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Young’s modulus of multinanolayer polymer films: the role of the interfaces
No full textInternational audienceThe number of free surfaces in a polymer ultra-thin film has a strong influence on its physical and mechanical properties. In this study, Young’s modulus as well as the glass transition temperature of multinanolayer coextruded polymer films, hence with no free surfaces, have been measured. We observe that contrary to the case of free-standing or supported ultra-thin films, there is no depression of the glass transition temperature or the Young modulus, but an increase for the latter as the layer thickness decreases, whatever the polymer pair (with various compatibilities). It is proposed that this increase is associated with the rise of interphase volume fraction in the films. An interphase modulus of about 25 GPa can be extracted from the empirical model, about 10 times higher than the typical modulus value of a glassy polymer. This value does not appear to depend on the nature of the polymers, meaning that the presence of entanglements at the interfaces is not a key factor to explain the increase in Young’s modulus of multinanolayer films
Reconnaissance de gestes sans-contact, temps-réel et à faible latence basée sur l’effet Doppler ultrasonore et des réseaux récurrents peu complexes
No full textMachine learning et traitement du signal appliqués : acoustique et vibrations; GSAM - Acoustique Musicale: GVB - Vibro acoustique et Contrôle du Bruit: GAP - Voix et ParoleNational audienceDe nombreuses technologies d’interaction Homme-Machine basées sur la reconnaissance de gestes ont été développées, notamment par l’utilisation de systèmes ultrasonores. Cependant, plusieurs limites pratiques à ces solutions peuvent être identifiées. Celles-ci concernent par exemple l’utilisation de transducteurs basses-fréquences sensibles à l’environnement acoustique ou l’implémentation de réseaux de neurones profonds souvent coûteux en termes de complexité et pouvant générer des latences dégradant l’expérience utilisateur. Cette étude propose un système de reconnaissance de gestes sans contact, pour une détection et une classification robuste en temps-réel avec un faible nombre de transducteur et un classifieur de complexité réduite. Le dispositif consiste en une plaque mince équipée de quatre actionneurs piézoélectriques ainsi utilisée comme une antenne acoustique. Celle-ci permet l’émission d’ondes ultrasonores jusqu’à 100 kHz offrant une résolution supérieure aux solutions existantes. Les échos issus de réflecteurs sont captés par trois microphones disposés autour de la plaque et des caractéristiques Doppler choisies sont traitées par un réseau de neurones récurrents basé sur deux couches de GRU (Gated Recurrent Unit) de 48 unités chacune. L’architecture proposée, associée à une fonction de perte de max-pooling, permet la détection et la classification continue de 11 gestes 3D sans latence perceptible. Le système atteint ainsi un taux de reconnaissance de 90 % tout en assurant une bonne robustesse face à la variabilité inter-utilisateur. Une implémentation de ce type de dispositif peut notamment être envisagée pour des applications pratiques dans le cas d’interaction avec des appareils numériques
Space-dependent aggregation of stochastic data-driven turbulence models
No full textInternational audienceA stochastic machine-learning framework is developed to enhance Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) predictions of turbulent flows while quantifying model uncertainty. The approach leverages Bayesian symbolic identification to derive interpretable, uncertainty-aware corrections for specific flow classes (expert models) together with a Mixture-of-Experts method that aggregates the experts to make ensemble predictions. The expert models, trained via the SBL-SpaRTA algorithm [1], consist in sparse analytical corrective terms with probabilistic parameters, improving the baseline RANS model for flows similar to those seen at training. To improve generalization while quantifying predictive uncertainty for unseen flows, we perform a space-dependent model aggregation (XMA) [2] by learning a gating function that assigns weights to expert models based on their likelihood to capture local flow behavior, described through a set of flow features. Predictions are formed as weighted averages of the stochastic solutions, with parametric uncertainty estimated by propagating the posterior parameter distributions through the expert models, and structural uncertainty through inter-model variability. XMA achieves more accurate predictions than the baseline and individual expert models for benchmark flows beyond the training set, while delivering reliable uncertainty estimates
Compensation active des erreurs géométriques d'une machine-outil 5-axes via la modification des retours de position
No full textHigh-accuracy machining requires error compensation. Among various sources of error, such as thermal effects, cutting forces, tool wear and errors induced by actuators or sensors, kinematic errors due to geometric inaccuracies have a significant impact on the final accuracy of the machined part. Furthermore, the addition of rotary axes to linear axes in 5-axis CNC machines increases the complexity of performing accurate tool positioning. Both mechanical and software-based compensation techniques have been tested in the past. However, software-based methods often require specific post-processors, modifications to the NC code, or changes to the internal functions of the NC system. After establishing a geometric model of the structural loop based on fully rigid multibody assumption and performing an identification process by using in situ measurement, the thesis project aims to develop a real-time compensation methodology. The main objective is to enhance the accuracy of the machine tool across its entire workspace. This real-time solution is implemented within the position control feedback loop of each axis, where encoder signals, whether from rotary or linear encoders, are compensated before being sent to the controller. These compensation signals are generated based on the real-time position measurements of all axes and the previously identified geometric model. The embedded controlling system has to fit perfectly into the control command chain to avoid any interruption of the machining process.L’usinage de haute-exactitude nécessite généralement de compenser des erreurs résiduelles. Parmi les différentes sources d’erreurs telles que les effets thermiques, les efforts de coupe, l’usure de l’outil, ou les erreurs induites par les actionneurs ou les capteurs, ce sont les erreurs géométriques dues aux imprécisions de la structure qui ont le plus d’impact sur la précision finale des pièces usinées. De plus, la présence d’axe rotatifs et d’axes linéaires complexifie la précision de positionnement de l’outil. Des techniques de compensation mécaniques et logicielles ont été testées dans le passé. Cependant, les méthodes logicielles répertoriées dans la littérature nécessitent souvent un post-processeur spécifique, une CN ouverte, une modification du programme d’usinage ou des fonctions CN dédiées. Après établissement de modèles géométriques de la structure via une hypothèse des solides rigides, ainsi qu’un processus d’identification des erreurs à partir de mesures in situ, cette thèse vise à développer une méthodologie de compensation en temps-réel. L’objectif principal est d’améliorer la précision de la machine-outil dans l’ensemble de son espace de travail, en étant le plus indépendant possible de la CN et de la pièce à usiner. Cette solution de calcul en temps-réel est intégrée dans la boucle de rétroaction des asservissements en position de chaque axe, où les signaux des codeurs (qu’ils soient angulaires ou linéaires) sont compensés avant d’être envoyés à la CN. Ces signaux corrigés sont générés à partir de la mesure de position réelle des 5 axes et d’une modélisation de l’erreur volumétrique réalisée grâce à l’identification des erreurs faite au préalable. Le système de compensation doit notamment s’intégrer parfaitement dans la boucle de contrôle afin d’éviter toute interruption du processus d’usinage
Effect of high-temperature high-speed airflow on the thermo-oxidative aging of epoxy polymer and composite: An experimental study
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Considering propagation of additive manufacturing optimisations inside a complex system during early design stage: application to a helicopter hydraulic system
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Étude du comportement thermomécanique des composites à matrice acrylique nanochargées/fibres de lin : approche expérimentale et numérique
No full textIn this doctoral study, we evaluated the thermomechanical behavior of acrylic matrix composites reinforced with nanocharged flax fibers using both experimental and numerical approaches. We first examined the compatibility of the thermoplastic Elium resin with flax fibers and multi-walled carbon nanotubes (MWCNT), analyzing the influence of these nanocharges on the mechanical, thermal, viscoelastic, and electrical properties of the resin. Next, we investigated the impact of MWCNT on unidirectional (UD) flax/Elium composites, focusing on their effects on mechanical, viscoelastic, and electrical properties. Particular attention was given to the effects of water aging on the performance of UD composites with and without nanocharges. On the numerical side, we developed an analytical model to predict the evolution of the Young's modulus as a function of temperature and strain rate. Additionally, a low-velocity impact simulation was conducted on the flax/Elium composite to compare the numerical results with experimental observations. The findings revealed a crosslinking issue with the Elium resin in the presence of MWCNT, leading to a degradation of its mechanical and viscoelastic properties. This phenomenon was attributed to the inhibitory effect of MWCNT on the catalyst-driven polymerization process of the Elium resin. Nevertheless, a significant improvement in electrical properties was observed with increased MWCNT concentration. For UD composites, the integration of MWCNT enhanced their thermomechanical and electrical properties while reducing water absorption and the diffusion coefficient. However, their effectiveness in mitigating the adverse effects of water aging on mechanical properties remained limited. On the numerical front, the proposed analytical model showed excellent agreement with the experimental data for the uncharged Elium resin and flax/Elium composites. These results confirm the potential of carbon nanotubes in modulating certain functional properties of composites while highlighting the challenges associated with their integration into thermoplastic polymerizable matrices. In addition, the curves resulting from the Abaqus simulation of the low-speed impact on an unfilled flax/Elium composite showed good correspondence with the experimental curves.Dans cette étude doctorale, nous avons évalué le comportement thermomécanique des composites à matrice acrylique renforcée par des fibres de lin nanochargées, en combinant une approche expérimentale et numérique. Nous avons d'abord examiné la compatibilité de la résine thermoplastique Elium avec des fibres de lin et des nanotubes de carbone multiparois (MWCNT), en analysant l'influence de ces nanocharges sur les propriétés mécaniques, thermiques, viscoélastiques et électriques de la résine Elium. Ensuite nous avons étudié l'impact des nanocharges MWCNT sur les composites unidirectionnels (UD) lin/Elium, en mettant en évidence leurs effets sur les propriétés mécaniques, viscoélastiques et électriques. Une attention particulière a été portée aux effets du vieillissement hydrique sur les performances des composites UD, avec et sans nanocharges. Sur le plan numérique, nous avons développé un modèle analytique pour prédire l'évolution du module d'Young en fonction de la température et de la vitesse de déformation. Par ailleurs, une simulation d'impact basse vitesse a été réalisée sur le composite lin/Elium afin de comparer les résultats numériques aux observations expérimentales. Les résultats ont révélé un problème de réticulation de la résine Elium en présence de MWCNT, se traduisant par une dégradation de ses propriétés mécaniques et viscoélastiques. Cette altération a été attribuée à l'effet inhibiteur des MWCNT sur le processus de polymérisation catalysé de la résine Elium. Néanmoins, une amélioration notable des propriétés électriques a été constatée avec une augmentation de la concentration en MWCNT. Pour les composites UD, l'intégration des MWCNT a renforcé leurs propriétés thermomécaniques et électriques, en réduisant l'absorption d'eau et le coefficient de diffusion. Cependant, leur efficacité dans la limitation des effets négatifs du vieillissement hydrique sur les propriétés mécaniques est restée limitée. Sur le plan numérique, le modèle analytique proposé a montré une excellente corrélation avec les données expérimentales pour le composite lin/Elium et la résine non chargée. Ces résultats confirment l'intérêt de l'utilisation des nanotubes de carbone pour moduler certaines propriétés fonctionnelles des composites, tout en soulignant les défis liés à leur intégration dans des matrices thermoplastiques polymérisables. De plus, les courbes issues de la simulation sous Abaqus de l'impact basse vitesse sur un composite lin/Elium non chargé ont montré une bonne correspondance avec les courbes expérimentales
Numerical simulation of tensile test on thoracolumbar fascia with mesostructured-level descriptors
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Topological Data Analysis for fault classification on transmission lines
No full textInternational audienceThis paper proposes a novel method for fault classification on transmission lines through a hybrid model combining Topological Data Analysis and unsupervised Machine Learning. Through persistent homology, signal topological signatures are extracted from each current’s phase and residual current. The spatial properties of the signatures are then fed to a K-means clustering algorithm for fault classification. The method produces accurate and consistent results across a variety of fault records, even when tested under diverse parameterized faults and noise intensities. To investigate further, the model is applied to field records of the French transmission operator RTE (Réseau de Transport d’Electricité) without any parametrization or prior training. The accuracy reflects the generalization abilities of the approach
Performance of new cutting tool multilayer coatings for machining Ti-6Al-4V titanium alloy under cryogenic cooling conditions
No full textInternational audienceCr/CrN/AlCrN multilayer coatings were recently developed to meet the high challenges of machining Ti-6Al-4V alloy under cryogenic cooling conditions. The multilayer coatings were optimized by multiple deposition conditions and were characterized by multi-methods. It was proved that they are suitable for tribological applications with this alloy under extreme conditions. This paper addresses the performance of these coatings through tool wear tests and analysis. This performance was compared with that obtained in standard machining conditions used in the aerospace industry, which include flood metalworking fluids and uncoated cemented carbide tools. The results show that the application of a multilayer coating can improve significantly the tool life under cryogenic cooling conditions compared to the flood conditions. 33 % improvement of tool life was found under cryogenic cooling conditions when comparing this coating to the uncoated one. A statistical analysis shows a strong correlation between tool wear and the machining forces. This analysis also permitted to build models for predicting tool wear in function of measured forces