Investigation sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la caractérisation viscoélastique des bio-composites

Lemfeddel, Jihad (2025). Investigation sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la caractérisation viscoélastique des bio-composites. (Mémoire de maîtrise). Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. Depositum. https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1676

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Résumé

RÉSUMÉ
La modélisation numérique de la mise en forme des matériaux thermoplastiques dans l’industrie de la plasturgie exige une compréhension approfondie des lois de comportement qui régissent ces matériaux, qui présentent souvent un comportement viscoélastique.

Néanmoins, le comportement viscoélastique des thermoplastiques renforcés avec des fibres végétales reste peu exploré dans la littérature scientifique. C’est dans ce cadre que le projet est inscrit et vise la caractérisation expérimentale et numérique du comportement d’une famille de biocomposites à base de polyéthylène haute densité (HDPE) et de sciures de bois. À cet effet, cinq concentrations massiques en sucres de bois sont considérées : 0 %, 20 %, 30 %, et 40 %.

Pour la caractérisation comportementale des biocomposites, le modèle viscoélastique intégral de Lodge est utilisé. L’identification des paramètres du modèle de Lodge est réalisée à l’aide d’une approche hybride qui combine des données rhéologiques (obtenues par des essais de cisaillement dynamique), des données théoriques (issues du modèle de Lodge) et de l’intelligence artificielle (pour le déploiement d’un modèle de réseau de neurones de type feedforward).

ABSTRACT
The numerical modeling of thermoplastic material shaping in the plastics industry requires a deep understanding of the behavioral laws governing these materials, which often exhibit viscoelastic behavior.

However, the viscoelastic behavior of thermoplastics reinforced with plant fibers remains largely unexplored in scientific literature. This project falls within this scope and aims to experimentally and numerically characterize the behavior of a family of bio-composites based on high-density polyethylene (HDPE) and wood sawdust. Specifically, five mass concentrations of wood sugars are considered: 0%, 20%, 30%, and 40%

To characterize the behavior of bio-composites, the integral viscoelastic model of Lodge is used. The identification of the Lodge model parameters is carried out using a hybrid approach that combines rheological data (obtained from dynamic shear tests), theoretical data (from the Lodge model), and artificial intelligence (for deploying a feedforward neural network model).

Type de document:	Thèse ou mémoires (Mémoire de maîtrise)
Directeur ou directrice de recherche:	Erchiqui, Fouad
Codirecteurs de mémoire/thèse:	Hassan, Ezzaidi
Mots-clés libres:	Composite bois-plastique; polyéthylène haute densité; rhéologie; viscoélasticité; modèle viscoélastique de Lodge; intelligence artificielle; réseaux de neurones; wood-plastic composite; high-density polyethylene; rheology; viscoelasticity; Lodge viscoelastic model; artificial intelligence; neural networks.
Divisions:	Génie > Maîtrise en ingénierie
Date de dépôt:	12 mai 2025 13:39
Dernière modification:	12 mai 2025 13:39
URI:	https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1676

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