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Colloque
Les composites à fibres naturelles (CFN) par leurs caractéristiques et leur impact écologique assez intéressants suscitent de plus en plus un grand intérêt pour la réalisation des applications à usage courant. Plusieurs études ont montré qu'ils présentent des propriétés mécaniques intéressantes. Du fait de leur faible densité, ces fibres naturelles rentrent en compétitivité avec fibres synthétiques pour des applications en ingénierie de structure. Malgré ce fort enthousiaste pour l'utilisation des CFN pour des applications de structure, peu de recherches sont consacrées à l'étude de leur durabilité. Les études sur la durabilité sur un matériau se traduisent par l'évaluation de son …
Colloque
En plus d'être recyclables, les composites à fibres de bois (biocomposites) présentent des propriétés mécaniques intéressantes et font la concurrence à des matériaux non dégradables dans plusieurs domaines d'application [1, 2] (dans cette étude, nous visons les systèmes de transmission à engrenages). Pour cela, il faut étudier le comportement de ces matériaux ainsi que leurs modes d'endommagement. Cette étape est nécessaire pour une utilisation fiable et sécuritaire des biocomposites. Dans ce travail, un matériau biocomposite a été développé avec des fibres naturelles de l'industrie papetière (Bouleau) mélangées à une matrice thermoplastique (Polyéthylène). Des essais de traction monotone et cyclique ont …
Communication
De nos jours, le meilleur engrenage pour une application donnée est souvent en plastique et tant les fournisseurs que les fabricants de machine rivalisent d’ingéniosité pour des applications dans des domaines variés. La variation prononcée des propriétés avec la température pose un problème. Le bris appelé thermique s’ajoute à ceux des engrenages en métal. Des travaux ont rapporté l’amélioration de la tenue à la rupture en flexion mais des problèmes demeurent, dont la fragilisation du matériau accompagnant l’augmentation du module élastique, l’inégale répartition des fibres ou leur rupture, etc. Cela entraîne des biais entre les prévisions et le comportement réel …
