Mise en évidence des règles de conception des planchers composés de grumes à l’aide d’un code numérique Python

(2026)

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Le secteur de la construction constitue l'un des principaux contributeurs au changement climatique. Le bois, grâce à ses excellentes propriétés environnementales, représente une alternative durable aux matériaux conventionnels comme le béton et l'acier, mais son adoption reste limitée par des coûts élevés et des transformations intensives. Une solution potentielle consiste à utiliser des grumes (tronçon de bois brut ébranché) délignées, moins transformées, pour composer des planchers structuraux. Cette approche soulève toutefois des défis en termes de conception et de dimensionnement respectant les normes européennes. Ce mémoire de master explore la conception et l'optimisation d'un plancher composé de grumes, en s'appuyant sur les Eurocodes 0, 1 et 5 et propose une méthodologie de calcul claire et implémentée en Python qui facilite l'utilisation de grume dans la construction en fournissant les dimensions des différents éléments d'un plancher en entrant des paramètres simples tel que le type de bois utilisé la longueur et la largeur du plancher. Les éléments constitutifs, poutres primaires et secondaires en grumes délignées, tasseaux et panneaux OSB, sont calculés en détail. Un algorithme d'optimisation implémenté en Python minimise les dimensions en itérant sur les configurations (épaisseurs OSB, nombre de poutres secondaires), en tenant compte des classes de résistance, des charges d'exploitation et des contraintes géométriques. Grâce à cette optimisation, la solution la plus efficace en termes de volume de bois est identifiée. Les résultats montrent que le diamètre des poutres secondaires diminue avec leur nombre, influencé principalement par les critères dynamiques et de flexion, tandis que les poutres primaires sont souvent limitées par les vibrations, les tasseaux quant à eux, sont dimensionnés par le critère feu, mais peuvent être protégés. L'épaisseur totale du plancher et le volume de bois sont optimisés pour des configurations spécifiques détaillé dans ce mémoire. Malgré sa simplicité, l'approche capture les comportements essentiels et identifie des paramètres optimaux, bien que limitée par des simplifications (e.g., absence d'assemblages). Des améliorations futures pourraient intégrer des modélisations plus avancées, notamment avec des logiciel d'éléments finis, et des tests expérimentaux pour évaluer la pertinence des résultats.