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Etude expérimentale de l'endommagement d'un stratifié composite en carbone/époxyde sous chargement équibiaxial
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L'endommagement d'un stratifié composite en carbone/époxyde (0,90) sous chargement équibiaxial est investigué. De plus, différentes méthodes, extenso métriques et non-destructives, sont utilisées pour améliorer le comportement mécanique des éprouvettes endommagées sous charge et suivre l'évolution de l'endommagement interne de l'échantillon. Une étude préliminaire utilisant la photoélasticité dans un premier temps, a permis d'apporter des améliorations au procédé de fabrication et d'usinage des éprouvettes endommagées. Ensuite, grâce à des méthodes de contrôle non-destructives, dans les laboratoires de l'Université de Sherbrooke, on a pu vérifier la précision des mesures prises par les jauges. Deux éprouvettes identiques sont utilisées pour l'étude de l'endommagement …

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Une méthode d'analyse statistique de la fissuration et de la fiabilité en fatigue
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La fonction de distribution à trois paramètres de Weibull est utilisée pour analyser l'endommagement et la rupture en fatigue biaxiale de tubes à parois minces en acier 4340 sous une amplitude et un rapport de déformation donnés. On propose une nouvelle méthode d'estimation des trois paramètres, sans hypothèses préalables sur ceux-ci. Le problème consiste à minimiser la somme des erreurs quadratiques entre les valeurs observées et les valeurs estimées du modèle, au moyen d'un programme d'optimisation non linéaire. La validité de l'estimation de distribution trouvée est ensuite vérifiée au moyen d'un test d'adéquation et de tests d'hypothèses sur la distribution …

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Une méthode d'analyse statistique de la fissuration et de la fiabilité en fatigue
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La fonction de distribution à trois paramètres de Weibull est utilisée pour analyser l'endommagement et la rupture en fatigue biaxiale de tubes à parois minces en acier 4340 sous une amplitude et un rapport de déformation donnés. On propose une nouvelle méthode d'estimation des trois paramètres, sans hypothèses préalables sur ceux-ci. Le problème consiste à minimiser la somme des erreurs quadratiques entre les valeurs observées et les valeurs estimées du modèle, au moyen d'un programme d'optimisation non linéaire. La validité de l'estimation de distribution trouvée est ensuite vérifiée au moyen d'un test d'adéquation et de tests d'hypothèses sur la distribution …

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