Mesure et modélisation 3d de la masse volumique et de l’orientation des fibres dans des échantillons de bois pour l’optimisation de leur usinage

Description

du sujet de thèse et objectifs

Le sujet de thèse porte sur la caractérisation non-destructive de la masse volumique et de l’orientation des fibres du bois à l’échelle millimétrique, dans le but d’optimiser les stratégies d’usinage du bois massif.

La détermination de ces deux paramètres repose sur des techniques de contrôle non-destructif telles que la densitométrie par rayons X, les ondes térahertz, ou encore des méthodes optiques exploitant la diffusion directionnelle de la lumière laser à la surface du bois. Si ces technologies sont aujourd’hui bien établies pour le contrôle qualité (esthétique ou mécanique), leur usage dans le contexte de l’usinage reste très peu exploré.

Le LaBoMaP dispose d’une expertise reconnue à l’international dans ce domaine, avec un parc d’équipements de pointe incluant un scanner industriel de planches sciées et plusieurs scanners de laboratoire intégrant les technologies précitées. L’équipe MUB se concentre sur les deux paramètres clés expliquant les propriétés mécaniques du bois — la densité et l’orientation des fibres — qui influencent également de manière déterminante son comportement à l’usinage.

L’objectif final de la thèse est de développer des modèles prédictifs permettant de reconstruire, à partir de mesures de surface, la distribution tridimensionnelle de la densité et de l’orientation des fibres dans le volume du bois. Ces données seront ensuite utilisées par un autre doctorant du projet PropUsiBot comme entrées dans des algorithmes d’optimisation des trajectoires et paramètres de coupe, afin d’atteindre un compromis optimal entre qualité de surface, conformité dimensionnelle et temps d’usinage. Les objectifs principaux de la thèse sont donc :

1. La constitution d’une base de données expérimentales originale, combinant des mesures locales de densité, d’orientation des fibres et d’efforts de coupe. Cette base sera obtenue par une méthode de tomographie. Des méthodes similaires ont déjà été éprouvées au LaBoMaP dans le cadre des projets ANR BOOST et ANR EFFIQUASS (Penvern et al. ).
2. Développer et valider des modèles nondestructifs d’interpolation volumique à partir de mesures non-destructives (laser, rayons X, térahertz), en s’appuyant sur des approches géométriques et/ou d’intelligence artificielle.

Starting date

-10-01

Funding category

Other public funding

Funding further details

ANR