Etude de la fabrication de pièces en matériaux composites par injection
avec contrôle en température
PLANIFICATION ET ANALYSE STATISTIQUE D’EXPÉRIENCES
12 décembre 2006
Présentée par Chafik Abdellaoui
12 Décembre 2006
ØPrincipe général de fabrication de composites par RTM ØObjectifs
ØVariables de réponse et d’entrée
Plan de la présentation
12 décembre 2006
ØVariables de réponse et d’entrée ØPlan d’expériences
ØConclusion
Moule Membrane
Pièce
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Moule Pièce
composite
Conduits du fluide de chauffage
Principe général
Principe général
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14-06-06 Heat flow at the inlet
1 2
Polymérisation
Principe général
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2 1
3 3
Raise temperature
Le contrôle en température: quels avantages?
• Pièce composite plus homogène
• Moins de contraintes résiduelles
• Temps de cycle plus court
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• Temps de cycle plus court
• Bon état de surface
Loi de Darcy
•Pression d’injection
•Type de renfort
•Taux de fibres
•Viscosité de la résine
Écoulement de résine
TEMPS DE CYCLE
Bilan énergétique :
•Convection avec les parois du moule
•Conduction
Cinétique de la réaction chimique fonction de la
température et de la
Transferts de chaleur Polymérisation
Chaleur de réaction Degré de cuisson=f(température)
Les difficultés expérimentales
Le procédé de fabrication est caractérisé par:
• Beaucoup de bruit
• Interactions complexes
• Mauvaise répétabilité
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• Mauvaise répétabilité
• Robustesse médiocre
• Possibilité d’échec de l’expérience: injection incomplète car plage de variation des variables d’entrée mal connue.
• Mais possibilité de randomiser les essais
Objectifs
• Comprendre les interactions et l’influence de chacune des variables;
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• Optimiser le processus pour un temps de
cycle minimal.
Contraintes
• Pas plus de trente essais avant l’usure de la membrane;
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• La pièce doit répondre au contrôle de qualité avant que l’expérience soit validée.
L’unité expérimentale
• La résine
• Processus de transformation : injection
• Processus de transformation : injection dans les renforts fibreux et
polymérisation
• Les fibres sont inertes (accumulent une partie de la chaleur). L’influence de leurs propriétés n’est pas
Variables
• Variables d’entrée étudiées:
– Température d’injection (Ti);
– Pression d’injection (Pi);
– Température de la surface du moule à l’injection(Tm).
• Facteur bloc:
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• Facteur bloc:
– Membrane. La variabilité de la membrane doit être neutralisée si plus de 30 essais sont effectués (après trente essais -> changement de membrane).
• Variable de covariance
– Température ambiante dans le laboratoire (non contrôlable mais mesurable).
Variable de réponse
• Temps de cycle mesuré en chronométrant le processus du début de l’injection à la
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processus du début de l’injection à la cuisson à 95%.
• La mesure du taux de cuisson peut être une source importante d’erreur expérimentale.
Plan d’expériences
• 1ère étape : faire varier les 3 facteurs à deux modalités pour un plan 23
– 8 essais + répétitions au centre (4essais) = 12essais
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(4essais) = 12essais
– Modèle du 1er ordre sans interactions
– Estimation du gradient et de
l’erreur expérimentale. Ti
Tm Pi
Plan d’expériences
• 2
èmeétape: déplacement dans la direction du gradient par un pas déterminé en fonction
Vecteur gradient
de l’erreur expérimentale
jusqu’à un maximum.
Plan d’expériences
• 3
èmeétape: plan central composite autour du point identifié avec
estimation des effets d’interaction
– 8essais (cubes) + 6essais (axes) + 4essais au centre = 18essais.
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4essais au centre = 18essais.
– Analyse de covariance pour le facteur de la température ambiante.
– Évaluation du manque d’ajustement et correction du modèle si nécessaire.
– Analyse de la surface de réponse et optimisation (minimiser le temps de
cycle) Ti
Tm Pi
Plan d’expériences
• 4
èmeétape?... Changer la membrane.
• Total des essais: 30
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• Total des essais: 30
• Poursuivre les essais si l’optimum n’a pas
été localisé dans l’espace expérimental.
Conclusion
• La minimisation du temps de cycle de fabrication permettra de diminuer les coûts pour la production en grandes séries;
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