Modélisation du comportement mécanique de la neige à partir d'images microtomographiques

Caractériser les propriétés mécaniques de la neige est un défi majeur pour la prévision et la prédétermination du risque d’avalanche. Du fait du grand nombre de types de neige et de la difficulté à effectuer des mesures sur ce matériau très fragile, la compréhension de la relation entre la microstructure de la neige et ses propriétés mécaniques est encore incomplète. Cette thèse aborde ce problème par le biais d’une approche de modélisation mécanique basée sur la microstructure tridimensionnelle de neige obtenue par microtomographie aux rayons X. Tout d’abord, afin d’automatiser et améliorer la segmentation des images microtomographiques, un nouvel algorithme tirant profit de la minimisation de l’énergie de surface de la neige a été développé et évalué. L’image air-glace est ensuite utilisée comme entrée géométrique d’un modèle éléments finis où la glace est supposée élastique fragile. Ce modèle permet de reproduire le comportement fragile en traction et révèle le comportement pseudoplastique apparent causé par l’endommagement microscopique, ainsi que la forte hétérogénéité des contraintes dans la matrice de glace. Pour reproduire les grandes déformations impliquant le ré-arrangement de grains, un modèle par éléments discrets a ensuite été développé. Les grains sont identifiés dans la microstructure en utilisant des critères géométriques dont la pertinence mécanique a été démontrée, et décrits dans le modèle par des blocs rigides de sphères. Le comportement simulé en compression est dominé par le rôle de la densité mais révèle également des différences liées au type de neige. Enfin, pour distinguer le degré de cohésion entre les types de neige, un indicateur microstructurel a été développé et s’est avéré être fortement corrélé aux propriétés mécaniques et physiques du matériau.