| Summary: | Numerical simulation of forming processes has been an important means for material selection, tool design, and process optimization. A critical component of simulation, however, is an accurate material constitutive model, describing the response of the material under possible modes of deformation. The accuracy, in turn, is linked to the tests and techniques applied for identification of constitutive models: the more elaborate the identification, the more reliable the material parameters. For textile composites, uncontrollable factors such as contact friction, misalignment, slip, variations in local fiber volume, and tow compaction are sources that generate considerable scatter in the response of fabrics. Accordingly, characterization methods occasionally suffer from non-repeatability of test data even under similar testing conditions. Furthermore, it is typical that different deformation modes result in different sets of material parameters. If variance of material response within the replication of tests and deformation modes is neglected, then the identification of model parameters can be far from the true material behavior. In order to confront the above shortcomings, this work is an attempt to elaborate on the characterization of textile composites using a new inverse method by means of a signal-to-noise weighting scheme, and two constitutive models by means of a phenomenological invariant-based approach. A full identification of the developed constitutive models for a typical woven fabric is applied using the introduced inverse method and a set of data from standard testing methods, with close attention to the behavior of the composite constituents in a macro level. Particularly, the effects of fiber-resin interactions and fiber misalignment are introduced. A novel modified picture frame test is also studied and used for validating the models. From the results of this work, it is expected that the use of a number of test methods simultaneously and the inclu La simulation numérique pour les procédés de formation est un instrument important pour le choix des matériaux, la conception d'outils et l'optimisation des procédés. Un des composants critiques de la simulation reste cependant un modèle constitutif de matériaux précis, pouvant décrire la réponse du matériau sous des modes de déformation possibles. Par ailleurs, l'exactitude est liée aux essais et aux techniques appliqués pour l'identification des modèles constitutifs: plus l'identification est raffinée, plus les paramètres du matériau sont fiables. Pour des composés textiles, des facteurs incontrôlables tels que le frottement de contact, la déviation d'alignement, le glissement, les variations de volume local des fibres, et le tassement des fibres sont des sources qui produisent un éparpillement considérable dans la réponse des tissus. Par conséquent, les méthodes de caractérisation souffrent occasionnellement de la non-répétabilité des données des essais même lorsque les conditions d'essais sont semblables. De plus, il est typique que différents ensembles de paramètres du matériau soient obtenus à partir des différents modes de déformation. Si la variance de la réponse du matériau dans les répliques d’essais et les modes de déformation est négligée, l'identification des paramètres du modèle peut alors être loin du véritable comportement du matériau. Afin de confronter les imperfections mentionnées ci-dessus, la présente étude est une tentative d'élaboration de la caractérisation des composés textiles en utilisant une nouvelle méthode inverse basée sur un schéma pondéré signal/bruit et deux modèles constitutifs par le biais d’une approche basée sur l’invariance des phénomènes. Une identification complète des modèles constitutifs développés est appliquée à un tissu typique en utilisant la méthode inverse proposée et un ensemble de données obtenus à partir des méthodes d'essais stand
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