Résumé:
La réhabilitation des structures en béton armé représente un défi majeur pour garantir la durabilité et la sécurité des infrastructures. L'utilisation de polymères renforcés de fibres (FRP) comme renfort s'est largement répandue, mais l'efficacité de cette technique dépend crucialement du comportement de l'interface FRP-Poutre. Les concentrations de contraintes à cette interface, notamment aux extrémités des plaques, peuvent provoquer un délaminage prématuré et compromettre l'intégrité structurelle. Ce travail de recherche s’est focalisé sur l’application des matériaux composites bio-inspirés et des réseaux de neurones artificiels (RNA) pour prédire et améliorer la répartition des contraintes interfaciales dans les poutres en béton armé renforcées. Inspirés de structures naturelles comme les coquilles de mollusques, les matériaux bio-inspirés présentent des avantages significatifs en termes de gestion des contraintes et de durabilité.
L'étude a combiné des modèles analytiques et des techniques d'apprentissage automatique pour simuler les effets hygro-thermo-mécaniques sur les poutres renforcées. Les résultats montrent que l'intégration de plaques composites bio-inspirées, notamment dans des configurations hélicoïdales, permet de réduire efficacement les concentrations de contraintes interfaciales, améliorant ainsi la longévité et la sécurité des structures renforcées. Le modèle a été validé par une modélisation utilisant la méthode des éléments finis via le logiciel Abaqus, permettant une évaluation précise de la répartition des contraintes et des déformations. Parallèlement, l’utilisation des réseaux de neurones artificiels a permis d’affiner la prédiction des contraintes, en tenant compte de multiples variables comme l’épaisseur des plaques, l’orientation des fibres, et les conditions environnementales. L'analyse paramétrique a révélé que l'augmentation du nombre de couches et la rigidité accrue des matériaux de renforcement contribuent à la réduction des contraintes au niveau de l’interface.
Les résultats ont démontré l'apport significatif des matériaux composites bio-inspirés pour réduire les contraintes à l'interface, combinés aux réseaux de neurones artificiels, dans la prédiction des contraintes interfaciales et le renforcement des structures.
