p. vannucci - uvsq institut jean le rond d’alembert – umr7190 université paris 6 - cnrs...
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P. Vannucci - UVSQ
Institut Jean le Rond d’Alembert – UMR7190
Université Paris 6 - CNRS
Sém
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re
EN
SM
A –
Po
itie
rs,
18 n
ove
mb
re 2
010
Optimiser l’anisotropie: une approche globale pour les stratifiés
2
Introduction 1
Les matériaux anisotropes, et notamment les stratifiés en composite, sont une excellente solution à un grand nombre de problèmes, spécialement pour les structures légères.
Cependant, ils donnent un certain nombre de problèmes compliqués aux concepteurs.
3
Introduction 2
Nous avons développé une série de recherches, avec le but de réconsidérer d’une manière radicale les problèmes qui concernent la conception de structures anisotropes:◦ la représentation de l’anisotropie
◦ la formulation de stratégies de conception sous la forme de problèmes d’optimization globale (y compris les symétries élastiques)
◦ la création d’algorithmes adaptés à la recherche de stratifiés optimaux
Point commun de ces recherches: la méthode polaire.
Ce séminaire concerne une partie de
ces recherches
y
xq
x3=z
x1
x2
4
Plan de l’exposé
Partie 1: un peu de théorie◦ La méthode polaire, c’est quoi?
◦ Bases de la méthode polaire
◦ Des cas exotiques
◦ Méthode polaire et stratifiés
Partie 2: conception optimale des stratifiés◦ Optimiser les stratifiés: une approche polaire
◦ L’outil numérique: BIANCA
◦ Exemples
Partie 3: perspectives◦ Stratifiés couplés
◦ Anisotropie distribuée et résistance
◦ Problèmes étranges
5
La méthode polaire, c’est quoi?
Au fond, la méthode polaire est une stratégie mathématique pour trouver un ensemble complet d’invariants tensoriels independants d’un tenseur 2D.
Ces invariants peuvent aider à comprendre l’anisotropie d’une manière différente et peuvent, souvent mais pas toujours, être très utiles dans des problèmes de conception.
La méthode polaire a ses bases dans une technique
classique en physique mathématique: une transformation de variable complexe (voilà pourquoi ça ne marche qu’en 2D).1
ère
Part
ie
6
Bases de la méthode polaire 1
L’anisotropie est la dépendance d’une quantité de la direction; ceci entraine plusieurs difficultés, surtout en conception.
L’idéal ça serait, peut être, la chose suivante: ◦ disposer d’une représentation intrinsèque de l’anisotropie, à savoir
n’utilisant que des invariants tensoriels et d’un nombre suffisant de paramètres de direction pour fixer un réferentiel
◦ en plus, les invariants devraient être choisis de telle sorte qu’ils representent une quelque propriété physique;
◦ si possible, ces propriétés devraient être liées au type d’anisotropie du matériau.
C’est ce qu’il a été fait en 1979 par G. Verchery avec la méthode polaire. 1
ère
Part
ie
7
Bases de la méthode polaire 2
La transformation de Verchery ◦ Pour un vecteur plan x= (x1, x2) les composantes contravariantes sont
données par la relation
◦ Des manipulations algébriques standard donnent la transformation pour un tenseur d’ordre n quelconque:
◦ Toutes les matrices mn sont unitaires, orthogonales, bi-symétriques; en plus,
◦ Ces propriétés ont d’importantes conséquences algébriques pour la recherche des invariants (en particulier, les matrices de rotation et de symétrie miroir sont diagonales et anti-diagonales).
,1xmX cont .11
11
21
1
ii
iim
€
Tcont =mnTCart
€
mn−1 = mn
1ère
Part
ie
8
Bases de la méthode polaire 3
Les tenseurs du type de l’élasticité
◦ Remarque: etc.
Rotation de répère d’un angle q:
.
144241
2002
100201
104201
2002
144241
41
2222
1222
1212
1122
1112
1111
2222
1222
1212
1122
1112
1111
T
T
T
T
T
T
ii
ii
ii
ii
T
T
T
T
T
T
€
T 2221 = T 1112
1ère
Part
ie
€
′ X cont =R1Xcont avecR1 =
r 00 r
⎡
⎣ ⎢
⎤
⎦ ⎥où r =e−iθ .
9
Bases de la méthode polaire 4
Tenseurs du 4ème ordre:
€
′ T cont =R4Tcont →
€
′ T 1111
′ T 1112
′ T 1121
′ T 1122
′ T 1211
′ T 1212
′ T 1221
′ T 1222
′ T 2111
′ T 2112
′ T 2121
′ T 2122
′ T 2211
′ T 2212
′ T 2221
′ T 2222
⎛
⎝
⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜
⎞
⎠
⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟
=
r 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 r2
0 r2
0 10 r2
0 10 10 r2
0 r2
0 10 10 r2
0 10 r2
0 r2
0 r 4
⎡
⎣
⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢
⎤
⎦
⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥
T 1111
T 1112
T 1121
T 1122
T 1211
T 1212
T 1221
T 1222
T 2111
T 2112
T 2121
T 2122
T 2211
T 2212
T 2221
T 2222
⎛
⎝
⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜
⎞
⎠
⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟
1ère
Part
ie
10
Invariants◦ Grâce à la dernière relation, les invariants par rotation sont aisement
calculés:
linéaire quadratique cubique
◦Relation de syzygie:
◦ Ces relations donnent un ensemble un ensemble complet de 5 invariants indépendants.
Bases de la méthode polaire 5
€
L1 =T 1122
L2 =T 1212
€
Q1 =T 1111T 2222
Q2 =T 1222T 1112
€
C1 i C2 T 1111 T 1222( )2
€
C12 +C2
2 =T 1111T 2222 T 1222T 1112( )2=Q1Q2
2
1ère
Part
ie
11
Bases de la méthode polaire 6
Expression cartésienne des invariants
€
L1 =14
Txxxx−2Txxyy+ 4Txyxy+Tyyyy( ),
L2 =14
Txxxx+ 2Txxyy+Tyyyy( ),
Q1 =116
Txxxx+Tyyyy−2Txxyy−4Txyxy( )2+ Txxxy−Txyyy( )
2,
Q2 =116
Txxxx−Tyyyy( )2+14
Txxxy+Txyyyy( )2,
C1 =164
Txxxx+Tyyyy−2Txxyy−4Txyxy( ) Txxxx−Tyyyy( )2−4 Txxxy+Txyyy( )
2 ⎡ ⎣ ⎢
⎤ ⎦ ⎥+
+14
Txxxy2 −Txyyy
2( ) Txxxx−Tyyyy( ),
C2 =116
Txxxy−Txyyy( ) Txxxx−Tyyyy( )2−4 Txxxy+Txyyy( )
2 ⎡ ⎣ ⎢
⎤ ⎦ ⎥
⎧ ⎨ ⎩
−
−Txxxy+Txyyy( ) Txxxx−Tyyyy( ) Txxxx+Tyyyy−2Txxyy−4Txyxy( )} .
1ère
Part
ie
12
Bases de la méthode polaire 7
Les composantes polaires:
€
T 1111 =−2R0 e4iΦ 0 ,
T 1112 =−2i R1 e2iΦ1 ,
T 1122 =2T0 ,
T 1212 =2T1,
€
L1 =2T0 ,L2 =2T1,
Q1 =4R02 ,
Q2 =4R12 ,
C1 + i C2 =8R0 R12 e4i(Φ 0 −Φ1 ).
€
8T0 = Txxxx −2Txxyy +4Txyxy +Tyyyy,8T1 = Txxxx +2Txxyy +Tyyyy,8R0 e
4 iΦ0 = Txxxx −2Txxyy −4Txyxy +Tyyyy +4i(Txxxy−Txyyy) ,8R1 e
2 iΦ1 = Txxxx −Tyyyy +2i(Txxxy+Txyyy) ,
1ère
Part
ie
13
Inversement
T0, T1, R0, R1 et la différence angulaire F0-F1 sont 5 invariants indépendants; le choix d’un angle polaire fixe le referentiel (normalement, F1 =0).
Bases de la méthode polaire 8
€
Txxxx = T0 +2T1 +R0 cos4Φ0 +4R1 cos2Φ1,Txxxy = R0 sin4Φ0 +2R1 sin2Φ1,Txxyy = −T0 +2T1 −R0 cos4Φ0,Txyxy = T0 −R0 cos4Φ0,Txyyy = −R0 sin4Φ0 +2R1 sin2Φ1,Tyyyy = T0 +2T1 +R0 cos4Φ0 −4R1 cos2Φ1.
1ère
Part
ie
14
Bases de la méthode polaire 9
€
′ Txxxx = T0 +2T1 +R0 cos4(Φ0 −θ ) +4R1 cos2(Φ1 −θ ),
′ Txxxy = R0 sin4(Φ0 −θ ) +2R1 sin2(Φ1 −θ ),
′ Txxyy = −T0 +2T1 −R0 cos4(Φ0 −θ ),
′ Txyxy = T0 −R0 cos4(Φ0 −θ ),
′ Txyyy = −R0 sin4(Φ0 −θ ) +2R1 sin2(Φ1 −θ ),
′ Tyyyy = T0 +2T1 +R0 cos4(Φ0 −θ ) −4R1 cos2(Φ1 −θ ).
Rotation du répère:
partie isotrope partie anisotrope
Cette particularité propre à la méthode polaire de séparer la partie isotrope de celle anisotrope se révèle être très utile en conception des stratifiés à couches identiques.
1ère
Part
ie
15
Composantes de T-1:
Remarque:
€
t0 =2T0T1 −R1
2
Δ,
t1 =T0
2 −R02
2Δ,
r0 e4iϕ 0 =2
R12e4iΦ1 −T1R0e
4iΦ 0
Δ,
r1 e2iϕ 1 =−R1e
2iΦ1T0 −R0e
4 (i Φ 0 −Φ1 )
Δ,
avec Δ =8T1(T02 −R0
2 ) −16R12 [T0 −R0 4(cos Φ0 −Φ1)].
Bases de la méthode polaire 10
€
R1 =0 ⇔ r1 =0, R0 =0 ⇔ r0 =01ère
Part
ie
16
Bases de la méthode polaire 11
€
Φ0 −Φ1 =Kπ4, K ∈N
€
R1 =0
€
R0 =0
Caractérisation invariante des symétries élastiques
◦ Orthotropie ordinaire :
(Vong & Verchery, 1986)
◦ Orthotropie R1 :
(Verchery 1979)
◦ Orhtotropie R0 :
(Vannucci, 2002)
1ère
Part
ie
17
Bases de la méthode polaire 12
Orthotropie ordinaire◦ Si l’on fixe F1=0, les composantes cartésiennes du tenseur de
l’élasticité des matériaux orthotropes ordinaires sont:
◦ K et le rapport d’anisotropie determinent la qualité de l’orthotropie ordinaire.
€
′ Txxxx = T0 +2T1 +(−1)KR0 cos4θ +4R1 cos2θ,′ Txxxy = −(−1)KR0 sin4θ −2R1 sin2θ,′ Txxyy = −T0 +2T1 −(−1)KR0 cos4θ,′ Txyxy = T0 −(−1)KR0 cos4θ,′ Txyyy = (−1)KR0 sin4θ −2R1 sin2θ,′ Tyyyy = T0 +2T1 +(−1)KR0 cos4θ −4R1 cos2θ.
€
ρ =R0
R1
1ère
Part
ie
18
Variation angulaire de Txxxx(q): 3 cas
◦ Le type d’orthotropie influence fortement l’optimum d’un problème donné (Vannucci, IJMS, 2010).
Bornes sur les modules polaires
élastiques pour le cas orthotrope:
Bases de la méthode polaire 13
18
r<1, K=0;1 >r 1, K=0>r 1, K=1
( ) .1
1arccos21
ρ K
WW
.2
)1(
,
1
21
00
00
T
RRT
RT
K
T1
R1
K= 1
K= 0
1ère
Part
ie
19
Bases de la méthode polaire 14
Quelques exemples de matériaux anisotropes
1ère
Part
ie
20
Orthotropie R0 : un étrange cas (ou deux?)
◦ Si R0 =0,
◦ Les composantes cartésiennes sont isotropes ou varient comme celles d’un tenseur du 2nd ordre.
◦ Les conditions cartésiennes pour l’orthotropie R0 sont
Des cas exotiques 1
€
Txxxx = T0 +2T1 +4R1 cos2θ,Txxxy = 2R1 sin2θ,Txxyy = −T0 +2T1
Txyxy = T0
Txyyy = 2R1 sin2θ,Tyyyy = T0 +2T1 −4R1 cos2θ.
€
Txxxx+Tyyyy =2Txxyy+4Txyxy,
Txxxy =Txyyy.
1ère
Part
ie
21
Des cas exotiques 2
Les composantes de S=T-1:
Aucune des composantes de S n’est zéro, ni isotrope ou comme celle d’un tenseur du 2nd ordre.
€
t0 =T0T1 −R1
2
4T0 (T0T1 −2R12 ),
t1 =T0
16(T0T1 −2R12 ),
r0 =R1
2
4T0 (T0T1 −2R12 )
=r12
t1,
r1 =R1
8(T0T1 −2R12 ),
ϕ0 =Φ1,
ϕ1 =Φ1 +π2.
€
Sxxxx = t0 +2t1 +r12
t1cos4θ −4r1 cos2θ ,
Sxxxy = −r12
t1sin4θ +2r1 sin2θ ,
Sxxyy = −t0 +2t1 −r12
t1cos4θ ,
Sxyxy = t0 −r12
t1cos4θ ,
Sxyyy =r12
t1sin4θ +2r1 sin2θ ,
Syyyy = t0 +2t1 +r12
t1cos4θ +4r1 cos2θ ,
1ère
Part
ie
22
Des cas exotiques 3
La relation entre T et S est parfaitement symétrique: ainsi, il existe aussi une autre classe de matériaux orthotropes, le matériaux r0-orthotropes, qui ont r0=0 (Vannucci, JoE, 2002).
Ceci montre que l’anisotropie est plus une question de comportement que de matériaux: le même matériaux peut avoir différents comportements en rigidité et en souplesse.
Toutefois, le nombre de constantes indépendantes est le même, 3 dans les deux cas.
1ère
Part
ie
23
Un étrange matériau (Vannucci, JoE, 2010).◦ Pour un matériau r0-orthotrope
Cet étrange matériau est peut être le plus repandu de tous: le papier! (Horio & Onogi, 1951; Campbell 1961; Ostoja-Starzewski & Stahl, 2000).
Des cas exotiques 4
€
G12 (θ) =1
4S1212 (θ)=
14t0
, . .i e G12 est constant
E1(θ) =1
t0 +2t1 +4r1 cos2θ, 2varie comme une quantité dund ordre
ν12 (θ) =−S1122 (θ)S1111 (θ)
=t0 −2t1
t0 +2t1 +4r1 cos2θ, varie commeE1
η1,12 (θ) =η2,12 (θ) =S2212 (θ)S1212 (θ)
=2r1 sin2θ
t0.
1ère
Part
ie
24
Des cas exotiques 5
Anisotropie de corps complexes (Vannucci & Verchery, IJSS, 2010).
◦ L’influence des symétries tensorielles sur les symétries matérielles peut être étudié en analysant les invariants polaires de corps complexes.
◦ Un exemple: T a seulement les symétries majeures
€
Txxxx =T0 +T1 +T2 +R0 cos4Φ0 +2R1 cos2Φ1 +2R2 cos2Φ2,Txxxy =−T3 +R0 sin4Φ0 +2R2 sin2Φ2 ,
Txxyx =T3 +R0 sin4Φ0 +2R1 sin2Φ1,
Txxyy =−T0 +T1 +T2 −R0 cos4Φ0,
Txyxy =T0 +T1 −T2 −R0 cos4Φ0 +2R1 cos2Φ1 −2R2 cos2Φ2,
Txyyx =T0 −T1 +T2 −R0 cos4Φ0 ,
Txyyy =−T3 −R0 sin4Φ0 +2R1 sin2Φ1,
Tyxyx =T0 +T1 −T2 −R0 cos4Φ0 −2R1 cos2Φ1 +2R2 cos2Φ2,
Tyxyy =T3 −R0 sin4Φ0 +2R2 sin2Φ2,
Tyyyy =T0 +T1 +T2 +R0 cos4Φ0 −2R1 cos2Φ1 −2R2 cos2Φ2.
1ère
Part
ie
25
Des cas exotiques 6
Il y a 9 invariants polaires: T0, T1, T2, T3, R0, R1, R2, F0-F1, F1-F2.
On dénombre 7 conditions suffisantes d’orthotropie, qui déterminent 1 orthotropie ordinaire et 6 orthotropies spéciales.
€
T0 =18
Txxxx−2Txxyy+Txyxy+2Txyyx+Tyxyx+Tyyyy( ),
T1 =18
Txxxx+2Txxyy+Txyxy−2Txyyx+Tyxyx+Tyyyy( ),
T2 =18
Txxxx+2Txxyy−Txyxy+2Txyyx−Tyxyx+Tyyyy( ),
T3 =14
−Txxxy+Txxyx−Txyyy+Tyxyy( ),
R0 e4iΦ 0 =18
Txxxx−2Txxyy−Txyxy−2Txyyx−Tyxyx+Tyyyy+[ 2i Txxxy+Txxyx−Txyyy−Tyxyy( )],
R1 e2iΦ1 =
18
Txxxx+Txyxy−Tyxyx−Tyyyy+[ 2i Txxyx+Txyyy( )],
R2 e2iΦ 2 =18
Txxxx−Txyxy+Tyxyx−Tyyyy+[ 2i Txxxy+Tyxyy( )].
1ère
Part
ie
26
Méthode polaire et stratifiés 1
La Classical Laminated Plates Theory (CLPT) donne la loi de comportement pour un stratifié mince:
,
χ
ε
DB
BA
M
N
1ère
Part
ie
27
Méthode polaire et stratifiés 2
Tenseurs normalisés:
Un stratifié est découplé si B=O et quasi-homogène si, en plus, aussi le tenseur d’homogénéité est nul:
C=A*-D*=O.
Avec le formalisme polaire, pour un stratifié de n plis identiques, on obtient:
./12*,/2*,/* 32 hhh DDBBAA
.
,)( )(1
,,
for 3 , for 2 , for 1
1
DBA
QDBA
m
p
pkmk
mkkk zz
m
1ère
Part
ie
28
Méthode polaire et stratifiés 3
;
,
,
,:* tensor
22121
44040
11
00
11
00
p
pkiii
p
pkiii
k
k
een
ReR
een
ReR
TT
TT
ΦΦ
ΦΦ
A
; ˆ
, ˆ
,0ˆ
,0ˆ:* tensor
2221ˆ2
1
4420ˆ4
0
1
0
11
00
p
pki
kii
p
pki
kii
k
k
eben
ReR
eben
ReR
T
T
ΦΦ
ΦΦ
B
1ère
Part
ie
29
Méthode polaire et stratifiés 4
. ~
, ~
,~
,~:* tensor
2231
~21
4430
~40
11
00
11
00
p
pki
kii
p
pki
kii
k
k
eden
ReR
eden
ReR
TT
TT
ΦΦ
ΦΦ
D
; 1
, 1
,0
,0: tensor
2213
21
4403
40
1
0
11
00
p
pki
kii
p
pki
kii
k
k
eceRn
eR
eceRn
eR
T
T
ΦΦ
ΦΦ
C
1ère
Part
ie
30
Méthode polaire et stratifiés 5
2 remarques fondamentales pour la conception des stratifiés à plis identiques:◦ seulement la partie anisotrope entre dans le processus de conception;
ainsi, il n’y a que deux équations polaires pour chaque tenseur.
◦ la partie matérielle et géométrique peuvent être séparées: par exemple:
€
R0 e4iΦ 0 =R0 e4iΦ 0
1n
e4i k
k=−p
p∑ ,
R1 e2iΦ 1 =R1 e
2iΦ11n
e2i k
k=−p
p∑ .
Partie géométrique: paramètres de stratification, x0, x1…..
Partie matérielle: paramètres polaires
Domaine d’existence des paramètres de stratification:
€
−1≤ξ1 ≤12ξ1
2 −1≤ξ0 ≤1
1ère
Part
ie
31
Optimiser les stratifiés: une approche polaire 1
Objectif de la recherche: utiliser le formalisme polaire pour formaliser une procédure d’optimisation sans aucune hypothèse simplificatrice (true global optimization, Vannucci, IJSMO, 2006)
Trois motifs:◦ recherche des vrais minima globaux (si une hypothèse simplificatrice est
faite, il est en général impossible de trouver un minimum global);
◦ ouvrir la voie vers de nouvelles stratégies de conception des stratifiés, capables, en principe, d’obtenir de nouveaux, plus intéressants stratifiés (plus légers? plus rigides? plus résistants?);
◦ certains problèmes nouveaux, très compliqués, ne peuvent pas être abordés dans un cadre simplifié, traditionnel.
Le point clé est: en conception des stratifiés, les propriétés mécaniques générales doivent être considérées comme partie du processus de conception: les anisotropies du stratifié doivent être conçues. 2
èm
e
Part
ie
32
Optimiser les stratifiés: une approche polaire 2
Stratégie générale: construire une fonction convenable et générale, dans l’espace des paramètres polaires du stratifié, qui dans certains cas sera l’objectif, dans d’autres une contrainte au problème de minimum:
€
I (Pk ) =P⋅HP =HijPiPj , i, j =1,...,18, H =HT,
,~,~,~12
,~12
,~12
,~12
,ˆ,ˆ,ˆ2
,ˆ2
,ˆ2
,ˆ2
,,,,,,
11801731
1630
1531
1430
13
11201121
1020
921
820
7
16051
40
31
20
1
ΦΦ
ΦΦ
ΦΦ
PPMh
RP
Mh
RP
Mh
TP
Mh
TP
PPMh
RP
Mh
RP
Mh
TP
Mh
TP
PPMh
RP
Mh
RP
Mh
TP
Mh
TP
.421
121
20
21
20 n
i iiii RRTTn
M2èm
e
Part
ie
33
Trois différents types de problèmes de conception
◦ 1. conception des propriétés élastiques: minimiser I pour une matrice H donnée:
◦ 2. même problème, mais avec des contraintes:
◦ 3. minimiser un objectif donné avec des propriétés élastiques spécifiées et avec certaines contraintes imposées:
Optimiser les stratifiés: une approche polaire 3
€
minPk
I [Pk (x)]
€
minPk
I [Pk (x)]
avec gj [Pk (x)] ≤0, j =1,...,nc
min f(x)
et I[Pk(x)]=0
2èm
e
Part
ie
€
avec gj [Pk (x)] ≤0, j =1,...,nc
34
Optimiser les stratifiés: une approche polaire 4
Le choix des symétries élastiques détermine les composantes de la matrice H.
Toutes les combinaisons possibles de propriétés de A, B et D peuvent être prises en compte (et aussi pour d’autres champs, e.g. thermoélasticité, piézoélectricité).
A-A A-B A-D
A-A A-B A-D
B-A B-B B-D
D-A D-B D-D
A-A A-B A-D
A-A A-B A-D
B-A B-B B-D
D-A D-B D-D
1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1
C=O
-1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1
- 1 1
2
R1A=0
B=O
1 1 1 1
2èm
e
Part
ie
35
L’outil numérique: BIANCA 1
Aspects numériques:◦ Le défaut de cette approche est qu’il faut disposer de techniques
numériques très performantes pour la recherche des minima globaux.
◦ En vue du type d’objectif/contraintes (fonctions très non linéaires, multimodales), les métaheuristiques sont plus indiquées des méthodes classiques de descente.
◦ Pour des problèmes très compliqués, les métaheuristiques classiques utilisées dans ce domaine, n’étaient pas une garantie de succès (trop simplifiées, parfois rustiques).
◦ Nous avons développé 2 codes pour ces types de problèmes:
BIANCA: un algorithme génétique avec traitement de contraintes d’égalité et d’inégalité, basé sur un représentation très détaillée de l’information et capable de croiser aussi les espèces; il peut résoudre les trois types de problèmes.
ALE-PSO: un code par essaim particulaire avec contrôle des coefficients aléatoires, avec traitement des contraintes d’inégalité; plus rapide de BIANCA, il peut résoudre le deux premiers types de problèmes. 2
èm
e
Part
ie
36
BIANCA est un AG qui cherche à simuler le plus possible la structure du génotype et le réglage biologique que celui-ci a sur le fonctionnement des êtres vivants.
La structure de la représentation génétique et de ses transformations permet de gérer le fonctionnement d’êtres complexes et leur évolution par adaptation darwinienne.
Il suffit de penser que dans chaque cellule humaine il y a environ 2 m d’ADN, qui stocke à l’échelle moléculaire une énorme quantité d’informations et qui est capable de les faire évoluer, pour un total d’environ 25 milliards de km d’ADN pour chaque humain adulte.
L’outil numérique: BIANCA 22
èm
e
Part
ie
37
L’outil numérique: BIANCA 3
BIANCA a été construit en s’inspirant de ça: gérer la complexité.
L’architecture de BIANCA est celle typique d’un AG classique:
2èm
e
Part
ie
Opérateur d'adaptation: calcul
de la fitness des individus
Opérateur de sélection
aléatoire guidée des individus
Opérateur de croisement:
cross-over aléatoire des individus
Opérateur de
mutation
aléatoire des individus
Nouvelle
population
Critère d'arrêt
Résultats:
meilleure individu, adaptation moyenne de
la population
Entrée:
population de n individus
non
oui
38
L’outil numérique: BIANCA 4
Toutefois, on a ajouté des particularités: BIANCA est:◦ multi-chromosome, et multi-gène
◦ multi-population
◦ codage binaire virtuel
◦ opérations génétiques booléennes sur chaque gène
◦ peut faire l’élitisme aussi en présence de contraintes
◦ traite les contraintes par une nouvelle méthode (pénalisation automatique dynamique)
◦ croise et fait évoluer aussi les espèces, indépendamment des individus
◦ traite les problèmes multi-objectif
◦ peut être interfacé avec tout autre logiciel de calcul (notamment ABAQUS, ANSYS, NASTRAN, MATLAB etc.)
2èm
e
Part
ie
39
L’outil numérique: BIANCA 5
La complexité est gérée dans BIANCA directement à partir de la représentation de l’information: un individu, solution possible au problème donné, est représenté par un vecteur
being(npop, nind, nchrom, ngene)
◦ npop: nombre de populations parallèles
◦ nind: nombre d’individus dans une population
◦ nchrom: nombre de chromosomes dans chaque individu
◦ ngene: nombre de gènes dans chaque chromosome
being 1
beings
2èm
e
Part
ie
40
Le cas des stratifiés:◦ Chaque stratifié est un individu
◦ Il est représenté par un vecteur being
◦ Son génotype a un nombre de chromosome n: chaque chromosome représente une couche
◦ Chaque chromosome est composé d’un nombre de gènes égal au nombre de paramètres significatifs pour le problème (e.g. orientation, épaisseur, propriétés mécaniques etc.).
n
k
4
3
2
1
n layersn
k
4
3
2
1
n layers
chr. 1
chr. 2
chr. 3
chr. 4
chr. k
chr. n
gen
ome
wit
h n
chro
mos
omes
chro
mos
ome k
gene of the material
gene of the orientation
6 genes of components
10010
10111
10010100
Remarque: stratifiés avec n différent appartiennent à différentes espèces
L’outil numérique: BIANCA 62
èm
e
Part
ie
41
Exemples 1
Exemple de problème de type 1 ◦ 12-plis, carbone-époxyde T300/5208; R1=0 en membrane et flexion,
B=O et réponse piézoélectrique isotrope (actionneurs: PZT4).
◦ Meilleure solution trouvée par l’A.G. BIANCA:
[0/90/44.98/-41.80/-74.53/40.47/0/-71.92/34.36/-45/-1.86/85.08]
2èm
e
Part
ie
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Exemples 2
Exemple de problème de type 1 ◦ 12-plis, carbone-époxyde T300/5208; isotrope en membrane, K=0
orthotrope en flexion, B=O; réponse thermoélastique isotrope en membrane; une direction de courbure thermique nulle par gradient de température.
◦ Meilleure solution trouvée par l’A.G. BIANCA:
[0/-29.9/44.3/-61.8/89.3/61.8/31.5/-89.1/33.4/-71.7/-11.6/-28.1]
2èm
e
Part
ie
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Exemples 3
Exemple de problème de type 2 ◦ 12-plis, carbone-époxyde T300/5208; orthotrope en membrane, B=O,
avec orientations d{0°,15°, 30°, 45°, 60°, 75°, 90° etc}
et Emmax≥100 GPa (0.55 E1);
Emmin≥40 GPa (3.88 E2);
◦ Meilleure solution trouvée par l’A.G. BIANCA:[0°/30°/–15°/15°/90°/–75°/0°/45°/–75°/0°/–15°/15°].
2èm
e
Part
ie
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Examples 4
Exemple de problème de type 3 :◦ 16-plis, carbone-époxyde T300/5208, B=O, A et D orthotropes
(K=1)avec axes coïncident, angles discrétisés à 1°.
◦ Problème:
a/b=1.5Nx=Ny=1 N/mm
2èm
e
Part
ie
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Examples 5
Résultats:◦ Meilleure solution trouvée par BIANCA
[-24/39/-47/37/32/-47/-6/-47/55/59/18/-38/-38/19/-40/42]qui donne:
◦ lopt= 6.86 x 106
◦ ExA= 60.6 GPa
◦ EyA= 31.1 GPa
◦ I(P(x))= 8.8 x 10-5
2èm
e
Part
ie
46
Examples 6
Exemple de problème de type 3 :◦ Même stratifié de l’exemple précédent, maintenant soumis à Nx= 105
N/mm, Ny=0.
◦ Problème:
avec
◦ Approche multiéchelle à l’optimisation en résistance d’un stratifié: minimisation de la déformation du stratifié et contrôle au niveau du pli de l’état de contrainte (ici, par le critère de Hoffmann).
Critère de Park sur les déformations du stratifié
2èm
e
Part
ie
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Examples 7
Résultats:◦ Meilleure solution trouvée par BIANCA
[0/-6/-84/-5/42/4/-1/5/-72/-22/65/-84/5/-14/5/4]qui donne:
◦ Rindex= 2 x 107
◦ EyA= 49.5 GPa
◦ I(P(x))= 7.74 x 10-5
2èm
e
Part
ie
48
Examples 8
Un cas multi-objectif: stratifié 10-plis, B=O, A et D orthotropes (K=1) avec axes coïncident, angles discrétisés à 1°; objectifs:
[14/-2/-25/-7/-1/-3/17/1/15/-15]w11=33.21 HzEx
A=159 GPa
2èm
e
Part
ie
49
Un problème avec croisement des espèces: la conception de stratifiés ayant le moindre nombre de plis pour obtenir des propriétés données.
Le nombre de couches n est introduit comme un coefficient de pénalisation: si la fonction à minimiser est f (e.g. la forme
quadratique I(Pk)) le problème est transformé en:
Exemple: trouver le stratifié avec le moindre nombre de couches dans l’intervalle [9, 16], ayant B=O, A isotrope et D orthotrope, avec discrétisation des plis à 1° et les épaisseurs des plis variables continument dans [0.1 mm, 0.2 mm].
Examples 92
èm
e
Part
ie
50
Objectif:
Best individual
Average
2èm
e
Part
ie
Examples 10
51
Exemples 11
Un exemple hors stratifiés: optimisation du poids d’un caisson alaire
Matériau: Al-7075-T6 (E= 72 GPa, n=0.33). Variables: vecteur des dimensions géométriques (x) et
nombre des raidisseurs, n, dans [19-27]. Chaque raidisseur est représenté par un chromosome. Calcul fait par interfaçage BIANCA - ANSYS.
Problème:
€
minx,n
W
avecλcr ≥λ0 =1.6 /kN mm
2èm
e
Part
ie
52
Exemples 12
Résultats:◦ 25 raidisseurs
◦ charge critique finale: l0
◦ poids final: 13.97 kg
◦ épargne en poids par rapport
à la solution de référence: 15%
2èm
e
Part
ie
53
Exemples 13
Diagrammes de convergence
Average Best individual
2èm
e
Part
ie
54
Futures directions de récherche
L’élément essentiel est le fait qu’on a montré que la conception des stratifiés peut être libérée de toute contrainte, ce qui ouvre de nouvelles perspectives.
Il faut intégrer dans le processus de conception d’autres exigences et phénomènes: résistance, endommagement, contraintes technologiques etc.
Différentes recherches sont actuellement en cours; notamment, sur:◦ anisotropie distribuée et résistance
◦ stratifiés couplés
◦ phénomènes étranges
3èm
e
Part
ie
55
Anisotropie distribuée et résistance 1
Objectif: éteindre les travaux de Vincenti et Desmorat en intégrant des critères de résistance à l’optimisation distribuée de l’anisotropie (conception locale optimale des champs d’anisotropie).
Cette recherche est motivée par les techniques actuelles de fibre placement par des machines à contrôle numérique.
Objectif général: concevoir les meilleures champs d’anisotropie par rapport à un critère donné, englobant la résistance.
Approche de type free-material (optimisation en 2 phases)
3èm
e
Part
ie
Fibre placement
Structure Ω + loading
Algorithm for structural optimization (phase 1)• equivalent homogeneous material• principal orthotropy direction• anisotropic stiffness parameters
Design of the optimal laminate (phase 2)• constitutive parameters of the laminate (material and
orientations in each layer) satisfying the results of structural optimization
Optimal laminate for the prescribed loading
Anisotropie distribuée et résistance 23
èm
e
Part
ie
56
57
Anisotropie distribuée et résistance 3
Un exemple quasi aéronautique (Desmorat, Vincenti, Léné, Julien, Jibawi, 2010)
3èm
e
Part
ie
58
Anisotropie distribuée et résistance 4
La prise en compte de la tenue de la structure dans un processus de calcul de ce type pose des problèmes supplémentaires:◦ cohérence de modèle structural entre la 1ère et la 2ème phase;
◦ formulation variationnelle adéquate;
◦ choix du critère de résistance/tenue.
Travail théorique préalable (en cours): interprétation polaire des critères de résistance pour les matériaux anisotropes:◦ interprétation physique des résultats théoriques;
◦ leur utilisation dans le cadre d’un processus de conception.
3èm
e
Part
ie
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Stratifiés couplés 1
Les couplages sont des phénomènes normalement éliminés par les concepteurs, mais ils peuvent s’avérer intéressants dans beaucoup de cas.
Les couplages d’intérêts ici sont les couplages de type traction-cisaillement, flexion-torsion, membrane-flexion, les couplage thermo-élastiques et piézoélectriques.
Applications possibles: structures multistables, stratifiés thermiquement stables, pales d’éoliennes, aubes de turbines etc.
Le point est que la procédure générale vue peut prendre en compte toute exigence de conception, sans limitations.
3èm
e
Part
ie
60
Stratifiés couplés 2
Travaux en collaboration avec C. York, du Department of Aerospace Engineering of the University of Glasgow.
Le travaux portent sur:◦ optimisation de pales d’éoliennes à contrôle passif par couplage
mécanique;
◦ analyse théorique des couplages.
◦ Exemple: analyse de la structure des tenseurs de souplesse des stratifiés en présence de couplage (B≠O).
◦ Il y a 1188 situations possibles pour les stratifiés à couches identiques, 3564 pour ceux à couches différentes;
◦ Un premier résultat concerne la condition pour obtenir b=bT: si les tenseurs de rigidité sont orthotropes, cette condition est
3èm
e
Part
ie
€
(−1)KA R0A −(−1)KD R0
D
R1A −R1
D =(−1)KBR0
B
R1B
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Problèmes étranges
Au cours des recherches nous avons mis en évidence des phénomènes étranges:◦ interaction géométrie-anisotropie: comment la géométrie filtre
l’anisotropie;
◦ stratifiés étranges: stratifiés qui ont des propriétés non communes;
◦ stabilité et sensibilité de la solution par rapport à la formulation d’un problème d’optimum: influence de l’anisotropie.
Au delà des applications possibles, il est intéressant de s’occuper de ce genre de problèmes car ils peuvent aider à mieux comprendre l’anisotropie sous ses multiples facettes.
3èm
e
Part
ie
62
Merci pour votre attention.