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Modélisation numérique et expérimentale de la cristallisation des polymères en injection

Smirnova, Julia (1979-...) ; Chenot, Jean-Loup ; Haudin, Jean-Marc ; École nationale supérieure des mines Paris

2006

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  • Titre:
    Modélisation numérique et expérimentale de la cristallisation des polymères en injection
  • Auteur: Smirnova, Julia (1979-...)
  • Autre(s) auteur(s): Chenot, Jean-Loup ;
    Haudin, Jean-Marc ;
    École nationale supérieure des mines Paris
  • Sujets: Polymères cristallins -- Thèses et écrits académiques ;
    Cristaux -- Croissance -- Modèles mathématiques -- Thèses et écrits académiques ;
    Cristallisation -- Modèles mathématiques -- Thèses et écrits académiques ;
    Cisaillement ;
    Algorithme génétique ;
    Simulation numérique ;
    Modèle mathématique ;
    Polymère ;
    Cristallisation ;
    Cinétique ;
    Injection ;
    Modélisation numérique
  • Description: Mines : Ecole Doctorale 364 : Sciences fondamentales et appliquées
    Thèse de doctorat
    Le but de ce travail est de développer un modèle permettant de prévoir l'évolution de la cinétique globale ainsi que le développement de la morphologie complexe pendant le procédé d'injection. Le modèle est représenté par un système d'équations différentielles du premier ordre où les paramètres initiaux sont des fonctions de la température et du cisaillement. Il est résolu numériquement par la méthode de Runge et Kutta d'ordre 2. Les paramètres initiaux sont déduits directement de l'expérience ou ajustés en utilisant les méthodes inverses d'optimisation comme les algorithmes génétiques. Finalement, le modèle est implémenté dans le logiciel d'injection Rem3D®, qui permet de modéliser la cristallisation dans les conditions complexes des procédés industriels.
    The purpose of the present work is to develop a crystallization model which is able to predict overall crystallization kinetic and microstructure development in the injection moulding. The mathematical model is based on the Avrami's hypothesis and consists of a system of differential equations where the initial parameters are functions of the temperature and of the shear rate. The system is solved numerically by the Runge and Kutta method of order 2. The coefficients of the physical functions are determined directly from the experience or adjusted using Inverse Optimisation Methods as the Genetic Algorithm Method. The model is implemented in a fluid mechanics software, Rem3D®, that enables to predict the crystallization in the complex conditions of industrial processes
  • Date de publication: 2006
  • Format: 1 vol. (163 p.) ; 30 cm
  • Langue: Français
  • Source: Mines ParisTech (catalogue)

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