Application d'une méthode data-driven à des essais complexes pour l'identification de modèles hyperélastiques.

Léna Costecalde (1) , Adrien Leygue (1) , Michel Coret (1) , Erwan Verron (1)

1 GeM - Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique

Les méthodes d’identification data-driven développées ces dernières années permettent le calcul de champs de contraintes sans loi de comportement. L’adaptation de ces outils aux données réelles, après acquisition par corrélation d’images, permettent l’identification du comportement de membranes hyperélastiques à partir d’essais complexes. Après un aperçu des méthodes classiques d’identification de lois de comportement, les principes de l’identification data-driven seront présentés. Une première identification sera proposée à partir de résultats synthétiques afin de démontrer la pertinence de l’approche.

Keywords: data; driven; essai non; homogène; Identification

Domains: Structural mechanics [physics.class-ph]

Léna Costecalde, Adrien Leygue, Michel Coret, Erwan Verron. Application d'une méthode data-driven à des essais complexes pour l'identification de modèles hyperélastiques.. 15ème colloque national en calcul des structures, Université Polytechnique Hauts-de-France [UPHF], May 2022, 83400 Hyères-les-Palmiers, France. ⟨hal-03717581⟩