peuvent se croiser, la distribution d'orientation ainsi que la courbure des fibres n'est pas contrôlable. Ce manque peut effectivement être comblé avec notre modèle, qui fonctionne en deux étapes. Une première étape utilise une marche aléatoire pour définir des fibres dont la courbure est liée à une distribution de von Mises-fisher. Une deuxième étape utilise un algorithme d'empilement pour produire une configuration sans imbrication. En outre, on propose des estimateurs pour tout les paramètres de notre modèle, afin de l'adapter à une microstructure réelle. Dans la dernière partie du manuscrit, on simule numériquement le comportement macroscopique des différentes microstructures étudiées pour obtenir leurs propriétés mécaniques et thermiques. Cette partie est basée sur des logiciels existants et consiste essentiellement à résumer l'état de l'art de la simulation physique de systèmes de fibres aléatoires. L'application à un polymère renforcé par des fibres de verre démontre la qualité des reconstructions de la microstructure réelle obtenues par notre modèle. Cette thèse inclus toutes les étapes nécessaires pour effectuer la conception de matériaux virtuels. Des algorithmes nouveaux et efficaces ont été développés afin d'enrichir les connaissances et les possibilités d'analyse et de modélisation des matériaux composites renforcés par des fibres.

The various uses of fiber-reinforced composites, for example in the enclosures of planes, boats and cars, generates the demand for a detailed analysis of these materials. The final goal is to optimize fibrous materials by the means of "virtual material design''. New fibrous materials are virtually created as realizations of a stochastic model and evaluated with physical simulations. In that way, materials can be optimized for specific use cases, without constructing expensive prototypes or performing mechanical experiments. In order to design a practically fabricable material, the stochastic model is first adapted to an existing material and then slightly modified. The virtual reconstruction of the existing material requires a precise knowledge of the geometry of its microstructure. The first part of this thesis describes a fiber quantification method by the means of local measurements of the fiber radius and orientation. The combination of a sparse chord length transform and inertia moments leads to an efficient and precise new algorithm. It outperforms existing approaches with the possibility to treat different fiber radii within one sample, with high precision in continuous space and comparably fast computing time. This local quantification method can be directly applied on gray value images by adapting the directional distance transforms on gray values. In this work, several approaches of this kind are developed and evaluated. Further characterization of the fiber system requires a segmentation of each single fiber. This task is treated in the second part of this thesis. Using basic morphological operators with specific structuring elements, it is possible to derive a probability for each pixel describing if the pixel belongs to a fiber core in a region without overlapping fibers. Tracking high probabilities leads to a partly reconstruction of the fiber cores in non crossing regions. These core parts are then reconnected over critical regions, if they fulfill certain conditions ensuring the affiliation to the same fiber. In the third part of this work, we develop a new stochastic model for dense systems of non overlapping fibers with a controllable level of bending. Existing approaches in the literature have at least one weakness in either achieving high volume fractions, producing non overlapping fibers, or controlling the bending or the orientation distribution. This gap can be bridged by our stochastic model, which operates in two steps. Firstly, a random walk with the multivariate von Mises-Fisher orientation distribution defines bent fibers. Secondly, a force-biased packing approach arranges them in a non overlapping configuration. Furthermore, we provide the estimation of all parameters needed for the fitting of this model to a real microstructure. Finally, we simulate the macroscopic behavior of different microstructures to derive their mechanical and thermal properties. This part is mostly supported by existing software and serves as a summary of physical simulation applied to random fiber systems. The application on a glass fiber reinforced polymer proves the quality of the reconstruction by our stochastic model, as the effective properties match for both the real microstructure and the realizations of the fitted model. This thesis includes all steps to successfully perform virtual material design on various data sets. With novel and efficient algorithms it contributes to the science of analysis and modeling of fiber reinforced materials.

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