CFM 2019

Identification Bayésienne de l'effet de chargement statique et cyclique sur le mécanisme de pénétration des ions chlorure dans le béton
Henriette Marlaine Imounga  1@  , Thanh-Binh Tran  1@  , Emilio Bastidas-Arteaga  2@  , Rostand Moutou Pitti  3, 4, 5@  , Serge Ekomy Ango  6@  , Xiao-Hui Wang  7@  
1 : Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique  (GeM)
Université de Nantes, Ecole Centrale de Nantes, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6183
2 : Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique  (GeM)  -  Site web
Université de Nantes, CNRS : UMR6183
2, rue de la Houssinière BP92208 44322 Nantes Cedex 3 -  France
3 : Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2  (UBP)  -  Site web
Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II : clermontuniversité
34, avenue Carnot - BP 185 - 63006 Clermont-Ferrand cedex -  France
4 : Centre National de la recherche Scientifique  (CNRS)  -  Site web
Institut Pascal
INSTITUT PASCAL Campus Universitaire des Cézeaux 4 Avenue Blaise Pascal TSA 60026 / CS 60026 63178 Aubière Cedex FRANCE -  France
5 : Centre national de la recherche scientifique et technologique  (CENAREST)  -  Site web
Gros-Bouquet - B.P. 842 Libreville -  Gabon
6 : Centre national de la recherche scientifique et technologique  (CENAREST)
7 : Shanghai Maritime University

Ce travail porte sur la modélisation numérique de la corrosion par chloration des structures en béton armé et précontraint soumises à des chargements statiques et cycliques.  Cette étude permet de mettre en évidence les effets de chargement sur le mécanisme de pénétration des ions chlorure dans le béton et d'identifier, par  la méthode des réseaux bayésiens, un facteur d'accélération de la diffusion des ions chlorure dû au chargement.

Le réseau bayésien est élaboré à partir d'un modèle simplifié de chloration et est enrichi avec des données issues de l'étude d'une poutre en béton armé de dimension 300x120x1500 mm soumise respectivement à des chargements statiques et cycliques, puis exposée dans un environnement contenant des ions chlorures (Wang et al. 2018). Le réseau bayésien a été implémenté dans Matlab pour modéliser les différents cas de figures des échantillons étudiés (sans chargement, avec chargement statique, avec chargement cyclique). Ces modèles sont par la suite mis à jour en intégrant les données des essais des échantillons fissurés pour prendre en compte les effets des fissures sur la diffusion des ions chlorures. Enfin, par approche bayésienne, l'on identifie le paramètre d'accélération du processus de chloration dû aux chargements statique et cyclique.

Les résultats de ce travail ont montré que la fissuration augmente la vitesse de propagation des ions chlorure dans le béton et donc les risques de corrosion des structures en béton armé. Par conséquent, l'identification probabiliste du paramètre d'accélération de la diffusion des ions chlorures dû au chargement est cruciale pour améliorer l'évaluation du temps d'initiation de la corrosion. Le réseau bayésien nous permet d'identifier le paramètre aléatoire à partir des données récoltées lors des essais. Plus tard, la méthode nous permettra de déterminer  l'estimation de la probabilité d'initiation de la corrosion, l'effet des mécanismes couplés de chloration et de fatigue sur la durée de vie des structures en béton et de faire l'estimation de l'amorçage et propagation de fissures dans le béton sous chargement cyclique.


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