Étude et prédiction des propriétés de matériaux cimentaires à l'état frais pour la fabrication additive à l'aide de réseaux de neurones

Résumé

Ces dernières années, la fabrication additive a su gagner l’intérêt des acteurs du domaine de la construction. La réduction potentielle des coûts et l’automatisation des procédés permettent d’entrevoir une nouvelle façon de penser les méthodes de fabrication. L’impression 3D par extrusion fait face à de nouveaux enjeux liés aux matériaux cimentaires. Le mélange doit être suffisamment fluide pour être mis en place correctement, mais aussi assez solide pour maintenir sa forme sous son propre poids ainsi que sous celui des futures couches reposant sur lui. Cette seconde condition est liée au seuil d’écoulement du matériau. Afin de répondre à ces problématiques, des adjuvants peuvent être utilisés dans les formulations. Dans ce contexte, cette étude s’intéresse aux propriétés de matériaux cimentaires à l’état frais. Un plan expérimental factoriel complet à deux niveaux et quatre facteurs est utilisé pour étudier l’influence : d’un accélérateur, d’un agent modificateur de viscosité, de nano argiles et de cristaux de CSH. Tout d’abord, des mortiers ont été confectionnés puis testés avec des expériences conventionnelles telles que l’essai d’affaissement et l’essai d’écoulement. Un test de stabilité a également été mis en place pour essayer de simuler les conditions de la superposition des couches lors de l’impression 3D. Des régressions linéaires entre ces différents tests permettent d’établir que l’essai d’affaissement décrit correctement la stabilité du matériau en plus d’être facile à mettre en place. Par conséquent, le test d’affaissement est un test rapide lorsqu’il est question d’évaluer les propriétés des matériaux cimentaires à l’état frais pour l’impression 3D. Par la suite, la pâte de ciment a été étudiée à l’aide d’un rhéomètre et du test du mini-cône d’Abrams. Il a été montré que le mini-cône permet de déterminer avec une bonne corrélation le seuil d’écoulement de la pâte. Des réseaux de neurones artificiels ont ensuite été entraînés afin d’être en mesure de prédire le seuil d’écoulement ainsi que l’étalement lors du test du mini-cône en fonction des proportions des adjuvants incorporés aux mélanges. De cette façon l’influence de chaque adjuvant a pu être mise en lumière. Il en résulte que l’accélérateur étudié diminue le seuil d’écoulement tandis que les trois autres adjuvants ont tendance à l’augmenter. Néanmoins, les cristaux de CSH semblent avoir la plus grande capacité à augmenter la stabilité du mélange. De plus, à l’aide d’un critère d’imprimabilité proposé sur le seuil d’écoulement, il a été possible de statuer sur les proportions d’adjuvants à utiliser afin de garantir une bonne stabilité du mélange lors d’une impression. Enfin, deux cents cinquante mélanges ont été simulés puis leurs seuils d’écoulement et leurs étalements respectifs ont été calculés à l’aide des réseaux de neurones afin de conclure sur l’efficacité de ces régressions. L’utilisation de réseaux de neurones se révèle être un outil puissant pour prédire les caractéristiques étudiées.

Date	29 août 2019
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Claudiane Ouellet-Plamondon (Directeur(-trice))