Thèse

La réduction de la densité des matériaux est une des voies privilégiées pour réduire notre empreinte énergétique. Une des solutions consiste à remplacer les matériaux massifs par des microtreillis. Parmi ceux-ci, les structures d’architecture aléatoire inspirées de la structure osseuse possèdent les meilleurs atouts avec un comportement mécanique isotrope et une tenue mécanique accrues tout en répondant aux enjeux de l’économie circulaire et à l’adaptation au changement climatique. Peu consommateurs de matière, ces métamatériaux sont fabriqués par impression 3D et peuvent être compactés en fin de vie. Parmi toutes les technologies de fabrication, l’impression par polymérisation UV de résine liquide organique ou de composite est la plus prometteuse. Elle permet d’obtenir des matériaux résistants mécaniquement, sans générer de déchet de fabrication. Il est en outre possible d’y inclure de forte quantité de charge biosourcées réduisant encore leur impact environnemental.

La thèse proposée ici consiste à mettre au point l’impression de structures en microtreillis composites, depuis la formulation de la résine composite jusqu’à l’étude des propriétés mécaniques (viscoélasticité, limite élastique et résistance à la rupture) en passant par l’étape d’impression et de post-traitement. D’un point de vue plus fondamental, il s’agira d’étudier le lien entre la composition, la forme et les propriétés de surface des charges d’une part, et les propriétés d’imprimabilité de la résine et la réponse mécanique du métamatériau résultant d’autre part. La thèse se focalisera sur l’étude de charge de type cellulose sous forme de nanoparticule, microparticule ou fibre.
Par cette étude multidisciplinaire allant de la molécule chimique à la physique statistique, il s’agira de faire le lien entre la science et la technologie et créer les données de base à un jumeau numérique. Ceci permettra de mieux appréhender l’ensemble des processus et fournira des données de base sur les propriétés d’élasticité et résistance à la rupture qui serviront de socle à la modélisation numérique pour la génération accélérée de nouveaux matériaux.