EXPERIMENTAUX AVEC LE LOGICIEL BETON LAB PRO 3
V.4.4 Elaboration d’une régression linéaire entre les résultats numériques et expérimentaux des bétons avec sable modifiés et non modifiés et avec additions
minérales :
V.4.4.1 Régression linéaire pour l’affaissement :
La figure V.25, donne la régression linéaire de l'affaissement du béton pour tous les mélanges. En effet, la régression linéaire est une approche pour la modélisation de la relation entre les variables "Y" (valeurs expérimentales) et les variables "X"
(valeurs numériques). Elle consiste à trouver une ligne droite du meilleur ajustement par les points (ligne de régression) pour minimiser les erreurs de prédiction et à la détermination de la qualité d'une régression linéaire par le coefficient de détermination "R²". Nous examinons s’il existe une relation entre les valeurs expérimentales et numériques de l'affaissement du béton pour toutes les variétés de sables.
Nous trouvons une relation linéaire entre les résultats expérimentaux et numériques (Eq. V.12) et avec (R2 = 0.285, régression ordinaire)
Figure V. 25 : Régression linéaire de l’affaissement de tous les sables de carrière modifiés et non modifiés et avec additions minérales
V.4.4.2 Régression linéaire pour la résistance à la compression
La figue V.26 donne une approche pour la modélisation de la relation entre les variables "Y" (valeurs expérimentales de résistance à la compression) et les variables
"X" (valeurs numériques des résistances à la compression) par l'utilisation de la régression linéaire. La relation, que nous avons trouvée
que celle trouvée dans le cas de l’affaissement du béton, car le coefficient de détermination de la qualité
La relation linéaire entre les résultats expérimentaux et numériques des résistances à la compression est donnée par l’équation (Eq.V.13).
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Nous trouvons une relation linéaire entre les résultats expérimentaux et numériques
= 0.285, régression ordinaire) :
Régression linéaire de l’affaissement de tous les sables de modifiés et non modifiés et avec additions minérales
V.4.4.2 Régression linéaire pour la résistance à la compression
La figue V.26 donne une approche pour la modélisation de la relation entre les (valeurs expérimentales de résistance à la compression) et les variables ues des résistances à la compression) par l'utilisation de la régression linéaire. La relation, que nous avons trouvée (Eq. V.13) est plus précise que celle trouvée dans le cas de l’affaissement du béton, car le coefficient de détermination de la qualité est largement inférieur (R2 = 0.036).
La relation linéaire entre les résultats expérimentaux et numériques des résistances à la compression est donnée par l’équation (Eq.V.13).
E = 0.263 N + 1.578 (Eq. V.12)
E = 0.115 N + 30.67 (Eq. V.13)
Nous trouvons une relation linéaire entre les résultats expérimentaux et numériques
Régression linéaire de l’affaissement de tous les sables de
V.4.4.2 Régression linéaire pour la résistance à la compression :
La figue V.26 donne une approche pour la modélisation de la relation entre les (valeurs expérimentales de résistance à la compression) et les variables ues des résistances à la compression) par l'utilisation de la est plus précise que celle trouvée dans le cas de l’affaissement du béton, car le coefficient de La relation linéaire entre les résultats expérimentaux et numériques des résistances
Figure V. 26 : Régression linéaire de la
carrière modifiés et non modifiés et avec additions minérales
V.5 CONCLUSION :
Les travaux entrepris dans ce chapitre se sont intéressés à l résultats expérimentaux et numériques de
compression et à la traction des bétons non modifiés et modifiés avec sable d’oued et sable de dune et additions minérales.
"Béton Lab Pro 3"
comportements qui fait intervenir des permettront la prédiction des
Toutefois, le modèle sur lequel se base le logiciel a été calibré expérimentalement sur des bétons ayant une structure granula
contenaient pas une teneur en fines supérieure à 1
En effet, l’analyse de tous les résultats nous a permis d’aboutir au fait que :
• Le logiciel "Béton Lab Pro 3
granulaire au niveau des tamis supérieurs, il favorise la notion de courbe granulométrique au niveau des tamis inférieurs à 0.16
• Le logiciel ne prend pas en compte paramètre "kt" et la liaison pâte granulat par les paramètres (p, q).
De ce fait, le logiciel
paramètres afin d’avoir une prévision minutieu
outil de validation plus au moins fiable, pour les formulations qui ont une structure
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Régression linéaire de la résistance à la compression de tous les sables de modifiés et non modifiés et avec additions minérales
:
Les travaux entrepris dans ce chapitre se sont intéressés à la comparaison des résultats expérimentaux et numériques de l’affaissement, de la résistance à la compression et à la traction des bétons non modifiés et modifiés avec sable d’oued et sable de dune et additions minérales.
est un logiciel de formulation et de prédiction des intervenir des notions (compacité, indice de serrage) qui nous la prédiction des différentes propriétés des bétons.
Toutefois, le modèle sur lequel se base le logiciel a été calibré expérimentalement sur des bétons ayant une structure granulaire optimisée et dont les sables ne contenaient pas une teneur en fines supérieure à 15 %.
En effet, l’analyse de tous les résultats nous a permis d’aboutir au fait que :
Béton Lab Pro 3", ne prend pas en compte la distribution granulaire au niveau des tamis supérieurs, il favorise la notion de courbe granulométrique au niveau des tamis inférieurs à 0.16 mm.
Le logiciel ne prend pas en compte le coefficient de forme et et la liaison pâte granulat par les paramètres (p, q).
De ce fait, le logiciel "Béton Lab pro 3" ne prend pas en compte tous les paramètres afin d’avoir une prévision minutieuse des résultats. Cependant, il reste un outil de validation plus au moins fiable, pour les formulations qui ont une structure
résistance à la compression de tous les sables de
a comparaison des de la résistance à la compression et à la traction des bétons non modifiés et modifiés avec sable d’oued et est un logiciel de formulation et de prédiction des notions (compacité, indice de serrage) qui nous Toutefois, le modèle sur lequel se base le logiciel a été calibré expérimentalement ire optimisée et dont les sables ne En effet, l’analyse de tous les résultats nous a permis d’aboutir au fait que :
ne prend pas en compte la distribution
et la liaison pâte granulat par les paramètres (p, q).
ne prend pas en compte tous les se des résultats. Cependant, il reste un outil de validation plus au moins fiable, pour les formulations qui ont une structure
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optimisée et ne contenant pas de défauts majeurs au niveau des sables (distribution granulaire, teneur enfin).
Enfin, le travail numérique (simulation) nous a permis d’apprendre à élaborer une régression linéaire, dont l’utilité est bien prouvée afin de réduire les erreurs de prédiction du logiciel de formulation et d’avoir des relations concrètes entre les résultats numériques et expérimentaux.
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