Browsing by Author "Riyadh Benyettou"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Study of the machinability and mechanical behavior of a bio composite material reinforced with lignocellulosic fibers
    (University of M'sila, 2024-09-24) Riyadh Benyettou; ENCA/Salah Amroune
    Cette thèse a réalisé une analyse approfondie des propriétés physiques des bio composites nouvellement élaborés ( Fibres de Palmier Dattier / Iso polyester) (DPFP) selon trois configurations distinctes : unidirectionnelle (UD) et réticulée (C), avec un nombre de couches variant de 2 à 4. Par ailleurs, elle a examiné le comportement mécanique et l'usinabilité de deux biocomposites récemment mis au point : le DPFP40 (Date Palm Fiber/ Iso polyester), caractérisé par un renforcement de fibres de 40 % en poids, et les PFPEs (Poudre de Fibres de Palme/Epoxy) présentant un renforcement de fibres de 18 % en poids. L'examen du comportement au perçage de ces biocomposites offre des informations cruciales sur des propriétés mécaniques spécifiques. XIII Cette analyse prend en compte des facteurs tels que l'évaluation de la qualité de surface finale des trous percés pour comprendre la réaction du biocomposite aux forces de coupe, ainsi que l'étude de l'impact de divers paramètres de perçage, notamment la vitesse de broche, la vitesse d'avance, les matériaux et les angles de pointe des forets. Ces investigations permettent d'optimiser les conditions d'usinage pour améliorer les performances mécaniques globales des biocomposites développés. L'étude s'est concentrée sur le comportement d'absorption d'eau de DPFPs selon différents types d'eau et a examiné les comportements de perçage de DPFP40 et PFPEs dans diverses conditions de coupe. Trois méthodes d'optimisation et de modélisation, dont les Réseaux de Neurones Artificiels (ANN), la Méthodologie de Surface de Réponse (RSM) et l'approche Taguchi, ont été développées pour des capacités prédictives. Une étude sur l'absorption d'eau a révélé une corrélation linéaire entre les taux d'absorption et le taux de fibres. L'analyse du perçage de DPFP40 a indiqué des paramètres optimaux pour le facteur délamination et les erreurs de circularité et de cylindricité des trous percées. Les modèles ANN et RSM ont montré une excellente concordance avec les données expérimentales. Les caractéristiques de perçage de PFPEs ont été évaluées, mettant en évidence l'impact de la vitesse d'avance, la vitesse de broche et de la pointe d'angle de foret sur les erreurs de circularité et de cylindricité des trous percées. Les modèles ANN et Taguchi ont prédit avec précision les résultats expérimentaux, offrant des perspectives précieuses pour améliorer l'usinabilité des composites renforcés de fibres naturelles (NFRCs) dans des applications structurelles légères à travers diverses industries.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Study of the machinability and mechanical behavior of a bio composite material reinforced with lignocellulosic fibers
    (University of M'Sila, 2024-05-09) Riyadh Benyettou
    The thesis conducted a comprehensive examination of the physical properties of newly manufactured Date Palm Fiber/ Iso polyester composites (DPFPs) in three different configurations: unidirectional (UD) and cross-linked (C), with layer numbers ranging from 2 to 4. Moreover, it explored the mechanical behavior and the machinability of two recently developed biocomposites: DPFP40 (Date Palm Fiber/ Iso polyester), characterized by a 40% by-weight fiber reinforcement, and PFPEs (palm fiber powder/epoxy) featuring an 18% by-weight fiber reinforcement. The examination of drilling behavior of these bio composites yields crucial insights into specific mechanical properties. This analysis considers factors such as assessing the final surface quality of drilled holes to understand the biocomposite's reaction to cutting forces, as well as investigating the impact of various drilling parameters including spindle speed, feed rate, materials and point angles of drill bits. These investigations aid in optimizing machining conditions to enhance overall mechanical performance of developed biocomposites. The study focused on DPFPs' water absorption behavior across different water types and examined DPFP40 and PFPEs drilling behaviors under various cutting conditions. Three optimization and modeling methods, including Artificial Neural Networks (ANN), Response Surface Methodology (RSM), and the Taguchi approach, were developed for predictive capabilities. A water absorption study revealed a linear correlation between absorption rates and fiber content. DPFP40 drilling analysis indicated optimal parameters for delamination, circularity, and cylindricity errors of drilled holes. ANN and RSM models demonstrated excellent alignment with experimental data. PFPEs drilling characteristics were assessed, highlighting the impact of feed rate, spindle speed, and drill point angle on circularity and cylindricity errors of drilled holes. ANN and Taguchi models accurately predicted experimental results, providing valuable insights for improving the machinability of Natural Fiber Reinforced Composites (NFRCs) in lightweight structural applications across various industries.