• Langue : Français
• Discipline : Automatique et informatique industrielle
• Identifiant : Inconnu
• Type de mémoire : Habilitation à diriger des recherches
• Date de soutenance : 01/01/2003

Résumé en langue originale

Ce mémoire retrace 13 années d'activités universitaires et industrielles depuis ma nomination comme maître de conférences à l'École nationale supérieure des arts et industries textiles (ENSAIT) de Roubaix, en septembre 1990, jusqu'à ce jour. De nombreuses reconversions et adaptations tant sur le plan pédagogique, qu'administratif et scientifique, voire même industriel ont été nécessaires pour aboutir à ce résultat. Mes travaux de recherche sont essentiellement menés au sein du laboratoire GEMTEX (GEnie et Matériaux TEXtiles) en collaboration avec des partenaires industriels afin de valider les résultats. Dans ce cadre, j'ai été amené à développer plusieurs modèles spatio-temporels de fils et de tissus définis dans des espaces géométriques à 2 et 3 dimensions. Ces approches multi-modèles permettent de choisir, dans une banque de modèles, le modèle le plus apte à répondre aux besoins et contraintes de l'application industrielle. Par exemple, dans le secteur de la confection, la représentation du drapé d'un tissu sur un mannequin virtuel, permettant de simuler le montage et le tombé d'un vêtement avant même de l'avoir confectionné, doit être obtenue très rapidement. Dans le secteur des textiles à usages techniques, le prototypage virtuel, permettant de concevoir des échantillons de tissu que l'on observe à une échelle plus petite et que l'on utilise pour des tests mécaniques, demande une très grande précision de calcul. Ces deux applications montrent bien qu'il faut résoudre le compromis entre la rapidité et la précision de calcul. Pour cela, il a été nécessaire de modéliser le tissu à des échelles de représentation différentes et de mettre en place différents formalismes de modélisation faisant appel à la théorie de Lagrange ou au principe fondamental de la dynamique. Cette diversité de modèles nous a amené à développer une stratégie d'identification adaptée à chacun d'eux. Cette stratégie inexistante dans ce secteur textile était prioritaire car la plupart des modèles existants possédaient un nombre relativement important de paramètres impossible à identifier globalement. Après une étude sur la sensibilité des paramètres par rapport à la mesure, il a été possible de hiérarchiser l'identification en décomposant chaque modèle en sous-modèles restreints à une classe de paramètres associée à un type de comportement. Chaque comportement est lui même associé à un type de test spécifique (traction, cisaillement, etc.). Cette démarche permet d'obtenir l'ensemble des paramètres d'un modèle avec un minimum de tests physiques. Lors de la phase de validation de ces travaux, nous nous sommes appuyés sur la stratégie d'identification par décomposition du modèle global en sous-modèles. Ainsi, chaque sous-modèle est validé par la simulation des tests associés à ces sous-modèles et la comparaison des résultats simulés avec ceux issus des essais réels. Des techniques de sur-échantillonnage et de prédiction ont été intégrées dans les algorithmes de simulation afin de résoudre les problèmes relatifs au changement d'échelle fil / tissu et d'accélérer la convergence des algorithmes de simulation de certains modèles.