Optimisation des propriétés mécaniques de composites à ... · Dans ce projet de thèse, on tente d'optimiser les propriétés mécaniques (modules de flexion et traction, résistance

Optimisation des propriétés mécaniques de

composites à base de fibres naturelles: Application

à un composite de fibre de lin avec un mélange de

polyéthylène/polypropylène d'origine post-

consommation

Thèse

JEAN LUC TOUPE

Doctorat en génie chimique

Philosophiæ doctor (Ph.D.)

Québec, Canada

© Jean Luc Toupe, 2015

iii

Résumé

Dans ce projet de thèse, on tente d'optimiser les propriétés mécaniques (modules de flexion

et traction, résistance à l'impact et contrainte maximale en traction) d'un composite de

fibres de lin/plastique d'origine post-consommation en combinant deux voies d'optimisation

(compatibilisation des phases et optimisation du procédé de fabrication) tout en tenant

compte du coût de production du matériau.

Dans la première partie, le composite a été optimisé par compatibilisation des phases. Pour

ce faire, le meilleur additif était d'abord déterminé en analysant l'effet de plusieurs additifs

appartenant à différentes catégories (agent de couplage classique, additif élastomère, et

mélange d'additif élastomère/agent de couplage) sur les propriétés mécaniques,

morphologiques et physiques (densité). Puis, la composition du matériau a été optimisée

dans le but d'améliorer les propriétés mécaniques. Une fonction objective (ratio

qualité/coût) a été définie afin de prendre en compte simultanément toutes les propriétés

mécaniques et le coût de production.

Dans la seconde partie, l'efficacité de la combinaison des deux voies d'optimisation, a été

analysée. Pour ce faire, les paramètres du procédé de fabrication (extrusion suivie de

l'injection) ont été optimisés en utilisant la composition optimale obtenue dans la première

partie (combinaison des deux voies d'optimisation). Le ratio qualité/coût était également

utilisé comme fonction objective. Par la suite, l'impact de l'optimisation combinée sur la

microstructure (dimensions des fibres, cristallinité et propriétés moléculaires de la matrice)

et les propriétés mécaniques du composite a été investigué.

Les résultats ont montré que le meilleur additif était le EO-g-MAH/MAPP appartenant à la

catégorie des mélanges d'additif élastomère/agent de couplage. En outre, la composition et

les conditions de fabrication du composite étaient optimales lorsque sa performance

mécanique globale était améliorée en donnant la priorité à la rigidité, et concomitamment à

la rigidité et la résilience, respectivement. D'autre part, la combinaison des deux voies

d'optimisation, au-delà d'une bonne adhésion interfaciale fibre-matrice, a favorisé un

équilibre optimal entre la dégradation des composants et l'homogénéité du composite

(bonne dispersion des fibres et des additifs dans la matrice), conduisant à de meilleures

propriétés mécaniques. Cette procédure d'optimisation a permis d'améliorer toutes les

iv

propriétés mécaniques du composite, tout en étant efficace en termes de performance et de

coûts.

v

Abstract

In this thesis, we tried to optimize the mechanical properties (flexural and tensile moduli,

impact strength, and tensile stress at yield) of a flax fiber/postconsumer plastic composite

by combining two optimization paths (phase compatibilization and manufacturing process

optimization) while taking into account the material production costs.

In the first part, the composite was optimized by phase compatibilization. To do this, the

best additive was first determined by analyzing the effect of several additives of different

types (conventional coupling agent, elastomeric additive, and mixture of elastomeric

additive/coupling agent), on the mechanical, morphological and physical (density)

properties. Then, material composition was optimized to improve the mechanical

properties. An objective function (quality/cost ratio) was defined to simultaneously account

for all the mechanical properties and production costs.

In the second part, the effectiveness of combining two optimization paths was analyzed.

First, the manufacturing process parameters (extrusion followed by injection) were

optimized using the optimum composite composition obtained in the first part (combination

of both optimization paths). The quality/cost ratio was also used as objective function.

Thereafter, the effect of the combined optimizations on the microstructure (fiber

dimensions, matrix crystallinity and matrix molecular properties) and mechanical

properties of the composite was investigated.

The results showed that the best additive was EO-g-MAH/MAPP of the category “mixture

of elastomeric additive/coupling agent”. In addition, the composition and the

manufacturing conditions of the composites were optimum when the overall mechanical

performance was improved by giving priority to stiffness, and simultaneously to stiffness

and resilience, respectively. On the other hand, the combination of both optimization paths,

besides good fiber-matrix interfacial adhesion, promoted an optimum balance between

components degradation and composite homogeneity (good fiber and additives dispersion

in the matrix), leading to better mechanical properties. This optimization procedure was

able to improve all the mechanical properties of the composite, as well as being effective in

terms of performance and costs.

vii

Table des matières

Résumé ................................................................................................................................. iii

Abstract .................................................................................................................................. v

Table des matières ............................................................................................................. vii

Liste des tableaux .............................................................................................................. xiii

Liste des figures ................................................................................................................... xv

Nomenclature ..................................................................................................................... xix

Remerciements ................................................................................................................ xxiii

Avant-Propos .................................................................................................................. xxvii

Chapitre I: Introduction générale ....................................................................................... 1

I.1 Contexte ......................................................................................................................... 1

I.2 Revue de la littérature .................................................................................................... 4

I.2.1 Généralités sur les composites de fibres naturelles ................................................ 4

I.2.1.1 Historique [26, 27] ........................................................................................... 4

I.2.1.2 Marché, opportunités et perspectives .............................................................. 6

I.2.1.3 Matières premières des composites de fibres naturelles ................................ 12

I.2.1.3.1 Les renforts ............................................................................................. 13

I.2.1.3.1.1 Composition et structure des fibres végétales et présentation de la

fibre de lin ......................................................................................................... 14

I.2.1.3.1.2 Comparaison entre les fibres naturelles et les fibres synthétiques .. 18

I.2.1.3.2 Les matrices: valorisation des déchets plastiques .................................. 19

I.2.1.4 Techniques de mise en œuvre ........................................................................ 21

I.2.2 Optimisation des performances des composites de fibres végétales .................... 23

I.2.2.1 Problèmes liés à l'utilisation des fibres végétales comme renfort [18, 19, 44,

61, 62, 69, 86-88] ...................................................................................................... 23

I.2.2.2 Voies d'optimisation des performances des composites ................................ 24

I.3 Problématique, objectifs et organisation de la thèse ................................................... 27

I.3.1 Problématique et objectifs .................................................................................... 27

I.3.2 Organisation de la thèse ........................................................................................ 29

viii

Chapitre II: Stratégie de compatibilisation des phases dans les composites de fibres

naturelles ............................................................................................................................. 31

II.1 Introduction ............................................................................................................... 31

II.2 Matériel et Méthodes ................................................................................................. 35

II.2.1 Description des matières premières utilisées ...................................................... 35

II.2.1.1 Matrice ......................................................................................................... 35

II.2.1.2 Fibre naturelle .............................................................................................. 36

II.2.1.3 Additifs ........................................................................................................ 36

II.2.2 Méthodologie ...................................................................................................... 37

II.2.2.1 Préparation des échantillons ........................................................................ 37

II.2.2.2 Caractérisation des échantillons .................................................................. 41

II.2.2.2.1 Tests mécaniques .................................................................................. 41

II.2.2.2.2 Analyse morphologique ........................................................................ 41

II.2.2.2.3 Mesure de la densité ............................................................................. 42

II. 2.2.3 Détermination de la catégorie d'additifs la plus efficace pour compatibiliser

les composites de fibres naturelles ........................................................................... 42

II.3 Résultats et discussion ............................................................................................... 43

II.3.1 Évolution des propriétés des composites en fonction du type et de la

concentration d'additifs ................................................................................................ 43

II.3.1.1 Propriétés mécaniques ................................................................................. 43

II.3.1.2 Morphologie ................................................................................................ 47

II.3.1.3 Densité ......................................................................................................... 50

II.3.2 Détermination de la meilleure catégorie d'additifs pour compatibiliser les

composites de fibres naturelles .................................................................................... 52

II.4 Conclusion ................................................................................................................. 54

Chapitre III: Simultaneous optimization of the mechanical properties of

postconsumer natural fiber/plastic composites: Phase compatibilization and

quality/cost ratio ................................................................................................................. 57

Résumé ................................................................................................................................. 57

Abstract ................................................................................................................................ 59

III.1 Introduction .............................................................................................................. 60

ix

III.2 Literature review ....................................................................................................... 61

III.2.1 Optimization by phase compatibilization .......................................................... 61

III.2.2 Multi-responses optimization: desirability function .......................................... 62

III.2.2.1 Derringer-Suich model [162, 166, 167] ...................................................... 63

III.2.2.2 Ch'ng et al. model [165, 167] ...................................................................... 64

III.3 Experimental details ................................................................................................. 64

III.3.1 Materials ............................................................................................................ 64

III.3.2 Choice of factors and experimental design ........................................................ 65

III.3.3 Samples preparation ........................................................................................... 66

III.3.4 Samples mechanical testing ............................................................................... 67

III.3.5 Quality/cost ratio ................................................................................................ 67

III.4 Results and discussion .............................................................................................. 69

III.4.1 Prediction model building for each mechanical property .................................. 70

III.4.1.1 Goodness of fit and of prediction of the model .......................................... 71

III.4.1.2 Model refinement and analysis ................................................................... 72

III.4.1.2.1 Flexural modulus (�̂�1) .......................................................................... 74

III.4.1.2.1.1 Model analysis .............................................................................. 74

III.4.1.2.1.2 Residuals analysis ......................................................................... 75

III.4.1.2.2 Tensile modulus (�̂�2) ............................................................................ 76



III.4.1.2.3 Impact strength (�̂�3) ............................................................................. 78



III.4.1.2.4 Tensile stress at yield (�̂�4) .................................................................... 81



III.4.2 Effects of selected factors on mechanical properties ......................................... 83

III.4.3 Mechanical properties optimization ................................................................... 84

III.5 Conclusion ................................................................................................................ 95

x

Chapitre IV: Simultaneous optimization of the mechanical properties of

postconsumer natural fiber/plastic composites: Processing analysis ............................ 97

Résumé ................................................................................................................................. 97

Abstract ................................................................................................................................ 99

IV.1 Introduction ............................................................................................................ 100

IV.2 Experimental details ............................................................................................... 102

IV.2.1 Raw materials .................................................................................................. 102

IV.2.2 Choice of factors and experimental ranges ..................................................... 102

IV.2.3 Samples preparation and mechanical characterization ................................... 105

IV.3 Results and discussion ........................................................................................... 106

IV.3.1 Screening design ............................................................................................. 106

IV.3.2 Mechanical properties optimization ................................................................ 108

IV.3.2.1 Choice of optimization factors ................................................................. 108

IV.3.2.2 Choice of model and experimental design ............................................... 109

IV.3.2.3 Prediction model building and effects of selected factors on each

mechanical property ............................................................................................... 109

IV.3.2.3.1 Flexural modulus (�̂�1) ....................................................................... 114

IV.3.2.3.2 Impact strength (�̂�3) .......................................................................... 114

IV.3.2.3.3 Tensile stress at yield (�̂�4) ................................................................. 115

IV.3.2.4 Optimum research .................................................................................... 116

IV.4 Conclusion ............................................................................................................. 121

Chapitre V: Optimizing the performance of natural fiber reinforced plastics

composites: Influence of combined optimization paths on microstructure and

mechanical properties ...................................................................................................... 125

Résumé ............................................................................................................................... 125

Abstract .............................................................................................................................. 127

V.1 Introduction ............................................................................................................. 128

V.2 Materials and Methods ............................................................................................ 129

V.2.1 Raw materials ................................................................................................... 129

V.2.2 Optimization methodology ............................................................................... 130

xi

V.2.3 Sample preparation ........................................................................................... 130

V.2.4 Sample characterization .................................................................................... 131

V.2.4.1 Fiber dimensions and polymer molecular properties ................................. 131

V.2.4.2 Crystallinity ................................................................................................ 133

V.2.4.3 Mechanical properties ................................................................................ 134

V.3 Results and Discussion ............................................................................................ 134

V.3.1 Analysis of synergic effects of both optimizations on mechanical properties

improvement of the composite ................................................................................... 134

V.3.2 Microstructure analysis ..................................................................................... 137

V.3.2.1 Fiber dimensions and matrix molecular properties .................................... 137

V.3.2.2 Matrix crystallinity ..................................................................................... 141

V.3.3 Usefulness of the applied treatments to optimize the composite ...................... 143

V.4 Conclusion ............................................................................................................... 144

Chapitre VI: Conclusions et Recommandations ............................................................ 145

VI.1 Conclusions générales ............................................................................................ 145

VI.2 Recommandations pour travaux futurs ................................................................... 148

Bibliographie ..................................................................................................................... 151

Annexes .............................................................................................................................. 169

AI: Fiches techniques des additifs utilisés ...................................................................... 169

AI.1: MAPE (Epolene C-26) ...................................................................................... 169

AI.2: MAPP (Epolene E-43) ....................................................................................... 169

AI.3: EO-g-MAH (Fusabond MN493D) .................................................................... 169

AII: Annexes du chapitre II ............................................................................................ 170

AII.1: Détermination de la composition du polymère post-consommation. ............... 170

AII.2: Température de début de dégradation des matières premières ........................ 172

AII.3: Spécification de la presse à injection et des conditions d'injection des matériaux

produits ....................................................................................................................... 173

AII.4: Morphologie du polymère post-consommation sans additif et avec 4% de

Fusabond (compatibilisant résine-résine) ................................................................... 174

AIII: Annexes du chapitre III .......................................................................................... 175

xii

AIV: Annexes du chapitre IV ......................................................................................... 179

AIV.1: Analyse de l’effet significatif des facteurs sélectionnés sur les propriétés

mécaniques ................................................................................................................. 179

AIV.2: Construction des modèles de prédiction des propriétés mécaniques: affinement

.................................................................................................................................... 181

AIV.3: Analyses des modèles de prédiction des propriétés mécaniques ................... 183

AIV.3.1: Analyses de l'adéquation des modèles .................................................... 183

AIV.3.2: Analyses des résidus des modèles: concordance avec les hypothèses de la

méthode des moindres carrés ordinaires ................................................................ 186

AIV.4: Détermination des conditions optimales de fabrication du composite étudié

avec le modèle de Ch'ng et al. .................................................................................... 189

AV: Annexes du chapitre V ........................................................................................... 190

AV.1: Densité des matériaux produits ....................................................................... 190

AV.2: Analyse TGA des matières premières et des différents composites ............... 191

xiii

Liste des tableaux

Tableau I.1 Modèles de véhicules, fabricants et composantes utilisant des composites de

fibres naturelles (adapté de Faruk et al., 2014) [8]. ........................................................ 9

Tableau I.2 Composition et propriétés de différentes fibres végétales [38]. ....................... 16

Tableau II.1 Composition des matériaux produits. ............................................................. 39

Tableau II.2 Propriétés mécaniques des différents matériaux préparés. ............................. 45

Tableau II.3 Densité des matériaux produits. ...................................................................... 51

Tableau II.4 Résumé des effets des additifs sur les composites lin/polymère post-

consommation. .............................................................................................................. 52

Tableau II.5 Qualité relative des composites sans additif et contenant les «bons additifs».

...................................................................................................................................... 53

Table III.1 Selected factors and their numerical range for the experimental runs. ............. 66

Table III.2 Individual price per weight for the raw materials used in the composites. ....... 69

Table III.3 Box-Behnken matrix (three factors) and measured mechanical properties

(responses). ................................................................................................................... 70

Table III.4 Summary of the regression coefficients for the mechanical properties models.

...................................................................................................................................... 73

Table III.5 Potentially optimum points obtained with Derringer-Suich’s model. ............... 87

Table III.6 Potentially optimum points obtained with Ch'ng’s et al. model. ...................... 90

Table III.7 Comparison between the experimental and theoretical values of the mechanical

properties at the optimal conditions. ............................................................................. 94

Table IV.1 Selected factors and their numerical range for the experimental runs. ........... 103

Table IV.2 Screening design with measured responses (mechanical properties). ............. 107

Table IV.3 Box-Behnken matrix (three factors) and measured mechanical properties

(responses). ................................................................................................................. 110

Table IV.4 Summary of the regression coefficients for the mechanical properties models.

.................................................................................................................................... 111

Table IV.5 Summary of the regression coefficients for the mechanical properties (refined

models). ....................................................................................................................... 113

Table IV.6 Potentially optimum points obtained with the Derringer-Suich’s model. ....... 119

xiv

Table IV.7 Comparison between the experimental and theoretical values of the mechanical

properties at the optimal conditions. .......................................................................... 121

Table V.1 Composition of the different materials prepared. ............................................. 131

Table V.2 Materials manufacturing conditions. ................................................................ 132

Table V.3 Mechanical properties of the different materials prepared. .............................. 135

Table V.4 Variation of individual properties and global properties of the different

composites prepared. .................................................................................................. 135

Table V.5 Flax fiber dimensions and matrix molecular properties. ................................... 139

Table V.6 Matrix crystallinity. .......................................................................................... 141

Tableau AII.1 Composition massique de la matrice polymère utilisée. ........................... 171

Tableau AII.2 Spécifications de la presse à injection (Nissei PS-E) utilisée. .................. 173

Tableau AII.3 Conditions de moulage par injection des matériaux. ................................ 173

Table AIV.1 Potentially optimum points obtained with Ch'ng’s et al. model. ................. 189

Table AV.1 Density of matrix and different composites. .................................................. 190

xv

Liste des figures

Figure I.1 Aperçu des applications des composites de fibres naturelles dans le domaine de

l'automobile [22]. ............................................................................................................ 2

Figure I.2 Parties intérieures d'une automobile faites en composites de fibres naturelles

[22]. ................................................................................................................................. 2

Figure I.3 Applications des composites de fibres naturelles dans les produits de

construction [22]. ............................................................................................................ 3

Figure I.4 Évolution (en milliards $US) du marché des composites de fibres naturelles

entre 2005-2016 [30]. ..................................................................................................... 7

Figure I.5 Évolution (tonnes métriques) du marché des applications de composites de

fibres naturelles entre 2008-2016 [29]. ........................................................................... 8

Figure I.6 Évolution des performances des WPC dans le temps; marchés actuels et

potentiels (adaptée de Wolcott et al., 2005) [31, 32]. ................................................... 11

Figure I.7 Classification des fibres naturelles en fonction de leur origine (adaptée de Baley

2005) [38]. .................................................................................................................... 14

Figure I.8 Molécule de la cellulose (n répétitions du motif cellobiose) [39]. ..................... 15

Figure I.9 Disposition hélicoïdale des fibrilles des celluloses dans une fibre végétale [38].

...................................................................................................................................... 15

Figure II.1 Mélange de polymères post-consommation utilisés comme matrice: (a) avant

uniformisation et (b) après uniformisation. .................................................................. 35

Figure II.2 Fibres de lin utilisées comme renfort: (a) non broyées et (b) broyées et tamisées

(taille entre 250 et 1000 μm). ........................................................................................ 36

Figure II.3 Additifs utilisés: (a) Epolene C-26 (MAPP), (b) Epolene E-43 (MAPP) et (c)

Fusabond MN493D (EO-g-MAH). ............................................................................... 37

Figure II.4 Aspect général d'un composite fibre de lin/polymère post-consommation

préparé: (a) sous forme de granules après extrusion et (b) sous forme de plaques après

injection. ....................................................................................................................... 40

Figure II.5 Microphotographies MEB des composites sans et avec 4% d'additifs, à

différents grossissements: (a, b) sans additif, (c, d) avec MAPP, (e, f) MAPE et (g, h)

avec MAPE/MAPP. ...................................................................................................... 48

xvi

Figure II.6 Microphotographies MEB des composites avec 4% d'additifs, à différents

grossissements: (a, b) avec EO-g-MAH, (c, d) avec EO-g-MAH/MAPP, (e, f) EO-g-

MAH/MAPE et (g, h) avec EO-g-MAH/MAPE/MAPP. ............................................. 49

Figure III.1 Regression parameters for the refined flexural modulus model. .................... 74

Figure III.2 Overview of flexural modulus residuals: residuals plots (a, c) and normal

probability plot (b). ...................................................................................................... 75

Figure III.3 Regression parameters for the refined tensile modulus model. ...................... 76

Figure III.4 Overview of tensile modulus residuals: residuals plots (a, c) and normal


Figure III.5 Regression parameters for the refined impact strength model. ....................... 78

Figure III.6 Overview of impact strength residuals: residuals plots (a, c) and normal

probability (b). .............................................................................................................. 80

Figure III.7 Regression parameters for the refined tensile stress at yield model. .............. 81

Figure III.8 Overview of tensile stress at yield residuals: residuals plots (a, c) and normal


Figure IV.1 Schematic view of the extruder with 10 separate heating zones. .................. 104

Figure IV.2 Schematic view of the injection molding machine with four separate heating

zones. .......................................................................................................................... 104

Figure IV.3 Schematic view of the speed (V) and pressure (P) profiles as a function of

screw position (S) in the injection molding machine. ................................................ 105

Figure AII.1 Courbe typique de calorimétrie différentielle à balayage pour la matrice

polymère utilisée. ....................................................................................................... 170

Figure AII.2 Courbe TGA des matières premières. .......................................................... 172

Figure AII.3 Microphotographies MEB du polymère post-consommation: (a) sans additif

et (b) avec 4% de Fusabond. ...................................................................................... 174

Figure AIII.1 Flexural modulus residuals as a function of selected factors: (a) Fiber

concentration, (b) total additives concentration and (c) impact modifier concentration

in the additives package. ............................................................................................ 175

Figure AIII.2 Tensile modulus residuals as a function of selected factors: (a) Fiber


in the additives package. ............................................................................................ 176

xvii

Figure AIII.3 Impact strength residuals as a function of selected factors: (a) Fiber


in the additives package. ............................................................................................. 177

Figure AIII.4 Tensile stress at yield residuals as a function of selected factors: (a) Fiber


in the additives package. ............................................................................................. 178

Figure AIV.1 Effects of selected factors on mechanical properties: (a) flexural modulus,

(b) tensile modulus, (c) impact strength and (d) tensile stress at yield. ...................... 180

Figure AIV.2 Regression parameters for the refined flexural modulus model (constant =

3022 MPa). .................................................................................................................. 181

Figure AIV.3 Regression parameters for the refined impact strength model (constant =

4.98 kJ/m2). ................................................................................................................. 182

Figure AIV.4 Regression parameters for the refined tensile stress at yield model (constant

= 21.8 MPa). ............................................................................................................... 182

Figure AIV.5 Flexural modulus residuals as a function of selected factors: (a) extrusion

temperature, (b) barrel temperature and (c) mold temperature. .................................. 183

Figure AIV.6 Impact strength residuals as a function of selected factors: (a) extrusion

temperature, (b) barrel temperature and (c) mold temperature. .................................. 184

Figure AIV.7 Tensile stress at yield residuals as a function of selected factors: (a)

extrusion temperature, (b) barrel temperature and (c) mold temperature. .................. 185

Figure AIV.8 Overview of flexural modulus residuals: residuals plots (a, c) and normal

probability plot (b). ..................................................................................................... 186

Figure AIV.9 Overview of impact strength residuals: residuals plots (a, c) and normal

probability plot (b). ..................................................................................................... 187

Figure AIV.10 Overview of tensile stress at yield residuals: residuals plots (a, c) and

normal probability plot (b). ......................................................................................... 188

Figure AV.1 (a) TGA and (b) DTGA curves of raw materials and different composites. 191

xix

Nomenclature

Abréviations

ASN: Automatic sample notcher

ASTM: American Society for Testing and Materials

BB: Box-Behnken

BP: Back Pressure

BT: Temperature profile in the barrel

CA: Cellulose acetate

CAGR: Compound Annual Growth Rate

EO-g-MAH: Maleic anhydride grafted ethylene octene copolymer

EOC: Ethylene octene copolymer

EPDM: Ethylene propylene diene monomer

ET: Temperature profile in extrusion

EVA: Ethylene vinyl acetate

F: Front

HDPE: High density polyethylene

IP: Injection pressure

IS: Injection speed

It: Injection time

LDPE: Low-density polyethylene

LFT-D: Long fiber thermoplastic-direct

LOF: Lack of fit

LTB: Larger-the-best

MAPE: Maleic anhydride grafted polyethylene

MAPP: Maleic anhydride grafted polypropylene

Mi: Middle

MT: Mold temperature

N: Nozzle

NBR: Nitrile butadiene rubber (acrylonitrile-butadiene elastomer)

NTB: Nominal-the-best

http://www.google.ca/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0CCMQFjAB&url=http%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FLow-density_polyethylene&ei=FPpMVInGC82WyATxoIDYDg&usg=AFQjCNE0fEhilWOj1xvC2ojugg6KKmWypQ&bvm=bv.77880786,d.aWw&cad=rja

xx

OLS: Ordinary least square

PBS: Poly(butylene succinate)

PCL: Polycaprolactone

PE: Polyethylene

PHB: Polyhydroxybutyrate

PHBV: Poly(3-hydroxybutyrate-co-3-hydroxyvalerate)

PIB: Poly-isobutylene

PLA: Polylactic acid

PP: Polypropylene

PR: Polymère recyclé

R: Rear

RLC: Recyclé/Lin/Epolene C-26

RLCE: Recyclé/Lin/Epolene C-26/Epolene E-43

RLE: Recyclé/Lin/Epolene E-43

RLF: Recyclé/Lin/Fusabond MN 493D

RLFC: Recyclé/Lin/Fusabond MN 493D/ Epolene C-26

RLFCE: Recyclé/Lin/Fusabond MN 493D/ Epolene C-26/ Epolene E-43

RLFE: Recyclé/Lin/Fusabond MN 493D/ Epolene E-43

RLI: Recyclé/Lin

RTM: Resin transfer molding

SEBS: Styrene ethylene/butylene styrene

SMC: Sheet molding compound

SS: Screw speed

TPO: Thermoplastic polyolefin

UV: Ultra-violet

WPC: Wood plastic composite

Symboles

α: confidence level

�̂�: estimated response coefficient or regression parameter

𝑑: individual desirability function

xxi

𝐷𝐶 or 𝐷𝑆: global desirability

DW-test: Durbin-Watson’s statistic test

𝜀: residual error

F-test: Fisher’s statistic test

F-ratio: Fisher’s statistic probability density

𝐿: property lower limit (in the desirability function approach)

L/D: ratio d'aspect (longueur/diamètre)

p-value (DW-test): Durbin-Watson’s statistic probability distribution

p-value (F-test) or p-value LOF (F-test): Fisher’s statistic probability distribution

p-value (t-test): Student’s statistic probability distribution

𝑃𝑐 and 𝑃𝑚: composite raw material and plastic matrix price

𝑃𝑟: material relative cost

Q2: cross-validation correlation coefficient

𝑄𝑟: material relative quality

R2 and adjusted R2: correlation coefficients

𝑅𝑄/𝑃: material quality/cost ratio

𝑟: shape parameter of individual desirability function

t-test: Student’s statistic test

𝑇: nominal target value (in the desirability function approach)

𝑈: property upper limit (in the desirability function approach)

𝑊: weight or degree of importance or priority of the responses

𝑋: factor or predictor

�̂�: estimated response

�̅�: mean of measured responses outside the experimental design center

�̅�𝑐: mean of measured responses at the experimental design center

𝑌𝑐 and 𝑌𝑚: composite and plastic matrix mechanical properties

wt: weight

xxiii

Remerciements

Je tiens tout d’abord à exprimer ma gratitude et mes profonds remerciements à mes

directeurs de thèse Messieurs Denis RODRIGUE et Albert TROKOUREY qui, par leur

collaboration, ont permis l’existence de ce projet de thèse.

Je remercie le Professeur Denis RODRIGUE pour son accueil au sein de son équipe de

recherche au Département de génie chimique de l’Université Laval, pour sa patience, pour

son soutien constant et la confiance qu’il m’a témoignée jusqu’à présent. Je le remercie

également pour le financement qu’il m’a accordé, ce qui m'a permis d’être dans les

conditions adéquates pour mener à bien ce projet de thèse jusqu’à son terme.

Je remercie le Professeur Albert TROKOUREY qui est à l’origine de cette collaboration

avec le Professeur Denis RODRIGUE. Je le remercie pour sa contribution à l’avancée de

mes travaux malgré son éloignement physique, pour ses conseils et son soutien sans faille.

Je suis très reconnaissant à l’égard de l’ensemble des membres du jury, Professeurs Denis

RODRIGUE, Albert TROKOUREY, Carl DUCHESNE, Alain CLOUTIER et Rubén

GONZALEZ-NUÑEZ qui ont accepté, comme examinateurs, de porter un regard critique

sur ce projet de thèse afin de le perfectionner, malgré la charge supplémentaire qui leur est

imposée par cet exercice. Ils me donnent ainsi l’occasion de profiter de leur savoir. Je ne

pourrai oublier le Professeur Alain GARNIER qui a accepté de présider ce jury, nous

faisant ainsi profiter de son art de la communication pendant la soutenance.

Je tiens également à remercier le Département de génie chimique de l’Université Laval

pour le soutien matériel et technique, ainsi que tous les techniciens du CRMR et du

CERMA, en particulier M. Yann GIROUX, pour leur aide très précieuse sur le plan

expérimental.

J’aimerais remercier le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada

(CRSNG) qui a financé le projet de recherche, ainsi que le CEntre de Recherche sur les

Matériaux Avancés (CERMA) et le Centre de Recherche sur les Matériaux Renouvelables

(CRMR) qui ont mis à ma disposition les appareils et le personnel qui leur sont affiliés pour

la bonne marche et la réalisation de ce projet de thèse.

xxiv

Je remercie également mes collègues du groupe de recherche du Professeur Denis

RODRIGUE, en particulier M. Désiré Yomeni CHIMENI, pour les discussions

scientifiques pertinentes que nous avons eues, de même que M. Firmin VLAVONOU pour

son aide dans l'analyse statistique des données.

Je remercie toute ma famille, père (paix à son âme), mère, frères, sœurs et mes tantes pour

leur soutien matériel et spirituel. Je remercie en particulier ma petite famille (ma conjointe

Tolla Cynthia Manuella KOUASSI et mes deux fils Jean Adriel Yvan et Marc-Emmanuel

TOUPÉ) qui sont apparus dans ma vie, chaque fois, avec des grâces particulières.

Enfin, je rends grâce à Dieu qui, à travers tous les groupes spirituels et les personnes qu'il a

mis sur mon chemin (Association Étudiante Catholique, Chorale Marie-Guyart, Ensemble

Vocal Divine Grâce et Groupe Fraternité), a favorisé mon épanouissement à Québec et m'a

surtout permis de tenir jusqu'au terme de ce projet de thèse.

xxv

À mon père Luc TOUPÉ, qui aurait

tellement voulu voir ce moment. Mais, il a été

rappelé à Dieu le 03 Décembre 2012. Que

son âme repose en paix. À ma mère et à ma

petite famille, je vous aime infiniment.

xxvii

Avant-Propos

Le présent travail a été réalisé sous la direction de M. Denis RODRIGUE, professeur

titulaire au Département de génie chimique de l’Université Laval et sous la codirection de

M. Albert TROKOUREY, professeur titulaire au Laboratoire de chimie-physique de

l’Université Félix Houphouët-Boigny d'Abidjan-Cocody.

Ce travail de recherche a été effectué dans plusieurs laboratoires à Québec, appartenant à

deux centres de recherche. Il s'agit du CEntre de Recherche sur les Matériaux Avancés

(CERMA) et du Centre de Recherche sur les Matériaux Renouvelables (CRMR). En outre,

le financement du projet provient du Conseil de recherches en sciences naturelles et en

génie du Canada (CRSNG).

Cette thèse comprend six chapitres dont trois ont été publiés ou acceptés pour publication

dans une revue scientifique.

Dans le chapitre I, un aperçu général des connaissances sur les composites de fibres

naturelles est présenté afin d'identifier quelques défis importants à relever dans le futur, à

savoir: l'amélioration des propriétés pour une diversification des applications et une

utilisation dans des applications de hautes performances, et la recherche de procédés de

fabrication plus adaptés. En outre, de façon spécifique, les problèmes qui affectent les

propriétés des composites, ainsi que les moyens de résolution ou de limitation de ces

problèmes favorisant une amélioration des propriétés sont présentés. Le but est d'identifier

les facteurs clés à optimiser pour une meilleure amélioration des propriétés des composites

de fibres naturelles.

Dans le chapitre II, l'étude consiste à trouver la meilleure stratégie de compatibilisation des

phases dans les composites de fibres naturelles de façon générale, et en particulier dans les

composites à base de matrice post-consommation. Le but est de déterminer quelle catégorie

d'additifs est appropriée pour ces matériaux.

Les trois chapitres suivants présentent les résultats expérimentaux sous la forme d'articles

de journaux publiés ou acceptés pour publication. Mes contributions, en tant qu'auteur

principal de ces articles de recherche, incluent la planification et la réalisation des travaux

expérimentaux, la collecte, l'analyse et l'interprétation des données, ainsi que la rédaction

xxviii

entière des manuscrits. Denis RODRIGUE, professeur au Département de génie chimique

de l’Université Laval, et Albert TROKOUREY, professeur titulaire au Laboratoire de

chimie-physique de l’Université Félix Houphouët-Boigny d'Abidjan-Cocody sont les

coauteurs des trois articles. Leurs rôles étaient de vérifier l’ensemble des résultats, aider

l’auteur principal à interpréter certains résultats et apporter des corrections nécessaires aux

manuscrits avant leur soumission dans les revues scientifiques choisies. Désiré Yomeni

CHIMENI, doctorant au Département de génie chimique de l’Université Laval, était

coauteur du troisième article. Son rôle était d'aider à analyser et à interpréter les données

collectées, et à la rédaction du manuscrit.

Le chapitre III est l'étape finale de l'optimisation du composite, par compatibilisation des

phases, entamée dans le chapitre II. Dans cette étude, la composition du composite est

optimisée en tenant compte simultanément de l'ensemble des propriétés étudiées et du coût

de production du matériau. Le meilleur additif, en termes de qualité, déterminé dans le

chapitre précédent, est utilisé. Ce chapitre, publié dans Polymer Composites, a pour

référence:

Toupe JL, Trokourey A, and Rodrigue D. Simultaneous optimization of the

mechanical properties of postconsumer natural fiber/plastic composites: Phase

compatibilization and quality/cost ratio. Polym. Compos. 2014;35(4):730-746.

Le chapitre IV est l'étape finale de l'optimisation complète du matériau, combinant deux

voies d'optimisation, débutée dans les chapitres II et III. Dans ce chapitre, le composite est

amélioré par l'optimisation des paramètres du procédé de fabrication (compoundage par

extrusion suivi d'une mise en forme par injection), en utilisant la composition optimale du

composite déterminée dans le chapitre précédent, tout en tenant compte simultanément de

l'ensemble des propriétés étudiées. En particulier, l'étape de compoundage (extrusion) et

l'étape de moulage (injection) sont simultanément analysées afin d'investiguer les

interactions entre les paramètres des deux étapes de fabrication, en vue d'une conception

rationnelle et adaptée des procédés de fabrication. À cette étape, la composition du

composite et ses conditions optimales de fabrication sont déterminées. Ce chapitre, publié

dans Journal of Composite Materials, a pour référence:

xxix

Toupe JL, Trokourey A, and Rodrigue D. Simultaneous optimization of the

mechanical properties of postconsumer natural fiber/plastic composites: Processing

analysis. J. Compos. Mater. doi: 10.1177/0021998314533714.

Le chapitre V est une étude synthèse qui répond à l'objectif principal de la thèse, mais

également aux deux derniers objectifs secondaires. Dans ce chapitre, il est question

d'analyser l'influence de la combinaison des deux voies d'optimisation sur la microstructure

et les propriétés mécaniques du composite. En particulier, l'efficacité de cette optimisation

combinée est investiguée en termes de performance et de coût. Ce chapitre a été accepté

pour publication dans Polymers & Polymer Composites.

Toupe JL, Chimeni DY, Trokourey A, and Rodrigue D. Optimizing the performance

of natural fiber reinforced plastics composites: Influence of combined optimization

paths on microstructure and mechanical properties. Polym. Polym. Compos. (Accepté

pour publication le 8 Décembre 2014).

Finalement, le dernier chapitre présente une conclusion générale sur la base des résultats

obtenus et suggère un certain nombre d'investigations possibles pour les travaux futurs qui

pourraient être bénéfiques pour l'évolution de ces matériaux.

Les résultats issus de ce travail de recherche ont également fait l’objet d'une affiche

technique lors d'un colloque scientifique.

Toupe JL, Chimeni DY, Trokourey A, and Rodrigue D. Optimisation des propriétés

mécaniques des composites plastiques/fibres naturelles: Influence de l'application

combinée de deux différentes voies d'optimisation. Colloque étudiant du CERPEC, 6

Juin 2014, Montréal (QC), Canada.

1

Chapitre I: Introduction générale

I.1 Contexte

Chaque seconde, une surface de forêt équivalente à 19 courts de tennis disparaît, le désert

augmente de 78 m2 en Chine, 1600 t de glace fondent au Groenland et 720 t de dioxyde de

carbone (CO2) sont émis à partir du pétrole dans l’atmosphère [1]. Ces chiffres montrent

qu’il est crucial de prendre en compte les effets de l’activité humaine sur l’environnement.

En effet, nous expérimentons des changements climatiques qui sont très probablement, au

moins en partie, déclenchés par cette activité humaine telle que l'utilisation des ressources

fossiles, en libérant des substances dans l'atmosphère qui étaient liées dans les profondeurs

de la planète depuis des centaines de milliers d'années [2]. Le besoin d'une utilisation

globale et plus viable des ressources est donc nécessaire. Fort heureusement, suite à une

prise de conscience croissante de l'interconnexion des facteurs environnementaux, des

concepts tels que le développement durable ou la durabilité, l'écologie industrielle, l'éco-

efficacité, la chimie et l'ingénierie «verte» ont été intégrés dans le développement de la

nouvelle génération de matériaux, de produits et de procédés, non comme des slogans

néologismes, mais plutôt comme des principes qui doivent guider ce développement [3-7].

L'épuisement des ressources pétrolières, couplé avec l'augmentation des réglementations

environnementales, ont agi en synergie pour fournir l'impulsion de nouveaux matériaux et

produits qui sont compatibles avec l'environnement et indépendants des combustibles

fossiles [7].

Le domaine des composites ne fait pas exception à ce nouveau paradigme. Bien au

contraire, les réglementations sur la protection de l’environnement, la gestion des déchets et

le recyclage des matériaux ont contraint les chercheurs et les industriels à développer de

nouveaux composites issus de ressources renouvelables, réduisant ainsi la pression sur

l'environnement. L’utilisation de fibres naturelles (bois, chanvre, lin, etc.) comme renforts

pour les plastiques au détriment des fibres de verre, de carbone et de charges minérales a

constitué la particularité de cette catégorie de nouveaux matériaux.

Le développement des composites renforcés de fibres naturelles a été l'une des réalisations

remarquables dans le domaine de la science des matériaux au cours du siècle dernier [8].

2

Plusieurs investigations ont été menées pour renforcer différents types de plastiques tels

que les thermodurcissables et les thermoplastiques [9-21]. L'idée principale derrière

l'introduction des fibres naturelles dans les plastiques était de réduire le coût des matières

premières et les problèmes environnementaux, tout en produisant des matériaux avec des

propriétés acceptables [22, 23].

Figure I.1 Aperçu des applications des composites de fibres naturelles dans le domaine de

l'automobile [22].

Figure I.2 Parties intérieures d'une automobile faites en composites de fibres naturelles

[22].

3

Ainsi, la gamme des produits était limitée à des composants intérieurs et non-structurels

(Figures I.1 et I.2) tels que les panneaux de portes, tablettes arrières, tableaux de bord,

panneaux de sécurité, panneaux acoustiques etc., dans les véhicules [8, 13, 22, 24, 25].

Cependant, ces dernières décennies ont vu les composites de polymères renforcés de fibres

naturelles connaître une évolution remarquable. Ces matériaux sont de plus en plus utilisés

comme nouvelles compositions et des procédés ont été intensivement étudiés, développés

et appliqués [18]. En outre, ils sont de plus en plus acceptés dans des applications

intérieures et structurelles (Figure I.3) telles que les clôtures, terrasses, toitures, balustrades,

gainages et revêtements, bancs de parcs, et dans divers domaines, principalement celui de la

construction [18, 22].

Figure I.3 Applications des composites de fibres naturelles dans les produits de

construction [22].

Cette utilisation des composites de fibres naturelles dans les applications structurelles

nécessite que ces matériaux disposent de hautes performances. En effet, selon Faruk et al.,

afin de se développer dans des marchés autres que l'automobile, tels que la construction

commerciale et les biens de consommation, ces composites ont besoin de hautes

performances et de haute qualité, de la reproductivité, de la durabilité et des normes de

fiabilité [8]. En outre, comme tous les matériaux, les composites de fibres naturelles sont

constamment sous la pression concurrentielle du marché mondial. Dans un tel contexte, les

industries, pour être compétitives, sont à la recherche de matériaux innovants, mais

également performants et moins coûteux, ce qui nécessite que la recherche continue [18].

4

Cette thèse concerne donc l'amélioration des propriétés mécaniques des composites de

fibres naturelles, qui représente actuellement l'un des défis les plus importants à relever

dans la recherche sur les composites naturels [19].

I.2 Revue de la littérature

Le nombre d’études concernant les composites utilisant comme renfort des fibres naturelles

est en continuelle augmentation et leur développement représente un enjeu important. Cette

revue de la littérature mettra en évidence les connaissances acquises de façon générale, et

par la suite, s'intéressera particulièrement à l'optimisation de leurs propriétés.

I.2.1 Généralités sur les composites de fibres naturelles

I.2.1.1 Historique [26, 27]

La combinaison de fibres naturelles avec d'autres matériaux pour former des composites ne

date pas d'aujourd'hui. En effet, dans les années 1500 avant Jésus-Christ, les premiers

Égyptiens et les colons mésopotamiens utilisaient déjà un mélange d'argile et de paille pour

construire des bâtiments rigides et durables. La paille a continué à servir de renfort aux

produits composites antiques comprenant la poterie et les pirogues [27].

Plus tard, en l'an 1200 après Jésus-Christ, les Mongols ont inventé le premier arc

composite. Utilisant une combinaison de bois, d'os, et «de colle animale», des arcs ont été

pressés et enveloppés avec de l'écorce de bouleau. Ces arcs étaient extrêmement puissants

et précis. Les arcs composites mongoliens ont fourni à Genghis Khan la domination

militaire et, en raison de la technologie composite, cette arme était la plus puissante sur

terre jusqu'à l'invention de la poudre à canon [27]. Avec le développement de matériaux

plus durables tels que les métaux, l'intérêt pour les matériaux «naturels» avait

significativement diminué. Il a fallu attendre le début des années 1900 lorsque les

matériaux naturels ont de nouveau émergé comme matériaux du futur, pour qu'ils soient

utilisés dans les applications automobiles [26].

Dans les années 1930, Henry Ford est entré dans le laboratoire de recherche de sa

compagnie avec un sac d'os de poulets, les a vidés sur le bureau, et a demandé aux

techniciens de déterminer ce qu'ils pouvaient en faire. Ils ont répondu en expérimentant

5

avec une variété de matériaux naturels comprenant cantaloups, carottes, maïs, choux et

oignons dans la recherche de matériaux pour construire une carrosserie organique de

voiture [26]. Par la suite, en 1940, les scientifiques de Ford ont découvert que l'huile de soja

pouvait être employée pour faire de la peinture émaillée de haute qualité et également

moulée dans un plastique à base de fibres. La compagnie a revendiqué une résistance aux

chocs de son matériau 10 fois supérieure à celle de l'acier. Henry Ford se plaisait à

démontrer la résistance du matériau en martelant un couvercle de coffre de soja avec une

hache. Ce matériau n'a pas survécu avec le temps en raison d'une longue période pour le

durcissement et la difficulté pour le moulage.

En 1941, les composites, particulièrement ceux basés sur les fibres naturelles comme

renfort, ont reçu une attention particulière [26]. Ils ont été utilisés pour fabriquer les sièges,

les roulements et les fuselages dans les avions de même que les roulements dans les navires

pendant la deuxième guerre mondiale, en raison de la faible quantité d'aluminium à cette

époque. Un exemple était le «Gordon-Aerolite», un composite unidirectionnel composé de

fil de lin écru imprégné de résine phénolique et pressé à chaud. Ce composite était utilisé

dans le fuselage des avions. Un autre exemple est un composite polymère/coton qui était,

semble-t-il, le premier plastique renforcé de fibres employé par les militaires pour les radars

d'avions.

En 1942, Henry Ford a développé le premier prototype de voiture composite fabriqué à

partir de fibres de chanvre, qui n'a malheureusement pu être produit à grande échelle en

raison de la limitation économique à l'époque [26].

En Europe, la carrosserie de la voiture Est-allemande «Trabant» produite entre 1950 et

1996, a été l'une des premières à être construite avec des matériaux contenant des fibres

naturelles. Dans ce cas, les fibres de coton ont été introduites dans une matrice de polyester

[26]. Depuis lors, les fibres naturelles ont continué à croître dans la fabrication de diverses

parties de voitures. Daimler-Benz a exploré l'idée de remplacer les fibres de verre par les

fibres naturelles dans les composants automobiles depuis 1991. Une filiale de la

compagnie, Mercedes-Benz, a valorisé ce concept avec le «Beleem project» à São Paulo,

Brésil. À cet effet, les fibres de coco étaient utilisées dans les véhicules commerciaux sur

une période de 9 ans. Mercedes a été le premier à utiliser des panneaux de porte à base de

6

fibres de jute dans son véhicule de classe E, en 1996. Par la suite, en septembre 2000,

Daimler Chrysler a commencé à employer des fibres naturelles (sisal) dans la production de

véhicules basés à l'ouest de Londres et en Afrique du Sud.

En Amérique du Nord, plus précisément aux États-Unis, les composites de fibres naturelles

ont véritablement pris de l'ampleur au début des années 1980 avec l'utilisation des fibres de

bois [28]. En 1983, la compagnie American Woodstock du Wisconsin entreprend la

première application industrielle d’importance des composites bois/plastiques. Il s’agit de

l’extrusion de panneaux de polypropylène contenant environ 50% de farine de bois pour le

domaine de l’automobile. La première conférence internationale sur les composites

bois/plastiques a lieu en 1991 à Madison au Wisconsin également, permettant une meilleure

synergie entre la foresterie et la plasturgie. Depuis lors, les composites de fibres naturelles

(fibres de bois) ont évolué et sont principalement utilisés dans le domaine de la

construction [22, 26].

L'histoire a vu de nombreuses tentatives d'intégrer les composites de fibres naturelles dans

les composants automobiles. Certaines ont eu plus de succès que d'autres. Cependant, ces

dernières décennies, il y a eu une évolution remarquable de ces matériaux avec des

applications diversifiées (construction, sport, aéronautique, électrique et électronique, etc.)

et une diversité de fibres potentiellement utilisables (lin, chanvre, kenaf, palmier à huile,

etc.). Certaines nouvelles applications exigent des performances de haute qualité pour ces

matériaux et les consommateurs ont des attentes concernant les coûts des produits dérivés.

Dans ce travail, on tentera donc de répondre à ces deux préoccupations.

I.2.1.2 Marché, opportunités et perspectives

Comme mentionné ci-dessus, l'utilisation des fibres naturelles dans les matériaux

composites date de plusieurs siècles avant Jésus-Christ. Au cours des dernières décennies,

ces matériaux ont connu une évolution remarquable. Un regain d'intérêt est apparu car une

nouvelle génération de composites a fait son apparition grâce aux recherches permettant de

mieux comprendre leur comportement et par conséquent, les performances se sont

améliorées et de nouvelles opportunités ont été identifiées [29]. Les tendances récentes

telles que le désir de diminuer la dépendance au pétrole et aux dérivés pétrochimiques, la

volonté d’augmenter l’aspect «ecofriendly» de nos produits de consommation (valoriser des

7

produits à plus faible empreinte environnementale), la production commerciale de

nanocellulose et les marchés émergeants joueront un rôle majeur dans l'avenir de ces

composites [29, 30]. En outre, des facteurs tels que les faibles prix des composites

végétaux, une plus grande acceptation et une croissance positive des industries d'utilisation

finale et le nombre de nouveaux logements stimuleront la croissance des composites de

fibres naturelles dans l'avenir [30]. Ainsi, l'utilisation des fibres naturelles dans les

matériaux composites est amenée à devenir un marché en pleine croissance.

Selon Lucintel, le marché mondial des composites de fibres naturelles (Figure I.4), incluant

les fibres de bois, a atteint une valeur de 2,1 milliards $US en 2010, avec un taux de

croissance annuel composé (Compound Annual Growth Rate, CAGR) de 15% en cinq ans.

Avec une croissance d'environ 10% par an à partir de 2010, ce marché devrait atteindre une

valeur de 3,8 milliards $US en 2016 [30].

Figure I.4 Évolution (en milliards $US) du marché des composites de fibres naturelles

entre 2005-2016 [30].

Par ailleurs, selon BCC Research, qui s'est intéressé à l'aspect de la quantité volumique, le

marché mondial (Figure I.5) pour les applications de composites bois-plastiques (WPC), les

matières plastiques cellulosiques et les composites de fibres naturelles, était estimé à

environ 2,4 millions de tonnes en 2011. D'ici 2016, on prévoit une hausse de ce volume à

près de 4,6 millions de tonnes avec un CAGR de 13,8% sur la période de cinq ans [29].

http://en.wikipedia.org/wiki/CAGR


8

Figure I.5 Évolution (tonnes métriques) du marché des applications de composites de

fibres naturelles entre 2008-2016 [29].

En particulier, les secteurs de la construction, utilisant préférentiellement les fibres de bois,

et de l'automobile, avec comme matériau de choix les fibres libériennes (lin, chanvre,

kenaf, sisal, etc.), sont les applications les plus importantes pour les composites de fibres

naturelles et représentent les moteurs du marché. Dans le futur, la demande pour les

composites de fibres naturelles devrait être plus élevée dans ces secteurs en raison de la

sensibilisation à la production et à la consommation des produits verts, de l'augmentation

de l'acceptabilité, du besoin de produits plus rentables, de la nécessité de réduire les effets

du réchauffement climatique et du soutien ferme des gouvernements [30]. Ainsi, le marché

des applications automobiles devrait connaître le plus fort taux de croissance avec un

CAGR de 17,1% sur la période 2011-2016. Ce secteur, qui avait une productivité de

350000 tonnes en 2011, pourrait atteindre près de 800000 tonnes en 2016 [29]. Plusieurs

composantes automobiles sont désormais produites en utilisant des composites renforcés de

fibres naturelles, qui sont généralement basés sur des résines de polyester ou en

polypropylène. Dans les années futures, il est prévu une croissance de l'utilisation de ces

composantes automobiles puisque tous les grands fabricants de véhicules à travers le


9

monde utilisent maintenant les composites à fibres naturelles dans diverses applications

comme énumérées dans le Tableau I.1.

Tableau I.1 Modèles de véhicules, fabricants et composantes utilisant des composites de

fibres naturelles (adapté de Faruk et al., 2014) [8].

Modèle Manufacturier Composantes

A2, A3, A4, A4 Avant, A6, A8,

Roadster, Coupe

Audi

Sièges arrières, panneaux de portes arrière et de côté,

doublures de coffre, porte-chapeaux, doublures de

roues de secours

C5 Citroën Panneaux de portes intérieurs

3, 5, 7 series BMW Panneaux de portes, panneaux de garniture de

pavillon, doublures de coffre, sièges arrières,

panneaux d'isolation acoustique, doublures de

plancher

Eco Elise Lotus Panneaux de carrosserie, spoilers, sièges, tapis

intérieurs

Punto, Brava, Marea, Alfa

Romeo 146, 156

Fiat Panneaux de portes

Astra, Vectra, Zafira Opel Panneaux instrumentaux, panneaux de garniture de

pavillon, panneaux de portes, panneaux de

couverture de piliers

406 Peugeot Panneaux de portes avant et arrière

2000 et autres Rover Isolation, étagères arrières de rangement/panneaux

Raum, Brevis, Harrier, Celsior Toyota Panneaux de portes, sièges arrières, tapis de sol,

couvre-roues de secours

Golf A4, Passat Variant, Bora Volkswagen Panneaux de portes, sièges arrières, panneaux de

finition du couvercle de coffre, doublures de coffre

Space star, Colt Mitsubishi Planchers de coffre, panneaux de portes, panneaux

instrumentaux

Clio, Twingo Renault Étagères arrières

Mercedes A, C, E, S class,

Trucks, EvoBus (exterior)

Daimler-Benz Panneaux de portes, pare-brises/tableaux de bord,

panneaux de couverture de piliers, boîtes à gants,

panneaux de support instrumental, isolation,

panneaux d'ouvertures, panneaux de dossier de

sièges, panneaux de coffre, surfaces de

sièges/dossiers, couvertures internes du moteur,

isolation du moteur, pare-soleils, pare-chocs, boîtes

de roues, couvertures de toit

Pilot Honda Planchers de coffre

C70, V70 Volvo Rembourrages de sièges, panneaux de plancher de

coffre

Cadillac Deville, Chevrolet

TrailBlazer

General Motors Sièges arrières, planchers de coffre

L3000 Saturn Panneaux de garniture de tablette arrière et panneaux

de portes

Mondeo CD 162, Focus,

freestar

Ford Panneaux de plancher, panneaux de portes, B-piliers,

doublures de coffre

10

Concernant le marché des produits de construction, il demeure le plus important en termes

de quantité du nombre de composites utilisés. Sa production, qui était estimée à 1,7 million

de tonnes en 2011, pourrait atteindre près de 3,2 millions de tonnes en 2016, soit un CAGR

de 12,4% [29]. Cette croissance sera favorisée par l'augmentation de la demande des

consommateurs pour des produits de construction à base de structures composites, en

remplacement de matériaux plus traditionnels comme le bois. En effet, les composites

offrent un large éventail de propriétés favorables comme la durabilité, un minimum

d’entretien, une résistance à la dégradation et la capacité d'être coupés et taillés facilement.

La perception de ces matériaux comme étant des produits «verts» qui réduisent la

déforestation soutiendra également la demande. Le platelage (surface plane), qui était la

principale utilisation des composites bois-plastique (WPC) en 2010, connaîtra un

élargissement de sa demande dans les années à venir. En effet, les propriétaires de maison

vont effectuer d’autres installations avec des WPC comme des terrasses en ces matières au

lieu du bois traditionnel car les terrasses en bois-plastiques nécessitent moins d'entretien

annuel, ont des durées de vie plus longues et sont moins dispendieuses à long terme

puisqu'elles ne nécessitent pas de peinture annuelle ou de traitements fongiques. Par la

suite, ceux-ci vont installer des clôtures faites de vinyle et autres matériaux en raison de

leur solidité et leur résistance au pourrissement. La demande de structures en composites

bois-plastique, dans le paysage et les produits d'extérieur tels que les fenêtres, les portes et

les autres applications, sera garantie par la reconnaissance des performances de ce matériau

par les consommateurs [29]. L'évolution des composites de fibres naturelles, dans le

domaine de la construction, pourrait dans l'avenir, s'étendre à d'autres applications comme

des éléments de fondations ou des composantes de ponts. Mais il faudra pour cela que leurs

performances répondent aux exigences de ces nouvelles applications comme le montre la

Figure I.6. Les composites de fibres naturelles sont également utilisés comme nouveaux

matériaux pour des applications dans le domaine électrique et électronique, et pour des

articles de sport. Dans un avenir proche, ces applications devraient favoriser la croissance

économique de ces matériaux, car les composites de fibres naturelles ont un fort potentiel

qui leur permettra de capturer une part importante du marché dans ces différentes

applications. En particulier, les mesures «ecofriendly» prises par les entreprises, notamment


11

celles de l'électronique, seront les principaux moteurs de croissance pour les composites à

fibres naturelles dans les applications électrique et électronique [30].

Figure I.6 Évolution des performances des WPC dans le temps; marchés actuels et

potentiels (adaptée de Wolcott et al., 2005) [31, 32].

L'Amérique du Nord est la plus grande région pour des applications dans la construction,

tandis que l'Europe est la plus grande région pour des applications automobiles. Cependant,

l'Europe est le plus grand continent au point de vue de la consommation totale de

composites de fibres naturelles. L'Asie est en train de devenir un grand marché pour ces

matériaux en raison de l'augmentation de la demande en Chine et en Inde [33]. En effet,

pour les WPC par exemple, bien que l'Amérique du Nord soit actuellement la première

région de production au monde avec 1,1 million de tonnes en 2012 devant la Chine

(900000 tonnes) et l'Europe (260000 tonnes), il est prévu que la Chine (avec 1,8 million de

tonnes) aura dépassé l'Amérique du Nord (1,4 million de tonnes) d'ici 2015, en raison d'une

plus grande variété (gammes de produits). La production européenne de WPC va également

12

croître d'environ 10% par an et atteindre 350000 tonnes en 2015 [34]. Les experts de

l'institut NOVA, qui ont fait une projection de la production européenne des composites de

fibres naturelles, estiment qu'elle devrait augmenter de 352000 tonnes en 2012 à 710000

tonnes en 2020. En outre, la croissance pourrait être plus élevée si des incitations politiques

majeures sont opérées pour augmenter la part des matériaux d'origine biologique utilisés

dans les différents secteurs d'application, ce qui pourrait engendrer une production

d'environ 1,32 million de tonnes en 2020 [34]. Dans l'avenir, on s'attend à une plus grande

fragmentation du marché mondial des composites de fibres naturelles en raison des

économies émergentes. On prévoit que les marchés futurs seront très compétitifs et les

entreprises avec des capacités innovantes pourront prospérer et gagner des parts de marché

[33].

L’utilisation des composites de fibres naturelles dans différents domaines d'application a

considérablement augmenté ces dernières années. Ces matériaux sont mêmes préférés aux

composites de fibres de verre ou de carbone dans certaines applications comme

l'automobile en raison de leur avantage écologique, économique, de leur légèreté (faible

poids), leur aptitude au recyclage et leurs bonnes propriétés spécifiques. En outre, ces

matériaux ont fait une incursion dans de nouveaux domaines comme l'électrique et

électronique, et le sport. Cette augmentation est matérialisée par une croissance du marché

de ces matériaux qui devrait continuer à s'améliorer dans les années futures en raison des

avantages évoquées ci-dessus, mais également des nouvelles tendances écologiques des

industries et des consommateurs, et du soutien ferme des gouvernements par des incitations

politiques majeures à la valorisation des produits respectueux de l'environnement. En outre,

l'amélioration de la performance des composites de fibres naturelles aidera à diversifier les

applications et les industries dans le futur, ce qui favorisera également la croissance du

marché [30].

I.2.1.3 Matières premières des composites de fibres naturelles

Un matériau composite peut être défini comme étant un assemblage d’au moins deux

composants, non miscibles et à structures différentes, où les qualités individuelles se

combinent et se complètent en donnant un matériau dont les performances globales sont

améliorées. Il est constitué dans le cas le plus général d'une ou plusieurs phases

13

discontinues réparties dans une phase continue. La phase discontinue, appelée renfort ou

matériau renforçant, est habituellement plus rigide et plus résistante avec des propriétés

mécaniques supérieures à celles de la phase continue, appelée matrice [35, 36].

I.2.1.3.1 Les renforts

Dans les composites, les renforts assurent la tenue mécanique du matériau. Ils sont

généralement sous forme de fibres et contribuent à améliorer la résistance mécanique et la

rigidité de la pièce dans laquelle ils sont incorporés. Ils sont différents des charges, qui sont

sous forme d'éléments fragmentaires, de poudres ou de liquides, et qui modifient une

propriété de la matière à laquelle ils sont ajoutés (par exemple la tenue aux chocs, la

résistance aux UV, le comportement au feu, etc.) [35, 37]. Comme leur nom l'indique, les

renforts d'origine naturelle sont des matériaux renouvelables, neutres en CO2, pouvant

fournir des propriétés de renfort dans les composites et/ou agir comme charges pour réduire

la consommation de matière pétrochimique en matières plastiques de base [2]. En général,

les fibres naturelles sont classées en trois grands groupes selon leur origine (Figure I.7) [38,

39]:

les fibres végétales qui comprennent:

les fibres provenant des poils séminaux de graines (coton, kapok);

les fibres libériennes extraites des tiges de plantes (lin, chanvre, jute, ramie);

les fibres dures extraites de feuilles (sisal), de troncs (chanvre de manille), et

d’enveloppes de fruits (noix de coco).

les fibres animales qui proviennent des poils (toison animale) et des sécrétions

(soie);

les fibres minérales telles que le basalte et l’amiante.

En pratique, les fibres d'origine végétale (fibres lignocellulosiques) sont les plus utilisées

comme renforts dans les composites, en raison de leurs propriétés mécaniques intéressantes

[38].

14

Figure I.7 Classification des fibres naturelles en fonction de leur origine (adaptée de Baley

2005) [38].

I.2.1.3.1.1 Composition et structure des fibres végétales et présentation de la fibre de lin

La connaissance des propriétés et des caractéristiques des fibres naturelles est indispensable

afin de relier leur structure à leurs propriétés dans les matériaux composites [40].

Composition et structure des fibres végétales

Les fibres végétales sont des structures biologiques principalement composées de cellulose,

d’hémicelluloses et de lignine [3, 12, 39, 41-44]. Dans une proportion beaucoup plus faible,

elles peuvent contenir également de la pectine et des substances cireuses constituées de

différents types d'alcools et de plusieurs acides (acide palmitique, acide stéarique, acide

oléagineux) [3, 12, 41]. La cellulose (Figure I.8) est considérée comme le principal

composant qui soutient la structure de la fibre. Les celluloses contrôlent la résistance, la

rigidité et la stabilité structurelle de la fibre [3, 41, 42, 44]. La présence de concentrations

15

élevées de groupes hydroxyles sur les différents composants des fibres végétales,

particulièrement la cellulose, leur confère un caractère hydrophile et polaire [43, 44].

Figure I.8 Molécule de la cellulose (n répétitions du motif cellobiose) [39].

Chaque fibre végétale est assimilable à un matériau composite renforcé par des fibrilles de

cellulose, la matrice étant principalement composée d'hémicellulose et de lignine [3]. En

réalité, dans la structure de la fibre végétale, la lignine constitue la matrice et

l'hémicellulose joue le rôle d'agent compatibilisant entre la cellulose et la lignine [40]. Les

fibrilles de cellulose sont orientées en hélice suivant un angle nommé angle microfibrillaire

(Figure I.9).

Figure I.9 Disposition hélicoïdale des fibrilles des celluloses dans une fibre végétale [38].

Habituellement, dans un matériau composite, le taux de renfort et l’orientation des fibres

conditionnent les caractéristiques élastiques et de rupture. De même, dans une fibre

végétale, les propriétés physiques, mécaniques et thermiques sont principalement

16

déterminées par la composition chimique, la structure, la dimension des cellules, le

pourcentage de cellulose, l’angle microfibrillaire, ainsi que la section et le degré de

polymérisation [12, 38, 45]. En général, pour un pourcentage de cellulose donné, plus

l’angle microfibrillaire sera faible et plus la rigidité et la résistance de la fibre seront

élevées, tandis que plus l’angle microfibrillaire sera important et plus l’allongement à la

rupture sera important. De même, le diamètre (section), qui n’est pas constant dans une

même plante, influence le module de Young et la contrainte à la rupture de la fibre [38]. En

outre, le taux d'hémicelluloses et de lignines a un impact sur la stabilité thermique de la

fibre [46, 47]. Ce sont ces différences, constitutives ainsi qu’anatomiques, qui donnent la

grande variabilité des propriétés des fibres naturelles [39]. Le Tableau I.2 présente, pour

différentes fibres, le pourcentage de cellulose, l’angle microfibrillaire, les dimensions des

fibres et le ratio d’aspect L/D (longueur/diamètre), ce ratio étant un paramètre important

pour le transfert de charge entre la matrice et la fibre [38, 39]. À l’analyse du tableau, on

constate que les fibres de lin, de ramie et de chanvre présentent un pourcentage de cellulose

important, un angle microfibrillaire faible et un rapport d’aspect important.

Tableau I.2 Composition et propriétés de différentes fibres végétales [38].

Nature des

fibres

Cellulose

(%)

Angle

microfibrillaire

(degrés)

Diamètre

(µm)

Longueur

(mm) Rapport L/D

Lin 64-71 10 5-76 4-77 1687

Ramie 83 7,5 16-126 40-250 3500

Chanvre 78 6,2 10-51 5-55 960

Jute 61-71 8 25-200 - 110

Sisal 67-78 20 7-47 0,8-8 100

Noix de coco 43 45 12-24 0,3-1 35

17

Présentation de la fibre de lin

Comme les autres fibres libériennes (chanvre, jute, kenaf), la fibre de lin représente l'une

des plus importantes fibres naturelles utilisées comme renfort dans la fabrication de

matériaux composites pour des applications dans le secteur automobile, particulièrement en

Europe et en Amérique du nord. Ceci provient de ses caractéristiques, de ses propriétés

particulières et de sa disponibilité [48, 49]. Le lin cultivé (Linum usitatissimum) est une

plante annuelle de la famille des Linaceae qui pousse aussi bien en Asie qu’en Europe. Elle

est cultivée principalement pour ses fibres, mais aussi pour ses graines oléagineuses. Les

fibres de lin, extraites des tiges de la plante, ont une longueur élevée, en moyenne 25 mm,

ce qui constitue en plus de leur bonne résistance, un avantage. Ces fibres sont deux à trois

fois plus résistantes que le coton et leur rendement est très nettement supérieur à la

production de ce dernier (jusqu’à 2 t/an/ha). La fibre de lin possède une structure tubulaire

à faible élasticité (allongement à la rupture de 1 à 2%), mais à forte ténacité (l’une des

fibres naturelles les plus rigides). Elle est également hautement absorbante et bonne

conductrice de chaleur [18, 39].

Fibreux et oléagineux, le lin offre une palette de produits (fibres longues, étoupes, anas,

graines, poussières ou poudres) qui se prêtent à une large gamme de valorisations. Ses

propriétés uniques, sa qualité de matière renouvelable et son aspect naturel concourent à

son intérêt et à son image positive dans toutes ses applications. Ainsi, les fibres longues de

lin, la partie la plus noble, sont utilisées dans l’industrie textile pour la confection de toile

de luxe, tandis que les fibres courtes, ou «étoupes», sont valorisées en papier ou en ficelle.

De nouveaux débouchés techniques sont apparus tirant parti des qualités du lin. Ainsi, on

trouve, selon leur qualité, des étoupes de lin dans le rembourrage de sièges (le lin absorbe

la transpiration) ou dans la fabrication de matériaux composites. Des applications

nouvelles, sous forme de matériaux non-tissés, apparaissent dans la fabrication de

membranes respirantes pour les bâtiments, des écrans de sous-toiture ou des «house-

wrapping». Les «anas», ou «paillettes de lin» sont valorisés dans la fabrication de panneaux

en aggloméré ou en litière pour chevaux et animaux domestiques (toujours pour les

capacités d'absorption du lin), ainsi que couvre-sol en horticulture ou comme matière

isolante. Enfin, les graines de lin sont utilisées pour produire de l'huile ou du solvant, tandis

que la poussière de lin est valorisée comme compost [50-53].

18

Au Canada, la fibre de lin est encore marginalement exploitée. En effet, premier producteur

et exportateur mondial de lin oléagineux, le pays portait, dans le passé, peu d’intérêt à la

paille (contenant la fibre) qui était brûlée par les agriculteurs après la récolte des graines

[54-56]. Depuis quelques années, des industriels ont trouvé le moyen de recycler la fibre de

lin oléagineux qui est exportée aux États-Unis pour la fabrication de papier-monnaie et de

composites. Le problème est que la demande pour la fibre de lin oléagineux est encore très

faible et de nombreux agriculteurs doivent encore la brûler dans leurs champs. Jusqu'en

2002, les chercheurs étaient toujours à la recherche d'une variété de lin qui produirait de

l'huile en abondance et qui ferait aussi une bonne fibre textile [56]. Néanmoins, l'utilisation

de la fibre de lin dans la fabrication de biocomposites pour des applications dans différents

secteurs industriels demeure une solution importante pour valoriser la paille de lin et créer

d'autres marchés pour les producteurs. Cela a été parfaitement compris par le gouvernement

canadien qui, depuis quelques années, finance plusieurs projets nationaux de recherches

dans ce sens [57-59]. Cette opportunité pour la fibre de lin canadien deviendra plus

prépondérante lorsque les propriétés des biocomposites favoriseront leur utilisation dans

des applications de haute performance, d'où l'intérêt de cette étude.

I.2.1.3.1.2 Comparaison entre les fibres naturelles et les fibres synthétiques

Selon Faruk et al., l'application des composites de fibres naturelles a considérablement

augmenté et gagne en préférence par rapport aux composites de fibres synthétiques telles

que les fibres de verre et de carbone surtout [8]. En effet, excepté la résistance, les

composites de fibres naturelles excellent dans la plupart des paramètres de comparaison aux

composites de fibres synthétiques [8]. Les avantages des fibres naturelles par rapport aux

fibres synthétiques sont à l'origine de la valorisation des composites qui en découlent. Ces

avantages sont: bonnes propriétés mécaniques spécifiques en raison de la faible densité,

recyclabilité, biodégradabilité et nature renouvelable, faible consommation d'énergie,

abondance et par conséquent faible coût et faible investissement, manipulation et traitement

plus aisé avec faible endommagement des équipements, peu d'effet néfaste sur la santé, pas

d'émission de dioxyde de carbone et bonne isolation thermique et acoustique [13, 19, 60-

62]. Cependant, les fibres naturelles ont également des inconvénients qui incluent:

résistance inférieure, variabilité de la qualité, absorption d'humidité élevée, température de

traitement limitée, durabilité moindre, et résistance au feu inférieure [19, 61]. Les fibres

19

libériennes, en général, semblent avoir les meilleures propriétés pour des applications

structurelles. De celles-ci, le lin offre la meilleure combinaison possible de faible coût,

poids léger, grande résistance et rigidité. Dans l'ensemble, les fibres naturelles ont des

densités plus faibles, des propriétés spécifiques comparables voire supérieures et sont

généralement moins dispendieuses que les fibres synthétiques, bien que leur résistance soit

beaucoup plus faible [19].

I.2.1.3.2 Les matrices: valorisation des déchets plastiques

Dans les composites, la matrice agit comme liant pour le renfort (assure la cohésion entre

les renforts) tout en contrôlant la forme physique, l'aspect de surface, la tolérance à

l'environnement et la durabilité globale. Elle a pour rôle principal d'assurer le transfert des

charges appliquées (contraintes) vers le renfort [8, 18, 37]. Les matrices des matériaux

composites sont le plus souvent constituées de polymères. Ces polymères sont divisés en

trois principales catégories: les thermoplastiques, les thermodurcissables et les élastomères.

Parmi ceux-ci, les thermoplastiques ont attiré principalement l'attention en raison de leur

facilité de traitement et de recyclage [63, 64]. Les autres avantages des thermoplastiques

comprennent leur souplesse de conception et les méthodes de mise en œuvre simples. Les

thermodurcissables et les élastomères, d'autre part, ont des structures réticulées qui ne leur

permettent pas d'être retraités par des procédés classiques [63]. Parmi les thermoplastiques,

cependant, une poignée seulement peut être utilisée comme matrice pour des fibres

naturelles. Puisque les fibres naturelles sont sujettes à la dégradation thermique à haute

température, les thermoplastiques avec des températures élevées de procédé (supérieures à

200°C) ne peuvent pas être utilisés facilement comme matrice. C'est la raison pour laquelle

le polyéthylène et le polypropylène (qui ont des points de fusion assez bas) sont les

matrices les plus couramment utilisées pour les composites à base de fibres naturelles [18,

61].

Actuellement, le marché des polymères est dominé par les matières plastiques avec une

consommation de 80% de matériaux basés sur les ressources pétrolières non-renouvelables.

Les gouvernements, les entreprises et les scientifiques sont donc contraints de trouver des

alternatives aux matrices conventionnelles à base de pétrole afin de réduire les impacts sur

l'environnement. C'est pourquoi, les plastiques d'origine biologique, qui se composent de

20

ressources renouvelables, ont connu une renaissance dans les dernières décennies [8, 18].

Cependant, ces matériaux ont également quelques inconvénients, notamment leur coût de

production. En effet, puisque la présence des bioplastiques sur le marché est assez nouvelle,

le coût de production est encore dispendieux par rapport à celui des plastiques à base de

pétrole, ce qui a nécessairement un impact sur le coût de production des composites [8]. En

attendant que cet aspect économique et d'autres problèmes soient solutionnés pour favoriser

une domination complète des bioplastiques sur le marché, en particulier dans le domaine

des composites, l'utilisation des déchets plastiques comme matrice se présente comme une

solution intéressante pour réduire le coût de production des composites de fibres naturelles.

Les déchets plastiques sont une des composantes majeures des déchets solides municipaux

dans le monde. Par exemple, une ville dans un pays en développement avec une population

de trois millions d'habitants produit environ 400 tonnes de déchets plastiques par jour avec

une augmentation annuelle de 25% [65, 66]. Ainsi, les déchets plastiques représentent une

source prometteuse de matières premières pour les composites à base de fibres naturelles et

la valorisation des plastiques d’origine post-consommation (particulièrement les plastiques

post-consommation mélangés ou non-triés) pourrait avoir un impact important sur la

réduction des coûts de production de ces matériaux, compte tenu de leur faible coût par

rapport aux plastiques vierges et de leur grande quantité [66-68]. Cette valorisation dans les

composites s'avère également intéressante dans la mesure où elle propose un débouché

alternatif pour les déchets plastiques qui représentent toujours un problème

environnemental. Toutefois, pour que cette solution soit viable et effective dans son

application surtout pour les industriels, il serait intéressant que les propriétés des

composites produits à partir de plastiques post-consommation mélangés rivalisent avec

celles des composites à base de plastiques vierges, du moins pour les applications

proposées.

Les travaux sur l’utilisation des mélanges de plastiques recyclés ou post-consommation

comme matrice dans les composites sont essentiellement orientés sur les mélanges de

polyoléfines (PE/PP) [21, 66, 68-74] qui représentent 60-80% des déchets plastiques, et

dont le tri est très difficile et généralement non rentable [68, 69, 73]. Il ressort de ces études

qu’il est possible de produire des composites de fibres naturelles ayant des propriétés

mécaniques acceptables, en utilisant comme matrice un mélange de polyoléfines recyclées

21

ou post-consommation. En particulier, le module et la résistance en traction de ces

composites sont statistiquement comparables à ceux des composites à base de matrices

vierges non-mélangées [66]. Cependant, l’immiscibilité entre les résines dans les mélanges

de polymères post-consommation affecte les propriétés mécaniques, particulièrement la

résilience et l’allongement à rupture [69, 75]. Cela engendre également une réduction

considérable des propriétés des composites [66, 68]. De plus, il est connu qu'il existe une

incompatibilité entre les fibres naturelles qui sont hydrophiles et polaires, et les matrices

thermoplastiques qui sont hydrophobes et non-polaires. Cette incompatibilité entraîne une

mauvaise adhésion interfaciale matrice-fibre qui affecte également les propriétés des

composites [62, 76, 77]. Ainsi, dans la production des composites fibres

naturelles/plastiques post-consommation mélangés, en plus du problème d’incompatibilité

fibre-matrice, celui de l’immiscibilité des résines dans la matrice est rencontré. Par

conséquent, la production d’un matériau performant nécessite de trouver des solutions pour

résoudre ces deux problèmes ou pour améliorer les propriétés affectées par ces problèmes.

I.2.1.4 Techniques de mise en œuvre

En général, les techniques de mise en œuvre des composites de plastiques renforcés de

fibres naturelles sont celles couramment utilisées pour la fabrication de composites

renforcés de fibres classiques (verre, carbone, aramide). Ces techniques, qui peuvent être

qualifiées de «techniques plasturgistes», ont pour point commun la réalisation du mélange

des matières premières à une température correspondant à une phase liquéfiée des

plastiques. Ce mélange à chaud «melt-blending» est obtenu de plusieurs manières et

conduit à différents modes de fabrication [78]. Ainsi, les techniques les plus courantes

incluent l'extrusion, le moulage par injection, le moulage par compression, etc., qui sont

utilisées pour les composites à base de matrices thermoplastiques. D'autre part, le moulage

par transfert de résine «Resin Transfer Molding (RTM)» et la méthode «Sheet Molding

Compound (SMC)» sont utilisées pour les composites à base de matrices

thermodurcissables [8, 18, 38]. En plus de ces techniques, de nos jours, la méthode de

moulage par compression des thermodurcissables «Thermoset compression molding» et la

pultrusion sont analysées pour produire des composites de fibres naturelles [8, 18]. Jusqu'à

ce jour, les techniques mentionnées ci-dessus ont été développées et l'expérience accumulée

a révélé leur succès pour la production de composites de qualité contrôlable. Cependant,

22

des technologies innovantes et des solutions de traitement doivent être intensivement

recherchés pour obtenir des composites d'ingénierie à haute résistance qui sont exigés pour

de nouvelles applications [8, 18].

Dans le cas particulier des composites à matrice thermoplastique, la production du matériau

se fait généralement en deux étapes. D'abord, l’utilisation d’un dispositif de mélange

thermocinétique (mélangeur interne, extrudeuse, etc.) permet de réaliser un mélange

homogénéisé à haute température des fibres avec la matrice. Une fois le mélange réalisé, il

est possible de fabriquer le produit par thermoformage (moulage par compression/injection)

[78, 79]. Il est important de noter que les paramètres de fabrication comme la vitesse de

rotation du mélangeur, la configuration des vis, la température, le temps, l’humidité et

autres influencent les propriétés du composite produit. Dans le but de réduire les coûts dus

à l'utilisation des procédés en deux étapes et les contraintes (thermique et mécanique)

intenses subies par les fibres cellulosiques et les autres constituants au cours de la

fabrication des composites, des procédés en une étape (procédé direct) tels que l'extrusion

et le moulage par injection directs [79], ou le moulage par compression direct [79-81] ont

été investigués. Cependant, les procédés en deux étapes permettent de produire des

composites de meilleure qualité (propriétés mécaniques) par rapport à ceux en une étape

couramment utilisés en industrie (extrusion, compression) en raison d'une meilleure liaison

et dispersion/interaction entre les fibres et la matrice [79]. De nouveaux équipements tels

que des combinaisons de moulage par extrusion-compression ou de moulage par extrusion-

injection, faisant la promotion du principe de fabrication en une étape, ont également été

testés [8, 18, 82, 83]. Bien que ces équipements favorisent une grande réduction de la

consommation d'énergie (environ 40%) [83], ils produisent cependant des matériaux moins

performants comparés aux équipements non combinés (procédés en deux étapes) [82].

Cependant, la conception de ces équipements peut être optimisée (adaptée aux problèmes

qui pourraient limiter leur performance). Des aspects tels que la configuration et la

géométrie des vis (influence l'énergie de cisaillement générée) et le temps du cycle

d'injection (dont dépend le temps de séjour du matériau dans le dispositif combiné

extrusion-injection) devraient être investigués. Ceci pourrait permettre aux équipements

combinés de concurrencer ou de devenir meilleurs, par rapport aux équipements non

combinés, sur le plan de la performance des matériaux produits [84]. En attendant que ce

23

soit le cas, ou que d'autres procédés de fabrication en une étape incluant la pultrusion [8,

18, 19, 85] qui ont été testés avec succès, soient valorisés à grande échelle en industrie, les

procédés de fabrication en deux étapes demeurent utiles et pratiques.

I.2.2 Optimisation des performances des composites de fibres

végétales

Comme il a été mentionné auparavant, les fibres naturelles d'origine végétale (fibres

lignocellulosiques) sont les plus utilisées comme renforts dans les composites, en raison de

leurs propriétés mécaniques intéressantes. Ainsi, les informations développées dans la suite

du document concernent les composites de fibres végétales. Pour proposer de nouvelles

solutions d'amélioration des performances des composites, qui représente l'un des défis

majeurs à relever actuellement, les problèmes qui affectent ces performances et les

solutions disponibles pour résoudre ou limiter ces problèmes doivent nécessairement être

connus. Ainsi, des nombreuses études disponibles dans la littérature, la synthèse suivante

peut être effectuée.

I.2.2.1 Problèmes liés à l'utilisation des fibres végétales comme renfort

[18, 19, 44, 61, 62, 69, 86-88]

L'utilisation des fibres naturelles d'origine végétale comme agent de renforcement pour les

plastiques dans les composites est limitée par plusieurs problèmes qui influencent

négativement leurs propriétés mécaniques. Ainsi, on obtient des matériaux avec des

propriétés en-deçà de leur potentiel. En effet, la nature hydrophile des fibres végétales est à

l’origine de l’incompatibilité avec la matrice qui est hydrophobe. Très peu de liaisons

existent entre la phase «renfort» (fibres végétales) polaire et la phase «matrice» non-

polaire. En outre, il y a également une mouillabilité insuffisante des fibres par la matrice

qui mène à une mauvaise adhésion interfaciale. Un autre problème est la mauvaise

séparation et la mauvaise dispersion des fibres dans la matrice, ce qui conduit à l’obtention

d’un matériau hétérogène. En raison de leur nature hydrophile, les fibres végétales ont

également une forte capacité à retenir l’eau, ce qui engendre une mauvaise stabilité

dimensionnelle (gonflement). L’eau contenue dans les mélanges peut alors altérer, voire

rendre impossible, la mise en forme du matériau. L’eau peut également avoir un impact sur

le matériau final comme sa putrescibilité. Les utilisations en milieux humides sont alors

24

souvent impossibles. La faible stabilité thermique des fibres végétales constitue également

une limitation. Celles-ci commencent à se dégrader à partir 200°C. Les biocomposites

doivent alors impérativement être mis en œuvre à des températures les plus faibles

possibles, ce qui limite les applications avec certains polymères techniques. Enfin, la

dégradation mécanique des fibres végétales (cisaillement et fibrillation) pendant la mise en

œuvre des composites, réduisant leurs dimensions (diamètre, longueur) et également leur

ratio d’aspect (L/D), contribue à l’obtention de mauvaises propriétés mécaniques du

composite final.

I.2.2.2 Voies d'optimisation des performances des composites

Comme il a été mentionné précédemment, l'utilisation des fibres végétales comme renfort

dans les plastiques est limitée par plusieurs problèmes qui ont un impact significatif sur les

propriétés du matériau final. Ces propriétés sont inférieures aux résultats attendus d'un

point de vue théorique. C’est pourquoi, dans la littérature, plusieurs chercheurs ont proposé

des techniques pour résoudre ou minimiser ces problèmes et ainsi améliorer ou optimiser

les propriétés des composites. Ces différentes techniques peuvent être regroupées en trois

principales voies d’optimisation [47, 89, 90]:

Prise en compte de la variabilité et de la source initiale de la fibre. Cette voie

d'optimisation est encore peu exploitée dans la littérature. Il s'agit, dans ce cas, d'évaluer et

d'optimiser l'effet de plusieurs paramètres liés aux étapes de production (culture) de la fibre,

sur les propriétés des composites. Ces paramètres tels que l'espèce végétale, l'emplacement

de la culture et de la fibre dans la plante, le climat, la maturité de la plante, le mode

d'extraction, les traitements subis après extraction, etc., sont à la base de la variabilité des

propriétés physiques, mécaniques et thermiques des fibres végétales en affectant leurs

caractéristiques constitutives et anatomiques (composition chimique, structure, angle

microfibrillaire, taux d'humidité, etc.) [12, 19, 47, 91]. Par exemple, il a été montré que la

culture de la plante dans des conditions climatiques chaudes (température moyenne de

30°C) conduisait à l'obtention de fibres de kenaf plus longues et de meilleures propriétés

mécaniques par rapport à la culture dans des conditions moins chaudes (température

moyenne de 22°C). En outre, les fibres extraites de la partie inférieure de la plante (située

entre 0 et 500 mm du sol) avaient de meilleures propriétés mécaniques par rapport à celles

25

extraites de la partie supérieure (située entre 1500 et 2000 mm du sol) [92]. D'autre part, il a

été montré que les propriétés mécaniques des composites varient en fonction du type de

fibres végétales utilisées (différentes caractéristiques et propriétés) [13, 18]. De même, les

composites fabriqués avec des fibres ayant une longueur et/ou un ratio d'aspect initiaux

(L/D) élevés ont de meilleures propriétés par rapport aux composites aux fibres initiales

plus courtes et/ou ayant un ratio L/D plus faible [93, 94]. En fait, l'influence du ratio L/D

des fibres est majeure à l'intérieur du composite. En effet, il joue un rôle important lors du

transfert de charge de la matrice vers la fibre. Ainsi, un ratio L/D minimal de 10 est

nécessaire pour assurer un bon transfert de charge matrice-fibre [95, 96]. Ce transfert est

optimal lorsque le ratio L/D est de l’ordre de 100-200 [87]. L'optimisation des paramètres

de production (culture) des fibres végétales est donc nécessaire, car elle favorisera une

amélioration de leurs caractéristiques constitutives et anatomiques, mais surtout de leurs

propriétés, ce qui sera bénéfique dans le composite.

Compatibilisation des phases. Cette voie d’optimisation est la plus utilisée

actuellement, car elle est la plus facile à mettre en œuvre à l'échelle industrielle. Il s’agit de

trouver les moyens pour améliorer l’adhésion interfaciale entre la matrice et les fibres, la

stabilité thermique, la dispersion et la mouillabilité des fibres. Dans cette optique, plusieurs

traitements, que l'on peut classer en deux catégories, sont proposés dans la littérature: les

méthodes de modifications physiques et les méthodes chimiques [18, 45, 97, 98].

Les méthodes physiques incluent les traitements physiques (calandrage,

étirement), les traitements thermiques (rétification), les traitements par décharge électrique

(plasma, corona) et la production de fils hybrides pour la modification des fibres naturelles.

Ces traitements modifient les propriétés structurelles et surfaciques des fibres et influencent

ainsi la liaison mécanique avec la matrice [18, 45, 97, 98]. Les agents dispersifs et d’autres

additifs sont largement utilisés dans les composites à base de bois parce qu’ils agissent sur

les propriétés de la surface des composants en modifiant la tension interfaciale [98]. Les

traitements physiques ne changent pas significativement la composition chimique des

fibres. C'est pourquoi l'interface est généralement renforcée via une liaison mécanique

accrue entre les fibres et la matrice [18, 45]. Les traitements par décharge électrique, tels

que le traitement corona [18, 97, 99, 100] et le plasma à froid [18, 97, 101-105], sont les

26

plus utilisés parmi les méthodes physiques pour améliorer la compatibilité entre les fibres et

la matrice.

La modification de la surface par des méthodes chimiques a non

seulement permis le couplage entre les fibres cellulosiques fortement hydrophiles et les

polymères hydrophobes [86, 98, 106, 107], mais également d'améliorer la stabilité

thermique des fibres [46]. Plusieurs traitements ont été proposés: le couplage chimique, la

décristallisation et la plastification, l’imprégnation des fibres, ainsi que les traitements

alcalins ou peroxydes [47]. Également, les traitements enzymatiques [108-111] ont pris de

l'ampleur en raison de leur impact négligeable sur l'environnement [18]. Toutefois, les

techniques de couplage chimique [18, 40, 45, 62, 77, 86-88, 98, 106, 107, 112-122], qui

assurent la formation de ponts chimiques entre les fibres cellulosiques et le polymère,

demeurent les plus importantes. Elles utilisent des agents de couplage organiques

(isocyanate, anhydride maléique, acide acrylique et méthacrylique, triazine et ses dérivés),

des agents capables de former des copolymères greffés à l’interface et des agents de

couplage inorganiques [98]. Parmi les techniques de couplage organique, le couplage

utilisant l'anhydride maléique [18, 40, 45, 77, 86-88, 106, 107, 113, 115-121] est largement

exploité pour renforcer l'interface des composites de fibres naturelles. La différence

fondamentale avec les autres traitements chimiques est que l'anhydride maléique n'est pas

seulement utilisé pour modifier la surface de la fibre, mais également la matrice

polymérique afin d'atteindre la meilleure liaison interfaciale entre les fibres et la matrice, de

même que la meilleure amélioration des propriétés mécaniques des composites [18].

Développement d’un procédé adapté et optimum de fabrication des

composites ou optimisation des procédés déjà existants. C’est une voie d’optimisation

importante pour une meilleure industrialisation des composites à base de fibres naturelles.

L’objectif dans cette voie est d’assurer une bonne dispersion des fibres, une stabilité du

processus et enfin de réduire au maximum la dégradation thermo-mécanique des fibres.

Pour ce faire, il faut développer un procédé adapté et optimisé pour la mise en œuvre. Les

recherches dans ce sens ont donné quelques pistes de solutions intéressantes se traduisant

par: la conception de nouveaux équipements tels que des combinaisons de moulage par

extrusion-compression ou de moulage par extrusion-injection [8, 18, 82, 83], ainsi que la

27

valorisation d'autres procédés utilisés pour la fabrication des composites de fibres

synthétiques comme la pultrusion [8, 18, 19, 85]. Cependant, ces nouveaux procédés,

préconisant un processus de fabrication en une étape afin de réduire les contraintes thermo-

mécaniques subies par les matières premières et le coût de fabrication du matériau, sont

encore peu répandus à l'échelle industrielle. Ainsi, en attendant une valorisation industrielle

majeure de ces nouveaux procédés, et tout en continuant la recherche de procédés plus

adaptés, l'optimisation des étapes clés des procédés couramment utilisés à savoir

l’alimentation des fibres (stabilité du processus, dispersion) [8, 18, 123], le compoundage

(stabilité du processus, dispersion et préservation des fibres) [2, 123-126] et le moulage ou

mise en forme (dispersion et préservation des fibres) [2, 17, 123, 127], est également

essentiel. Avant l’optimisation des étapes à proprement dite, le choix d’un bon procédé

(compoundage suivi du moulage), sinon le meilleur possible, s’avère important. À ce sujet,

le compoundage dans une extrudeuse bi-vis, même s’il ne représente pas le meilleur choix

(propriétés mécaniques plus faibles) en raison de la dégradation sévère des fibres [128,

129], conduit à la production de granules plus uniformes par rapport à des méthodes

comme le compoundage dans un malaxeur et/ou dans un mélangeur. De plus, la méthode

d’extrusion est plus simple et peut être utilisée à grande échelle de production et pourrait

être moins coûteuse [129]. Au niveau du moulage ou de la mise en forme, l’injection

montre de meilleures performances mécaniques que les autres méthodes [79, 93, 94]. Ainsi,

le procédé d’extrusion-injection (en deux étapes) assure de bonnes propriétés mécaniques

aux composites. De plus, il est surtout très intéressant pour une production à l’échelle

industrielle. Il faut donc optimiser les paramètres du procédé pour obtenir des composites

plus performants.

I.3 Problématique, objectifs et organisation de la thèse

I.3.1 Problématique et objectifs

Comme il a été mentionné auparavant, la diversification des applications des composites de

fibres, en particulier leur utilisation dans des applications de hautes performances, nécessite

l'amélioration de leurs performances. Les voies d'optimisation détaillées ci-dessus touchent

trois aspects importants des composites de fibres naturelles que l'on peut diviser en trois

catégories de facteurs clés qui influencent significativement leurs propriétés: la qualité

28

(caractéristiques et propriétés) de la fibre, l'interaction ou la qualité de l'interface matrice-

fibre, ainsi que la qualité du procédé de fabrication. Ainsi, pour une meilleure optimisation

des propriétés, la prise en compte des trois catégories de facteurs est nécessaire. En d'autres

termes, le couplage ou l'application combinée des trois voies d'optimisation pourrait être la

solution adéquate pour produire des composites naturels de hautes performances [47].

Cependant, dans la pratique, ces voies d'optimisation sont appliquées individuellement [17,

77, 95, 115, 130] ou sont partiellement combinées telles que l'optimisation du procédé de

fabrication et le traitement chimique des fibres en solution ou l'addition d'un agent de

couplage (compatibilisation des phases), mais sans optimisation de la concentration de la

solution de traitement ou de l'agent de couplage [2, 125, 131]. Il en résulte une amélioration

limitée des propriétés des composites. En outre, l'optimisation doit prendre en compte

toutes les propriétés importantes. Car, généralement, la qualité d'un produit ne peut être

définie par une seule caractéristique lorsque plusieurs sont nécessaires [132], d'autant plus

que dans le cas des composites de fibres naturelles, une propriété ne peut être optimisée

sans affecter les autres. De même, l'optimisation doit tenir compte du coût de production

afin de produire des matériaux de bonne qualité et à faible coût, ce qui permettrait de

satisfaire les attentes des consommateurs.

Ainsi, l'objectif principal de ce travail est d'optimiser les propriétés mécaniques d'un

composite fibre de lin/plastique d'origine post-consommation en combinant deux voies

d'optimisation (compatibilisation des phases et optimisation du procédé de fabrication) tout

en tenant compte du coût de production du matériau. Trois objectifs secondaires sont

également visés:

optimiser simultanément plusieurs propriétés mécaniques du composite;

comprendre l'évolution des propriétés mécaniques du composite par une analyse de

la microstructure;

analyser l'efficacité de l'optimisation du matériau en termes de performance et de

coût.

29

I.3.2 Organisation de la thèse

En pratique, la combinaison des deux voies d'optimisation, dans le but d'améliorer les

propriétés mécaniques du composite étudié, a été réalisée en deux étapes. Dans la première

étape, le matériau a été optimisé par voie de compatibilisation en utilisant des additifs

(modification chimique), puis en optimisant la composition du composite. Par la suite, la

seconde étape a consisté à optimiser les paramètres du procédé de fabrication tout en

utilisant la composition optimale du composite obtenue lors de la première étape. Ainsi,

notre travail de thèse est divisé en six chapitres.

Dans le chapitre I, on a présenté un aperçu général des connaissances sur les composites de

fibres naturelles afin d'identifier quelques défis importants à relever dans le futur, à savoir:

l'amélioration des propriétés pour une diversification des applications et une utilisation dans

des applications de hautes performances, ainsi que la recherche de procédés de fabrication

plus adaptés. En outre, de façon spécifique, les problèmes qui affectent les propriétés des

composites, ainsi que les moyens de résolution ou de limitation de ces problèmes favorisant

une amélioration des propriétés sont présentés. Le but est d'identifier les facteurs clés à

optimiser pour une meilleure amélioration des propriétés des composites de fibres

naturelles. Ces facteurs sont les suivants: la qualité (caractéristiques et propriétés) de la

fibre, l'interaction ou la qualité de l'interface matrice-fibre, et la qualité du procédé de

fabrication.

Dans le chapitre II, l'étude consiste à trouver la meilleure stratégie de compatibilisation des

phases dans les composites de fibres naturelles de façon générale, et en particulier dans les

composites à base de matrice post-consommation. Le but est de déterminer quelle catégorie

d'additifs est appropriée pour ces matériaux. Pour cela, une étude comparative est réalisée

entre les trois catégories d'additifs couramment utilisées pour compatibiliser les composites

de fibres naturelles: agent de couplage matrice-fibre, additif élastomère (compatibilisant

résine-résine et/ou modificateur d'impact), et mélange des deux catégories d’additifs.

Dans le chapitre III, on optimise le composite par une compatibilisation des phases en

tenant compte simultanément de l'ensemble des propriétés étudiées et du coût de production

du matériau. Le meilleur additif, en termes de qualité, déterminé dans le chapitre précédent,

est utilisé. Cette étape permet de déterminer la composition optimale du composite.

30

Dans le chapitre IV le composite est amélioré par l'optimisation des paramètres du procédé

de fabrication (compoundage par extrusion suivi d'une mise en forme par injection), en

utilisant la composition optimale du composite déterminée dans le chapitre précédent tout

en tenant compte simultanément de l'ensemble des propriétés étudiées. En particulier,

l'étape de compoundage (extrusion) et l'étape de moulage (injection) sont simultanément

analysées afin d'investiguer les interactions entre les paramètres des deux étapes de

fabrication, en vue d'une conception rationnelle et adaptée des procédés de fabrication. À

cette étape, la composition du composite et ses conditions optimales de fabrication sont

déterminées.

Le chapitre V est une étude synthèse qui répond à l'objectif principal de la thèse, mais

également aux deux derniers objectifs secondaires. Dans ce chapitre, on analyse l'influence

de la combinaison des deux voies d'optimisation sur la microstructure et les propriétés

mécaniques du composite. En particulier, l'efficacité de cette optimisation combinée est

investiguée en termes de performance et de coût.

Finalement, le dernier chapitre présente une conclusion générale sur la base des résultats

obtenus et suggère un certain nombre d'investigations possibles pour les travaux futurs qui

pourraient être bénéfiques pour l'évolution de ces matériaux.

31

Chapitre II: Stratégie de compatibilisation des

phases dans les composites de fibres naturelles

Ce chapitre entame le processus d'optimisation des propriétés mécaniques de notre

composite qui comprend deux grandes étapes:

La première consiste à optimiser les propriétés du matériau par compatibilisation

des phases. Cette étape comprend deux sous-étapes: la détermination du meilleur additif

pour compatibiliser les phases dans le composite (développée dans ce chapitre), et

l’optimisation de la composition du matériau (traitée dans le chapitre suivant).

La seconde consiste à maximiser les propriétés en optimisant les paramètres de

fabrication du matériau (traitée dans le chapitre IV).

II.1 Introduction

Au cours des dernières décennies, les fibres naturelles ont attiré une attention croissante

comme renfort dans les matériaux composites à base de polymères, au détriment des

matériaux conventionnels tels que les fibres de verre ou de carbone (fibres synthétiques).

Plusieurs investigations ont été menées pour renforcer les thermodurcissables ou les

thermoplastiques avec des fibres naturelles comme le bois, le chanvre, le lin, la banane, le

palmier à huile, le jute, le coco, le kenaf, etc. [10, 13, 17, 20, 21, 89, 133-136]. En effet, les

fibres naturelles ont plusieurs avantages par rapport aux fibres synthétiques qui favorisent

la valorisation des composites qui en découlent dans différentes applications, en particulier

dans les industries automobile et de la construction. Ces avantages sont: bonnes propriétés

mécaniques spécifiques en raison de la faible densité, recyclabilité, biodégradabilité et

nature renouvelable, faible consommation d'énergie, abondance et par conséquent faible

coût et faible investissement, manipulation et traitement plus aisé avec faible

endommagement des équipements, peu d'effet néfaste sur la santé, pas d'émission de

dioxyde de carbone et bonne isolation thermique et acoustique [13, 19, 60-62].

Initialement, les thermodurcissables tels que les résines phénoliques, époxydes et

polyesters, étaient principalement utilisées comme matrices. Mais aujourd'hui, les

32

thermoplastiques tels que le polyéthylène et le polypropylène attirent plus l'attention en

raison de leur simplicité de traitement et de recyclage [63, 64]. En outre, dans le but de

réduire le coût de production des composites tout en proposant un débouché alternatif aux

déchets plastiques (qui représentent toujours un problème environnemental), l'utilisation de

polymères recyclés ou post-consommation comme matrice dans les composites de fibres

naturelles est largement explorée depuis plusieurs années [21, 66-70, 72, 73]. En effet, les

déchets plastiques sont une des composantes majeures des déchets solides municipaux dans

le monde. Par exemple, une ville dans un pays en développement avec une population de

trois millions d'habitants produit environ 400 tonnes de déchets plastiques par jour avec une

augmentation annuelle de 25% [65, 66]. Ainsi, les déchets plastiques représentent une

source prometteuse de matières premières pour les composites à base de fibres naturelles

compte tenu de leur faible coût par rapport aux plastiques vierges et de leur grande quantité

[66, 68].

Qu'il s'agisse de matrices thermoplastiques vierges ou post-consommation, les principaux

problèmes ou limitations des fibres naturelles comme agent de renforcement dans les

composites incluent la mauvaise compatibilité/adhésion interfaciale des fibres qui sont

hydrophiles et polaires avec les matrices thermoplastiques qui sont hydrophobes et non

polaires, les difficultés de mélange dues à une mauvaise mouillabilité entre les fibres et la

matrice, et l'absorption élevée d'humidité par les fibres [18, 69, 70, 87]. Ces problèmes

entraînent l'obtention de matériaux avec des propriétés en deçà de leur potentiel. Fort

heureusement, par voie de compatibilisation des phases via différentes méthodes de

traitements physiques ou chimiques de la fibre et/ou de la matrice, il est possible de

solutionner ou limiter ces problèmes afin d'améliorer la qualité de l'interface fibre-matrice

et les propriétés des composites [47, 89]. Parmi ces méthodes, le couplage chimique

utilisant en particulier des agents de couplage tels que des polymères à base d'anhydride

maléique est largement utilisé en raison de la capacité de l'anhydride maléique à modifier

aussi bien la fibre que la matrice pour atteindre la meilleure liaison interfaciale fibre-

matrice et la meilleure amélioration des propriétés mécaniques des composites [18].

Bien que l'introduction des fibres naturelles dans les matrices thermoplastiques (vierges ou

post-consommation) entraîne une amélioration de la rigidité du composite (modules), elle

tend, cependant, à réduire la ductilité du matériau qui se caractérise par une diminution de

33

l'élongation à la rupture et souvent de la résilience [10, 106, 133]. Cette fragilité est encore

plus prononcée dans le cas des composites à base de matrices post-consommation. En effet,

les polymères utilisés sont, en pratique, constitués de mélanges de polyoléfines (PE/PP) qui

représentent 60-80% des déchets plastiques, et dont le tri est très difficile et généralement

non rentable [68, 69, 73]. Malheureusement, ce mélange de polyoléfines est immiscible et

incompatible, affectant ainsi les propriétés mécaniques de ces matrices et par conséquent

celles des composites, particulièrement la résilience et l’allongement à la rupture [66, 68,

69, 75]. Ainsi, dans le cas des composites à base de matrices post-consommation, en plus

du problème d’incompatibilité fibre-matrice, celui de l’immiscibilité des résines dans la

matrice est rencontré et doit être solutionné ou limité. Si l'ajout d'agents de couplage

classiques (polyoléfines à base d'anhydride maléique comme le MAPP ou le MAPE)

favorise une amélioration de la rigidité et de la résistance mécanique, il ne permet

généralement pas aux composites (à base de matrice vierge ou post-consommation) d'avoir

une ductilité acceptable, même si on observe une amélioration de l'élongation à rupture et

de la résilience [70, 95, 106]. C'est pourquoi d'autres solutions ont été investiguées.

Une méthode couramment exploitée pour améliorer la ductilité des composites fragiles est

l'incorporation de polymères élastomères pendant la production du matériau. Divers agents

compatibilisants et/ou modificateurs d'impact tels que l'éthylène acétate de vinyle (EVA),

l'éthylène propylène diène monomère (EPDM), le bloc copolymère de styrène

éthylène/butylène styrène (SEBS) et le copolymère d'éthylène octène (EOC) généralement

utilisés dans les mélanges PE/PP pour améliorer la compatibilité entre les résines [137-141]

ont été testés dans les composites de fibres naturelles. D'autres tels que le thermoplastique

élastomère d'éthylène propylène (TPO), le poly-isobutylène (PIB) et l'acrylonitrile-

butadiène élastomère (NBR) ont également été investigués [133, 142-144]. Les résultats ont

montré que les additifs élastomères augmentent la résistance à l'impact, tandis que la

rigidité est réduite. Les tendances pour l'élongation à rupture et la résistance mécanique

(contrainte maximale) peuvent être influencées par le type de matrice et d'additifs

élastomères utilisés, mais généralement on observe une amélioration de l'élongation à

rupture et une réduction de la résistance mécanique. D'autres études ont analysé l'effet de la

combinaison des agents de couplage classiques (MAPP, MAPE) avec les compatibilisants

et/ou modificateurs d'impact à base d'élastomères sur les composites de fibres naturelles

34

[21, 134, 135, 145]. Les tendances générales des propriétés mécaniques ont montré une

stabilité voire une réduction de la rigidité (modules) et une amélioration de la résilience, de

la résistance mécanique et de l'élongation à rupture, après l'ajout du mélange d’additif

élastomère/agent de couplage dans le composite. Cependant, dépendamment du type de

matrice et du type d'élastomères combiné avec l'agent de coulage, les tendances de la

résistance mécanique et de l'élongation à rupture peuvent changer.

Comme on le constate, chacune des trois catégories d'additifs (agents de couplage, additifs

élastomères, et combinaison des deux additifs), pouvant être utilisée pour compatibiliser les

phases dans les composites de fibres naturelles, a ses avantages et ses inconvénients. Ainsi,

la question essentielle qui doit être posée actuellement est la suivante: quelle est la

meilleure stratégie de compatibilisation des phases dans les composites de fibres naturelles?

En d'autres termes, quelle catégorie d'additifs est la plus efficace pour assurer le meilleur

compromis entre les propriétés mécaniques des composites de fibres naturelles? Dans la

littérature, peu d'études analysant cette préoccupation sont disponibles, malgré son

importance. En effet, généralement en industrie, la qualité d'un produit qui présente des

caractéristiques de qualité multiples est inacceptable si l'une des caractéristiques se situe en

dehors des limites désirées [132]. Cette règle s'applique également au domaine des

composites de fibres naturelles où une application peut solliciter plusieurs propriétés

mécaniques telles que la rigidité, la résilience, la résistance mécanique, etc. Cependant, la

rigidité (modules) et la ductilité (résilience et élongation à rupture) ont des tendances

opposées, faisant qu'une propriété ne peut être améliorée sans affecter les autres. La

recherche de la catégorie d'additifs favorisant le meilleur compromis entre les propriétés

mécaniques des composites de fibres naturelles est donc nécessaire, voire indispensable.

Dans ce travail, une étude comparative entre les trois catégories d'additifs (agents de

couplage classique, additifs élastomères, et combinaison des deux additifs) est effectuée.

Pour ce faire, différents additifs, à différentes concentrations, sont testés sur un composite

fibre de lin/polymère post-consommation. Les analyses sont faites en tenant compte,

d'abord des propriétés individuelles, et par la suite de l'ensemble des propriétés étudiées. En

outre, les propriétés morphologiques et physiques (densité) des composites sont également

analysées.

35

II.2 Matériel et Méthodes

II.2.1 Description des matières premières utilisées

II.2.1.1 Matrice

La matrice utilisée est un mélange de polymères d’origine post-consommation provenant de

la firme Recyc-RPM (St-Damien, QC, Canada). Ces matériaux ont été recueillis à partir de

déchets solides municipaux. Les flocons de polymères (Figure II.1a) ont été lavés et triés

par flottation dans l'eau, permettant la séparation des polyoléfines (moins denses que l'eau)

des autres polymères ou des impuretés (plus denses que l'eau). Par la suite, la fraction

légère de polymère a été mélangée dans une extrudeuse à double vis (comme décrit plus

loin) pour obtenir un mélange homogène (Figure II.1b).

Figure II.1 Mélange de polymères post-consommation utilisés comme matrice: (a) avant

uniformisation et (b) après uniformisation.

Par une analyse des courbes de calorimétrie différentielle à balayage (Figure AII.1 des

annexes), on observe que ce mélange, ayant une masse volumique de 934 kg/m3, était

composé essentiellement de polyéthylène haute densité (HDPE) et de polypropylène (PP)

tel que déterminé par les pics de température de fusion (environ 130°C pour le HDPE et

163°C pour le PP). Selon les enthalpies de fusion, la composition massique moyenne

(calculée sur la base de cinq échantillons) est de 75 ± 1% de HDPE et 25 ± 1% de PP.

(b) (a)

36

II.2.1.2 Fibre naturelle

Dans ce projet, une fibre produite au Canada a été choisie. Il s’agit de la fibre de lin qui est

connue pour sa bonne rigidité et sa bonne résistance. Les fibres reçues (Figure II.2a),

fournies par la firme BIOLIN RESEARCH Inc. (Saskatoon, SK, CANADA), ont été

broyées puis tamisées afin d’en contrôler la granulométrie (Figure II.2b). Pour la

production des composites, les fibres dont la taille est comprise entre 250 et 1000 μm ont

été sélectionnées. Afin de rendre négligeable le taux d’humidité dans les fibres, elles ont été

séchées dans une étuve, à une température de 80°C pendant 24 heures. Un test d’humidité

effectué de 0 à 30 minutes (temps approximatif de compoundage des matières premières),

par intervalle de 10 minutes, après leur sortie de l’étuve, a montré que le taux d’humidité

demeurait inférieur à 2%.

Figure II.2 Fibres de lin utilisées comme renfort: (a) non broyées et (b) broyées et tamisées

(taille entre 250 et 1000 μm).

II.2.1.3 Additifs

Trois additifs, dont deux agents de couplage et un modificateur d'impact élastomère, ont été

sélectionnées pour compatibiliser les phases et améliorer les propriétés mécaniques du

composite étudié:

Deux différents agents de couplage ont été choisis en raison des deux types de

résines (HDPE et PP) présentes dans la matrice. Il s’agit de l’Epolene C-26 (Figure II.3a)

qui est un copolymère de polyéthylène greffé avec l’anhydride maléique (MAPE) et de

(b) (a)

37

l’Epolene E-43 (Figure II.3b) qui est un copolymère de polypropylène greffé avec

l’anhydride maléique (MAPP). Ces deux agents de couplage proviennent de la firme

WESTLAKE CHEMICAL CORPORATION (Houston, Texas, USA).

L'additif élastomère choisi est le Fusabond MN493D (Figure II.3c) provenant de

DUPONT PACKAGING & INDUSTRIAL POLYMERS (Wilmington, Delaware, USA).

C'est un copolymère d’éthylène octène greffé avec l’anhydride maléique (EO-g-MAH) qui

a la capacité de jouer les rôles de compatibilisant résine-résine dans la matrice et de

modificateur d'impact pour les composites.

La combinaison de l'additif élastomère avec les deux agents de couplage

individuel (MAPE + EO-g-MAH, MAPP + EO-g-MAH) ou combinés (MAPE+MAPP +

EO-g-MAH) constitue la troisième catégorie d'additifs testée sur le composite.

Figure II.3 Additifs utilisés: (a) Epolene C-26 (MAPP), (b) Epolene E-43 (MAPP) et (c)

Fusabond MN493D (EO-g-MAH).

II.2.2 Méthodologie

II.2.2.1 Préparation des échantillons

Le but de cette étude est de déterminer la meilleure stratégie de compatibilisation des

phases dans les composites de fibres naturelles en comparant les trois catégories d'additifs

généralement utilisées:

catégorie «agent de couplage»: MAPP, MAPE et MAPP/MAPE

catégorie «additif élastomère»: EO-g-MAH

catégorie «mélange d’additif élastomère/agent de couplage»: EO-g-

MAH/MAPP, EO-g-MAH/MAPE et EO-g-MAH/MAPP/MAPE.

(a) (b) (c)

38

Les proportions des différents additifs ont été variées de 2 à 6% en masse du composite,

tandis que celles du polymère et des fibres ont été fixées à un ratio 75/25 en masse. Pour les

combinaisons entre deux additifs, un ratio 75/25 élastomère/agent de couplage ou

MAPE/MAPP par rapport à la concentration totale des additifs dans le composite a été

choisie en lien avec le ratio matrice/fibre. Concernant le mélange des trois additifs, un ratio

75/12,5/12,5 élastomère/MAPE/MAPP a été sélectionné. Le Tableau II.1 présente la

composition des différents matériaux produits.

39

Tableau II.1 Composition des matériaux produits.

Additifs

Composition du matériau Code

Composite Matrice

(% poids)

Fibre de lin

(% poids)

Additifs

(% poids)

Sans additifs 100 0 0 PR

75 25 0 RLI

MAPP

73,5 24,5 2 RLE2

72 24 4 RLE4

70,5 23,5 6 RLE6

MAPE

73,5 24,5 2 RLC2

72 24 4 RLC4

70,5 23,5 6 RLC6

MAPE/MAPP

73,5 24,5 1,5/0,5 RLCE2

72 24 3/1 RLCE4

70,5 23,5 4,5/1,5 RLCE6

EO-g-MAH

73,5 24,5 2 RLF2

72 24 4 RLF4

70,5 23,5 6 RLF6

EO-g-MAH/MAPP

73,5 24,5 1,5/0,5 RLFE2

72 24 3/1 RLFE4

70,5 23,5 4,5/1,5 RLFE6

EO-g-MAH/MAPE

73,5 24,5 1,5/0,5 RLFC2

72 24 3/1 RLFC4

70,5 23,5 4,5/1,5 RLFC6

EO-g-MAH/

MAPE/MAPP

73,5 24,5 1,5/0,25/0,25 RLFCE2

72 24 3/0,5/0,5 RLFCE4

70,5 23,5 4,5/0,75/0,75 RLFCE6

Le mélange des matériaux a été effectué dans une extrudeuse bi-vis co-rotative à double

alimentation de marque Leistritz (diamètre = 27 mm, L/D = 40) avec un profil de

40

température de 160, 165, 170, 170,170, 170, 170, 175, 180, 190°C et un débit massique

total de production de 4,5-4,8 kg/h. Les vitesses d’extrusion sont de 100 rpm pour

l'alimentation principale (vis) et 70 rpm pour l’alimentation secondaire. La méthode

d’alimentation a un impact majeur sur la qualité du composite produit. D’abord, le

polymère et les additifs sont introduits dans l’alimentation primaire, tandis que les fibres de

lin sont alimentées par la trémie secondaire afin de limiter leur détérioration thermo-

mécanique. Cette méthode réduit le temps pendant lequel les fibres subissent les contraintes

de cisaillement et la température lors du compoundage.

Figure II.4 Aspect général d'un composite fibre de lin/polymère post-consommation

préparé: (a) sous forme de granules après extrusion et (b) sous forme de plaques après

injection.

Le mélange composite (extrudé), à la sortie de l'extrudeuse, est refroidi dans un bain d'eau

puis granulé. Par la suite, les granules (Figure II.4a) sont séchés à 80°C dans une étuve sous

vide pendant quatre heures, avant d'être moulés dans une presse à injection de marque

Nissei PS-E possédant les spécifications décrites au Tableau AII.1 des annexes. Les

conditions d’injection des matériaux sont présentées dans le Tableau AII.2 des annexes. Le

moule utilisé contient deux cavités rectangulaires identiques de dimensions 114 x 25 x 3,18

mm3. Enfin, les plaques (Figure II.4b) obtenues sont laissées au repos pendant une semaine

(a) (b)

41

avant d’être découpées en échantillons spécifiques aux différents tests. Les échantillons

sont laissés au repos pendant un minimum de 72 heures pour relaxer les contraintes internes

avant les différents tests.

II.2.2.2 Caractérisation des échantillons

Les matériaux produits ont été caractérisés par des tests mécaniques, morphologiques et de

densité.

II.2.2.2.1 Tests mécaniques

Trois types de tests mécaniques (flexion, traction, impact) ont été réalisés à température

ambiante (23 ± 1°C) pour caractériser la matrice non chargée et les différents matériaux

composites. Les tests de flexion et de traction ont été effectués à l’aide d’une machine

universelle d’essais de marque Instron, modèle 5565, à une vitesse de déformation de 2

mm/min. Des cellules de 50 N et 500 N ont été utilisées respectivement pour les tests de

flexion et de traction. Les spécimens de traction ont été préparés et testés selon la norme

ASTM D638 (type IV), tandis que les essais de flexion ont été réalisés sur des échantillons

avec des dimensions de 80×12,8×3,18 mm3 utilisant une géométrie de flexion en trois

points selon la norme ASTM D790 (60 mm entre les supports). Les tests d’impact Charpy,

avec entaille en V (fait avec un Automatic Sample Notcher ASN de Dynisco), ont été

réalisés avec une machine de marque Tinius Olsen, modèle impact 104, conformément à la

méthode B de la norme ASTM D256. Pour tous les tests, la valeur des propriétés

mécaniques pour un matériau représente une moyenne calculée sur une base de plusieurs

spécimens (cinq pour la flexion et la traction, et 10 pour l'impact) et un écart-type est utilisé

pour représenter la dispersion des valeurs.

II.2.2.2.2 Analyse morphologique

L’étude morphologique est une analyse microscopique de la surface des matériaux. Cette

étude permettra d’apprécier la nature de la porosité, de l’adhésion fibre-matrice et si

possible résine-résine dans les composites. Elle permettra de comprendre le comportement

mécanique macroscopique des matériaux. Pour ce test, un microscope électronique à

balayage (MEB) de type JEOL JSM-840A a été utilisé pour prendre des

microphotographies à différents grossissements. Les échantillons ont été soumis à une

42

fracture cryogénique (azote liquide), revêtus d'une couche mince d'or/palladium et ensuite

examinés à 15 kV.

II.2.2.2.3 Mesure de la densité

La mesure de la densité permet en général d'apprécier la teneur de la porosité dans les

matériaux. Elle pourrait permettre également d'expliquer le comportement mécanique des

composites produits. Dans cette étude, les mesures de densité ont été réalisées à l’aide d’un

pycnomètre à gaz modèle Ultrapyc 1200e de Quantachrome Instruments (Boynton Beach,

FL, USA). Pour chaque matériau, la valeur de la densité représente une moyenne calculée

sur une base de trois spécimens et un écart-type est utilisé pour représenter la dispersion des

valeurs.

II. 2.2.3 Détermination de la catégorie d'additifs la plus efficace pour

compatibiliser les composites de fibres naturelles

La détermination de la catégorie d'additifs la plus efficace pour compatibiliser les phases

dans les composites de fibres naturelles a été réalisée en analysant l'ensemble des propriétés

mécaniques étudiées. Pour cela, deux étapes ont été nécessaires.

La première étape a consisté à sélectionner les additifs qui améliorent le plus grand

nombre de propriétés mécaniques analysées. Dans cette optique, une comparaison des

composites compatibilisés avec le composite non compatibilisé a été effectuée.

Dans la deuxième étape, les composites, correspondant aux additifs sélectionnés à

l'étape précédente, ont été comparés en transformant l'ensemble des propriétés analysées en

une propriété composite. Pour ce faire, la qualité relative du matériau a été utilisée comme

fonction objective [89, 90, 136]. Elle est définie comme la somme des indices de qualité

mécanique du composite par rapport à sa matrice de base (équation II.1).

𝑄𝑟 = ∑ 𝑌𝑐,𝑗 𝑌𝑚,𝑗⁄

𝑞

𝑗=1

(II. 1)

où 𝑌𝑐,𝑗 et 𝑌𝑚,𝑗 représentent respectivement la 𝑗ème propriété mécanique du composite et de

la matrice polymère, et 𝑞 est le nombre de propriétés mécaniques. Le ratio 𝑌𝑐,𝑗 𝑌𝑚,𝑗⁄ est un

43

indice de comparaison du composite par rapport à sa matrice de base (indice de qualité

mécanique du composite) pour la 𝑗ème propriété mécanique. Le meilleur additif est donc

celui qui confère au matériau la meilleure qualité relative.

II.3 Résultats et discussion

II.3.1 Évolution des propriétés des composites en fonction du

type et de la concentration d'additifs

II.3.1.1 Propriétés mécaniques

Les résultats des différentes propriétés mécaniques de la matrice et des composites sont

présentés dans le Tableau II.2. On remarque que l’introduction des fibres de lin dans la

matrice (PR) augmente significativement le module de flexion (RLI). Cependant, la plupart

des additifs n’ont pas un effet significatif sur le module du composite quelque soit la

concentration utilisée, excepté MAPP (RLE, à partir de 4%), qui engendre la plus grande

augmentation, et le mélange MAPE/MAPP (RLCE, de 2 à 6%). D’autres additifs comme

MAPE (RLC), EO-g-MAH (RLF), le mélange EO-g-MAH/MAPE (RLFC) et le mélange

des trois additifs (RLFCE) sont même la cause d’une réduction significative du module de

flexion qui s’accroît lorsque leur concentration est variée de 2 à 6% dans le composite. Les

observations faites avec le module de flexion sont également constatées pour le module de

traction. Cependant, des additifs comme MAPE (RLC de 2 à 6%) et le mélange EO-g-

MAH/MAPP (RLFE à 2 et 4%) augmentent significativement le module de traction du

composite alors qu'ils causaient une réduction significative (MAPE) ou n'avaient pas d'effet

(EO-g-MAH/MAPP) sur le module de flexion. En outre, le mélange MAPE/MAPP qui

augmentait significativement le module de flexion, n'a pas d'effet sur le module de traction

quelque soit la concentration utilisée. Dans ce cas également, MAPP engendre la plus

grande amélioration. Les observations ci-dessus pourraient être expliquées par la qualité

(rigidité) des matériaux ajoutés à la matrice et au composite [134, 143]. En effet, les fibres

naturelles sont très rigides par rapport à la matrice polymère et donc améliorent

significativement les modules du composite. D'autre part, l'addition des additifs favorise

une bonne mouillabilité de la fibre, ce qui produit de légères améliorations qui contribuent

à une meilleure dispersion du renfort dans la matrice [95, 146, 147]. Cela pourrait expliquer

l'amélioration des modules du composite en présence de MAPP, MAPE/MAPP, EO-g-

44

MAH/MAPP. Cependant, il est difficile d'expliquer les comportements opposés de MAPE

sur les différents modules. Par contre, la faible rigidité de EO-g-MAH qui est de nature

élastomère serait la raison de la réduction des modules des composites contenant cet additif

(RLF, RLFC, RLFCE), d'autant plus que dans les mélanges d'additifs, le ratio additif

élastomère/agent de couplage est en faveur de l'additif élastomère (75/25). Cette baisse de

la rigidité est limitée par MAPP, mais pas par MAPE.

On constate également que l’introduction des fibres dans la matrice augmente

significativement la résilience. L’ajout des additifs améliore davantage et de façon

significative cette propriété mécanique exceptée, MAPP (RLE) qui entraîne une baisse

significative. En outre, le composite contenant EO-g-MAH possède une résilience

significativement supérieure comparée aux composites contenants MAPP et MAPE et la

variation de la concentration des additifs contenant EO-g-MAH de 2 à 6% entraîne une

amélioration significative de la résilience, tandis que celle des additifs sans EO-g-MAH n’a

pas d’effet. L’amélioration de la résilience des composites de fibres naturelles par rapport à

la matrice n’est pas commune, mais dans le cas d’un composite avec un mélange de matrice

post-consommation ou recyclée, elle serait due à l’incompatibilité des résines dans le

polymère qui conduit à une résistance à l'impact très faible du matériau en l’absence de

fibres [73]. L’ajout d’un additif de nature élastomère (EO-g-MAH) améliore donc

significativement la résilience du matériau qui était faible malgré la première amélioration.

Cette amélioration est meilleure dans le cas des modificateurs d'impact (additifs

élastomères) qui ont une affinité pour les fibres (présence d'anhydride maléique dans notre

cas). Les fibres sont alors partiellement encapsulées ou enrobées plutôt que simplement

dispersées en vrac comme des domaines distincts dans la matrice. Cette encapsulation

réduit les concentrations de contraintes à l'interface polymère-fibre, conduisant à une

meilleure performance en impact, mais aussi à une réduction des modules [134]. En outre,

l’ajout de MAPE, qui a un effet plastifiant non négligeable mais faible par rapport à EO-g-

MAH, améliore également la résilience du composite. Par contre, MAPP apporte plus de

rigidité, mais également plus de fragilité dans le matériau, ce qui explique la baisse

significative de la résilience du composite en présence de MAPP. Myers et al., qui ont

utilisé le même MAPP (Epolene E-43), ont également rapporté une réduction de la

45

résistance à l'impact pour les composites PP/farine de bois et HDPE/farine de bois [148,

149].

Tableau II.2 Propriétés mécaniques des différents matériaux préparés.

Code des

matériaux

Propriétés mécaniques

Module de flexion

(MPa)

Module de

traction (MPa)

Résistance à

l'impact (kJ/m2)

Contrainte max

en traction (MPa)

PR 1114 (11) 332 (9) 3,4 (0,1) 20,1 (0,3)

RLI 1589 (47) 419 (14) 4,9 (0,2) 14,8 (0,3)

RLE2 1644 (19) 460 (16) 4,2 (0,3) 18,0 (0,8)

RLE4 1780 (84) 465 (9) 4,1 (0,3) 18,2 (0,6)

RLE6 1755 (46) 462 (8) 3,6 (0,3) 18,5 (0,4)

RLC2 1518 (7) 455 (8) 5,2 (0,2) 16,8 (0,2)

RLC4 1434 (30) 451 (8) 5,5 (0,2) 17,3 (0,1)

RLC6 1440 (26) 441 (13) 5,7 (0,3) 16,0 (0,4)

RLCE2 1669 (11) 427 (21) 5,6 (0,3) 16,6 (0,1)

RLCE4 1675 (16) 428 (16) 5,5 (0,1) 16,6 (0,5)

RLCE6 1707 (23) 437 (11) 5,4 (0,1) 16,7 (0,6)

RLF2 1375 (70) 391 (14) 6,1 (0,3) 17,1 (0,3)

RLF4 1335 (45) 375 (9) 6,6 (0,3) 17,6 (0,3)

RLF6 1225 (49) 359 (11) 8,0 (0,3) 16,3 (0,4)

RLFE2 1597 (42) 451 (5) 5,9 (0,2) 18,0 (0,4)

RLFE4 1642 (33) 443 (8) 6,2 (0,3) 17,5 (0,4)

RLFE6 1556 (46) 432 (12) 7,2 (0,5) 17,5 (0,6)

RLFC2 1428 (34) 410 (8) 5,8 (0,2) 15,9 (0,4)

RLFC4 1329 (53) 372 (6) 6,5 (0,2) 15,6 (0,5)

RLFC6 1265 (12) 381 (11) 7,5 (0,5) 15,9 (0,2)

RLFCE2 1505 (54) 395 (8) 6,1 (0,2) 17,7 (0,4)

RLFCE4 1505 (10) 399 (5) 7,2 (0,3) 17,7 (0,3)

RLFCE6 1503 (58) 395 (9) 7,9 (0,3) 17,9 (0,5)

Voir Tableau II.1 pour la définition des acronymes.

46

Les résultats de la contrainte maximale en traction montrent que l’introduction des fibres

entraîne une réduction très significative de cette propriété pour le composite. L’ajout des

additifs augmente significativement la contrainte du composite mais, elle reste

significativement inférieure à la contrainte de la matrice polymère. En outre, la

concentration de l’additif n’a pas d’effet sur la contrainte maximale du composite. Enfin, le

composite contenant MAPP donne une meilleure contrainte maximale par rapport aux

composites contenants MAPE et EO-g-MAH. Néanmoins, le mélange EO-g-MAH/MAPE

et le mélange des trois additifs donnent également de bons résultats. Dans le cas de la

contrainte maximale, l’interface fibre-matrice joue un rôle important. En effet, la mauvaise

adhésion entre les fibres et la matrice fragilise l’interface, ce qui minimise le transfert de

charge (ou contraintes) entre la matrice et les fibres, causant ainsi une réduction de la

contrainte maximale dans le composite. L’ajout des additifs améliore la compatibilité fibre-

matrice et l’interface devient plus solide, ce qui favorise un bon transfert de charge matrice-

fibre, d'où une amélioration significative de la contrainte du composite [8, 118, 134]. En

outre, d’autres facteurs comme le ratio d’aspect (L/D), la longueur et l’orientation des

fibres influencent également les propriétés des composites. En effet, l'efficacité du transfert

de charge augmente avec le ratio L/D des fibres dont une valeur minimale de 10 est

indispensable pour assurer un bon transfert [95, 96]. Par contre, un faible ratio L/D peut

provoquer des concentrations de contraintes à l'interface matrice-fibre entraînant une

réduction de la résistance du composite comparée à la matrice polymère [94, 150].

Concernant la longueur des fibres, il est rapporté que pour atteindre le niveau maximal de

contrainte dans la fibre, sa longueur doit être au moins égale à la longueur critique et à la

longueur minimale de fibre requise pour que la contrainte atteigne la contrainte à rupture de

la fibre, désignée par longueur optimale de la fibre [93, 151]. Lorsque la longueur des fibres

atteint la longueur optimale, il y a une chance pour une meilleure orientation, qui peut

conduire à une amélioration des propriétés mécaniques des composites. Dans le cas des

fibres plus courtes que cette longueur optimale, les fibres vont être séparées de la matrice,

entraînant des défaillances dans le composite à faible déformation, qui vont diminuer les

propriétés mécaniques [93, 151]. Dans notre cas, il se pourrait que les contraintes de

cisaillement subies par les fibres pendant la fabrication du composite aient causé une

importante dégradation mécanique, entraînant une réduction de la longueur et du ratio L/D

47

moyens des fibres par rapport à la longueur optimale et au ratio L/D minimal,

respectivement (la distribution des longueurs et des ratios L/D est déplacée vers les faibles

valeurs). Cette situation serait donc la raison pour laquelle la contrainte maximale des

composites compatibilisés reste significativement inférieure par rapport à celle de la

matrice.

II.3.1.2 Morphologie

La morphologie a été investiguée en utilisant la microscopie électronique à balayage

(MEB). Les Figures II.5 et II.6 présentent les images MEB des composites sans et avec 4%

d'additifs. Outre la présence de pores dû au «pull-out» des fibres (contour rouge), l'analyse

des images MEB montre la présence de domaines (ou surfaces) lisses (contour blanc) à la

surface des composites. Plusieurs raisons peuvent être à l'origine de la présence de ces

domaines. La première pourrait être la présence d'humidité résiduelle ou la reprise

d'humidité dans les granules de composites après le séchage. Compte tenu du confinement

des granules dans le cylindre et des températures de fusion en injection supérieures à la

température de condensation de l'eau, cette humidité est transformée en gaz qui ne peut

s'échapper, créant ainsi des poches de gaz dans le matériau fondu. Lors de la solidification,

ces poches de gaz restent prises au piège dans le matériau. Une autre raison pourrait être la

présence de contaminants volatils dans le cylindre en injection. Enfin, ces domaines

pourraient être dus à des défauts de fabrication (mauvaise fonte ou soudure des particules).

La surface du composite sans additif montre que les fibres de lin sont bien dispersées dans

la matrice. Cependant, on remarque la présence d'une grande quantité de pores («pull-out»

des fibres) et de domaines lisses (Figure II.5a). En outre, on observe également la présence

d'espaces entre la matrice et le renfort (Figure II.5b). Ces observations confirment

l'incompatibilité entre la matrice et les fibres, qui a un impact négatif sur les propriétés

mécaniques du composite, particulièrement sur la contrainte maximale en traction. Pour les

composites avec 4% d'additifs (Figure II.5c, e, g et Figure II.6a, c, e, g), une bonne

dispersion des fibres dans la matrice, peu de pores et de domaines lisses sont observés à la

surface, excepté pour le composite contenant le mélange MAPE/MAPP (Figure II.5g) où

on remarque la présence de plusieurs domaines lisses dans le matériau.

48

Figure II.5 Microphotographies MEB des composites sans et avec 4% d'additifs, à

différents grossissements: (a, b) sans additif, (c, d) avec MAPP, (e, f) MAPE et (g, h) avec

MAPE/MAPP.

(a)

-

(b)

(c) (d)

(e) (f)

(g) (h)

49

Figure II.6 Microphotographies MEB des composites avec 4% d'additifs, à différents

grossissements: (a, b) avec EO-g-MAH, (c, d) avec EO-g-MAH/MAPP, (e, f) EO-g-

MAH/MAPE et (g, h) avec EO-g-MAH/MAPE/MAPP.

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

(g) (h)

50

En outre, dans les microphotographies à plus fort grossissement, il est clair que l'addition

des additifs entraîne l'élimination des espaces entre la matrice et les fibres de lin (Figure II

5d, f, h et Figure II.6b, d, f, h). Ces observations confirment la bonne adhésion entre la

matrice et les fibres, améliorant ainsi la contrainte maximale des composites contenants les

différents additifs. La présence de pores causés par le «pull-out» des fibres, plus

remarquable avec les composites contenant MAPE et le mélange MAPE/MAPP (Figure

II.5e et g), est le résultat de la présence de quelques fibres très courtes (de longueur plus

courte que la longueur optimale de fibre expliquée dans la section précédente) qui sont

décollées de la matrice [93, 151]. Ces «pull-out» des fibres (causant des défaillances dans le

matériau), même en faible quantité, sont l'une des raisons pour lesquelles la contrainte

maximale des composites reste inférieure à celle de la matrice vierge, malgré la bonne

adhésion interfaciale. En outre, les résultats mécaniques nous amènent à penser que

l'échantillon choisi pour le composite contenant MAPE/MAPP, montrant une grande

quantité de domaines lisses à la surface du matériau (Figure II.5e), n'est pas représentatif du

composite produit. Cependant, il se pourrait que la présence de ces domaines n'ait pas

d'influence sur la qualité des composites.

II.3.1.3 Densité

Les résultats de densité (Tableau II.3) montrent une augmentation très significative de cette

propriété lorsque les fibres sont introduites dans la matrice en raison d'une densité des

fibres (1417 kg/m3) très supérieure à celle de la matrice (934 kg/m3) [21, 23]. On remarque

également que l'ajout des additifs MAPP (RLE) et le mélange MAPE/MAPP (RLCE)

augmente significativement la densité du composite, ce qui indique une meilleure adhésion

en réduisant les pores et éliminant les espaces entre la matrice et les fibres [152].

Cependant, malgré la bonne adhésion interfaciale matrice-fibre, les additifs tels que MAPE

(RLC) et le mélange EO-g-MAH/MAPP, n'ont pas d'effet sur la densité du composite. En

outre, les autres additifs contenant EO-g-MAH (RLF, RLFC et RLFCE) entraînent une

réduction significative de la densité du composite. Ces observations pourraient être dues à

la densité du MAPE (918 kg/m3) légèrement inférieure, et du EO-g-MAH (871 kg/m3) très

inférieure à celle de la matrice (934 kg/m3) [21]. En outre, le ratio additif élastomère/agent

de couplage, en faveur de l'additif élastomère (75/25), pourrait être également une

explication. En général, la variation de la concentration des additifs n'a pas d'impact sur la

51

densité du composite. Enfin, les résultats de densité confirment notre hypothèse selon

laquelle la présence des domaines lisses n'a pas d'influence sur les propriétés des

composites. En effet, cette influence aurait engendré une réduction de la densité,

notamment pour les composites sans additif (RLI) et contenant le mélange MAPE/MAPP

(RLCE).

Tableau II.3 Densité des matériaux produits.

Code des matériaux Densité (kg/m3)

PR 934 (1)

RLI 1023 (2)

RLE2 1041 (7)

RLE4 1032 (1)

RLE6 1020 (2)

RLC2 1018 (4)

RLC4 1025 (1)

RLC6 1021 (1)

RLCE2 1031 (1)

RLCE4 1028 (3)

RLCE6 1029 (2)

RLF2 1019 (4)

RLF4 1015 (1)

RLF6 1014 (1)

RLFE2 1023 (3)

RLFE4 1021 (2)

RLFE6 1019 (5)

RLFC2 1016 (1)

RLFC4 1017 (1)

RLFC6 1013 (3)

RLFCE2 1013 (2)

RLFCE4 1011 (3)

RLFCE6 1013 (1)


52

II.3.2 Détermination de la meilleure catégorie d'additifs pour

compatibiliser les composites de fibres naturelles

La détermination du meilleur additif, pour compatibiliser notre composite, est basée sur

l'analyse de l'ensemble des propriétés mécaniques étudiées.

Tableau II.4 Résumé des effets des additifs sur les composites lin/polymère post-

consommation.

Code des

composites

Propriétés mécaniques

Module de Flexion Module de

traction

Résistance à

l'impact

Contrainte max

en traction

RLE2 0 + - +

RLE4 + + - +

RLE6 + + - +

RLC2 - + + +

RLC4 - + + +

RLC6 - + + +

RLCE2 + 0 + +

RLCE4 + 0 + +

RLCE6 + 0 + +

RLF2 - - + +

RLF4 - - + +

RLF6 - - + +

RLFE2 0 + + +

RLFE4 0 + + +

RLFE6 0 0 + +

RLFC2 - 0 + +

RLFC4 - - + +

RLFC6 - - + +

RLFCE2 - - + +

RLFCE4 - - + +

RLFCE6 - - + +

Comparaisons faites en utilisant le t-test de Student, à un niveau significatif de α=5%. Effets «+» positif, «-»

négatif et «0» non significatif.


53

Selon nos critères de sélection, le meilleur additif est celui qui améliore le maximum de

propriétés, et qui engendre la plus grande amélioration sur l'ensemble des propriétés

(meilleure qualité relative). Ainsi, dans une première étape, la sélection des «bons additifs»,

sur la base du nombre de propriétés mécaniques améliorées, est réalisée. Pour cela, une

analyse des effets des différents additifs sur les propriétés du composite est effectuée

(Tableau II.4). Les comparaisons des propriétés des composites compatibilisés avec ceux

du composite sans additif ont été faites en utilisant un test-t de Student avec un seuil

significatif de 5%. Il apparaît clairement que les bons additifs sont MAPP (RLE), MAPE

(RLC), mélange MAPE/MAPP (RLCE) et mélange EO-g-MAH/MAPP (RLFE) qui

améliorent chacun trois propriétés mécaniques. On constate également que, excepté MAPP

qui améliore deux types de propriétés (rigidité et résistance mécanique), les trois autres

«bons additifs» augmentent les trois types de propriétés mécaniques étudiées (rigidité,

résilience et résistance mécanique), ce qui montre que ces additifs assurent un bon équilibre

des propriétés mécaniques du composite. En général, la variation de la concentration ne

change pas le sens de l'effet des additifs.

Tableau II.5 Qualité relative des composites sans additif et contenant les «bons additifs».

Code des composites Qualité relative (𝑸𝒓)

RLI 4,87

RLE2 4,99

RLE4 5,11

RLE6 4,95

RLC2 5,10

RLC4 5,12

RLC6 5,09

RLCE2 5,26

RLCE4 5,24

RLCE6 5,29

RLFE2 5,42

RLFE4 5,50

RLFE6 5,69


54

Par la suite, les qualités relatives (𝑄𝑟) des composites sans additif, et contenant les «bons

additifs» sont comparées (Tableau II.5). Puisque quatre propriétés mécaniques sont

analysées, lorsque 𝑄𝑟 = 4, il n'y a pas de changement dans la qualité du composite comparé

à la matrice non chargée. Par contre, si 𝑄𝑟< ou > 4, la qualité du composite est réduite ou

améliorée, respectivement [90]. Il apparaît clairement que la qualité des composites est

améliorée comparativement à la matrice non chargée. Par ailleurs, l'ajout des «bons

additifs» améliore également la qualité du composite. Enfin, la meilleure qualité relative est

observée pour le composite contenant le mélange EO-g-MAH/MAPP (RLFE), quelque soit

la concentration d'additif utilisée. Cette observation suggère que le mélange EO-g-

MAH/MAPP est le meilleur additif pour compatibiliser notre composite. Un résultat

identique a été obtenu par Oksman et Clemons qui ont testé plusieurs additifs (MAPP,

EPDM, EPDM-MA, SEBS-MA, mélanges EPDM/MAPP, EPDM-MA/MAPP et SEBS-

MA/MAPP) pour compatibiliser un composite PP/bois. Leur étude a montré que le meilleur

additif était SEBS-MA/MAPP [134]. Ces deux résultats pourraient nous amener à conclure

que le mélange d’additif élastomère/agent de couplage est la meilleure catégorie d'additifs

pour compatibiliser les composites de fibres naturelles. Cependant, une telle conclusion

serait un peu simple. En effet, dans notre étude comme dans celle de Oksman et Clemons,

les autres additifs appartenant à cette catégorie étaient aussi bons ou même moins bons que

certains additifs des autres catégories. Cela signifie que dans chaque catégorie, il y a de très

bons additifs pour compatibiliser les composites de fibres naturelles et qui pourront être

utilisés en fonction des performances recherchées pour les applications des matériaux à

produire. Néanmoins, le mélange d’additif élastomère/agent de couplage assure un meilleur

équilibre entre les propriétés des composites.

II.4 Conclusion

Dans cette étude, il était question de déterminer la meilleure stratégie de compatibilisation

des phases dans les composites de fibres naturelles. Pour cela, trois additifs dont deux

agents de couplage (Epolene E-43 (MAPP) et Epolene C-26 (MAPE)) et un additif

élastomère (Fusabond MN493D (EO-g-MAH)) ont été sélectionnés pour former les trois

catégories d'additifs (agent de couplage classique, additif élastomère, et mélange additif

élastomère/agent de couplage) généralement utilisées pour compatibiliser les composites.

55

Les différents additifs ont été testés à différentes concentrations (2 à 6%) sur un composite

de fibre de lin/polymère post-consommation, et les propriétés mécaniques (modules de

flexion et de traction, résistance à l'impact et contrainte maximale en traction),

morphologiques et physiques (densité) ont été analysées. Les résultats obtenus ont montré

que:

Dans l'ensemble, tous les additifs utilisés ont assuré une bonne compatibilisation et

une bonne adhésion entre la matrice et les fibres, caractérisée par une amélioration des

propriétés mécaniques, particulièrement la contrainte maximale en traction. Cependant, la

contrainte maximale des composites est demeurée significativement inférieure comparée à

celle de la matrice, probablement en raison de la dégradation mécanique des fibres qui a

réduit leurs dimensions (longueur et ratio L/D) dans les composites comparés aux

dimensions minimales de fibre (longueur optimale et ratio L/D minimal) requises, générant

des zones de concentrations de contraintes à l'interface matrice-fibre et des défaillances

dans les composites. Généralement, l'influence de la concentration des additifs était

fonction de la catégorie d'additifs et du type de propriétés mécaniques.

En raison des qualités de chaque catégorie d'additifs et probablement du ratio dans

les mélanges d'additifs en faveur de l'additif élastomère, l'ajout de MAPP a amélioré la

rigidité et la résistance mécanique du composite tout en réduisant sa résilience. Les additifs

contenant l'élastomère (EO-g-MAH) ont eu, par contre, un comportement opposé

(réduction de la rigidité tout en améliorant les deux autres propriétés). Cependant, trois

additifs (MAPE, MAPE/MAPP et EO-g-MAH/MAPP) pouvant être qualifiés de «bons

additifs», ont fait exception en améliorant les trois types de propriétés mécaniques (rigidité,

résistance mécanique et résilience).

Les résultats morphologiques (bonne dispersion, réduction des pores, élimination

des espaces matrice-fibre) et de densité (amélioration de la densité) ont confirmé la bonne

compatibilisation et l’adhésion matrice-fibre en présence des additifs. La morphologie a

également confirmé l'existence de défaillances («pull-out» des fibres) qui ont un impact sur

la contrainte maximale des composites. En outre, la densité a certifié l'influence de la

qualité (propriétés) des additifs, et la possibilité de l'influence du ratio dans les mélanges

d'additifs sur les propriétés des composites.

56

Sur la base des critères de sélection, le meilleur additif était EO-g-MAH/MAPP,

appartenant à la catégorie mélange d’additif élastomère/agent de couplage. Cette catégorie

d'additifs semble être la plus efficace pour assurer un meilleur compromis entre les

propriétés mécaniques des composites. Cependant, dans les autres catégories, il existe de

très bons additifs qui pourront être utilisés en fonction des performances recherchées pour

les applications des matériaux à produire.

57

Chapitre III: Simultaneous optimization of the

mechanical properties of postconsumer natural

fiber/plastic composites: Phase compatibilization

and quality/cost ratio

Dans le chapitre précédent, l'objectif principal était de déterminer le meilleur additif pour

compatibiliser les phases dans notre composite. Dans ce chapitre, qui correspond à l'étape

finale de l'optimisation du composite par la compatibilisation des phases, la composition du

composite sera optimisée en utilisant le meilleur additif obtenu. En outre, des aspects

comme l'influence du ratio dans le mélange d'additifs sur les propriétés et le coût de

production des matériaux, qui n'avaient pas été analysés dans l'étude précédente, seront pris

en compte dans cette étude.

Résumé

Dans ce travail, une optimisation simultanée par compatibilisation de phases de quatre

propriétés mécaniques (modules de flexion et de traction, résistance à l'impact et contrainte

maximale en traction) d'un composite de fibres naturelles/plastique a été réalisée tout en

ajustant le coût des matières premières. En particulier, une résine recyclée d'origine post-

consommation (mélange de polyéthylène haute densité et de polypropylène) et des fibres de

lin ont été extrudées en présence d'un mélange d'additifs: un agent de couplage (anhydride

maléique greffé au polypropylène) et un modificateur d'impact (anhydride maléique greffé

au copolymère d'éthylène octène), afin d'améliorer l'interface entre les phases en présence.

Par la suite, les composites ont été moulés par injection et testés. Le design expérimental de

Box-Behnken a servi pour analyser l'effet de la concentration de la fibre, de la

concentration totale des additifs et de la fraction du modificateur d'impact dans le mélange

d'additifs. Le processus d'optimisation a nécessité trois étapes: modéliser la relation entre

les propriétés mécaniques et les facteurs sélectionnés par une analyse avec la régression

linéaire multiple, identifier les conditions potentiellement optimales en utilisant l'approche

de la fonction de désirabilité (modèles de Derringer-Suich et Ch'ng et al.) et déterminer la

58

meilleure composition du composite (condition optimale) par une analyse comparative des

ratios qualité/coût du matériau.

Mots-clés: Plastique Post-Consommation; Composite de Fibres Naturelles; Propriétés

Mécaniques; Optimisation Multi-Réponses; Approche de la Fonction de Désirabilité;

Compatibilisation des Phases; Ratio Qualité/Coût.

59

Abstract

In this work, a simultaneous optimization by phase compatibilization of four mechanical

properties (flexural and tensile moduli, impact strength and tensile stress at yield) of natural

fiber/plastic composites was performed with respect to raw materials cost. In particular a

recycled resin of postconsumer origin (blend of high density polyethylene and

polypropylene) with flax fibers was extruded with an additives package: a coupling agent

(maleic anhydride grafted polypropylene) and an impact modifier (maleic anhydride grafted

ethylene octene copolymer) to improve the interface between each phase. Then, the

compounds were injection molded and tested. The analysis was performed according to a

Box-Behnken experimental design to study the effect of fiber concentration, total additives

concentration, and impact modifier fraction in the additives package. The optimization

process required three steps: to model the relationships between mechanical properties and

selected factors by a multiple linear regression analysis, to identify the potentially optimum

conditions using the desirability function approach (Derringer-Suich and Ch'ng et al.), and

to determine the best composite composition (optimum condition) by a comparative

analysis of the material quality/cost ratios.

Keywords: Postconsumer Plastic, Natural Fiber Composite; Mechanical Properties; Multi-

Response Optimization; Desirability Function Approach; Phase Compatibilization;

Quality/Cost Ratio.

Toupe JL, Trokourey A, and Rodrigue D. Polym Compos. 2014;35(4):730-746.

60

III.1 Introduction

Over the last few decades, biofiber composites have undergone a remarkable

transformation, being more and more used as new compositions and processes were

intensively investigated, developed and consequently applied [18]. Also, the petroleum

crisis made biocomposites significantly important as raw material costs and sustainable

development became highly important for engineering materials with a very wide range of

properties. However, like all materials, they are constantly under competitive pressure from

the global market, which in turn, necessitates continuous research [18]. According to

Dittenber and GangaRao, one of the most important challenges in research on natural

composites, so they can be interesting for infrastructure applications, is to improve their

mechanical properties [19]. However, these improvements must take into account the all

the important properties. In general, the quality of a product cannot be uniquely defined

when multiple characteristics are needed [132], but one property cannot be optimized

without affecting others. The field of composites is not immune to this multi-responses

problem. For example, in construction, composites stiffness, resilience or toughness, and

strength are important. However, for natural fibers inside a polymer matrix, those three

properties can change in a reverse way. Indeed, the work of Woodhams et al. showed that

the reinforcement of polyolefin resins (high density polyethylene HDPE and polypropylene

PP) by means of cellulose fibers significantly improved stiffness and strength, while

drastically reduced toughness [10]. So, improving composites performance for a specific

application implies finding the best composition to simultaneously optimize several

properties.

It is known that the most important drawbacks of natural fibers as reinforcement include

poor compatibility/adhesion between the hydrophilic and polar fibers with hydrophobic and

non-polar matrices, mixing difficulties due to poor wettability between the fibers and the

matrix and high relative moisture absorption [18, 45, 87]. For this reason, several

treatments were developed to improve the fiber-matrix interface via physical [18, 97, 100,

101, 105] or chemical [18, 40, 62, 77, 86-88, 97, 98, 107, 110-112, 115-119, 153-157]

modifications as phase compatibilization, which is the most used technique today.

61

Another important concern of the industry, especially for natural fibers/plastic composites

field, is good quality and low-cost production. One solution is to use low-cost raw

materials. For the matrix, postconsumer or recycled polymers are an option. Indeed, it has

been shown that the use of recycled polymers at the expense of virgin polymers do not

significantly reduce Young’s modulus or tensile strength, even when a blend of recycled

polymers is used [66, 73]. However, resins immiscibility in recycled polymers (especially

of postconsumer origin) significantly affects the matrix resilience or toughness and

elongation at break [69, 73]. This also has an impact on the properties of the composite

[66]. Thus, to produce good recycled polymers/natural fiber composites, a solution to the

immiscibility problem in the matrix or means to improve the properties affected by this

immiscibility must be found. But an important criterion for industrial application is the

quality/cost ratio. This parameter is complex and hard to define due to difficulty in

quantifying the “quality” aspect of the material (subjectivity).

In this study, an attempt is made to simultaneously optimize, by phase compatibilization,

natural fiber/plastic composite mechanical properties and adjust the raw materials cost. In

order to do so, a postconsumer resin (blend of HDPE and PP) and flax fiber are used. To

improve the interface between each phase, maleic anhydride grafted polypropylene

(MAPP) and maleic anhydride grafted ethylene octene copolymer (EO-g-MAH) were used

as coupling agent and impact modifier, respectively. The latter has already demonstrated its

effectiveness as a toughener or impact modifier for polymers blends [158-160] and natural

fibers/polymer blend composites [160]. Two models of the desirability function approach

are also applied and a material quality/cost ratio evaluation is performed. Finally,

optimization is performed to identify the composite composition leading to both economic

and mechanical optimum.

III.2 Literature review

III.2.1 Optimization by phase compatibilization

For natural fibers composites, the main problem is the fiber/matrix interface which affects

the final material properties. To solve this problem, several treatments were developed to

improve composite properties. Those treatments can be classified into three optimization

62

paths: taking into account the variability (structural and dimensional) and source of the

natural fibers [18, 19, 93-95, 161], phase compatibilization [18, 19, 40, 62, 77, 86-88, 97,

98, 100, 101, 105, 107, 110-112, 115-119, 153-157], and development of an optimum

composite implementation process or the optimization of existing processes [2, 18, 19, 93,

94, 128, 129].

Phase compatibilization, including physical [18, 97, 100, 101, 105] and chemical [18, 40,

62, 77, 86-88, 97, 98, 107, 110-112, 115-119, 153-157] modifications, is the most used

optimization path today because it is the easiest to implement at the industrial scale.

Surface modification via chemical methods enabled coupling between cellulosic fibers

strongly hydrophilic and hydrophobic polymers [98]. These treatments or coupling

techniques [18, 40, 45, 62, 77, 86-88, 98, 107, 112, 115-119] lead to the formation of

chemical bridges between the cellulosic fibers and the polymers. Generally, coupling

agents like maleic anhydride based polymers are used for this purpose.

III.2.2 Multi-responses optimization: desirability function

The desirability function approach is one of the most widely used methods to deal with the

optimization of multi-response problems [132].This method underwent several

modifications [162-167], but was originally developed by Harrington in 1965 and modified

later by Derringer and Suich in 1980 [162]. The basic idea of the desirability function

approach is to transform a multi-response problem in a unique response problem. It is based

on the conversion of estimated response models (�̂�𝑗), which are generally second order

models, into individuals desirability functions (𝑑𝑗) which are later regrouped in a

composite function (global desirability 𝐷). This function is generally a geometrical or

arithmetical mean, which will be maximized or minimized [167].

In this study, the aim is not to compare the models based on the desirability function

approach, but to use an optimization method enabling to reach the best compromise

between the multiple responses and that the theoretical results can be experimentally

verified. So, based on models simplicity and its easy application, two models have been

selected to obtain an optimum: Derringer-Suich and Ch'ng et al.

63

III.2.2.1 Derringer-Suich model [162, 166, 167]

This model is the first resulting from the original desirability function. The authors

generalized and simplified the individual desirability function proposed by Harrington.

However, it is criticized in the Derringer-Suich model that the existence of a break point

(non-differentiable point) occurs in the individual desirability function when the target

value is a nominal value (Nominal-The-Best NTB). This case does not apply here because

all the mechanical properties must be maximized. Otherwise, the target value is the

maximum (Larger-The-Best LTB). In that case, the response �̂�𝑗 of the individual

desirability 𝑑𝑗 is given as:

𝑑𝑗(�̂�𝑗) = {

0 𝑜𝑟 1, �̂�𝑗 < 𝐿𝑗 𝑜𝑟 �̂�𝑗 > 𝑈𝑗

(�̂�𝑗 − 𝐿𝑗

𝑈𝑗 − 𝐿𝑗)

𝑟𝑗

, 𝐿𝑗 ≤ �̂�𝑗 ≤ 𝑈𝑗

(III. 1)

where 𝐿𝑗 and 𝑈𝑗 are respectively the lower and upper limits for the response 𝑗, which can be

determined by the products specification limits basis, regulations or standards, or the

predicted responses range basis (�̂�𝑗𝑚𝑖𝑛 𝑎𝑛𝑑 �̂�𝑗

𝑚𝑎𝑥) if the response surface was “reasonably

fully explored” [163]. 𝑟𝑗 is a parameter (𝑟𝑗 > 0) that determines the shape of 𝑑𝑗: if 𝑟𝑗 = 1,

the shape is linear; when 𝑟𝑗 > 1, the shape is convex, and concave when 0 < 𝑟𝑗 < 1. The

global desirability DS is defined as:

𝐷𝑆 = [∏ 𝑑𝑗

𝑊𝑗(

𝑞

𝑗=1

�̂�𝑗)]

1 ∑ 𝑊𝑗𝑞𝑗=1⁄

(III. 2)

where 𝑑𝑗(�̂�𝑗) is the individual desirability function of the 𝑗-th response; 𝑞 is the number of

responses; 𝑊𝑗 are user-specified parameters to assign priorities. The objective is to

maximize 𝐷𝑆, which will equal to 1 when all responses are on-target (𝑑𝑗 = 1, for any 𝑗),

and equal to 0 when at least one response is outside of the specification limit (𝑑𝑗 = 0).

64

III.2.2.2 Ch'ng et al. model [165, 167]

This model was developed to solve the break point problem (non-differentiable point) in

the Derringer-Suich (NTB) model. It can be applied for the maximization of mechanical

properties (LTB) by replacing the nominal target 𝑇𝑗 by the upper limit value 𝑈𝑗 in the

global desirability function. Thus the individual desirability of the 𝑗-th response is given as:

𝑑𝑗(�̂�𝑗) =2�̂�𝑗 − (𝑈𝑗 + 𝐿𝑗)

𝑈𝑗 − 𝐿𝑗 + 1 (III. 3)

where all symbols are the same as in Equation (1). In this model, 0 ≤ 𝑑𝑗(�̂�𝑗) ≤ 2. The

optimization criterion is to minimize the global desirability (𝐷𝐶) defined as:

𝐷𝐶 =∑ 𝑊𝑗|𝑑𝑗(�̂�𝑗) − 𝑑𝑗(𝑇𝑗)|

𝑞𝑗=1

𝑞 (III. 4)

where 𝑊𝑗 are the degree of importance or priority of the 𝑗-th response, and ∑ 𝑊𝑗 = 1𝑞𝑗=1 ;

𝑇𝑗 is the 𝑗 response target value; and 𝑑𝑗(𝑇𝑗) is the individual desirability value of 𝑗-th

response when �̂�𝑗 is equal to the target value 𝑇𝑗 (�̂�𝑗 = 𝑇𝑗). The aim in this study is to

maximize the responses but not to achieve a nominal target value. Thus Equation (III.4)

will be modified by replacing the target value 𝑇𝑗 by the upper limit 𝑈𝑗, while the

optimization criterion stays the same:

𝐷𝐶 =∑ (𝑊𝑗|𝑑𝑗(�̂�𝑗) − 𝑑𝑗(𝑈𝑗)|)

𝑞𝑗=1

𝑞 (III. 5)

III.3 Experimental details

III.3.1 Materials

The matrix used is a polymer blend from postconsumer origin supplied by Recyc-RPM (St-

Damien, QC, Canada). The polymer flakes were washed and separated by flotation in

water, enabling the polyolefins (lower density than water) separation from other polymers

or impurities (higher density than water). Thereafter, the polymer light fraction was

65

compounded in a twin-screw extruder (as described later) to get a homogeneous blend. This

blend, having a density of 934 kg/m3, was found to be composed of high density

polyethylene (HDPE) and polypropylene (PP) as determined by the melting temperature

peaks (about 130°C for HDPE and 163°C for PP) obtained by differential scanning

calorimetry (Figure AII.1 of the appendices). According to the melting enthalpies, the

average composition (calculated on the basis of five samples) is 75 ± 1% HDPE and 25 ±

1% PP.

Flax fibers from Biolin Research Inc. (Saskatoon, SK, Canada) were shredded and sieved

for particle size control. Only the fraction between 60 and 18 mesh Tyler (250 and 1000

μm) was kept.

To optimize the process, phase compatibilization was applied via the addition of an

additives package. To this end, two types of additives were selected: Epolene E-43 (maleic

anhydride grafted polypropylene) provided by Westlake Chemical Co. (Houston, Texas,

USA) was used as a coupling agent, while Fusabond MN493D (maleic anhydride grafted

ethylene octene copolymer), provided by Dupont Packaging & Industrial Polymers

(Wilmington, Delaware, USA) was used as impact modifier.

III.3.2 Choice of factors and experimental design

Three factors related to the composite phases were selected to improve the mechanical

properties (Table III.1). The experimental ranges were chosen from preliminary studies,

and also considering experimental constrains. Regarding the additives, due to the

plasticizing effect of the impact modifier [143] and the coupling agent while their

concentrations are in excess [168], their concentrations were not varied independently, but

grouped in a factor named total additives concentration. In this case, the third chosen

independent variable (factor) was the impact modifier fraction in the additives package.

Sain et al. [77] determined that the optimal coupling agent concentration is between 3 and

4% of the composites weight for a fiber weight content of 40%. Therefore, the total

additives concentration lower limit was fixed at 4% of the composite weight due to the

combination of a coupling agent with an impact modifier.

66

Table III.1 Selected factors and their numerical range for the experimental runs.

Natural variable Coded

variable

Level

(-)

Level

(0)

Level

(+)

Fiber mass concentration in composite (%) 𝑋𝐹 25 35 45

Total additives mass concentration in composite

(%) 𝑋𝐴 4 7 10

Impact modifier mass fraction in additives

package (%) 𝑋𝐼𝑚 25 50 75

Assuming that quadratic effects of the selected factors could significantly influence the

responses, the Box-Behnken [169] experimental design was used to build a quadratic model

(equation III.6) describing the response-factors relation as:

�̂� = �̂�0 + ∑ �̂�𝑞𝑋𝑞

𝑛

𝑞=1

+ ∑ �̂�𝑞𝑞𝑋𝑞2

𝑛

𝑞=1

+ ∑ ∑ �̂�𝑞𝑘𝑋𝑞𝑋𝑘

𝑛

𝑘>𝑞

𝑛

𝑞=1

+ 𝜀 (III. 6)

This experimental design helps to analyze all the effects (main, interaction and quadratic)

between the selected factors and the responses. The selected mechanical properties to

optimize are flexural and tensile moduli, impact strength and tensile stress at yield.

III.3.3 Samples preparation

The composite samples were prepared by several steps. First, the fibers were dried for 20

hours in an oven at 80°C to reduce moisture. Thereafter, the polymer, the fibers and the

additives (coupling agent and impact modifier) were compounded in a Leistritz dual-feeder

co-rotating twin-screw extruder (diameter = 27 mm, L/D = 40), with a temperature profile

between 160 and 190°C (as described in chapter II) at a screw speed of 100 rpm producing

a total mass flow rate of 4.5-4.8 kg/h. The compound at the extruder exit was cooled in a

water bath, then pelletized. Thereafter, the pellets were dried at 80°C in a heated vacuum

oven for four hours to be molded in a Nissei PS-E injection machine. The injection

parameters are presented in Table AII.2 of the appendices. The mold used contains two

identical rectangular cavities of dimensions 114×25×3.18 mm3. Finally, the obtained plates

67

were allowed to stand for one week before being cut in samples specific to the different

tests. The samples were allowed to stand for a minimum of 72 hours to relax internal

stresses before the different tests.

III.3.4 Samples mechanical testing

Three types of mechanical tests (flexion, traction, impact) were done at room temperature

(23 ± 1°C) to characterize the different composites. Flexion and tensile tests were done on

an Instron universal tester model 5565 at a deformation speed of 2 mm/min. A 50 N load

cell was used for flexion and 500 N for tensile tests. Tensile specimens were prepared

following type IV of ASTM D638, while flexion testing was made on specimens with

dimensions of 80×12.8×3.18 mm3 using a three point bending geometry according to

ASTM D790 (60 mm span). Charpy impact test with a V-notch (Automatic Sample

Notcher from Dynisco) was performed on a Tinius Olsen model impact 104 following

method B of ASTM D256.

III.3.5 Quality/cost ratio

Evaluation of the quality/cost ratio is complex due to the subjectivity of the quality concept.

In this study, a method to evaluate this ratio is based on the mechanical properties of the

composites and the prices of the raw materials used for its manufacturing. As mechanical

properties are quantitative, an assessment of the quality of the material is possible. About

costs, it is based on the price of the raw materials which hold an important part in the final

composites manufacturing cost (between 56 and 68%) [170]. Moreover, the raw material

price is the principal source of significant variation of the final cost, depending on the

quantities used. Other parameters influencing final cost are transportation, taxes,

manpower, energy, water, loses, and equipment maintenance which remain virtually fixed

since all the composites were produced under the same conditions. Thus, the price of the

raw materials used for the composite is representative of the final manufacturing cost. In

practice, the quality/cost ratio (𝑅𝑄/𝑃) is defined by:

𝑅𝑄/𝑃 = 𝑄𝑟 𝑃𝑟⁄ (III. 7)

68

where 𝑄𝑟 is the material relative quality defined by equation (III.8) and 𝑃𝑟 is the material

relative cost given by equation (III.9):


𝑞

𝑗=1

(III. 8)

where 𝑌𝑐,𝑗 and 𝑌𝑚,𝑗 represent respectively the 𝑗-th mechanical property of the composite

and the plastic matrix, and 𝑞 is the number of mechanical properties. The ratio 𝑌𝑐,𝑗 𝑌𝑚,𝑗⁄ is

an index to compare the composite in relation to its base matrix for the 𝑗-th mechanical

property.

𝑃𝑟 = 𝑃𝑐 𝑃𝑚⁄ (III. 9)

where 𝑃𝑐 is the price per weight unit of the composite raw material and 𝑃𝑚 is the price per

weight unit of the plastic matrix.

The price per weight unit of the raw materials 𝑃𝑚𝑝 is defined by:

𝑃𝑚𝑝 = ∑ 𝑃𝑖 × 𝑚𝑖

𝑛

𝑖=1

(III. 10)

where 𝑃𝑖 is the individual price per weight unit of the composite’s raw materials (US $/kg)

(see Table III.2), 𝑚𝑖 is the quantity of each raw material for one kilogram of produced

composite (weight fraction), and 𝑛 is the number of components in the composite.

69

Table III.2 Individual price per weight for the raw materials used in the composites.

Raw materials Suppliers Price (US $/kg)

Postconsumer polymer Recyc-RPM, Inc. 1.00

Flax fiber Biolin Research, Inc. 0.67

Epolene E-43 Westlake Chemical, Co. 4.91

Fusabond MN 493 D Dupont Packaging & Industrial

Polymers

6.08

III.4 Results and discussion

The three factor Box-Behnken experimental design leads to a minimum of 15 experiments

to perform as described in Table III.3. The mechanical properties of each composition and

the polymer matrix are also reported.

70

Table III.3 Box-Behnken matrix (three factors) and measured mechanical properties

(responses).

Factors Responses (mechanical properties)

No.

BB

No.

exp 𝑿𝑭 𝑿𝑨 𝑿𝑰𝒎

Flexural

modulus

(MPa)

Tensile

modulus

(MPa)

Impact

strength

(kJ/m2)

Tensile stress

at yield

(MPa)

1 1 -1 -1 0 1695 405 5.4 16.9

2 2 -1 1 0 1626 378 6.0 16.6

3 6 1 -1 0 2703 541 5.2 18.6

4 7 1 1 0 2472 568 5.3 19.1

5 3 -1 0 -1 1676 381 5.2 16.7

6 4 -1 0 1 1584 365 7.0 16.8

7 8 1 0 -1 2723 596 4.4 19.2

8 9 1 0 1 2556 494 5.7 18.1

9 11 0 -1 -1 2195 446 4.7 17.6

10 12 0 -1 1 2096 417 6.1 16.9

11 13 0 1 -1 2126 462 4.5 18.1

12 14 0 1 1 1807 411 7.4 16.6

13 5 0 0 0 2083 424 5.4 17.9

14 10 0 0 0 2064 414 5.6 17.5

15 15 0 0 0 2039 417 5.9 17.9

Matrix 1114 332 3.4 20.1

Note: XF, XA and XIm are the selected factors codes (see Table III.1).

III.4.1 Prediction model building for each mechanical property

Estimation of the model coefficients �̂�𝑞 for each mechanical property (equation III.6) was

performed with MATLAB via multiple linear regression analysis of the relationships

between each mechanical property and the chosen factors at 95% confidence level (α =

5%). The ordinary least square (OLS) method was used for this regression and based on

two main assumptions: the residual errors (residuals) 𝜀 are independent and normally

71

distributed (zero mean and constant variance), and the factors (predictors) 𝑋𝑞 are not

affected by errors (perfectly known).

III.4.1.1 Goodness of fit and of prediction of the model

The model goodness of fit is expressed by the correlation coefficient R2, adjusted R2 and

the F-ratio or the distribution of the F statistics probability (p-value (F-test)). The

correlation coefficient make it possible to assess the model ability to explain the response

variations (mechanical properties), while the F-ratio or p-value (F-test) is used to analyze

the model significance. Generally, the correlation coefficient R2 and adjusted R2 have to

higher than 0.8 for the model to be acceptable [171]. In practice, if data sets are small, it is

more useful to use the adjusted R2. Indeed, R2, which does not take into account the degrees

of freedom, can over-state the explanatory power of the regression result [172]. Thus, in

this study, the analyses will be carried out by considering the adjusted R2 as the correlation

coefficient of the regression models. For the F-ratio, it has to be as large as possible or the

p-value (F-test) must be less than α for the model to be significant. The model prediction

power is expressed by the cross-validation correlation coefficient Q2. Generally, a

regression model has an acceptable prediction quality if Q2 ≥ 0.5 and an excellent quality if

Q2 > 0.8 [173]. However, the difference between the correlation coefficient (adjusted R2)

and the prediction coefficient (Q2) has to be as low as possible. Indeed, when this

difference is large, non-significant factors are present in the model [2].

Table III.4 presents the regression coefficients for each mechanical property of the

postconsumer plastic/flax fiber composites. It is clear that all the regression models have

acceptable explanatory quality (adjusted R2 ≥ 0.8) and are all significant (p-value (F-test) ≤

α), indicating a good quality of fit. Moreover, most of the models have excellent prediction

quality (Q2 > 0.8), with the exception of the impact strength model for which the quality is

acceptable (0.5 ≤ Q2 = 0.74 ≤ 0.8). Thus, the regression models for the different mechanical

proprieties have good fit and good prediction quality. However, a large gap (0.117)

between the correlation coefficient (adjusted R2 = 0.853) and the prediction coefficient (Q2

= 0.736) for the impact strength model is observed revealing the possibility of non-

significant factors in this model. These non-significant factors can be observed for all

72

models (p-value (t-test) > α for some regression coefficients). Thus a refinement of each

mechanical property regression model is necessary.

III.4.1.2 Model refinement and analysis

Refinement is mainly obtained by exclusion of non-significant factors in the model. During

this process, it is possible that both values of explained (adjusted R2) and predicted (Q2)

variations increase [171], but the difference between both values decreases. One by one, the

insignificant factors have been removed of the model starting with the one with the lowest

regression coefficient. Subsequently, the usefulness of the removed factor from the model

is analyzed (adjusted R2, Q2 and verification of the assumptions). Figures III.1, III.3, III.5

and III.7 present the regression parameters according to the corresponding factors for each

mechanical property of the refined models. These factors are represented by their index (ex:

F↔XF, FF↔XF2, FA↔XFXA, etc.). Above each figure, the correlation coefficients (R2 and

adjusted R2), prediction coefficient (Q2), F statistic distribution probability (p-value (F-

test)) relative to the model significance, F statistic distribution probability (p-value LOF (F-

test)) are used to examine the extent of the models lack of fit and the probability

distribution of the Durbin-Watson statistic is used to check the residuals independence

[173, 174].

73

Table III.4 Summary of the regression coefficients for the mechanical properties models.

Flexural modulus

(�̂�𝟏)

Tensile modulus

(�̂�𝟐)

Impact strength

(�̂�𝟑)

Tensile stress at

yield (�̂�𝟒)

Coeff

(MPa)

p-value

(t-test)

Coeff

(MPa)

p-value

(t-test)

Coeff

(kJ/m2)

p-value

(t-test)

Coeff

(MPa)

p-value

(t-test)

Constants

2062 3.29 ***

×10-9

418 2.35 ***

×10-9

5.63 6.94 ***

×10-7

17.8 6.40 ***

×10-10

Main effects

𝑿𝑭 484

3.95 ***

×10-7

83.8 6.24 ***

×10-7

-3.75

×10-1

2.07 *

×10-2

1.00 9.01 ***

×10-5

𝑿𝑨 -82.3

2.10 **

×10-3

1.25 6.60 n.s.

×10-1

2.25

×10-1

1.02 n.s.

×10-1

5.00

×10-2

5.93 n.s.

×10-1

𝑿𝑰𝒎 -84.6

1.85 **

×10-3

-24.8 2.48 ***

×10-4

9.25

×10-1

4.34 ***

×10-4

-4.00

×10-1

6.01 *

×10-3

Quadratic effects

𝑿𝑭𝟐 70.4

1.95 *

×10-2

39.8 1.61 ***

×10-4

-1.29

×10-1

4.71 n.s.

×10-1

2.17

×10-1

1.54 n.s.

×10-1

𝑿𝑨𝟐 -8.38

7.03 n.s.

×10-1

14.8 1.31 *

×10-2

-2.92

×10-2

8.67 n.s.

×10-1

-1.83

×10-1

2.14 n.s.

×10-1

𝑿𝑰𝒎𝟐 2.38

9.13 n.s.

×10-1

0.83 8.41 n.s.

×10-1

7.08

×10-2

6.87 n.s.

×10-1

-2.83

×10-1

7.93 n.s.

×10-2

Interaction effects

𝑿𝑭𝑿𝑨 -40.5

9.81 n.s.

×10-2

13.5 1.61 *

×10-2

-1.25

×10-1

4.68 n.s.

×10-1

2.00

×10-1

1.67 n.s.

×10-1

𝑿𝑭𝑿𝑰𝒎 -18.8

3.90 n.s.

×10-1

-21.5 2.34 **

×10-3

-1.25

×10-1

4.68 n.s.

×10-1

-3.00

×10-1

5.99 n.s.

×10-2

𝑿𝑨𝑿𝑰𝒎 -55.0

4.00 *

×10-2

-5.50 2.06 n.s.

×10-1

-3.75

×10-1

6.51 n.s.

×10-2

-2.00

×10-1

1.67 n.s.

×10-1

Model goodness of fit

R2 0.996 0.996 0.948 0.972

R2 adj 0.989 0.989 0.853 0.921

p-value

(F-test)

1.77×10-5 1.94×10-5 1.03×10-2 2.30×10-3

Model predictive power

Q2 0.985 0.983 0.736 0.902

Note: XF, XA and XIm are the selected factors codes (see Table III.1).

*** < 0.05%; ** < 0.5%; * < 5%; n.s. - not significant.

74

III.4.1.2.1 Flexural modulus (�̂�𝟏)

The refined model for the flexural modulus contains six factors, one of which is non-

significant (interaction factor FA) (Figure III.1). The non-significant factor remained in the

model because it allows to agree with the OLS assumptions, particularly the constancy of

the residuals variance.

R2 = 0.995 R2adj = 0.992 p-value (F-test) = 7.57x10-9

Q2 = 0.990 p-valueLOF (F-test) = 27.3x10-2

p-value (DW-test) = 79.1x10-2

Factors

Cst F A Im FF FA AIm

Reg

ressio

n p

ara

me

ters

of flexura

l m

od

ulu

s (

MP

a)

-500

0

500

1000

1500

2000

2500

Figure III.1 Regression parameters for the refined flexural modulus model.

III.4.1.2.1.1 Model analysis

The high value of Q2 (0.985 > 0.8) and the low difference between the adjusted R2 and Q2

(0.004) in the non-refined model shows that there is no un-significant factor and/or their

effect is negligible on the model fit and prediction qualities for the flexural modulus. Thus,

the refined model present a fit (explanation for the variations in the model response and

significance) and prediction qualities not very different from the unrefined one (excellent),

with a slight improvement of the adjusted R2 (from 0.989 to 0.992) and Q2 (from 0.985 to

0.990) values and a weak reduction of the difference between both coefficients (from 0.004

to 0.002). Moreover, the refined model is adequate (p-valueLOF > α) showing that the

75

errors due to model lack of fit are small and negligible. This quality is confirmed in flexural

modulus residuals vs. selected factors (see Figure AIII.1 of the appendices) which did not

show any unexplained trend in the model.

III.4.1.2.1.2 Residuals analysis

(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Fle

xu

ral m

od

ulu

s r

esid

ua

ls (

MP

a)

-150

-100

-50

0

50

100

150

(b)

Flexural modulus residuals (MPa)

-60 -40 -20 0 20 40

Pro

babili

ty (

%)

0

20

40

60

80

100

(c)

Flexural modulus predicted (MPa)

1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800

Fle

xura

l m

odulu

s r

esid

uals

(M

Pa)

-60

-40

-20

0

20

40

Figure III.2 Overview of flexural modulus residuals: residuals plots (a, c) and normal

probability plot (b).

Figure III.2 and p-value (DW-test) (Figure III.1) show the validity of the flexural modulus

model whose residuals are in agreement with the assumptions of the OLS method. Indeed,

76

Figure III.2a confirms the residuals constancy (zero mean). However, the presence of an

outlier can be seen. Moreover, Figure III.2b shows that their distribution follows the normal

distribution and Figure III.2c certifies their constant variance. Finally, the residuals

independency is proved by the Durbin-Watson test (p-value (DW-test) > 2α) which

indicates that there are no autocorrelation (positive and negative) between the residuals.

III.4.1.2.2 Tensile modulus (�̂�𝟐)

The refined model of the tensile modulus contains six factors as well (Figure III.3), but they

are all significant contrary to the flexural modulus model.

R2 = 0.994 R2adj = 0.990 p-value (F-test) = 1.92x10-8

Q2 = 0.983 p-valueLOF (F-test) = 32.9x10-2

p-value(DW-test) = 57.2x10-2

Factors

Cst F Im FF AA FA FIm

Re

gre

ssio

n p

ara

me

ters

of te

nsile

mo

du

lus (

MP

a)

-100

0

100

200

300

400

500

Figure III.3 Regression parameters for the refined tensile modulus model.


Comparatively to the flexural modulus model, the high value of Q2 (0.983) and the weak

difference between the adjusted R2 and Q2 (0.006) in the un-refined tensile modulus model

indicates that is no un-significant factors and/or their effect on the fit and prediction quality

of this model is negligible. Thus, like the non-refined model, the refined model presents

77

excellent fit and prediction qualities with adjusted R2 and Q2 that did not changed. The

refined model is also adequate (p-valueLOF > α); confirmed in tensile modulus residuals

vs. selected factors (see Figure AIII.2 of the appendices) which did not show trends

unexplained by the model.


(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Tensile

modulu

s r

esid

uals

(M

Pa)

-30

-20

-10

0

10

20

30(b)

Tensile residuals (MPa)

-15 -10 -5 0 5 10

Pro

ba

bili

ty (

%)

0

20

40

60

80

100

(c)

Tensile modulus predicted (MPa)

350 400 450 500 550 600

Ten

sile

mod

ulu

s r

esid

ua

ls (

MP

a)

-15

-10

-5

0

5

10

Figure III.4 Overview of tensile modulus residuals: residuals plots (a, c) and normal


78

The validity of the tensile modulus model, whose residuals are consistent with the

assumptions of the OLS method, is shown in Figure III.4 and p-value (DW-test) (Figure

III.3). Indeed, the residuals constancy is evidenced in Figure III.4a. However, one can note

the presence of an outlier. Moreover, Figure III.4b certifies that their distribution follows

the normal distribution and Figure III.4c demonstrates the consistency of their variance.

Finally, the Durbin-Watson test (p-value (DW-test) > 2α) which indicates that there are no

autocorrelation between the residuals, proves their independency.

III.4.1.2.3 Impact strength (�̂�𝟑)

The refined impact strength model contains as well six factors, two of which are not

significant (quadratic FF and interaction FA factors) (Figure III.5). These two factors

remained in the model because they allow to agree with the assumption of constancy of the

residuals variance.

R2 = 0.939 R

2adj = 0.893 p-value (F-test) = 1.92x10

-4

Q2 = 0.875 p-valueLOF (F-test) = 51.4x10

-2 p-value (DW-test) = 78.3x10

-2

Factors

Cst F A Im FF FA AIm

Re

gre

ssio

n p

ara

me

ters

of im

pa

ct str

en

gth

(kJ/m

2)

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

Figure III.5 Regression parameters for the refined impact strength model.

79


Although the non-refined model presents acceptable fit and prediction qualities, important

differences between the adjusted R2 and Q2 (0.117) indicates that the number of non-

significant factors in the model can affect its predictive quality. Thus the refinement

enables an improvement of the model prediction quality (Q2 increased from 0.736 to 0.875)

which became excellent, while retaining its good fit quality with an increase of the adjusted

R2 (from 0.853 to 0.893). The refined model is also adequate (p-valueLOF > α). This is

shown in impact strength residuals vs. selected factors (see Figure AIII.3 of the appendices)

which does not have any unexplained trend by the model.


Figure III.6 and p-value (DW-test) (Figure III.5) demonstrate the validity of the impact

strength model whose residuals are consistent with the assumptions of the OLS method.

Indeed, the residuals constancy is confirmed by Figure III.6a, the normal distribution by

Figure III.6b and the variance consistency by Figure III.6c. Finally, the Durbin-Watson test

(p-value (DW-test) > 2α) which indicates there are no autocorrelation between the

residuals, proves their independence.

80

(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Imp

act str

en

gth

re

sid

uals

(kJ/m

2)

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0(b)

Impact strength residuals (kJ/m2)

-0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,0 0,1 0,2 0,3

Pro

ba

bili

ty (

%)

0

20

40

60

80

100

(c)

Impact strength predicted (kJ/m2)

4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5

Impact str

ength

resid

uals

(kJ/m

2)

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

Figure III.6 Overview of impact strength residuals: residuals plots (a, c) and normal

probability (b).

81

III.4.1.2.4 Tensile stress at yield (�̂�𝟒)

R2 = 0.850 R

2adj = 0.825 p-value (F-test) = 1.12x10

-5

Q2

= 0.843 p-valueLOF (F-test) = 28.7x10-2

p-value (DW-test) = 46.6x10-2

Factors

Cst F Im

Re

gre

ssio

n p

ara

mete

rs o

f te

nsile

str

ess a

t yie

ld (

MP

a)

-5

0

5

10

15

20

Figure III.7 Regression parameters for the refined tensile stress at yield model.

The refined model of tensile stress at yield contains only two factors (Figure III.7), but they

are all significant.


The good fit and prediction qualities and the weak difference between the adjusted R2 and

Q2 (0.019) indicates that the insignificant factors did not have negative effect on these

qualities of the tensile stress at yield model. However, the refinement is necessary because

the presence of non-significant factors is a source of autocorrelation between the residuals

(p-value (DW-test) = 0 ˂ 2α) which calls into question the validity of the model due to

flaws in the procedure of the least squares method [175]. The refined model presents

correlation coefficients (adjusted R2 decreased from 0.921 to 0.825) and prediction (Q2

decreased from 0.902 to 0.843) smaller than the non-refined model, but the prediction and

fit qualities remain acceptable or excellent (prediction quality). Moreover, the refined

82

model is as adequate (p-valueLOF > α) which is confirmed in tensile stress at yield

residuals vs. selected factors (see Figure AIII.4 of the appendices) not showing any

unexplained trend by the model.


The analysis of the residuals of the tensile stress at yield model (Figures III.7 and III.8)

shows that they are in agreement with the assumptions of OLS method, which confirms the

model validity. Indeed, the constancy of the residuals is shown in Figure III.8a. However,

the presence of an outlier can be noticed. Figure III.8b shows that their distribution follows

the normal distribution and Figure III.8c certifies their constant variance. Finally, the

Durbin-Watson test (p-value (DW-test) > 2α: Figure III.7) which indicate there are no

autocorrelation between the residuals, demonstrates their independence.

83

(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Te

nsile

str

ess a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5(b)

Tensile stress at yield residuals (MPa)

-0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8

Pro

ba

bili

ty (

%)

0

20

40

60

80

100

(c)

Tensile stress at yield predicted (MPa)

16,0 16,5 17,0 17,5 18,0 18,5 19,0 19,5

Te

nsile

str

es a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

Figure III.8 Overview of tensile stress at yield residuals: residuals plots (a, c) and normal


III.4.2 Effects of selected factors on mechanical properties

The five significant parameters of the regression model (excluding the constant) (Figure

III.1) indicate that the main effects of all the mixing factors have significant influence on

the flexural modulus, as well as the quadratic effect of the fiber concentration and the

interaction between total additives concentration and impact modifier fraction. Thus, the

main and quadratic effects of the fiber concentration have a significant positive influence

84

on the flexural modulus, while the main effects of the additives concentration and impact

modifier fraction, as well as their interaction have a significant negative influence. But the

most significant factor is fiber concentration.

About the tensile modulus, the six significant regression parameters (excluding the

constant) (Figure III.3) show that the main effects of the fiber concentration and impact

modifier fraction, the quadratics effects of the fiber and additives concentration, as well as

the interactions fiber concentration-total additives concentration and fiber concentration-

impact modifier fraction have a significant influence on this mechanical property. Thus the

influence of the main and quadratic effects of the fiber concentration, of the total additives

concentration quadratic effect and of the interaction fiber concentration-total additives

concentration is positive, while that of the impact modifier fraction and of its interaction

with the total additives concentration is negative. The most significant factor in this case is

again fiber concentration.

For impact strength, the four significant regression parameters (excluding the constant)

(Figure III.5), indicate that the main effect of the fiber concentration has a significantly

negative effect, while the additives concentration and impact modifier fraction main effects

as well as their interaction have a significantly positive influence on this property. The most

significant factor for this property is the impact modifier fraction.

Finally, the two significant parameters (excluding the constant) of the tensile stress at yield

regression model (Figure III.7) show that fiber concentration has a significantly positive

influence, while impact modifier fraction has a significantly negative influence on this

property. The most significant factor in this case is fiber concentration.

Thus, the fiber concentration influence, which is the most significant parameter on three

mechanical properties, is the most important factor; followed by the impact modifier

fraction which influence is the most significant on one property. The total additives

concentration has only a small influence on the composite mechanical properties.

III.4.3 Mechanical properties optimization

The simultaneous optimization of the four mechanical properties analyzed on the

composites was done in two steps.

85

The first step is to search for potentially optimum points. This is done using the desirability

function models (Derringer-Suich or Ch'ng et al.). A potential optimum point is a point

(𝑋𝐹, 𝑋𝐴, 𝑋𝐼𝑚, �̂�𝑗) identified with one of the desirability function models for a series of

weight values (𝑊𝑗) imposed on the different responses �̂�𝑗 in the model (equations III.2 and

III.5). Indeed, when the responses priority is defined (𝑊𝑗 is fixed for each response), the

desirability function allows to directly obtain an optimum point. However, no priority has

been set for the mechanical properties so that the desirability function models leads to

several potentially optimum points according to the series of weight value (𝑊𝑗) imposed on

the responses in the models.

The second step is to evaluate the composite quality/cost ratio for the different optimum

points obtained. Finally, the real optimum is the point corresponding to the maximum

quality/cost ratio. The quality/cost ratio is obtained for both desirability functions each of

which giving an optimum that has to be the same. The prediction models of the different

mechanical properties of the composites are:

�̂�1 = 2058 + 484𝑋𝐹 − 82.3𝑋𝐴 − 84.6𝑋𝐼𝑚 + 70.8𝑋𝐹2 − 40.5𝑋𝐹𝑋𝐴 − 55𝑋𝐴𝑋𝐼𝑚 (III. 11)

�̂�2 = 419 + 83.8𝑋𝐹 − 24.8𝑋𝐼𝑚 + 39.8𝑋𝐹2 + 14.8𝑋𝐴

2 + 13.5𝑋𝐹𝑋𝐴 − 21.5𝑋𝐹𝑋𝐼𝑚 (III. 12)

�̂�3 = 5.66 − 0.375𝑋𝐹 + 0.225𝑋𝐴 + 0.925𝑋𝐼𝑚 − 0.132𝑋𝐹2 − 0.125𝑋𝐹𝑋𝐴

+ 0.375𝑋𝐴𝑋𝐼𝑚 (III. 13)

�̂�4 = 17.6 + 𝑋𝐹 − 0.4𝑋𝐼𝑚 (III. 14)

The properties limit values, as defined for the desirability function models, have been

chosen on the basis of the range of the predicted responses (�̂�𝑗𝑚𝑖𝑛𝑒𝑡 �̂�𝑗

𝑚𝑎𝑥) giving:

𝐿1 = 1400 𝑀𝑃𝑎 𝑎𝑛𝑑 𝑈1 = 2800 𝑀𝑃𝑎 (III. 15)

𝐿2 = 365 𝑀𝑃𝑎 𝑎𝑛𝑑 𝑈2 = 620 𝑀𝑃𝑎 (III. 16)

𝐿3 = 3.50 𝑘𝐽/𝑚2 𝑎𝑛𝑑 𝑈3 = 8.00 𝑘𝐽/𝑚2 (III. 17)

86

𝐿4 = 16.0 𝑀𝑃𝑎 𝑎𝑛𝑑 𝑈4 = 20.0 𝑀𝑃𝑎 (III. 18)

The weight values 𝑊𝑗 for each response were varied from 0.05 in steps of 0.01 from one

series to another in such a way that ∑ 𝑊𝑗𝑗 = 1. The linear form was chosen for all the

individuals desirability function in the Derringer-Suich model: 𝑟𝑗 = 1 for all 𝑑𝑗(�̂�𝑗) in

equation (III.1). Tables III.5 and III.6 describe the different potential optimum points

obtained with both desirability function models. For each point, the factors (𝑋𝐹, 𝑋𝐴, 𝑋𝐼𝑚)

are presented, as well as the predicted mechanical properties (�̂�𝑗), the weight (𝑊𝑗),

individual desirability (𝑑𝑗), global desirability (𝐷𝑆 or 𝐷𝐶), relative quality (𝑄𝑟), relative cost

(𝑃𝑟), and the composite quality/cost ratio (𝑅𝑄/𝑃).

87

Table III.5 Potentially optimum points obtained with Derringer-Suich’s model.

Code

points 𝑿𝑭 𝑿𝑨 𝑿𝑰𝒎 �̂�𝟏 �̂�𝟐 �̂�𝟑 �̂�𝟒 𝑾𝟏 𝑾𝟐 𝑾𝟑 𝑾𝟒 𝒅𝟏 𝒅𝟐 𝒅𝟑 𝒅𝟒 𝑫𝑺 𝑸𝒓 𝑷𝒓 𝑹𝑸/𝑷

AS 0.3 1 1 1976

(66)

435

(10)

7.0

(0.5)

17.5

(0.4)

0.05 0.05 0.85 0.05 0.412

0.265 0.782 0.383 0.692 6.151 1.366 4.50

BS 0.4 1 1 2026

(67)

446

(11)

7.0

(0.5)

17.6

(0.4)

0.06 0.05 0.84 0.05 0.447 0.304 0.769 0.408 0.689 6.213 1.363 4.56

CS 0.5 1 1 2076

(68)

457

(11)

6.9

(0.5)

17.7

(0.4)

0.06 0.06 0.83 0.05 0.483 0.346 0.755 0.433 0.682 6.278 1.360 4.62

ES 0.6 1 1 2128

(69)

469

(12)

6.8

(0.5)

17.8

(0.4)

0.09 0.05 0.81 0.05 0.520 0.391 0.741 0.468 0.679 6.345 1.357 4.68

FS 0.7 1 1 2182

(71)

481

(13)

6.8

(0.6)

17.9

(0.4)

0.11 0.05 0.79 0.05 0.559 0.439 0.726 0.483 0.674 6.416 1.354 4.74

GS 0.8 1 1 2236

(74)

495

(14)

6.7

(0.6)

18.0

(0.4)

0.13 0.05 0.77 0.05 0.598 0.490 0.711 0.508 0.671 6.489 1.351 4.80

HS 0.9 1 1 2293

(78)

509

(16)

6.6

(0.6)

18.1

(0.4)

0.12 0.07 0.76 0.05 0.638 0.544 0.694 0.533 0.667 6.565 1.348 4.87

IS 1 1 1 2351

(82)

524

(17)

6.6

(0.6)

18.2

(0.5)

0.45 0.05 0.45 0.05 0.679 0.601 0.678 0.558 0.668 6.644 1.345 4.94

JS 1 1 0.8 2379

(67)

534

(15)

6.3

(0.6)

18.3

(0.4)

0.45 0.21 0.29 0.05 0.699 0.636 0.620 0.578 0.656 6.620 1.339 4.94

KS 1 1 0.6 2407

(72)

543

(14)

6.0

(0.6)

18.4

(0.4)

0.42 0.27 0.26 0.05 0.719 0.671 0.562 0.598 0.656 6.595 1.333 4.95

LS 1 2/3 1 2410

(66)

512

(15)

6.4

(0.5)

18.2

(0.5)

0.47 0.05 0.43 0.05 0.722 0.554 0.643 0.583 0.669 6.601 1.296 5.10

MS 1 2/3 0.8 2435

(62)

521

(13)

6.2

(0.5)

18.3

(0.4)

0.34 0.07 0.27 0.32 0.739 0.588 0.590 0.578 0.633 6.590 1.291 5.11

NS 1 1 0.4 2435

(68)

552

(14)

5.8

(0.5)

18.5

(0.4)

0.39 0.32 0.24 0.05 0.739 0.706 0.504 0.618 0.659 6.571 1.328 4.95

OS 1 1/3 1 2470

(55)

502

(14)

6.2

(0.4)

18.2

(0.5)

0.49 0.05 0.41 0.05 0.764 0.518 0.607 0.558 0.671 6.585 1.246 5.28

SS 1 1/3 0.8 2490

(51)

512

(13)

6.0

(0.4)

18.3

(0.4)

0.35 0.07 0.27 0.31 0.779 0.553 0.561 0.578 0.634 6.570 1.242 5.29

TS 1 0 1 2529

(50)

496

(14)

6.1

(0.4)

18.2

(0.5)

0.50 0.05 0.40 0.05 0.806 0.495 0.572 0.558 0.674 6.570 1.197 5.49

US 1 0 0.8 2546

(47)

505

(13)

5.9

(0.4)

18.3

(0.4)

0.35 0.06 0.27 0.32 0.818 0.530 0.531 0.578 0.635 6.559 1.193 5.50

88

VS 1 -1/3 1 2588

(55)

493

(14)

5.9

(0.4)

18.2

(0.5)

0.52 0.05 0.38 0.05 0.849 0.483 0.537 0.558 0.679 6.565 1.148 5.72

ZS 1 -1/3 0.8 2601

(51)

503

(13)

5.8

(0.4)

18.3

(0.4)

0.36 0.05 0.27 0.32 0.858 0.519 0.501 0.578 0.639 6.559 1.144 5.73

AAS 1 -2/3 1 2647

(66)

494

(15)

5.8

(0.5)

18.2

(0.5)

0.53 0.05 0.36 0.06 0.891 0.486 0.502 0.558 0.684 6.570 1.098 5.98

ABS 1 -2/3 0.8 2657

(62)

503

(13)

5.6

(0.5)

18.3

0.4)

0.37 0.05 0.27 0.31 0.899 0.520 0.472 0.578 0.641 6.568 1.095 6.00

ACS 1 -1 1 2707

(82)

497

(17)

5.6

(0.6)

18.2

(0.5)

0.70 0.07 0.18 0.05 0.933 0.500 0.467 0.558 0.769 6.585 1.049 6.28

AES 1 -1 0.8 2713

(76)

507

(15)

5.5

(0.6)

18.3

(0.4)

0.71 0.07 0.17 0.05 0.938 0.534 0.442 0.578 0.774 6.588 1.047 6.29

AFS 1 -1 0.6 2719

(72)

516

(14)

5.4

(0.6)

18.4

(0.4)

0.76 0.05 0.14 0.05 0.946 0.569 0.418 0.598 0.801 6.591 1.044 6.31

AGS 1 -1 0.4 2724

(68)

525

(14)

5.3

(0.5)

18.5

(0.4)

0.77 0.05 0.13 0.05 0.946 0.604 0.393 0.618 0.808 6.593 1.042 6.33

AHS 1 -1 0.2 2730

(66)

534

(13)

5.2

(0.5)

18.6

(0.4)

0.78 0.05 0.12 0.05 0.950 0.639 0.369 0.638 0.815 6.596 1.040 6.34

AIS 1 -1 0 2736

(65)

544

(13)

5.1

(0.5)

18.6

(0.4)

0.79 0.05 0.11 0.05 0.954 0.674 0.344 0.658 0.823 6.599 1.037 6.36

AJS 1 -1 -0.2 2742

(66)

553

(13)

4.9

(0.5)

18.7

(0.4)

0.80 0.05 0.10 0.05 0.959 0.709 0.320 0.678 0.831 6.602 1.035 6.38

AKS 1 -1 -0.4 2748

(68)

562

(14)

4.8

(0.5)

18.8

(0.4)

0.81 0.05 0.09 0.05 0.963 0.744 0.296 0.698 0.841 6.604 1.033 6.40

ALS 1 -1 -0.6 2754

(72)

571

(14)

4.7

(0.6)

17.9

(0.4)

0.82 0.05 0.08 0.05 0.967 0.779 0.271 0.718 0.851 6.607 1.030 6.41

AMS 1 -1 -0.8 2760

(76)

581

(15)

4.6

(0.6)

19.0

(0.4)

0.80 0.07 0.08 0.05 0.971 0.814 0.247 0.738 0.848 6.610 1.028 6.43

ANS 1 -1 -1 2766

(82)

590

(17)

4.5

(0.6)

19.0

(0.5)

0.82 0.08 0.05 0.05 0.979 0.849 0.222 0.758 0.885 6.613 1.026 6.45

AOS 1 1 0.2 2463

(66)

561

(13)

5.5

(0.5)

18.6

(0.4)

0.35 0.38 0.22 0.05 0.759 0.741 0.447 0.638 0.663 6.547 1.322 4.95

ASS 1 1 0 2491

(65)

571

(13)

5.3

(0.5)

18.6

(0.4)

0.22 0.52 0.19 0.07 0.779 0.776 0.389 0.658 0.673 6.522 1.316 4.96

ATS 1 1 -0.2 2519

(66)

580

(13)

5.0

(0.5)

18.7

(0.4)

0.10 0.68 0.17 0.05 0.799 0.801 0.331 0.678 0.689 6.498 1.310 4.96

AUS 1 1 -0.4 2547

(68)

589

(14)

4.7

(0.5)

18.8

(0.4)

0.07 0.74 0.14 0.05 0.819 0.846 0.273 0.698 0.714 6.474 1.304 4.96

89

AVS 1 1 -0.6 2575

(72)

598

(14)

4.5

(0.6)

18.9

(0.4)

0.05 0.79 0.11 0.05 0.839 0.881 0.216 0.718 0.744 6.449 1.298 4.97

AZS 1 1 -0.8 2603

(76)

608

(15)

4.2

(0.6)

19.0

(0.4)

0.05 0.82 0.08 0.05 0.859 0.916 0.158 0.738 0.784 6.425 1.293 4.97

BBS 1 1 -1 2630

(82)

617

(17)

4.0

(0.6)

19.0

(0.5)

0.08 0.82 0.05 0.05 0.879 0.951 0.100 0.758 0.836 6.401 1.287 4.98

Note: Index numbers 1 to 4 are related to the mechanical properties type: 1-flexural modulus, 2-tensile modulus, 3-impact strength, 4-tensile stress at yield.

Values in parentheses are standard deviations.

XF, XA and XIm are the selected factors codes (see Table III.1).

90

Table III.6 Potentially optimum points obtained with Ch'ng’s et al. model.

Code

points 𝑿𝑭 𝑿𝑨 𝑿𝑰𝒎 �̂�𝟏 �̂�𝟐 �̂�𝟑 �̂�𝟒 𝑾𝟏 𝑾𝟐 𝑾𝟑 𝑾𝟒 𝒅𝟏 𝒅𝟐 𝒅𝟑 𝒅𝟒 𝑫𝑪 𝑸𝒓 𝑷𝒓 𝑹𝑸/𝑷

AC -1 1 1 1464

(82)

373

(17)

7.6

(0.6)

16.2

(0.5)

0.05 0.05 0.85 0.05 0.091 0.060 1.80 0.117 0.114 5.604 1.405 3.99

BC -0.9 1 1 1495

(78)

373

(16)

7.5

(0.6)

16.3

(0.4)

0.05 0.05 0.77 0.13 0.135 0.060 1.79 0.167 0.148 5.629 1.402 4.02

CC -0.8 1 1 1527

(74)

374

(15)

7.5

(0.6)

16.4

(0.4)

0.05 0.05 0.76 0.14 0.181 0.066 1.78 0.217 0.152 5.657 1.399 4.04

EC -0.7 1 1 1561

(71)

375

(14)

7.5

(0.6)

16.5

(0.4)

0.05 0.05 0.75 0.15 0.230 0.078 1.76 0.267 0.156 5.688 1.396 4.08

FC -0.6 1 1 1596

(69)

378

(13)

7.4

(0.5)

16.6

(0.4)

0.05 0.06 0.74 0.15 0.280 0.096 1.75 0.317 0.160 5.721 1.393 4.11

GC -0.5 1 1 1633

(68)

381

(12)

7.4

(0.5)

16.7

(0.4)

0.05 0.05 0.74 0.16 0.332 0.120 1.73 0.367 0.159 5.758 1.390 4.14

HC -0.4 1 1 1671

(67)

385

(11)

7.4

(0.5)

16.8

(0.4)

0.05 0.05 0.73 0.17 0.387 0.150 1.72 0.417 0.162 5.797 1.387 4.18

IC -0.3 1 1 1710

(66)

390

(10)

7.3

(0.5)

16.9

(0.4)

0.07 0.05 0.73 0.15 0.443 0.187 1.70 0.467 0.163 5.839 1.384 4.22

JC -0.2 1 1 1751

(66)

395

(10)

7.3

(0.5)

17.0

(0.4)

0.05 0.05 0.72 0.18 0.501 0.229 1.68 0.517 0.165 5.884 1.381 4.26

KC -0.1 1 1 1793

(66)

402

(9)

7.2

(0.5)

17.1

(0.4)

0.16 0.06 0.73 0.05 0.561 0.277 1.66 0.567 0.164 5.932 1.378 4.31

LC 0 1 1 1837

(66)

409

(10)

7.2

(0.5)

17.2

(0.4)

0.17 0.05 0.73 0.05 0.624 0.331 1.64 0.617 0.162 5.982 1.375 4.35

MC 0.1 1 1 1882

(66)

417

(9)

7.1

(0.5)

16.3

(0.4)

0.10 0.05 0.71 0.14 0.688 0.391 1.61 0.667 0.168 6.036 1.372 4.40

NC 0.2 1 1 1928

(66)

426

(9)

7.1

(0.5)

17.4

(0.4)

0.11 0.05 0.71 0.13 0.755 0.457 1.59 0.717 0.168 6.092 1.369 4.45

OC 0.3 1 1 1976

(66)

435

(10)

7.0

(0.5)

17.5

(0.4)

0.17 0.05 0.72 0.06 0.823

0.530 1.57 0.767 0.165 6.151 1.366 4.50

SC 0.4 1 1 2026

(67)

446

(11)

7.0

(0.5)

17.6

(0.4)

0.18 0.05 0.72 0.05 0.894 0.608 1.54 0.817 0.165 6.213 1.363 4.55

TC 0.5 1 1 2076

(68)

457

(11)

6.9

(0.5)

17.7

(0.4)

0.17 0.06 0.72 0.05 0.966 0.692 1.51 0.867 0.166 6.278 1.360 4.62

UC 0.6 1 1 2128

(69)

469

(12)

6.8

(0.5)

17.8

(0.4)

0.16 0.07 0.72 0.05 1.04 0.782 1.48 0.917 0.166 6.345 1.357 4.68

91

VC 0.7 1 1 2182

(71)

481

(13)

6.8

(0.6)

17.9

(0.4)

0.17 0.05 0.71 0.07 1.12 0.878 1.45 0.967 0.167 6.416 1.354 4.74

ZC 0.8 1 1 2237

(74)

495

(14)

6.7

(0.6)

18.0

(0.4)

0.12 0.05 0.69 0.14 1.20 0.981 1.42 1.02 0.171 6.489 1.351 4.80

AAC 0.9 1 1 2293

(78)

509

(16)

6.6

(0.6)

18.1

(0.4)

0.18 0.05 0.71 0.06 1.28 1.09 1.39 1.07 0.166 6.565 1.348 4.87

ABC 1 1 1 2351

(82)

524

(17)

6.6

(0.6)

18.2

(0.5)

0.41 0.05 0.49 0.05 1.36 1.20 1.36 1.12 0.166 6.644 1.345 4.94

ACC 1 -1 1 2707

(82)

497

(17)

5.6

(0.6)

18.2

(0.5)

0.67 0.05 0.23 0.05 1.87

0.999 0.933 1.12 0.107 6.585 1.049 6.28

AEC 1 -1 -1 2766

(82)

590

(17)

4.5

(0.6)

19.0

(0.5)

0.82 0.08 0.05 0.05 1.95 1.70 0.444 1.52 0.042 6.613 1.026 6.45

AFC 1 1 -1 2630

(82)

617

(17)

4.0

(0.6)

19.0

(0.5)

0.08 0.82 0.05 0.05 1.76 1.90 0.200 1.52 0.054 6.401 1.287 4.98

Note: Index numbers 1 to 4 are related to the mechanical properties type: 1-flexural modulus, 2-tensile modulus, 3-impact strength, 4-tensile stress at yield.



92

With the Derringer-Suich model (Table III.5), a total of 39 potential optimum points were

obtained, while the Ch'ng et al. model (Table III.6) produced 24. This difference between

both models is the cause of a greater sensitivity of the Derringer-Suich model to the weak

variations of weight values (𝑊𝑗) compared to the Ch'ng et al. model. Theoretically, the

number of expected potential optimum points is greater than the one obtained with the

models. This is due to the fact that the obtained points with the different models are

multiple points, meaning that other series of weight values can produce the same potential

optimum points (𝑋𝐹, 𝑋𝐴, 𝑋𝐼𝑚, �̂�𝑗). So, for each multiple point, the weight series allowing

the optimal global desirability (maximum for 𝐷𝑆: Derringer-Suich model and minimum for

𝐷𝐶: Ch'ng et al model) was kept.

For the obtained potential optimum points of each desirability function model, three

composites optimization options were selected depending on the targeted applications. This

description is based on the mechanical properties analyzed in this study, particularly the

flexural modulus and the impact strength. Tensile modulus and tensile stress at yield seem

to follow, in most cases, the same trend as the flexural modulus. According to the principle

of the desirability function, whatever the type of desired optimum (maximum, minimum or

nominal value) for each mechanical property, the value which one wants to achieve

(desired or target value) is known. Thus, if a maximum is required, the target value is the

upper limit (𝑈𝑗). If a minimum is required, the target value is the lower limit (𝐿𝑗). Finally, if

a nominal optimum is required, the target value (𝑇𝑗) is specified by the user. In this study,

all properties are maximized. The target value for each property is therefore its upper limit

(𝑈𝑗).

- Option 1: optimization with absolute priority given to resilience: lines As to Cs in

Table III.5 and lines Ac to Tc in Table III.6. In this case, it can be noticed that the material

impact strength (resilience) is very close to its target value as shown by its individual

desirability (𝑑3(As to Cs) very close to 1 and 𝑑3(Ac to Tc) very close to 2), while the

flexural modulus (stiffness) is very far from its target value (𝑑1(As to Cs) very far from 1

and 𝑑1(Ac to Tc) very far from 2).

- Option 2: optimization giving priority to both stiffness and resilience: Since two

mechanical properties, which are more or less close to their target value (𝑑1 and 𝑑3(Es to

93

AAs) superior to 0.5 or close to 1 (Table III.5); 𝑑1 and 𝑑3(Uc to ACc) superior to 1 or close

to 2 (Table III.6)), this option includes three different priorities:

Main priority given to resilience: the impact strength is closer to the

target value than the flexural modulus (𝑑3(Es to Hs) closer to 1 than 𝑑1(Es to Hs) and

𝑑3(Uc to AAc) closer to 2 than 𝑑1(Uc to AAc)).

Equal priorities to both properties: the impact strength and flexural

modulus are close to their target with the same individual desirability (𝑑1(Is) = 𝑑3(Is) close

to 1 and 𝑑1(ABc) = 𝑑3(ABc) close to 2).

Main priorities given to stiffness: the flexural modulus is closer to its

target value than the impact strength (𝑑1(Js to AAs) closer to 1 than 𝑑3(Js to AAs) and

𝑑1(ACc) closer to 2 than 𝑑3(ACc)).

- Option 3: optimization giving priority to stiffness. It is characterized by the

modulus (stiffness) which are very close to their target values (𝑑1 and 𝑑2(ABs to BBs) very

close to 1 (Table III.5); 𝑑1 and 𝑑2(AEc to AFc) very close to 2 (Table III.6)), while the

impact strength is very far from its target value (𝑑3(ABs to BBs) very far from 1 and

𝑑3(AEc to AFc) very far from 2). This option includes two different priorities:

Main priority given to flexural modulus: the flexural modulus is

closer to its target value than the tensile modulus (𝑑1(ABs to ANs) closer to 1 than 𝑑2(ABs

to ANs) and 𝑑1(AEc) closer to 2 than 𝑑2(AEc)).

Main priority given to tensile modulus: the tensile modulus is closer

to its target value than the flexural modulus (𝑑2(ATs to BBs) closer to 1 than 𝑑1(ATs to

BBs) and 𝑑2(AFc) closer to 2 than 𝑑1(AFc)). With the Derringer-Suich model (Table III.5),

an area of equal distribution of the priority between the two proprieties (𝑑1(AOs to ASs) ~

𝑑2(AOs to ASs)) can be observed.

When analyzing the results on quality and cost, the difference in material quality is not

important when choosing an optimization option over others. However, the second

optimization option with an equal distribution of the priorities between the flexural

modulus and the impact strength (lines Es to AAs in Table III.5 and lines Uc to ACc in

94

Table III.6) gives to the material the best quality, while the first optimization option (lines

As to Cs in Table III.5 and lines Ac to Tc in Table III.6) gives the lowest quality.

About the material cost, the third optimization option with a priority in favor of the flexural

modulus (lines ABs to BBs in Table III.5 and lines AEc to AFc in Table III.6) is the most

economical, while the first optimization option is the least profitable. These conclusions

were obtained for both desirability functions. Finally, the analysis of the quality/cost ratio

shows that the optimum and most economical condition is given by the third optimization

option with a priority in favor of the flexural modulus. This optimum condition, which is

the same for both desirability functions (points ANs and AEc) is the following: a flax fiber

concentration of 45%, 4% of total additives and 25% of impact modifier fraction in the

additives package.

Table III.7 Comparison between the experimental and theoretical values of the mechanical

properties at the optimal conditions.

Optimal

conditions

𝑿𝑭 𝑿𝑨 𝑿𝑰𝒎

45% 4% 25%

Experimental values Theoretical

values (α = 5%) No. exp 1 2 3 Average

Mechanical

properties

Flexural

modulus (MPa)

2907

(73)

2917

(55)

2940

(20)

2921 (49) 2766 (82)

Tensile

modulus (MPa)

586

(13)

573

(14)

578

(12)

579 (13) 590 (17)

Impact

strength

(kJ/m2)

4.5

(0.3)

4.5

(0.2)

4.4

(0.3)

4.5 (0.3)

4.5 (0.6)

Tensile stress

at yield (MPa)

18.1

(0.4)

17.8

(0.4)

18.1

(0.4)

18.0 (0.4) 19.0 (0.5)

Note: Values in parentheses are standard deviations.


95

The corresponding optimum mechanical properties, calculated with a confidence level α =

5% , are: a flexural modulus of 2766 ± 82 MPa, a tensile modulus of 590 ± 17 MPa, an

impact strength of 4.5 ± 0.6 kJ/m2 and a tensile stress at yield of 19.0 ± 0.5 MPa. An

experimental verification of the optimum condition (Table III.7) shows that there are no

significant difference between the theoretical and experimental values of the mechanical

properties (less than 5%). Therefore, the modeling of the mechanical properties is

appropriate.

III.5 Conclusion

In this work, simultaneous optimization by phase compatibilization of four mechanical

properties (flexural and tensile moduli, impact strength and tensile stress at yield) of a flax

fiber/recycled plastic of postconsumer origin composite was done in three steps:

- The first step was modeling the relationships between mechanical properties and

the selected factors (fiber concentration, total additives concentration, and impact modifier

fraction in the additives package) to build prediction models for each mechanical properties

via ordinary least square method combined with multiple linear regression analysis. This

step showed that fiber concentration is the most important parameter, followed by the

impact modifier fraction in the additives package.

- The second step was to identify potential optimum points via two desirability

function approaches (Derringer-Suich and Ch'ng et al.). These points were determined via

three optimization options depending on the targeted application for the material. Those

options are: optimization with priority given to resilience, optimization with equal priority

between stiffness and resilience, and optimization with absolute priority given to stiffness.

- The third step was to determine the best composite composition (optimum

condition). This was done by evaluating the quality/cost ratio. The results showed that the

material quality difference is not important when one chooses an optimization option at the

expense of others. Overall, the optimum condition was the following: a 45% flax fiber

concentration with a total additives concentration of 4% and a 25% fraction of the impact

modifier in the additives package. This optimum was confirmed experimentally and the

mechanical properties gave a flexural modulus of 2921 MPa, a tensile modulus of 579

96

MPa, an impact strength of 4.5 kJ/m2 and a tensile stress at yield of 18.0 MPa for a cost of

1.026 $/kg (raw materials). These experimental values are not significantly different from

the theoretical values calculated by the prediction models (less than 5%) showing that the

analysis performed was suitable.

Finally, this study showed that the quality/cost ratio is a simple and effective method for

this complex case. This analysis can be highly useful for the composite industries and

others in their quest to improve production in a more efficient and economic way, as well

as to meet consumer expectations.

97

Chapitre IV: Simultaneous optimization of the

mechanical properties of postconsumer natural

fiber/plastic composites: Processing analysis

Dans le chapitre précédent, la composition du composite a été optimisée pour améliorer les

propriétés mécaniques, ce qui correspondait à l'étape finale de l'optimisation de notre

matériau par la voie de compatibilisation des phases. Dans ce chapitre, qui correspond à

l'étape finale d'optimisation complète de notre matériau, les étapes du procédé de

fabrication (compoundage par extrusion et mise en forme par injection) seront optimisées

en tenant compte de la concentration optimale du composite qui a été déterminée dans le

chapitre précédent. L'originalité de cette étude repose sur l'analyse simultanée des

paramètres d'extrusion et d'injection afin d'investiguer les interactions entre les paramètres

des deux étapes de fabrication, en vue d'une conception rationnelle et adaptée des procédés

de fabrication.

Résumé

Dans cette étude, les étapes de fabrication des composites ont été simultanément analysées

pour optimiser quatre propriétés mécaniques (modules de flexion et de traction, résistance à

l'impact et contrainte maximale en traction) d'un composite de fibre de lin/plastique recyclé

d'origine post-consommation. Huit paramètres du procédé d’extrusion (profil de

température et vitesse de la vis) couplé au moulage par injection (profil de température dans

le cylindre, température du moule, vitesse d'injection, pression d'injection, temps d'injection

et contre-pression) ont été sélectionnés. Le processus d'optimisation, prenant en compte

simultanément toutes les propriétés mécaniques (optimisation multi-réponses), a nécessité

quatre étapes: la détermination des facteurs influents (significatifs) par un «screening

design» (plan expérimental de filtrage) et une évaluation des effets des facteurs

sélectionnés, la modélisation des relations entre les propriétés mécaniques et les facteurs

significatifs via le design expérimental de Box-Behnken et une analyse par régression

linéaire multiple, l'identification des conditions potentiellement optimales en utilisant

l'approche de la fonction de désirabilité (modèle de Derringer-Suich), finalement la

98

détermination des conditions optimales de production du composite par une analyse

comparative des qualités relatives du matériau.

Mots-clés: Composite de Fibre Naturelle/Plastique Post-Consommation; Propriétés

Mécaniques; Régression Linéaire Multiple; Procédé de Fabrication; Approche de la

Fonction de Désirabilité; Qualité Relative.

99

Abstract

In this work, manufacturing steps of composites were simultaneously analyzed to optimize

four mechanical properties (flexural and tensile moduli, impact strength and tensile stress at

yield) of flax fiber/postconsumer recycled plastic composites. Eight parameters of the

extrusion-injection process (extrusion: temperature profile and screw speed; injection:

temperature profile in the barrel, mold temperature, injection speed, injection pressure,

injection time and back pressure) were selected. Process optimization, taking into account

simultaneously all the mechanical properties (multi-responses optimization), required four

steps: determination of influential factors by a screening design and an evaluation of the

selected factors effects on the mechanical properties, modeling of the relationships between

mechanical properties and significant factors by a Box-Behnken experimental design and a

multiple linear regression analysis, identification of the potentially optimum conditions

using the desirability function approach (Derringer-Suich model), and determination of the

optimum composite manufacturing conditions by a comparative analysis of the material

relative qualities.

Keywords: Postconsumer Natural Fiber/Plastic Composite; Mechanical Properties;

Multiple Linear Regression Analysis; Manufacturing Process; Desirability Function

Approach; Relative Quality.

Toupe JL, Trokourey A, and Rodrigue D. J. Compos. Mater. Publié en ligne le 9 mai 2014,

doi: 10.1177/0021998314533714.

100

IV.1 Introduction

The last decades were marked, in the materials engineering field, by a remarkable evolution

of biofiber reinforced plastic composites. These materials are more and more used as new

compositions and processes were intensively investigated, developed and consequently

applied. Moreover, these materials are still gaining increasing acceptance in structural

applications such as automotive, construction, aviation, sport, etc. However, like all

materials, biofiber composites are constantly under competitive pressure from the global

market, which in turn, necessitates continuous research [18]. One of the most important

challenges in composites is mechanical properties improvement [19]. However, these

improvements must take into account the overall performance of the material since a single

application may solicit several properties like stiffness, resilience or toughness, strength,

etc. In addition, one property cannot be optimized alone without affecting others. In a

recent study [89], composite composition was optimized to improve the overall mechanical

properties of flax fiber/postconsumer recycled plastic composites, while including raw

materials cost. It was found that fiber concentration was the main factor affecting the

mechanical properties, compared to additives concentrations (coupling agent and impact

modifier). However, the material quality/cost ratio was optimum (best composite

composition) when his overall mechanical performance was improved by giving priority to

stiffness. In the present study, a focus is made on the manufacturing process of these

composites which is done in two steps: compounding of raw materials via twin-screw

extrusion followed by injection molding for shaping the final composites.

It is known that the mechanical properties of any fiber-reinforced composites are influenced

by the manufacturing process parameters used. For example, Takase and Shiraishi showed

that by increasing mixing conditions in a kneader (mixing temperature, rate of rotation and

mixing time), tensile modulus and strength of PP/wood composites increased and reached a

maximum before decreasing [176]. In addition, the elongation at break steadily increased

with rotational speed and mixing time. A similar evolution of tensile strength as a function

of mixing parameters (mixing time, rotor speed and chamber temperature) was reported by

Joseph et al. [124] for PP/sisal composites processed in an internal mixer. Yam et al. [67]

investigated the processing-property relationships for wood fibers and recycled HDPE

101

compounded in a twin-screw extruder. They concluded that the mechanical properties

(flexural and tensile) are sensitive to variations in screw configuration and compounding

temperature, but more experiments would be needed to elucidate the relationships between

properties and processing conditions for natural fiber composites. Nyström [2], based on a

parametric study, built linear models to describe the relationship between mechanical

properties (tensile and impact) and extrusion parameters such as screw speed and mass flow

rate. He noted that screw speed is the main parameter affecting the properties of PP/flax

composites. In addition, when screw speed increases, tensile strength and stiffness

decreased while strain at maximum stress increased. An opposite evolution of mechanical

properties was observed when increasing mass flow rate. Finally, all the parameters tested

did not have a significant influence on impact strength. Also, Nyström [2] described the

relationships between tensile properties and injection parameters (screw speed, cylinder

temperature, injection speed, and back pressure) using linear models. He observed that

barrel temperature is the main parameter affecting the properties of PP/flax composites. In

addition, tensile strength increased when all the main parameters decreased, and the

interaction between injection speed and barrel temperature increased. A similar influence of

injection speed, barrel temperature and their interaction was also observed for stiffness.

Finally, the injection parameters did not have a significant influence on strain at maximum

stress. Panigrahi et al. [131] also observed an increase in mechanical properties (tensile and

flexural strengths) of HDPE/flax composites when injection parameters (injection

temperature and pressure) decreased. Moreover, they found that injection temperature is the

most important parameter and recommended values lower than 195°C to achieve better

composite quality. The results of Megat-Yusoff et al. [17] confirmed the specific influence

of each injection parameter (holding pressure and injection temperature) on the mechanical

properties (tensile, flexural and fracture strengths) for HDPE/oil palm empty fruit bunch

composites. They showed that when holding pressure increased, the measured mechanical

properties increased and reached a maximum before decreasing, while these properties

continuously decreased when injection temperature increased.

In general, different studies on the relations between mechanical properties and processing

conditions are available in the literature. Although the authors produced their composites in

two steps (compounding or mixing followed by molding), they reported or investigated

102

independently the influence of each manufacturing step parameters: compounding [2, 67,

96, 124, 176-180] or molding [2, 17, 131, 179, 181-183]. Simultaneous analysis of both

steps is seldom presented, but this information would enable a better understanding of the

complete manufacturing process from beginning to the end; i.e. influence of interactions

between the parameters of both processing steps. This would be highly informative and

more effective to pave the way for rational design of the manufacturing process and to

optimize the mechanical properties of natural fiber composites in a cost efficient way.

The aim of this study is thus to optimize the mechanical properties of the composite studied

in a previous work [89], by simultaneously analyzing the parameters of both manufacturing

steps: extrusion and injection. For this purpose, eight important parameters of the

extrusion-injection process (two parameters in extrusion and six in injection) were selected.

As performed in our previous study [89], the desirability function approach (multi-

responses optimization) is applied and the material relative quality (objective function) is

evaluated to determine the optimum manufacturing conditions leading to the most efficient

composite in terms of performance and costs.

IV.2 Experimental details

IV.2.1 Raw materials

As described previously [89] the studied composite consists of a blend of high density

polyethylene and polypropylene of postconsumer origin in a ratio of 75:25, and flax fiber

ranging in sizes between 250 and 1000 μm. To improve the interface between each phase,

maleic anhydride grafted polypropylene (MAPP) and maleic anhydride grafted ethylene

octene copolymer (EO-g-MAH) were used as coupling agent and impact modifier,

respectively.

IV.2.2 Choice of factors and experimental ranges

The extrusion-injection process parameters (factors), as well as experimental ranges, were

chosen from previous and preliminary studies, and also considering experimental constrains

(Table IV.1). Thus, two extrusion factors (temperature profile (ET) and screw speed (SS))

and six injection factors (temperature profile in the barrel (BT), mold temperature (MT),

103

injection speed (IS), injection pressure (IP), injection time (It), and back pressure (BP))

were selected.

Table IV.1 Selected factors and their numerical range for the experimental runs.

Natural variable Coded

variable Level (-) Level (0) Level (+)

Temperature profile

(oC) [T1, T2, T3,

T4, T5, T6, T7,

T8, T9, T10]

ET [145, 150, 155,

155,155, 155, 155,

160, 165, 175]

[160, 165, 170,

170, 170, 170,170,

175, 180, 190]

[175, 180, 185,

185, 185, 185,185,

190, 195, 205]

Screw speed (rpm) SS 100 200 300

Barrel temperature

profile (oC) [N, F,

Mi, R]

BT [190, 180, 170,

160]

[205, 195, 185,

175]

[220, 210, 200,

190]

Mold temperature

(oC) MT 35 60 85

Injection speed

(cm3/s) [V1, V2,

V3, V4]

IS [76.3, 43.6, 54.5,

16.4]

[87.2, 54.5, 65.4,

27.3]

[98.1, 65.4,76.3,

38.2]

Injection pressure

(MPa) [P1, P2, P3] IP [103.3, 44.3, 44.3] [118.1, 59.0, 59.0] [132.8, 73.8, 73.8]

Injection time (s) It 4 7 10

Back pressure

(MPa) BP 14.76 29.25 44.28

Note: N: Nozzle; F: Front; Mi: Middle; R: Rear.

Extrusion temperature profile (ET) and injection barrel temperature (BT) describe the

different heating zones of the barrels in each process as presented in Figures IV.1 and IV.2,

respectively. The extruder barrel has 10 heating zones including the die, while the injection

molding machine has only four zones including the nozzle. In addition, Figure IV.3

presents the injection speed (IS) and pressure (IP) profiles.

104

Figure IV.1 Schematic view of the extruder with 10 separate heating zones.

Figure IV.2 Schematic view of the injection molding machine with four separate heating

zones.

For the injection speed profile (V1, V2, V3, V4), V1 is the speed to fill the sprue and the

feed channels which are not part actually of the piece. V2 is used to establish the flow front,

while V3 and V4 are used to fill the mold and complete the part, respectively. For the

pressure profile (P1, P2, P3), P1 is the highest because it is used to fill the mold, while P2 is

used to fill in the details and finish the part. Finally, P3 is used as the holding pressure; i.e.

counteract part retraction due to density difference while cooling. S1, S2, S3 and S4 are the

various positions of the screw (mm) where a shift of injection speed or pressure is made.

105

Figure IV.3 Schematic view of the speed (V) and pressure (P) profiles as a function of

screw position (S) in the injection molding machine.

IV.2.3 Samples preparation and mechanical characterization

Sample preparation steps are the same as those described in our previous study [89]: fiber

drying in an oven, raw material compounding in a twin-screw extruder followed by water

bath cooling and pelletizing, drying of composite pellets in a heated vacuum oven and

injection molding. For injection, the mold used contains two identical rectangular cavities

with dimensions of 114×25×3.18 mm3. All the composites were prepared using a

previously determined optimum composite composition: 45% wt. flax fiber, 4% wt. total

additive package (MAPP + EO-g-MAH), and 25% wt. impact modifier (EO-g-MAH) in the

additive package [89]. So the total composition is 52.8% wt. of postconsumer polymer,

43.2% wt. of flax fiber, 3% wt. of coupling agent, and 1% wt. of impact modifier.

106

Three types of mechanical tests (flexion, traction, impact) were performed at room

temperature (23 ± 1°C) to characterize the different composites. Flexion and tensile tests

were done on an Instron universal tester model 5565 at a deformation speed of 2 mm/min.

A 50 N load cell was used for flexion and 500 N for tensile tests. Tensile specimens were

prepared following type IV of ASTM D638, while flexion testing was made on specimens

with dimensions of 80×12.8×3.18 mm3 using a three point bending geometry according to

ASTM D790 (60 mm span). Charpy impact test with a V-notch (Automatic Sample

Notcher ASN from Dynisco) was performed on a Tinius Olsen model impact 104 following

method B of ASTM D256.

IV.3 Results and discussion

IV.3.1 Screening design

A screening study is necessary in order to limit the number of runs while taking into

account the major effects since a high number of factors (eight) is investigated.

Consequently, a first step of screening was conducted using a fractional factorial design.

The fractional factorial design with eight factors was a 28–4 design involving a minimum of

16 experiments. Resolution IV [171, 184] was chosen to get the main effects free of two

factor interactions with the following independent generators: I = 2345 = 1346 = 1237 =

1248. Estimation of each factor coefficient (main effects) was performed using MATLAB

software via multiple linear regression analysis at 95% confidence level (α = 5%). Table

IV.2 gives the screening design with mechanical properties for each manufacturing

condition of the composites. Three replicates of the experimental design central point were

also performed to verify if curvature is present in the relationship between the factors and

each response [185].

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169743908001202?np=y#tbl2

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169743908001202?np=y#tbl2

107

Table IV.2 Screening design with measured responses (mechanical properties).

No.

exp ET SS BT MT It BP IP IS

𝒀𝟏

(MPa)

𝒀𝟐

(MPa)

𝒀𝟑

(kJ/m2)

𝒀𝟒

(MPa)

1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 2918 601 5.4 20.1

2 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 2771 635 5.4 19.7

3 -1 1 -1 -1 1 -1 1 1 3009 619 5.2 20.5

4 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 2783 654 5.6 21.2

5 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 2965 624 4.8 20.6

6 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 2854 636 5.1 19.0

7 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 3006 581 5.0 19.1

8 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 2790 623 5.1 20.0

9 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 2883 597 4.9 20.0

10 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 2820 630 5.2 19.2

11 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 2987 574 4.7 20.6

12 1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 2788 617 5.2 20.1

13 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 2979 622 4.6 20.4

14 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 2714 602 4.7 18.6

15 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 2986 608 4.5 20.3

16 1 1 1 1 1 1 1 1 2808 614 4.8 19.9

�̅� 2879 615 5.0 20.0

Center 0 0 0 0 0 0 0 0 2775 603 5.0 20.8

Center 0 0 0 0 0 0 0 0 2814 621 4.8 20.3

Center 0 0 0 0 0 0 0 0 2762 618 5.0 20.5

�̅�𝒄 2784 614 4.9 20.5

Note: Index numbers 1 to 4 are related to the mechanical properties type: 1- flexural modulus, 2- tensile

modulus, 3- impact strength, 4- tensile stress at yield.

ET, SS, BT, MT, It, BP, IP, and IS are the selected factors codes (see Table IV.1).

Table IV.2 shows that the mean value of the measured responses outside the experimental

design center (�̅�) is substantially equal to the mean value of the measured responses at

center point (�̅�𝑐) for tensile modulus, impact strength, and tensile stress at yield. This means

that curvature effect is weak in the relationship between the selected factors and these three

mechanical properties, thus linear relationships can be used. On the other hand, flexural

modulus mean value of the measured responses is outside the experimental design center

108

and there is a curvature effect in the relationship between the selected factors and this

mechanical property; i.e. the relationship is curvilinear [185]. Of the eight factors, only

three (ET, BT, and MT) have a significant influence on the composite mechanical

properties (see Figure AIV.1 of the appendices). Thus, flexural and tensile moduli are

significantly influenced by ET, while impact strength is significantly influenced by all three

factors (ET, BT, and MT). Finally, none of the selected factors significantly influenced

tensile stress at yield.

IV.3.2 Mechanical properties optimization

IV.3.2.1 Choice of optimization factors

According to the screening study, only the temperatures (ET, BT and MT) in the

manufacturing process significantly affect the studied composite mechanical properties.

These three factors were used for optimization, with the same experimental range for each

factor (Table IV.1). In addition, the values of the other five non-significant factors were set

as follows:

- Screw Speed (SS): its increase has a positive influence on flexural modulus and

tensile stress at yield, a negative influence on tensile modulus, and no effect on impact

strength. It was therefore set at the central value (200 rpm).

- Injection time (It): its increase has a positive influence on flexural and tensile

moduli, as well as tensile stress at yield, but no effect on impact strength. It was therefore

set at the upper limit (10 s).

- Back pressure (BP): its increase has a negative influence on flexural and tensile

moduli, as well as impact strength, but has no effect on tensile stress at yield. It was

therefore set at the lower limit (14.76 MPa).

- Injection Pressure (IP): its increase has a positive influence on flexural and tensile

moduli, as well as tensile stress at yield, but negative influence on impact strength. It was

therefore set at the upper limit [132.8, 73.8, 73.8 MPa].

- Injection speed (IS): its increase has a positive influence on flexural modulus and

impact strength, negative influence on tensile stress at yield, and no effect on tensile

modulus. It was therefore set at the central value [87.2, 54.5, 65.4, 27.3 cm3/s].

109

IV.3.2.2 Choice of model and experimental design

Because of non-linearity (curvilinearity) in the flexural modulus model, the Box-Behnken

experimental design [169] was used to build a quadratic model describing the response-

factor relations as in our previous study [89].

IV.3.2.3 Prediction model building and effects of selected factors on each

mechanical property

The three factor Box-Behnken experimental design leads to a minimum of 15 experiments

to perform as described in Table IV.3. The mechanical properties of each studied composite

manufacturing condition and the polymer matrix are also reported. Calculation of the

regression coefficients model (Table IV.4) for each mechanical property was performed

with MATLAB via multiple linear regression analysis of the relationships between each

mechanical property and the chosen factors at 95% confidence level (α = 5%). For each

mechanical property, investigation to determine the best prediction model, as detailed in the

previous study [89], is necessary. The model is first analyzed and then refined (if

necessary) in order to obtain a new model that is significant (F statistics probability ≤ α)

[186], adequate (F probability statistics for analysis of lack of fit ≥ α) [186], which has a

good explanatory quality of variations (correlation coefficient R2 or adjusted R2 (when data

sets are small [172]) ≥ 0.8) [171]. It must also have an acceptable predictive power

(prediction coefficient Q2 ≥ 0.5) [171], and residuals which are consistent with the

assumptions of the ordinary least squares method (residuals are independent and normally

distributed around a zero mean and with a constant variance) that was used to calculate the

regression coefficients.

110

Table IV.3 Box-Behnken matrix (three factors) and measured mechanical properties

(responses).

Factors Responses (mechanical properties)

No.

BB

No.

exp ET BT MT

Flexural

modulus

(MPa)

Tensile

modulus

(MPa)

Impact

strength

(kJ/m2)

Tensile stress

at yield

(MPa)

1 1 -1 -1 0 3127 651 4.7 22.8

2 3 -1 1 0 3229 640 4.3 22.9

3 2 1 -1 0 3018 603 5.1 22.2

4 4 1 1 0 3051 602 4.9 21.4

5 5 -1 0 -1 3132 607 4.8 22.7

6 7 -1 0 1 3125 618 4.2 22.3

7 6 1 0 -1 2962 590 4.8 20.6

8 8 1 0 1 2996 612 4.8 20.7

9 9 0 -1 -1 3013 612 5.1 22.4

10 11 0 -1 1 3032 605 5.0 21.1

11 13 0 1 -1 3083 631 4.8 21.3

12 15 0 1 1 3183 602 4.7 21.1

13 10 0 0 0 3033 613 5.0 21.9

14 12 0 0 0 3001 615 4.9 21.6

15 14 0 0 0 3028 615 5.0 21.8

Matrix 1114 332 3.4 20.1

Note: ET, BT, and MT are the selected factors codes (see Table IV.1).

The analysis in Table IV.4 shows that, for all the mechanical properties, the value of the

constant is very large compared to the other regression parameters, reflecting the weak

influence of the selected factors on these properties. The tensile modulus regression model

has poor explanatory quality of variations (adjusted R2 = 0.04 ˂˂ 0.8), is not significant (p-

value (F-test) = 0.50 ˃ α) and is not able to predict responses (Q2 = -1.75).

111

Table IV.4 Summary of the regression coefficients for the mechanical properties models.

Flexural modulus

(�̂�𝟏)

Tensile modulus

(�̂�𝟐)

Impact strength

(�̂�𝟑)

Tensile stress at

yield (�̂�𝟒)

Coeff.

(MPa)

p-value

(t-test)

Coeff.

(MPa)

p-value

(t-test)

Coeff.

(kJ/m2)

p-value

(t-test)

Coeff.

(MPa)

p-value

(t-test)

Constants

3021 2.97 *** ×10-11

614 1.22 ***

×10-8

4.97 3.39 ***

×10-9

21.8 1.08 ***

×10-9

Main effects

ET -73.3 2.69 *** ×10-4

-13.6 5.48 n.s.

×10-2

2.00

×10-1 2.06 **

×10-3

-7.25

×10-1 1.73 *

×10-3

BT 44.5

2.66 **

×10-3

0.50 9.31 n.s.

×10-1

-1.50

×10-1

7.08 *

×10-3

-2.25

×10-1

1.17 n.s.

×10-1

MT 18.3

7.27 n.s.

×10-2

-0.375 9.48 n.s.

×10-1

-1.00

×10-1 3.27 *

×10-2

-2.25

×10-1 1.17 n.s.

×10-1

Quadratic effects

ET2 30.8 4.84 *

×10-2

1.96 8.17 n.s.

×10-1

-2.33

×10-1 5.63 *

×10-3

3.29

×10-1 1.19 n.s.

×10-1

BT2 54.8

5.72 *

×10-3

7.71 3.81 n.s.

×10-1

1.67

×10-2

7.54 n.s.

×10-1

2.29

×10-1

2.48 n.s.

×10-1

MT2 2.29

8.54 n.s.

×10-1

-9.54 2.88 n.s.

×10-1

-8.33

×10-2 1.58 n.s.

×10-1

-5.21

×10-1 3.11 *

×10-2

Interaction effects

ET×BT -17.3

1.90 n.s.

×10-1

2.50 7.59 n.s.

×10-1

5.00

×10-2 3.48 n.s.

×10-1

-2.25

×10-1 2.39 n.s.

×10-1

ET×MT 10.3

4.09 n.s.

×10-1

2.75 7.36 n.s.

×10-1

1.50

×10-1

2.67 n.s.

×10-1

1.25

×10-1

4.91 n.s.

×10-1

BT×MT 20.3

1.35 n.s.

×10-1

-5.50 5.08 n.s.

×10-1

-1.76

×10-17 1.00 n.s. 2.75

×10-1 1.63 n.s.

×10-1


R2adj 0.910 0.040 0.862 0.799

p-value

(F-test) 3.15×10-3 0.500 8.81×10-3 2.15×10-2


Q2 0.875 -1.75 0.780 0.621



112

These observations indicate that the effect of the selected factors is not significant on the

tensile modulus, as confirmed by the Student test of the regression parameters for this

property (p-value (t-test) > α). Thus, the tensile modulus remains almost constant when the

selected factors vary. Its model can therefore be represented by the regression constant

(�̂�2 = 614 MPa). On the other hand, the regression models for the other mechanical

properties (flexural modulus, impact strength and tensile stress at yield) have acceptable

explanatory quality (adjusted R2 ≥ 0.8) and are all significant (p-value (F-test ) ˂ α), which

demonstrates a goodness of fit. In addition, these three models have an acceptable

prediction power (Q2 ˃ 0.5) or excellent for the flexural modulus (Q2 = 0.875 ˃ 0.8).

However, a large gap (0.178) between the correlation coefficient (adjusted R2 = 0.799) and

the prediction coefficient (Q2 = 0.621) for tensile stress at yield model is observed revealing

the possibility of non-significant factors in this model. These non-significant factors can be

observed for all models (p-value (t-test) > α) for some regression coefficients). Thus, a

refinement of each mechanical property regression model is necessary. According to the

Student test (p-value (t-test)), the choice of a quadratic model is justified: the coefficients of

the quadratic factors ET2 and BT2 for flexural modulus, ET2 for impact strength, and MT2

for tensile stress at yield are statistically significant.

Table IV.5 presents the regression coefficients of the refined model for each studied

mechanical property, as well as the statistical coefficients useful for model analysis.

113

Table IV.5 Summary of the regression coefficients for the mechanical properties (refined

models).

Flexural modulus

(�̂�𝟏)

Impact strength

(�̂�𝟑)

Tensile stress at yield

(�̂�𝟒)

Coeff.

(MPa)

p-value

(t-test)

Coeff.

(kJ/m2)

p-value

(t-test)

Coeff.

(MPa)

p-value

(t-test)

Constants

3022 0 *** 4.98 5.37 ***

×10-13

21.8 2.70 ***

×10-11

Main effects

ET -73.3

1.83 ***

×10-5

2.00

×10-1 2.41 ***

×10-4

-7.25

×10-1 7.25 **

×10-4

BT 44.5 5.89 **

×10-4

-1.50

×10-1 1.34 **

×10-3

-2.25

×10-1 9.70 n.s.

×10-2

MT 18.3

5.49 n.s.

×10-2

-1.00

×10-1 1.10 *

×10-2

-2.25

×10-1 9.70 n.s.

×10-2

Quadratic effects

ET2 30.6

3.32 *

×10-2

-2.35

×10-1 9.28 **

×10-4

3.29

×10-1 9.86 n.s.

×10-2

BT2 54.6 1.80 **

×10-3

─ ─ 2.29

×10-1 2.22 n.s.

×10-1

MT2 ─ ─ -8.46

×10-2 8.87 n.s.

×10-2

-5.21

×10-1 2.13 *

×10-2

Interaction effects

ET×BT ─ ─ 5.00

×10-2 2.65 n.s.

×10-1

-2.25

×10-1 2.14 n.s.

×10-1

ET×MT ─ ─ 1.50

×10-1 8.34 *

×10-3

─ ─

BT×MT 20.3

1.16 n.s.

×10-1

─ ─ 2.75

×10-1 1.40 n.s.

×10-1


R2adj 0.909 0.900 0.814

p-value (F-test) 1.02×10-4 4.79×10-4 8.47×10-3


Q2 0.885 0.829 0.727

Model lack of fit

p-valueLOF

(F-test) 36.5×10-2 31.4×10-2 14.3×10-2

Residuals independence

p-value

(DW-test) 15.6×10-2 39.9×10-2 54.4×10-2

Note: Tensile modulus model cannot be refined since it is constant (�̂�2 = 614 MPa).

ET, BT, and MT are the selected factors codes (see Table IV.1).


114

IV.3.2.3.1 Flexural modulus (�̂�𝟏)

The refined model for the flexural modulus contains six factors, among which two are non-

significant (main factor MT and interaction factor BT×MT) (see p-value (t-test) of this

model). The non-significant factors remained in the model because they allow to agree to

the Ordinary Least Squares (OLS) assumptions. The model’s significant factors indicate

that the main effect of ET and BT, as well as their quadratic effect, have a significant

influence on flexural modulus. Thus, the main effect of ET, which is the most significant

factor, has a negative influence while the influence of other significant effects is positive.

The refined model analysis shows that it has an acceptable explanatory quality (adjusted R2

= 0.909 ≥ 0.8) and excellent predictive power (Q2 = 0.885 ˃ 0.8). In addition, it is

significant (p-value (F-test) = 1.02×10-4 ˂ α) and adequate (p-valueLOF = 36.5×10-2 > α

and Figure AIV.5 of the appendices). Finally, its residuals are in agreement with the

assumptions of the OLS method (independence (p-value (DW-test) = 15.6×10-2 > 2α)

constancy (zero mean), normal distribution and variance constancy as seen in Figure AIV.8

of the appendices. Thus, the model for the flexural modulus has all the qualities of a good

predictive model.

IV.3.2.3.2 Impact strength (�̂�𝟑)

The refined impact strength model contains seven factors, two of which are non-significant

(quadratic factor MT2 and interaction factor ET×BT) (see p-value (t-test) of this model).

The model’s significant factors show that the main effect of all selected factors has a

significant influence on impact strength, as well as the quadratic effect of ET and the

interaction between ET and MT. Thus, the main effect of ET (most significant factor) and

the interaction ET-MT have a positive influence, while the influence of the main effect of

BT and MT, as well as the quadratic effect of ET is negative. The impact strength refined

model analysis shows that it has all the qualities of a good prediction model (see statistical

coefficients of this model in Table IV.5 and Figures AIV.6 and AIV.9 of the appendices)

with an improvement of explanatory (adjusted R2 increases from 0.862 to 0.900) and

predictive (Q2 increases from 0.780 to 0.829) qualities.

115

IV.3.2.3.3 Tensile stress at yield (�̂�𝟒)

The refined model of tensile stress at yield contains only two significant factors (see p-

value (t-test) of this model) which indicate that the main effect of ET (most significant

factor) and the quadratic effect of MT have a negative influence on the tensile stress at

yield. The other non-significant factors (six) remained in the model because they have an

influence on its overall quality (model validity). The analysis of tensile stress at yield

refined model shows that it has all the qualities of a good prediction model (see statistical

coefficients of this model in Table IV.5 and Figures AIV.7 and AIV.10 of the appendices)

with an improvement of the explanatory (adjusted R2 increases from 0.799 to 0.814) and

predictive (Q2 increases from 0.621 to 0.727) qualities.

Thus, ET is the most influential factor on all mechanical properties. Moreover, the tensile

modulus remains almost constant when the selected factors vary. This model will be

therefore represented by the regression model’s constant (�̂�2 = 614 MPa). The interaction

between ET and MT means that the effect of ET depends on MT level and vice versa.

However, this is the only interaction between the parameters of both steps of the

manufacturing process having an influence on the properties (impact strength). This

observation suggests that there are few significant connections (interactions) between

extrusion and injection parameters. If this is the case, the design of a device combining both

steps of extrusion and injection, and excluding some intermediate steps such as

solidification in water bath and pelletizing after extrusion, drying of pellets, melting them

into the barrel of the injection molding machine before the composite being shaped into the

mold, could be interesting. The exclusion of these intermediate parameters should have a

low impact on the composites properties. In fact, such an equipment called Injection

Molding Compounder (IMC) was already designed and analyzed and results showed that it

is economical (reduction of energy consumption by about 40%) [83, 84], but produces low

performing materials (lower mechanical properties by about 10 to 62%) compared to non

combined equipments (manufacturing process in two steps) [82, 84]. Thus, more

experiments would be needed to analyze the interactions between the non-studied

parameters (water bath temperature, pelletizing speed, pellets length, etc.) and the

parameters analyzed in this study. This would enable to confirm or not this hypothesis.

116

IV.3.2.4 Optimum research

Determining the theoretical optimum (ET, BT, MT, �̂�1, �̂�3, �̂�4)opt of the mechanical

properties from a compromise between them (multi-responses optimization) and the

corresponding factors values was done in two steps. The tensile modulus is not included in

the theoretical optimum’s search since it remained constant for all the conditions tested.

The first step is to search for potentially optimum points by using a desirability function

model (Derringer-Suich [162, 166, 167] or Ch'ng et al. [165, 167]). Since both models gave

the same optimum, only the results of Derringer-Suich are presented in the manuscript. The

results of Ch'ng et al. can be found in Table AIV.1 of the appendices. The LTB (Larger-

The-Best) case of Derringer-Suich model was applied in this study, since all the mechanical

properties must be maximized. In this case, the individual desirability 𝑑𝑗(�̂�𝑗) of the 𝑗-th

response �̂�𝑗 and the global desirability 𝐷𝑆 are given by equations IV.1 and IV.2:

𝑑𝑗(�̂�𝑗) = {

0 𝑜𝑟 1, �̂�𝑗 < 𝐿𝑗 𝑜𝑟 �̂�𝑗 > 𝑈𝑗

(�̂�𝑗 − 𝐿𝑗

𝑈𝑗 − 𝐿𝑗)

𝑟𝑗

, 𝐿𝑗 ≤ �̂�𝑗 ≤ 𝑈𝑗

(IV. 1)

𝐷𝑆 = [∏ 𝑑𝑗

𝑊𝑗(

𝑞

𝑗=1

�̂�𝑗)]

1 ∑ 𝑊𝑗𝑞𝑗=1⁄

(IV. 2)

where 𝐿𝑗 and 𝑈𝑗 are respectively the lower and upper limits for the response 𝑗; 𝑟𝑗 is a

parameter that determines the shape of 𝑑𝑗. 𝑞 is the number of responses and 𝑊𝑗 are user-

specified parameters (weight) to assign priorities. The objective is to maximize 𝐷𝑆.

Additional information on the used desirability function models can be obtained in our

previous study [89].

The second step is to use an objective function transforming all the analyzed mechanical

properties into a composite property, to evaluate the material at different potentially

optimal points. Thus, the material relative quality was used as the objective function. It is

defined as the sum of the mechanical quality indices of the composite with respect to its

base matrix as:

117


𝑞

𝑗=1

(IV. 3)

where 𝑌𝑐,𝑗 and 𝑌𝑚,𝑗 represent respectively the 𝑗-th mechanical property of the composite

and the matrix, and 𝑞 is the number of mechanical properties. The ratio 𝑌𝑐,𝑗 𝑌𝑚,𝑗⁄ is an

index to compare the composite with respect to its base matrix (mechanical quality index of

composite) for the 𝑗-th mechanical property. The real optimum is the point corresponding

to the best material quality. The prediction models of the different mechanical properties of

the composites are:

�̂�1 = 3022 − 73.3𝐸𝑇 + 44.5𝐵𝑇 + 18.3𝑀𝑇 + 30.6𝐸𝑇2 + 54.6𝐵𝑇2 + 20.3𝐵𝑇𝑀𝑇 (IV. 4)

�̂�3 = 4.98 + 0.2𝐸𝑇 − 0.15𝐵𝑇 − 0.1𝑀𝑇 − 0.235𝐸𝑇2 − 0.085𝑀𝑇2 + 0.05𝐸𝑇𝐵𝑇

+ 0.15𝐸𝑇𝑀𝑇 (IV. 5)

�̂�4 = 21.8 − 0.725𝐸𝑇 − 0.225𝐵𝑇 − 0.225𝑀𝑇 + 0.329𝐸𝑇2 + 0.229𝐵𝑇2 − 0.521𝑀𝑇2

− 0.225𝐸𝑇𝐵𝑇 + 0.275𝐵𝑇𝑀𝑇 (IV. 6)

The properties limit values, as defined for the desirability function models, have been

chosen on the basis of the predicted responses range (�̂�𝑗𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛𝑑 �̂�𝑗

𝑚𝑎𝑥) giving:

𝐿1 = 2900 𝑀𝑃𝑎 𝑎𝑛𝑑 𝑈1 = 3300 𝑀𝑃𝑎 (IV. 7)

𝐿3 = 4.00 𝑘𝐽/𝑚2 𝑎𝑛𝑑 𝑈3 = 5.50 𝑘𝐽/𝑚2 (IV. 8)

𝐿4 = 20.0 𝑀𝑃𝑎 𝑎𝑛𝑑 𝑈4 = 24.0 𝑀𝑃𝑎 (IV. 9)

The weight values 𝑊𝑗 for each response were varied from 0.05 in steps of 0.01 from one

series to another in such a way that ∑ 𝑊𝑗𝑗 = 1. The linear form was chosen for all the

individuals desirability function in the Derringer-Suich model (𝑟𝑗 = 1 for all 𝑑𝑗(�̂�𝑗)). Table

IV.6 describes the different potential optimum points obtained with Derringer-Suich model.

118

For each point, the factors (ET, BT, MT) are presented, as well as the predicted mechanical

properties (�̂�𝑗), the weight (𝑊𝑗), individual desirability (𝑑𝑗), global desirability (𝐷𝑆) and the

composite relative quality (𝑄𝑟). The obtained potential optimum points are derived from

three composites optimization options depending on the targeted applications. The

description of these options is based on the mechanical properties optimized. For each

optimization option, the three best points based on their relative quality, are presented.

- Option 1: optimization with priority given to resilience: lines As to Cs. In this

case, it can be noticed that the material impact strength (resilience) is very close to its target

value as shown by its individual desirability (𝑑3 very close to 1), the tensile stress at yield

(mechanical strength) is more or less close to its target value (𝑑4 ˃ 0.5 or close to 1) and the

flexural modulus (stiffness) is very far from its target value (𝑑1 very far from 1).

- Option 2: optimization with priority given to mechanical strength: lines Es to Gs.

It is characterized by the tensile stress at yield (mechanical strength) which is close to its

target value (𝑑4 close to 1), while the others properties are more or less close to their target

value (𝑑1 and 𝑑3 ˃ 0.5 or close to 1).

- Option 3: optimization giving priority to stiffness: lines Hs to Js. It is characterized

by the flexural modulus (stiffness) which is very close to its target value (𝑑1 very close to

1), the tensile stress at yield (mechanical strength) which is more or less close to its target

value (𝑑4 ˃ 0.5 or close to 1) and the impact strength (resilience) which is very far from its

target value (𝑑3 very far from 1).

119

Table IV.6 Potentially optimum points obtained with the Derringer-Suich’s model.

Code

points ET BT MT

�̂�𝟏

MPa

�̂�𝟑

kJ/m2

�̂�𝟒

MPa 𝑾𝟏 𝑾𝟑 𝑾𝟒 𝒅𝟏 𝒅𝟑 𝒅𝟒 𝑫𝑺 𝑸𝒓

AS -0.6 -1 -1 3089

(45)

5.1

(0.2)

22.6

(0.8)

0.20 0.66 0.14 0.473 0.705 0.654 0.644 5.479

BS -0.6 -1 -0.8 3089

(40)

5.1

(0.1)

22.7

(0.7)

0.05 0.56 0.39 0.472 0.700 0.677 0.677 5.481

CS -0.6 -1 -0.6 3088

(36)

5.0

(0.1)

22.8

(0.6)

0.05 0.51 0.44 0.471 0.691 0.688 0.676 5.478

ES -0.8 -1 -0.8 3112

(41)

5.0

(0.2)

22.9

(0.7)

0.05 0.45 0.50 0.530 0.652 0.724 0.680 5.489

FS -1 -1 -1 3138

(49)

4.9

(0.2)

23.0

(0.9)

0.18 0.46 0.36 0.595 0.605 0.757 0.654 5.496

GS -1 -1 -0.8 3138

(45)

4.9

(0.2)

23.1

(0.8)

0.05 0.31 0.64 0.594 0.592 0.779 0.706 5.494

HS -1 1 -0.4 3210

(39)

4.4

(0.2)

23.0

(0.7)

0.66 0.21 0.13 0.774 0.286 0.737 0.623 5.407

IS -1 1 -0.2 3217

(37)

4.4

(0.2)

23.0

(0.7)

0.46 0.12 0.42 0.793 0.259 0.755 0.679 5.405

JS -1 1 0 3225

(36)

4.3

(0.2)

23.1

(0.7)

0.45 0.05 0.52 0.813 0.228 0.763 0.738 5.399

Note: Index numbers 1 to 4 are related to the mechanical properties type: 1- flexural modulus, 2- tensile modulus, 3- impact strength,

4- tensile stress at yield.


Tensile modulus is not included in the theoretical optimum search since it remained constant when all factors varied (�̂�2 = 614 MPa).


120

The relative quality analysis at different potentially optimal points reveals a weak

difference in the material global quality when one chooses an optimization option at the

expense of others, thus confirming that the selected factors have low influence on the

studied composite mechanical properties. However, considering the manufacturing

condition, for each optimization option, giving the best material relative quality (option 1:

point Bs, option 2: point Fs, option 3: point Hs), a significant difference was observed

between the individual properties (flexural modulus and impact strength) obtained with

options 1 and 3; those obtained with option 2 are not significantly different from the

properties derived from the other two options. About tensile stress at yield, the values do

not change significantly regardless the optimization option. This observation is confirmed

by the property's individual desirability which is always more or less close to its target

(𝑑4(As to Js) ˃ 0.5 or close to 1), which means that the selected factors effect is lower on

this property with respect to others. It can be concluded that tensile stress at yield has a low

impact in the optimization compromise between the three properties. Therefore, option 2

(mechanical strength priority), in which the flexural modulus and the impact strength are

more or less close to their target value, can be called the optimization giving priority to

both stiffness and resilience. Finally, this option gives the best material relative quality

corresponding to the desired optimum. This optimum (point Fs) shows that the optimum

condition for the studied composite manufacturing is a temperature profile from 145 to

175°C in extrusion, a temperature profile in the barrel (from nozzle to rear) from 190 to

160°C and a mold temperature of 35°C, in injection. The corresponding optimum

mechanical properties (α = 5%) are: a flexural modulus of 3138 ± 49 MPa, a tensile

modulus of 614±23 MPa, an impact strength of 4.9 ± 0.2 kJ/m2 and a tensile stress at yield

of 23.0 ± 0.9 MPa. The theoretical value of tensile modulus (which remains constant when

factors vary) is represented by the constant of the regression model. An experimental

verification of the optimum condition (Table IV.7) shows that there are no significant

differences between the theoretical and experimental values of the mechanical properties

(less than 5%). Therefore, the modeling of the mechanical properties is appropriate.

121

Table IV.7 Comparison between the experimental and theoretical values of the mechanical

properties at the optimal conditions.

Optimal

conditions

ET BT MT

[145 to 175]oC [190 to 160]oC 35oC

Experimental values Theoretical

values (α = 5%) No. exp 1 2 3 Average

Mechanical

properties

Flexural

modulus (MPa)

2996

(140)

3128

(62)

3145

(25)

3090

(76)

3138

(49)

Tensile modulus

(MPa)

609

(12)

607

(5)

608

(12)

608

(10)

614 a

(23)

Impact strength

(kJ/m2)

5.2

(0.2)

5.3

(0.2)

5.2

(0.3)

5.2

(0.2)

4.9

(0.2)

Tensile stress at

yield (MPa)

22.3

(0.7)

22.0

(0.3)

21.9

(0.3)

22.1

(0.4)

23.0

(0.9)

Note: Values in parentheses are standard deviations. a Theoretical value of tensile modulus is represented by the constant of the regression model.


IV.4 Conclusion

In the present paper, the parameters of both manufacturing steps (compounding and

molding) of composites was simultaneously analyzed in other to optimize four mechanical

properties (flexural and tensile moduli, impact strength and tensile stress at yield) of flax

fiber/postconsumer recycled plastic composite previously studied [89]. For this purpose,

eight important parameters of the extrusion-injection process (extrusion: temperature

profile and screw speed; injection: temperature profile in the barrel, mold temperature,

injection speed, injection pressure, injection time and back pressure) were selected. This

optimization, taking account simultaneously all the mechanical properties (multi-responses

optimization), was conducted in four steps:

The first step was to determine the influential factors with a screening design

(fractional factorial design 28–4). The evaluation of the main effect of the selected factors

showed that temperature profile in extrusion (ET), as well as temperature profile in the

122

barrel (BT) and mold temperature (MT) in injection, are the manufacturing process

parameters having significant influence on the mechanical properties (main factors).

The second step was modeling the relationships between mechanical properties

and the significant factors to build prediction models for each mechanical property using

ordinary least square method combined with multiple linear regression analysis. To do this,

the Box-Behnken experimental design was used. This step showed that the significant

factors effect has a low influence on the analyzed mechanical properties. These effects are

not significant on tensile modulus which remains almost constant when the selected factors

vary. In addition, temperature profile in extrusion is the most important factor on all

mechanical properties. Its interaction with injection mold temperature is the only

interaction having a significant effect on the properties (impact strength), which suggests

that there are few significant connections (interactions) between extrusion and injection

parameters. Thus, we can assume that the exclusion of certain intermediate steps in order to

design a single device, combining both steps of extrusion and injection, should have a low

impact on the composites properties. However, comparison of the IMC with the two-step

manufacturing processes show a significant reduction of the materials properties produced

by IMC. This indicates that more experiments would be needed to analyze the interactions

between non-studied parameters (water bath temperature, pelletizing speed, etc.) and the

parameters analyzed in this study in order to confirm or not this hypothesis.

The third step was to identify potential optimum points using the desirability

function approach (Derringer-Suich model). These points were determined via three

optimization options depending on the targeted application for the material. Those options

were optimization with priority given to: resilience, strength (or both stiffness and

resilience), and stiffness.

The fourth step was to determine the best composite manufacturing condition

(optimum condition). This was done by evaluating the relative quality of the composites.

The results showed that the material global quality difference is not important when one

chooses an optimization option at the expense of others. However, the individual

mechanical properties (flexural modulus and impact strength) are significantly different

when they are obtained with the optimization option giving priority to resilience and the

optimization option giving priority to stiffness. In addition, tensile stress at yield has a low

123

impact on this optimization due to a weaker influence of the significant factors on this

property. Overall, the optimum condition was the following: a profile temperature of 145 to

175°C in extrusion, a profile temperature in the barrel (from nozzle to rear) of 190 to

160°C, and a mold temperature of 35°C in injection. This optimum was confirmed

experimentally and the mechanical properties gave a flexural modulus of 3090 MPa, a

tensile modulus of 608 MPa, an impact strength of 5.2 kJ/m2, and a tensile stress at yield of

22.1 MPa. These experimental values are not significantly different from the theoretical

values calculated by the prediction models (less than 5%) showing that the analysis

performed was suitable.

125

Chapitre V: Optimizing the performance of natural

fiber reinforced plastics composites: Influence of

combined optimization paths on microstructure

and mechanical properties

Dans les trois chapitres précédents, les étapes d'optimisation de notre composite ont été

détaillées. Ce chapitre est donc une étude synthèse pour répondre à l'objectif principal de la

thèse. Dans ce chapitre, il est question d'analyser l'influence de la combinaison des deux

voies d'optimisation (compatibilisation des phases et optimisation du procédé de

fabrication) sur la microstructure et les propriétés mécaniques du composite.

Résumé

Cette étude analyse l'impact de la combinaison de deux différentes voies d'optimisation

(compatibilisation de phases et optimisation du processus de fabrication) sur la

microstructure (dimensions des fibres, cristallinité et propriétés moléculaires de la matrice)

et sur les propriétés mécaniques (modules de flexion et de traction, résistance à l'impact et

contrainte maximale en traction) d'un composite de fibre de lin/plastique recyclé d'origine

post-consommation. Une méthodologie en deux étapes a été adoptée. Tout d'abord, la

composition du matériau a été optimisée par compatibilisation des phases en utilisant

l'anhydride maléique greffé au polypropylène (MAPP) et l'anhydride maléique greffé au

copolymère d'éthylène octène (EO-g-MAH) comme additifs. Ensuite, le processus de

fabrication (extrusion suivie de l'injection) a été optimisé en termes de profil de température

et de vitesse de la vis pour l'extrusion, ainsi que le profil de température du cylindre, la

température du moule, la vitesse d'injection, la pression d'injection, le temps d'injection et

la contre-pression pour l'injection. Les résultats ont montré que, outre une bonne adhésion

interfaciale fibre-matrice, la combinaison des deux voies d'optimisation a favorisé un

équilibre optimal entre la dégradation des composants et l'homogénéité du composite

(bonne dispersion des fibres et des additifs dans la matrice), conduisant à de meilleures

propriétés mécaniques. Il a été montré que cette procédure d'optimisation a permis

126

d'améliorer toutes les propriétés mécaniques du composite, tout en étant efficace en termes

de performance et de coûts.

Mots-clés: Optimisation Combinée, Voies d'Optimisation, Microstructure, Propriétés

Mécaniques, Propriétés Moléculaires, Composites de Fibres Naturelles.

127

Abstract

This study investigated the combination of two different optimization paths (phase

compatibilization and manufacturing process optimization) on the microstructure (fiber

dimensions, matrix crystallinity and matrix molecular properties) and mechanical

properties (flexural and tensile moduli, impact strength, and tensile stress at yield) of flax

fiber/postconsumer recycled plastic composites. A two-step optimization methodology was

adopted. First, the material composition was optimized by phase compatibilization using

maleic anhydride grafted polypropylene (MAPP) and maleic anhydride grafted ethylene

octene copolymer (EO-g-MAH) as additives. Then, the manufacturing process (extrusion

followed by injection) was optimized in terms of temperature profile and screw speed for

extrusion, as well as barrel temperature profile, mold temperature, injection speed, injection

pressure, injection time and back pressure for injection. The results showed that, besides

good fiber-matrix interfacial adhesion, the combination of both optimization paths

promoted an optimum balance between components degradation and composite

homogeneity (good fiber and additives dispersion in the matrix), leading to better

mechanical properties. It is shown that this optimization procedure was able to improve all

the mechanical properties of the composites, as well as being effective in terms of

performance and costs.

Keywords: Combined Optimization, Optimization Paths, Microstructure, Mechanical

Properties, Molecular Properties, Natural Fiber Composites.

Toupe JL, Chimeni DY, Trokourey A, and Rodrigue D. Polym Polym Compos. Accepté

pour publication le 8 décembre 2014.

128

V.1 Introduction

This century witnessed remarkable achievements in green material science and technology

through the development of natural fiber reinforced composites [8]. Indeed, natural fibers

have attracted a growing attention as reinforcement in polymer based composites instead of

conventional materials such as glass, carbon and aramid fibers. Several investigations were

devoted to reinforce thermosets or thermoplastics using wood, hemp, flax, banana, oil

palm, jute, etc. [14-19, 21, 23, 89, 187]. Initially, thermosetting resins like phenolic, epoxy

and polyester were mainly used as matrix for natural fibers. But recently, thermoplastics

such as polyethylene and polypropylene have received a great deal of interest due to their

simple processability and recyclability. The main idea behind the introduction of natural

fibers in plastics is to reduce raw material costs and environmental issues while producing

materials with acceptable mechanical properties [22, 23]. Thus, the range of products was

restricted to interior and non-structural components like door panels or rear shelves in

vehicles [8, 13, 24, 25]. However, in the last few decades, natural fiber reinforced polymer

composites underwent a remarkable evolution. These materials are increasingly used as

new compositions and processes are intensively investigated, developed, and consequently

applied. Moreover, they are still gaining increasing acceptance in structural and exterior

applications like fencing decking, roofing, railing, cladding and siding, park benches, and

general construction field [18, 22]. This use of natural fiber composites in structural

applications requires high performance of these materials. Indeed, according to Faruk et al.,

in order to be able to expand into markets other than automotive such as commercial

construction and consumer goods, these composites must achieve high quality

performance, serviceability, durability, and reliability standards [8]. In addition, like all

materials, natural fibers composites are constantly under competitive pressure from the

global market, which in turn, necessitates continuous research [18]. According to Dittenber

and GangaRao, one of the most important challenges is mechanical properties improvement

[19].

Composites mechanical properties can be optimized or improved using various methods

which can be classified into three optimization paths [47, 89]: 1) taking into account

variability (structural and dimensional) and source of the natural fibers, 2) phases

129

compatibilization, and 3) development of an optimum composite manufacturing process or

optimization of existing processes. In practice, these optimization paths are applied

individually [17, 77, 89, 95, 115, 130] or partially combined such as the optimization of

manufacturing process and chemical treatment of fibers in solution or addition of coupling

agents (phases compatibilization), but without optimization of the treatment solution or

coupling agent concentration [2, 125, 131]. This results in limited composite properties

improvement. It is expected that coupling three optimization paths could be an adequate

solution for maximum properties improvement and to produce high performance natural

fiber composites [47].

In addition, it is known that during the manufacturing of polymers or composites

(compounding and molding), the processes induce thermo-mechanical degradation of the

raw materials (fibers, matrix, additives) which affect the micro-structural properties (fiber

dimensions, matrix crystallinity and molecular properties) and, consequently, the

mechanical properties of the resulting composites [16, 67, 95, 124, 176, 178, 188]. Several

studies on natural fiber composites analyzed fiber dimensions and/or matrix crystallinity

after manufacturing [14, 16, 67, 95, 124, 176, 178, 187, 189, 190]. However, for molecular

properties, most of the results available are for unfilled polymers or polymer blends [188,

191-193]. In this study, a focus on molecular properties is made to understand the effect of

polymer matrix and fiber degradation on the mechanical behavior of natural fiber

composites. The aim of this study is thus to analyze the influence of the combined or

synergistic effects of two different optimization paths (phase compatibilization and

manufacturing process optimization) on the microstructure and mechanical properties of

natural fiber composites.

V.2 Materials and Methods

V.2.1 Raw materials

The studied composites consist of a blend of high density polyethylene (HDPE) and

polypropylene (PP) of postconsumer origin in a ratio of 75:25 by weight, reinforced with

flax fibers [89]. The polymers blend was supplied by Recyc-RPM (Canada), while the

fibers were provided by Biolin Research Inc. (Canada). The fibers underwent various

130

treatments before being used to produce the composites [89]. To improve the interface

between each phase, Epolene E-43 (maleic anhydride grafted polypropylene: MAPP) from

Westlake Chemical Co. (USA), and Fusabond MN493D (maleic anhydride grafted ethylene

octene copolymer: EO-g-MAH) from Dupont Packaging & Industrial Polymers (USA),

were used as additives. More details on composition and material choices can be found

elsewhere [89]. Finally, 1,2,4-trichlorobenzene (TCB) from J.T. Baker (USA) was used as

solvent to extract the fibers from the composites.

V.2.2 Optimization methodology

The combined optimization paths for mechanical properties improvement was carried out

in two steps. In the first step, the material composition was optimized by phase

compatibilization. To do this, MAPP and EO-g-MAH were used as coupling agent and

impact modifier, respectively [89]. Thereafter, the second step is related to process

optimization (extrusion and injection) using the optimal composite composition obtained in

the first step [136].

V.2.3 Sample preparation

Sample preparation steps are the same as described in our previous study [89]: fiber drying

in an oven, raw material compounding in a twin-screw extruder followed by water bath

cooling and pelletizing, drying of composite pellets in a heated vacuum oven and injection

molding. For injection, the mold used contains two identical rectangular cavities with

dimensions of 114×25×3.18 mm3. Three types of composites, as well as the unfilled

polymer matrix, were prepared. These composites which are different by their composition

(Table V.1) and/or by their manufacturing conditions (Table V.2) represent, respectively,

the unoptimized composite (C0), the composite with optimum composition (first

optimization: C1st) and the composite with optimum composition and manufacturing

conditions (combined optimization: Cboth). Methodologies to determine the optimum

composition and manufacturing conditions are described elsewhere [89, 136].

131

Table V.1 Composition of the different materials prepared.

Composition

Code

Unfilled

matrix

Unoptimized

composite

(C0)

Composite after

1st optimization

(C1st)

Composite after

combined

optimization (Cboth)

HDPE/PP blend

(% wt.) 100 55 52.8 52.8

Flax fiber

(% wt.) 0 45 43.2 43.2

MAPP

(% wt.) 0 0 3 3

EO-g-MAH

(% wt.) 0 0 1 1

V.2.4 Sample characterization

V.2.4.1 Fiber dimensions and polymer molecular properties

The different composites were immersed in hot TCB and under magnetic stirring at a

concentration of 0.4 g of composites for 100 mL of solvent. After dissolving the polymer,

the fibers were separated from the solution by vacuum filtration. The extracted fibers were

dried for 24 hours in an oven at 80°C to evaporate the solvent. Then, they were immersed

in distilled water for 24 hours to be analyzed by a Fiber Quality Analyzer (FQA) code

LDA02 to determine their dimensions (length and diameter). A minimum of 5000 fibers for

each sample was analyzed following ISO 16065. The measurements were performed on the

initial fibers (before using in the composites), and fibers extracted from the pellets after

extrusion and injection molding for the different optimization paths in order to evaluate the

effects of manufacturing steps and optimization.

132

Table V.2 Materials manufacturing conditions.

Manufacturing

condition

Code

Unfilled

matrix

Unoptimized

composite

(C0)

Composite after

1st optimization

(C1st)

Composite after

both optimization

(Cboth)

Extrusion

temperature

profile (oC) [T1,

T2, T3, T4, T5,

T6, T7, T8, T9,

T10]

[160, 165, 170,

170, 170, 170,170,

175, 180, 190]

[160, 165, 170,

170, 170, 170,170,

175, 180, 190]

[160, 165, 170,

170, 170, 170,170,

175, 180, 190]

[145, 150, 155,

155,155, 155, 155,

160, 165, 175]

Extrusion screw

speed (rpm) 100 100 100 200

Injection Barrel

temperature

profile (oC) [N, F,

Mi, R]

[213, 216, 210,

199]

[213, 216, 210,

199]

[213, 216, 210,

199]

[190, 180, 170,

160]

Injection mold

temperature (oC) 60 60 60 35

Injection speed

(cm3/s) [V1, V2,

V3, V4]

[87.2, 43.6, 65,

21.8]

[87.2, 43.6, 65,

21.8]

[87.2, 43.6, 65,

21.8]

[87.2, 54.5, 65.4,

27.3]

Injection

pressure (MPa)

[P1, P2, P3]

[103.3, 88.6, 88.6] [103.3, 88.6, 88.6] [103.3, 88.6, 88.6] [132.8, 73.8, 73.8]

Injection time (s) 7 7 7 10

Injection back

pressure (MPa) 14.76 14.76 14.76 14.76

Note: N: Nozzle; F: Front; Mi: Middle; R: Rear.

The polymer molecular properties were determined by testing 2 mL of solution (TCB +

polymer) by high temperature gel permeation chromatography (HT-GPC). The model 350

High Temperature Triple Detector Array (HT-TDA) from Viscotek (Malvern), featuring a

differential refractive index (RI) detector, a four-capillary differential viscometer detector

and a low angle light scattering (LALS) detector was used. The solvent (TCB), stabilized

by 2,6-di-tert-butyl-4-methylphenol, was used at a flow rate of 1 mL/min at 140°C. PL gel

columns, composed of styrene divinyl benzene copolymer particles with a diameter of 10

µm and a length/internal diameter of 300/75 mm, were used. Calibration was made with

133

three standards: PS99K, PS280K and PE1475 samples at the same concentration as the

samples to be tested (4 g/L). The sensitivity range of the HT-GPC is between 104 and 107

g/mole in molecular mass for these conditions. The tests were performed on the unfilled

matrix and the matrix of the composites for the different optimization types.

V.2.4.2 Crystallinity

Crystallinity was determined using differential scanning calorimetry (DSC) for samples of

approximately 10 mg in aluminum pans. DSC was performed using a Perkin Elmer model

DSC7. The samples were heated from 50 to 200°C at a heating rate of 10°C/min under

nitrogen. The temperature of fusion (𝑇𝑓) and enthalpy of fusion (∆𝐻𝑓) were determined. As

the matrix used was a blend of two polymers (HDPE and PP) in a ratio of 75:25 [89], the

degree of crystallinity (blend) of the unfilled matrix and the matrix in the composites was

calculated by the additivity rule as [194, 195]:

𝜒𝑏𝑙𝑒𝑛𝑑 = 𝑤𝐻𝐷𝑃𝐸𝑝

𝜒𝐻𝐷𝑃𝐸 + 𝑤𝑃𝑃𝑝

𝜒𝑃𝑃 (V. 1)

where 𝜒𝐻𝐷𝑃𝐸 and 𝜒𝑃𝑃 are the degree of crystallinity of HDPE and PP phases, respectively;

and 𝑤𝐻𝐷𝑃𝐸𝑝

and 𝑤𝑃𝑃𝑝

are the mass fraction of HDPE and PP in the polymer blends,

respectively. The degree of crystallinity (𝜒𝑖) of each polymer phase (HDPE and PP) was

determined according to equation (V.2) which is an adaptation of the equation to calculate

the degree of crystallinity of one phase in a polymer blend [196], and a polymer matrix in a

composite [197]:

𝜒𝑖 =∆𝐻𝑓(𝑖)

∆𝐻𝑓0(𝑖) × 𝑤𝑖

𝑐 (V. 2)

where ∆𝐻𝑓(𝑖) is the apparent enthalpy of fusion of HDPE or PP, 𝑤𝑖𝑐 is the mass fraction of

HDPE or PP in the composite, which is expressed by equation (V.3); and ∆𝐻𝑓0(𝑖) is the

enthalpy of fusion of the 100% crystalline polymer. In our study, this enthalpy was taken as

290 J/g for PE [198, 199] and 209 J/g for PP [200, 201].

𝑤𝑖𝑐 = 𝑤𝑚

𝑐 × 𝑤𝑖𝑝

= (1 − 𝑤𝐹𝑐) × 𝑤𝑖

𝑝 (V. 3)

134

where 𝑤𝑚𝑐 and 𝑤𝐹

𝑐 are the mass fractions of the matrix and fibers in the composite, and 𝑤𝑖𝑝

is the mass fraction of HDPE or PP in the polymer blends. Thus, equation (V.2) becomes:

𝜒𝑖 =∆𝐻𝑓(𝑖)

∆𝐻𝑓0(𝑖) × (1 − 𝑤𝐹

𝑐) × 𝑤𝑖𝑝 (V. 4)

V.2.4.3 Mechanical properties

Three types of mechanical tests (flexion, traction, impact) were performed at room

temperature (23 ± 1°C) to characterize the unfilled matrix and the different composites.

Flexion and tensile tests were done on an Instron universal tester model 5565 at a

deformation speed of 2 mm/min. A 50 N load cell was used for flexion and 500 N for

tension. Tensile specimens were prepared following type IV of ASTM D638, while flexion

testing was made on specimens with dimensions of 80×12.8×3.18 mm3 using a three point

bending geometry according to ASTM D790 (60 mm span). Charpy impact tests with a V-

notch (Automatic Sample Notcher ASN from Dynisco) were performed on a Tinius Olsen

model impact 104 following method B of ASTM D256.

V.3 Results and Discussion

V.3.1 Analysis of synergic effects of both optimizations on

mechanical properties improvement of the composite

The mechanical properties of the composites are presented in Table V.3. To better

understand the influence of the different optimizations, the variation of individual

properties for each optimization was evaluated using the unfilled matrix as reference (Table

V.4). In addition, the global properties (relative quality, quality/cost ratio) were also

evaluated [89, 136]. The variation of the composites individual properties was calculated

as:

∆𝑌𝑗 = (𝑌𝑐,𝑗 − 𝑌𝑚,𝑗) × 100/𝑌𝑚,𝑗 (V. 5)

135

where 𝑌𝑐,𝑗 and 𝑌𝑚,𝑗 represent the j-th mechanical property of the composite and the unfilled

matrix, respectively. ∆𝑌𝑗 is the variation of the j-th mechanical property of the composite

with respect to its base matrix.

Table V.3 Mechanical properties of the different materials prepared.

Materials

Mechanical properties

Flexural modulus

(MPa)

Tensile modulus

(MPa)

Impact strength

(kJ/m2)

Tensile stress at

yield (MPa)

C0 2773 (53) 502 (10) 3.8 (0.2) 11.7 (0.5)

C1st 2921 (49) 579 (13) 4.5 (0.3) 18.0 (0.4)

Cboth 3090 (76) 608 (10) 5.2 (0.2) 22.1 (0.4)

Unfilled

matrix 1114 (11) 332 (9) 3.2 (0.1) 20.1 (0.3)

Note: Values in parentheses are standard deviations.

C0, C1st, and Cboth are defined in Table V.1.

Table V.4 Variation of individual properties and global properties of the different

composites prepared.

Materials

Variation of the individual properties Global properties

1Y (%) 2Y (%) 3Y (%) 4Y (%) rQ rP PQR

C0 149 51 19 -42 5.77 0.850 6.79

C1st 162 74 41 -10 6.67 1.026 6.50

Cboth 177 83 63 10 7.33 1.026 7.15

Note: Indices 1 to 4 are related to the mechanical properties type: 1-flexural modulus, 2-tensile modulus, 3-

impact strength, 4-tensile stress at yield.

C0, C1st, and Cboth are defined in Table V.1.

The global properties for the composites are analyzed via two parameters. The first one is

the relative quality (𝑄𝑟) defined as:


𝑞

𝑗=1

(V. 6)

136

where q is the number of mechanical properties. The ratio 𝑌𝑐,𝑗 𝑌𝑚,𝑗⁄ is an index to compare

the composite with respect to its base matrix (mechanical quality index of composite) for

the j-th mechanical property. Since four properties (q = 4) are optimized, when 𝑄𝑟 = 4,

there is no change in the composite quality compared to the unfilled matrix. In other words,

the optimization did not affect the quality of the material. If 𝑄𝑟 < or > 4, the material

quality decreased or increased, respectively.

The second parameter evaluated is the quality/cost ratio (𝑅𝑄 𝑃⁄ ) defined as:

𝑅𝑄 𝑃⁄ = 𝑄𝑟 𝑃𝑟⁄ (V. 7)

where 𝑃𝑟 is the material relative cost given by:

𝑃𝑟 = 𝑃𝑐 𝑃𝑚⁄ (V. 8)

where 𝑃𝑐 is the price per weight unit of the raw materials and 𝑃𝑚 is the price per weight unit

of the unfilled matrix. The price per weight unit of the raw materials 𝑃𝑚𝑝 is defined by:

𝑃𝑚𝑝 = ∑ 𝑃𝑖 × 𝑚𝑖

𝑛

𝑖=1

(V. 9)

where 𝑃𝑖 is the individual price per weight unit of the composite’s raw materials (US $/kg)

[89], mi is the quantity of each raw material for one kilogram of produced composite

(weight fraction), and n is the number of components in the composite.

In this study, the material cost is based on the price of the raw materials which holds an

important part in the final composite manufacturing cost (between 56 and 68%) [170].

Moreover, the raw material price is the principal source of significant variation of the final

cost, depending on the amounts used. Thus, the price of the raw materials used for the

composite is representative of the final manufacturing cost.

Analysis of the individual properties (Table V.4) shows an increase of 162% for flexural

modulus, 74% for tensile modulus and 41% for impact strength, when comparing the

137

composite after the first optimization step with respect to the neat matrix. On the other

hand, tensile stress at yield decreased by 10%. The combined optimization further

improved the material mechanical properties. Flexural modulus increased an additional

15% (177% total), while for tensile modulus and impact strength, the gain was 9% and 22%

for a total improvement of 83% and 63%, respectively. In the case of tensile stress at yield,

unlike for the first optimization step which decreased this property, the combined

optimization improved it by 10% when compared to the unfilled matrix (20% increase

based on the first optimization step).

The determined global properties confirm an increase in the composite quality after the first

optimization (𝑄𝑟 and 𝑅𝑄 𝑃⁄ ˃ 4) with an additional improvement after the combined

optimization. Indeed, after the second optimization step, the composite relative quality

increased from 6.68 (first optimization) to 7.33 (combined optimization). Improvement of

the quality/cost ratio is also observed from 6.50 (first optimization) to 7.15 (combined

optimization). These results show that the combination of both optimization paths (phase

compatibilization and manufacturing process) further improved the studied composite

properties. Therefore, the coupling of three different existing optimization paths could be a

solution to maximize the mechanical properties improvement of natural fiber composites,

and thus produce high performance materials.

V.3.2 Microstructure analysis

V.3.2.1 Fiber dimensions and matrix molecular properties

Fiber dimensions and matrix molecular properties results are reported in Table V.5. It is

clear that processing decreased fiber dimensions whatever the type of optimization applied

(first or combined optimizations). Furthermore, extrusion is the manufacturing step most

affecting fiber length. Indeed, the degradation due to extrusion decreases by more than 50%

the average length of the initial fibers (57% for the first optimization and 55% for the

combined optimization), while the contribution of injection is much less (total reduction of

59%, either a contribution 2% for the first optimization, and negligible contribution in the

combined optimization case). For fiber diameter, it is difficult to clearly distinguish which

manufacturing step (extrusion or injection) is most responsible. Indeed, extrusion step

contributes to 12% and injection step to 23%, for a total average diameter reduction of 35%

138

in the first optimization case. In the case of combined optimization, the extrusion step

contributes to 28% and injection to 14% for a total reduction of 42%. However, injection

decreases fiber diameter more than length (23% for diameter vs. 2% for length in the first

optimization case, and 14% for diameter vs. less than 1% for length in the combined

optimization case). The initial fiber length and diameter are similar to fiber bundles which

are individualized by shearing during mixing or compounding, and this results in fiber

diameter reduction [95, 96, 202]. Once individualized, the injection process also decreases

the fiber diameter [95]. The decrease of fiber diameter in injection is the main reason of

increased L/D ratio at this step with respect to the extrusion step (from 5.4 to 8.3 for the

first optimization, and from 10.3 to 13.4 for the combined optimization), although it

remains lower than the initial L/D ratio (16.8). This L/D ratio, after extrusion, was

drastically decreased due to reduction in fibers length. Comparing both optimization cases,

it is observed that initial average fiber length reduction is more important for the first

optimization (59%) than for combined optimization (55%). On the other hand, diameter

reduction is more important in the combined optimization case (35% for the first

optimization vs. 42% for the combined optimization) leading to fibers with higher L/D

ratios in this optimization case. Therefore, the combined optimization allowed fibers to

maintain adequate characteristics and ensure good stress transfer at the matrix-fibers

interface. Indeed, the fibers are longer in the combined optimization case and the L/D ratio

stayed above 10, which is considered the minimum aspect ratio for good stress transfer for

any reinforcement [95, 96]. These fiber characteristics, for different optimization cases,

help to explain the tensile stress at yield results obtained. Indeed, in the first optimization

case, despite good adhesion between the fibers and matrix due to the presence of the

coupling agent (MAPP), tensile stress at yield of the composite is lower than the unfilled

matrix due to low L/D ratio (8.3 which is lower than 10), thus limiting stress transfer

between the matrix and fibers. In the combined optimization case, besides good fiber-

matrix adhesion, the fibers L/D ratio is higher than 10 (13.4) which explains the higher

tensile stress at yield of the composites compared to the neat matrix.

139

Table V.5 Flax fiber dimensions and matrix molecular properties.

Fiber dimensions Matrix molecular properties

L

(µm)

D

(µm)

L/D

(-)

Mw

(kg/mole)

Mn

(kg/mole)

PDI

(-)

[ɳ]

(dl/g)

Initial fibers 1534 165 16.8 - - - -

Matrix - - - 181 28.7 6.29 1.37

C1st Extrusion 660 146 5.4 - - - -

Injection 624 108 8.3 119 25.8 4.62 1.03

Cboth Extrusion 692 119 10.3 - - - -

Injection 692 96 13.4 89 25.3 3.50 0.86

Note: Mw - weight-average molecular mass, Mn - number-average molecular mass, [ɳ] - intrinsic viscosity,

PDI - polydispersity index.

C1st and Cboth are defined in Table V.1.

GPC results show a decrease of the weight-average molecular mass (Mw), number-average

molecular mass (Mn), and intrinsic viscosity [ɳ] of the composite matrix in the first

optimization case, suggesting that the presence of fibers and/or additives promoted

molecular chains scission; i.e. higher stresses applied on the molecules due to the presence

of rigid particles. In fact, mainly the fibers, and to a lesser extent the coupling agent

(MAPP), are responsible for this phenomenon. The impact modifier (EO-g-MAH), on the

other hand, has an opposite behavior due to its predominant plasticizing effect. Indeed, it is

known that the presence of natural fibers promotes higher viscosity and the effect increases

with fiber concentration [124, 168]. Regarding the coupling agent, its effect is

complementary to that of fibers when its concentration is below the optimum value; i.e. the

concentration giving maximum fiber surface coverage since any extra molecules will act as

plasticizers due to low molecular mass [168]. Therefore, despite the opposite effect of EO-

g-MAH, the composite after the first optimization (C1st) is probably more viscous than the

unfilled matrix because of fibers and of MAPP (optimum concentration) addition, which

results in higher shear stresses, thus more mechanical degradation. In addition, a more

pronounced decrease of molecular properties (Mw, Mn, [ɳ]) is observed in the combined

optimization case, suggesting that apart from the effect of fibers and MAPP, variation in

140

manufacturing parameters (process conditions) also promote molecular chain scission due

to thermo-mechanical degradation. This can also be seen by comparing the molecular

properties of the composite’s matrix for the different optimization types (C1st vs. Cboth).

During the manufacturing process of composites or polymers, fiber breakage and/or

polymer chain scission are mainly due to the effects of shear stresses and heat generating

thermo-mechanical degradation of the materials. This thermo-mechanical degradation

depends on manufacturing parameters such as feed rate, screw speed and profile,

temperature profile and residence time [96, 178, 191]. In our study, both optimization types

(first and combined) are such that the manufacturing parameters which significantly change

are screw speed and temperature: high temperature and low screw speed in the first

optimization case vs. low temperature and high screw speed for combined optimization

(Table V.2). At low temperature and high screw speed, the viscosity as well as the shear

stresses generated in the mixture are very high, and this would be responsible for higher

degradation (higher decrease in molecular properties) of the matrix in the combined

optimization case. However, despite higher shear stresses, fibers are less degraded (higher

fiber average length) in the combined optimization case. It is known that fiber breakage

occurs when the shear stresses transferred to the fibers overcome their tensile strength [96,

202]. In addition, due to thermal degradation, the tensile strength of the fibers may

significantly decrease [40, 203-205]. At high temperature, this thermal degradation, as well

as decreased tensile strength are faster [40, 204]. Thus, it is possible that the high

manufacturing temperature (in extrusion and injection) used in the first optimization case

caused a thermal degradation of flax fibers, and therefore a decrease of their tensile

strength, promoting a greater breakage of the fibers (lower fiber average length). Another

explanation for these unexpected results of fiber dimensions (length) is that, in the

combined optimization case compared to the first step, the processing parameters

(temperature and screw speed) were optimized, which enabled a good balance between

components degradation and composite homogeneity (good fiber and additives dispersion

in the matrix), minimizing therefore fiber breakage and promoting better mechanical

properties for Cboth [176]. On the other hand, changes in polydispersity index values (PDI),

which deviate from 2, show that chains scission is not random, but depends on the location

of the bonds in the polymer chain [206-208].

141

V.3.2.2 Matrix crystallinity

DSC results are reported in Table V.6. It is clear that, compared to the unfilled matrix, the

different optimizations decreased the melting temperature (Tf) of the different polymers (PP

and HDPE) present in the matrix. This decrease is more pronounced for the combined

optimization case, but remains small. These results are in agreement with the variations in

molecular weight reported in Table V.5 and the work of Fatou et al. [209]. In addition, this

reduction in Tf can be related to weakening of the mechanical bonds holding the polymer

molecules together which is related to the close proximity between the matrix and fibers.

This proximity is increased with the addition of coupling agents (MAPP) due to increased

interfacial adhesion between the matrix and fibers [210].

Table V.6 Matrix crystallinity.

Materials Tf (PE)

(°C)

χPE

(%)

Tf (PP)

(°C)

χPP

(%)

χblend

(%)

Unfilled 128.1 29.5 162.2 40.2 32.2

C1st 127.7 25.6 161.8 40.4 29.3

Cboth 126.9 30.4 160.7 41.9 33.2

Note: C1st and Cboth are defined in Table V.1.

For crystallinity, an important decrease for HDPE phase in the first optimization case is

observed, which is limited for the combined optimization case. On the contrary, the degree

of crystallinity in the PP phase did not change for the first optimization, but increased

slightly for the combined optimization. In addition, PP crystallinity is significantly higher

than that of HDPE. Several reasons may explain these results. First, it is possible that flax

fibers have a nucleating effect in the PP phase [197], but have a growth limiting effect

toward HDPE crystals [190]. This explanation is supported by the crystallinity value of the

polymers in the matrix of the unoptimized composite which decreases in the HDPE phase

(27.7%) and increases in the PP phase (42.5%), after the addition of flax fibers.

Furthermore, the presence of EO-g-MAH, which is an amorphous component, has a

negative effect on crystallinity [194], as can be seen mainly in the HDPE phase. The effect

142

of MAPP is more complex but, since its concentration is optimum in the produced

composites (reinforcement effect is predominant), it is likely that MAPP increases the

nucleating effect of the fibers in the PP phase [187, 197], while reducing or limiting their

growth effect toward HDPE crystals [190]. The higher crystallinity of the PP phase with

respect to the HDPE phase could be explained by the fact that, for this HDPE content in the

polymer blend (75%), PP crystallizes first and the crystallization of HDPE is consequently

likely to be impeded by the constraints imposed from the crystallized PP domains [211]. On

the other hand, higher crystallinity for the combined optimization case compared to the first

optimization (C1st vs. Cboth) can be attributed to the presence of shorter molecular chains in

the Cboth composite compared to the C1st composite, as confirmed by the results of

molecular properties. Indeed, according to Li et al., shorter molecular chains tend to

crystallize more easily while producing more perfect crystals [192]. Finally, the

crystallinity of the matrix (polymers blend) in C1st decreases relative to the unfilled matrix

due to the significant decrease of crystallinity in the HDPE phase. However, the presence of

shorter molecular chains in Cboth favored an improvement of crystallinity of both HDPE and

PP phases, hence an increase in crystallinity of the overall matrix in Cboth compared to those

in C1st and the unfilled material.

The crystallinity results can help to explain the results from the mechanical tests, in

particular moduli and tensile stress at yield [199]. Thus, the tensile stress at yield of the

unfilled matrix is higher than that of the C1st composite and lower than that of the Cboth

composite, as well as the tensile stress at yield of Cboth higher than that of C1st are in

agreement with matrix crystallinity results. However, the flexural and tensile moduli vary

differently from their crystallinity. It is therefore difficult to establish a correlation between

these two results. Nevertheless, compared to the unfilled matrix, higher moduli of C1st can

be explained by the high reinforcement content in the composite, and good fiber wettability

due to the optimum MAPP concentration, which produced slight improvements that

contributed to a better dispersion of the reinforcement in the matrix [95, 146, 147].

Moreover, the high impact strength of C1st is due to the elastomeric nature of EO-g-MAH

and improved homogeneity in the composite [21]. Finally, higher mechanical properties of

Cboth compared to the other materials (matrix and C1st) can also be explained by the reasons

given for C1st and optimization of manufacturing parameters which allowed a good balance

143

between components degradation and composite homogeneity (dispersion of components in

the matrix).

V.3.3 Usefulness of the applied treatments to optimize the composite

Phase compatibilization is the optimization path most exploited in the literature, with

several types of treatments developed (chemical, physical and thermal). However, its

application in industry, particularly chemical treatments, is limited due to high costs of the

different treatments (coupling agents, technical solutions for fibers pretreatments or

treatments, compatibilizing agents, etc.). Indeed, there is little industrial interest to improve

the materials performance if, ultimately, the mechanical gains significantly increase the

production costs. In this study, a comparison of the unoptimized composite with the

optimized composites (Table V.4) is carried out to evaluate the efficiency of the applied

treatments to optimize the material properties. Analysis of the individual composite

properties after the first optimization shows an increase of 13% (162-149%) for flexural

modulus, 23% (74-51%) for tensile modulus, 22% (41-19%) for impact strength, and 32%

(-10-(-42)%) for tensile stress at yield. In the case of the combined optimization, the

improvements are slightly higher: 28% (177-149%) for flexural modulus, 32% (83-51%)

for tensile modulus, 44% (63-19%) for impact strength, and 52% (10-(-42)%) for tensile

stress at yield.

The relative quality analysis shows an improvement of the global performance of the

composite after the first (5.77 to 6.67) and combined (5.77 to 7.33) optimizations.

However, the high price of additives (4.91 US $/kg for the coupling agent and 6.08 US $/kg

for the impact modifier) used, increases the material relative cost (0.85 for the unoptimized

composite and 1.026 for the optimized composite). Consequently, the material quality/cost

ratio decreases slightly after the first optimization (6.79 to 6.50). On the other hand, an

increase is observed after the combined optimization (6.79 to 7.15). Thus, the treatments

applied during the first optimization (phase compatibilization) are effective in terms of

performance, but less advantageous economically. On the other hand, the combined

optimization is effective for both material performance and cost. So, by combining both

optimization paths, an increase of the performance improvement is achieved and the

material optimization is economically advantageous, therefore useful.

144

V.4 Conclusion

In this study, the combined effects of two different optimization paths (phase

compatibilization and process conditions optimization) on the microstructure (fiber

dimensions, matrix crystallinity and matrix molecular properties) and the mechanical

properties (flexural and tensile moduli, impact strength, and tensile stress at yield) of a flax

fiber/recycled plastic of postconsumer origin composite were analyzed. From the obtained

results, several conclusions can be drawn.

The combination of both optimization paths resulted in an improvement of all the

mechanical properties. This combined optimization, which is effective in terms of

performance and costs, is therefore useful to produce composites with high performances

and lower costs.

With respect to the microstructure, besides good fiber-matrix interfacial adhesion, the

combined optimization favored a good balance between components degradation and

composite homogeneity (good dispersion of fibers and additives in the matrix), promoting

better mechanical properties. Thus, the fibers maintained an adequate L/D ratio (greater

than 10) to ensure good stress transfer between the matrix and fibers. The combined effects

of fibers and MAPP, as well as the presence of shorter molecular chains due to polymer

degradation, favored crystallization.

Finally, the combination of two different optimization paths is shown to be an efficient way

to improve the mechanical properties of the studied composites. Furthermore, the coupling

of three different optimization paths could be a solution to produce high performance

materials, able to meet the challenges of any fiber reinforced composite.

145

Chapitre VI: Conclusions et Recommandations

VI.1 Conclusions générales

Ces dernières décennies ont été marquées, dans le domaine du génie des matériaux, par

l'évolution remarquable des composites à base de fibres naturelles qui sont de plus en plus

utilisés dans des applications extérieures et structurelles, notamment dans le domaine de la

construction. Cependant, ces applications nécessitent des performances élevées. En outre,

comme tout matériau, les composites à base de fibres naturelles subissent la pression

concurrentielle du marché mondial. Ainsi, l'un des défis prioritaires à relever actuellement

est de trouver des voies et des moyens pour bonifier l'amélioration des performances

mécaniques de ces matériaux tout en contrôlant le coût de production.

Le but principal de ce travail était donc d'optimiser les propriétés mécaniques (modules de

flexion et traction, résistance à l'impact et contrainte maximale en traction) d'un composite

fibre de lin/plastique d'origine post-consommation en combinant deux voies d'optimisation

(compatibilisation des phases et optimisation du procédé de fabrication) tout en tenant

compte du coût de production du matériau. Au terme de cette étude, qui comprend deux

parties, les résultats obtenus ont permis de tirer plusieurs conclusions.

Dans la première partie, le composite a été optimisé par la compatibilisation des phases en

déterminant, d'abord, le meilleur additif (plusieurs additifs testés) et par la suite, en

optimisant la composition du matériau. De cette partie, on peut retenir que généralement,

tous les additifs testés ont assuré une bonne compatibilisation et une bonne adhésion entre

la matrice et les fibres, caractérisée par une amélioration des propriétés mécaniques,

particulièrement la contrainte maximale en traction. En particulier, l'influence de la

concentration des additifs était fonction de la catégorie d'additif et du type de propriétés

mécaniques. Néanmoins, les propriétés (qualité) des additifs avaient également un effet sur

les propriétés des composites. Cependant, la dégradation mécanique des fibres a

probablement réduit sévèrement leurs dimensions (longueur et ratio L/D) dans les

composites, générant des zones de concentrations de contraintes à l'interface matrice-fibre

et des défaillances dans les composites, ce qui a maintenu la contrainte maximale des

composites significativement inférieure comparée à celle de la matrice non chargée. Les

146

résultats morphologiques (bonne dispersion, réduction des pores, élimination des espaces

matrice-fibre) et de densité (amélioration de la densité) ont confirmé la bonne

compatibilisation et adhésion matrice-fibre en présence des additifs. La morphologie a

également confirmé l'existence de défaillances («pull-out» des fibres) ayant un impact sur

la contrainte maximale des composites. En outre, la densité a confirmé l'influence de la

qualité (propriétés) des additifs et la possibilité de l'influence du ratio dans les mélanges

d'additifs sur les propriétés des composites. Sur la base de nos critères de sélection, le

meilleur additif était le EO-g-MAH/MAPP, appartenant à la catégorie des mélanges

d’additif élastomère/agent de couplage. Cette catégorie semble être la plus efficace pour

assurer un meilleur compromis entre les propriétés mécaniques des composites. Cependant,

il est difficile de conclure à une supériorité totale de celle-ci par rapport aux deux autres

catégories d'additifs.

Concernant l'optimisation de la composition du matériau, on peut retenir que la

concentration de la fibre était le principal facteur affectant les propriétés mécaniques

comparé aux autres facteurs (concentration totale du mélange d'additifs dans le composite

et fraction du modificateur d'impact (additif élastomère) dans le mélange d'additifs). Par

ailleurs, la composition du composite était optimale (meilleur ratio qualité/coût) lorsque sa

performance mécanique globale était améliorée en donnant la priorité à la rigidité.

Dans la seconde partie, l'efficacité de la combinaison des deux voies d'optimisation, afin

d'améliorer les propriétés mécaniques du composite, a été analysée. Pour cela, au préalable,

les paramètres du procédé de fabrication ont été optimisés en utilisant la composition

optimale du composite obtenue dans la première partie (combinaison des deux voies

d'optimisation). Par la suite, une étude comparative, des effets de l'optimisation combinée

et de l'optimisation uniquement par compatibilisation des phases sur la microstructure

(dimensions de la fibre, cristallinité et propriétés moléculaires de la matrice) et les

propriétés mécaniques du composite, a été réalisée. De cette seconde partie, on peut retenir

que parmi les facteurs sélectionnées (profil de température et vitesse de la vis pour

l'extrusion, profil de température du cylindre, température du moule, vitesse d'injection,

pression d'injection, temps d'injection, contre-pression pour l'injection), seules les

températures (profils de température dans le cylindre en extrusion et en injection, ainsi que

la température du moule) avaient une influence significative sur les propriétés mécaniques

147

du composite. En particulier, le profil de température en extrusion était le paramètre le plus

important. Son interaction avec la température du moule était la seule ayant un effet sur les

propriétés (résistance à l'impact), suggérant qu'il n'y a pas de connections (interactions)

entre les paramètres d'extrusion et d'injection. Ainsi, on peut penser que l'exclusion de

certaines étapes intermédiaires afin de concevoir un dispositif unique, combinant les deux

grandes étapes du procédé de fabrication (extrusion et injection), devrait avoir un faible

impact sur les propriétés des composites. Cependant, la comparaison de l'«Injection

Molding Compounder (IMC)» avec les procédés de fabrication en deux étapes montrent

une baisse significative des propriétés des matériaux produits en utilisant l'«IMC». Par

conséquent, d'autres travaux sont nécessaires afin d'analyser les interactions entre les

paramètres non étudiés (température du bain d'eau à la sortie de l'extrudeuse, vitesse de

granulation, longueur des granules, etc.) et les paramètres analysés dans cette étude afin de

confirmer ou non cette hypothèse. D'autre part, les conditions de fabrication du composite

étaient optimales (meilleur ratio qualité/coût) lorsque sa performance mécanique globale

était améliorée en donnant la priorité concomitamment à la rigidité et la résilience.

Comparée à l'optimisation uniquement par la compatibilisation des phases, la combinaison

des deux voies d'optimisation, au-delà d'une bonne adhésion interfaciale fibre-matrice, a

favorisé un équilibre optimal entre la dégradation des composants et l'homogénéité du

composite (bonne dispersion des fibres et des additifs dans la matrice), conduisant à de

meilleures propriétés mécaniques (bonification de l'amélioration). Il a également été montré

que cette procédure d'optimisation a permis d'améliorer toutes les propriétés mécaniques du

composite, tout en étant efficace en termes de performance et de coûts. Ainsi, le couplage

des trois différentes voies d'optimisation (prise en compte de la variabilité et de la source

initiale de la fibre, compatibilisation des phases et optimisation du procédé de fabrication)

pourrait être une solution pour produire des matériaux de haute performance, capables de

relever les défis de tous les composites renforcés de fibres.

Ce travail de thèse a mis en évidence une démarche d'optimisation en tenant compte

simultanément de plusieurs propriétés mécaniques des composites de fibres naturelles. Une

telle démarche est indispensable, car une seule application des composites peut solliciter

plusieurs propriétés qui évoluent en sens inverse. Ainsi, en fonction des exigences de cette

application, le meilleur compromis entre toutes les propriétés sollicitées doit être trouvé. Ce

148

travail a également pris en compte le coût de production du matériau final dans la démarche

d'optimisation en formalisant mathématiquement la notion du ratio qualité/coût. Cette

formalisation peut être très utile pour les industries des composites ou d'autres dans leur

quête pour améliorer la production d'une manière plus efficace et économique, ainsi que

pour répondre aux attentes des consommateurs.

VI.2 Recommandations pour travaux futurs

Ce projet de thèse se présente comme une première étape vers une bonification de

l'amélioration des propriétés des composites de fibres naturelles afin de produire des

matériaux de haute performance plus adaptés aux applications structurelles et extérieures.

En effet, dans ce projet, il a été montré que la combinaison des deux voies d'optimisation

(compatibilisation des phases et optimisation du procédé de fabrication) a permis

d'améliorer toutes les propriétés mécaniques du composite, tout en étant efficace en termes

de performance et de coûts. Cependant, certains aspects n'ont pas été étudiés dans ce projet

par choix (limitation dans le temps), mais présentent un intérêt scientifique pour des

travaux futurs. Ainsi, les recommandations suivantes sont suggérées:

Les résultats de ce projet permettent de supposer que la combinaison des trois

différentes voies d'optimisation (prise en compte de la variabilité et de la source initiale de

la fibre, compatibilisation des phases et optimisation du procédé de fabrication) pourrait

être une solution afin de produire des matériaux de haute performance. Ainsi, les travaux

futurs devraient analyser l'impact d'une telle procédure d'optimisation sur les propriétés des

composites.

Notre procédure d'optimisation a été appliquée uniquement sur un composite à

base de matrice post-consommation. Ainsi, les travaux futurs devraient également analyser

l'effet de cette procédure sur les composites à base de matrices vierges mélangées ou non,

en comparaison avec les matrices recyclées ou post-consommation. L'objectif serait de

déterminer les applications dans lesquelles les composites à base de matrices vierges

pourraient être réellement substitués par des matrices recyclées ou post-consommation.

Dans cette étude, l'accent a été mis seulement sur les propriétés mécaniques et

quelques propriétés microstructurales. Ainsi, les travaux futurs devraient s'intéresser à

149

l'impact de cette procédure d'optimisation sur les propriétés rhéologiques, les propriétés

thermiques (TGA), la résistance à l'absorption d'humidité, etc. En particulier, la résistance

au vieillissement des composites optimisées par cette procédure devrait également être

analysée. Enfin, dans les études (chapitres II à IV) développant les étapes de la procédure

d'optimisation, les propriétés microstructurales doivent être analysées pour expliquer les

propriétés mécaniques et valider certaines hypothèses qui ont été émises.

Peu d'additifs ont été testés dans cette étude. Ainsi, les travaux futurs devraient

analyser l'effet de plusieurs autres additifs, appartenant aux trois différentes catégories

(agent de couplage classique, additif élastomère et mélange d’additif élastomère/agent de

couplage classique), afin de disposer de résultats plus représentatifs des additifs

commercialisés. En particulier, dans la détermination du meilleur additif, l'effet sur le coût

de production devrait également être pris en compte.

Enfin, les résultats de cette étude ont permis de supposer que l'exclusion de

certaines étapes intermédiaires afin de concevoir un dispositif unique, combinant les deux

étapes du procédé de fabrication (extrusion et injection), devrait avoir un faible impact sur

les propriétés des composites. Cependant, la comparaison de l'«Injection Molding

Compounder (IMC)» avec les procédés de fabrication en deux étapes montrent une baisse

significative des propriétés des matériaux produits en utilisant l'«IMC». Par conséquent,

pour valider cette hypothèse, les travaux futurs devront analyser les interactions entre les

paramètres non étudiés (température du bain d'eau à la sortie de l'extrudeuse, vitesse de

granulation, longueur des granules, etc.) et les paramètres investigués dans cette étude, afin

de confirmer ou non cette hypothèse. Ces travaux devraient déboucher sur des propositions

concrètes pour optimiser la conception de l'«IMC» afin d'améliorer la performance des

matériaux produits et rendre cet équipement efficace en termes de performance et de coûts.

151

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169

Annexes

AI: Fiches techniques des additifs utilisés

AI.1: MAPE (Epolene C-26)

http://www.westlake.com/fw/main/fw_link.asp?URL=/_filelib/FileCabinet/Epolene/TDS/E

polene_TDS_C-26.pdf%3FFileName%3DEpolene_TDS_C-

26.pdf&Title=Epolene%20TDS%20C%2026

AI.2: MAPP (Epolene E-43)

http://www.westlake.com/fw/main/fw_link.asp?URL=/_filelib/FileCabinet/Epolene/TDS/E

polene_TDS_E-43.pdf%3FFileName%3DEpolene_TDS_E-

43.pdf&Title=Epolene%20TDS%20E%2043

AI.3: EO-g-MAH (Fusabond MN493D)

http://www.matweb.com/search/datasheet.aspx?MatGUID=cea54b2bda9a49f88dd1bf56d9

d59598

170

AII: Annexes du chapitre II

AII.1: Détermination de la composition du polymère post-

consommation.

Figure AII.1 Courbe typique de calorimétrie différentielle à balayage pour la matrice

polymère utilisée.

171

Tableau AII.1 Composition massique de la matrice polymère utilisée.

Enthalpie de fusion (J/g) Composition (%)

ΔHHDPE ΔHPP HDPE PP

66.85 22.02 75.22 24.78

63.96 21.52 75.80 25.20

55.78 19.40 74.20 25.80

60.87 18.39 76.80 23.20

64.26 20.51 75.80 24.20

Moyenne

75 25

Écart type

1 1

cv

1.32 4.04

172

AII.2: Température de début de dégradation des matières

premières

Figure AII.2 Courbe TGA des matières premières.

173

AII.3: Spécification de la presse à injection et des conditions

d'injection des matériaux produits

Tableau AII.2 Spécifications de la presse à injection (Nissei PS-E) utilisée.

Paramètres Valeurs

Force de fermeture 551,6 kN

Capacité d’injection 14 cm3/injection

Pression d’injection 147,6 MPa

Débit d’injection 109 cm3/s

Diamètre de vis 36 mm

Vitesse de rotation de vis 180 rpm

Tableau AII.3 Conditions de moulage par injection des matériaux.

Paramètres Valeurs

Profil de température dans le cylindre (oC) [N, F, Mi, R] [213, 216, 210, 199]

Température du moule (oC) 60

Course de la vis (mm) 41

Vitesse de rotation de la vis (rpm) 63

Vitesse d'injection (cm3/s) [V1, V2, V3, V4] [87, 44, 65, 22]

Pression d'injection (MPa) [P1, P2, P3] [103, 89, 89]

Contre-pression (MPa) 15

Temps d'injection (s) 7

Temps de refroidissement (s) 25

Temps du cycle (s) 41

Note: N: Nozzle (Buse); F: Front (Avant); Mi: Middle (Milieu); R: Rear (Arrière).

174

AII.4: Morphologie du polymère post-consommation sans

additif et avec 4% de Fusabond (compatibilisant résine-résine)

Figure AII.3 Microphotographies MEB du polymère post-consommation: (a) sans additif

et (b) avec 4% de Fusabond.

175

AIII: Annexes du chapitre III

Analyse de l'adéquation des modèles de prédiction des

propriétés mécaniques.

(a)

Fiber concentration

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Fle

xura

l m

odulu

s r

esid

uals

(M

Pa)

-60

-40

-20

0

20

40

(b)

Total additives concentration

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Fle

xu

ral m

od

ulu

s r

esid

ua

ls (

MP

a)

-60

-40

-20

0

20

40

(c)

Impact modifier concentration

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Fle

xu

ral m

odu

lus r

esid

ua

ls (

MP

a)

-60

-40

-20

0

20

40

Figure AIII.1 Flexural modulus residuals as a function of selected factors: (a) Fiber

concentration, (b) total additives concentration and (c) impact modifier concentration in the

additives package.

176

(a)

Fiber concentration

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Tensile

modulu

s r

esid

uals

(M

Pa)

-15

-10

-5

0

5

10

(b)


-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Te

nsile

mo

du

lus r

esid

ua

ls (

MP

a)

-15

-10

-5

0

5

10

(c)


-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Te

nsile

mo

du

lus r

esid

ua

ls (

MP

a)

-15

-10

-5

0

5

10

Figure AIII.2 Tensile modulus residuals as a function of selected factors: (a) Fiber


additives package.

177

(a)

Fiber concentration

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Imp

act str

en

gth

re

sid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

(b)


-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Imp

act str

en

gth

re

sid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

(c)


-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Impa

ct str

eng

th r

esid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

Figure AIII.3 Impact strength residuals as a function of selected factors: (a) Fiber


additives package.

178

(a)

Fiber concentration

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Te

nsile

str

ess a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

(b)


-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Te

nsile

str

ess a

t yie

ld re

sid

ua

ls (

MP

a)

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

(c)


-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Te

nsile

str

ess a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

Figure AIII.4 Tensile stress at yield residuals as a function of selected factors: (a) Fiber


additives package.

179

AIV: Annexes du chapitre IV

AIV.1: Analyse de l’effet significatif des facteurs sélectionnés sur

les propriétés mécaniques

(a)

Factors

ET SS BT MT It BP IP IS

Effects

on fle

xura

l m

odulu

s (

MP

a)

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

(b)

Factors


Effects

on tensile

modulu

s (

MP

a)

-20

-10

0

10

20

30

180

(c)

Factors


Effects

on im

pact str

ength

(kJ/m

2)

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

(d)

Factors


Effects

on

ten

sile

str

ess a

t yie

ld (

MP

a)

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Figure AIV.1 Effects of selected factors on mechanical properties: (a) flexural modulus,

(b) tensile modulus, (c) impact strength and (d) tensile stress at yield.

181

AIV.2: Construction des modèles de prédiction des propriétés

mécaniques: affinement

Figures AIV.2 to 4 present the regression parameters according to the corresponding factors

for each mechanical property of the refined models. Tensile modulus could not be modeled

since the effect of the selected factors was negligible on this property. Above each figure,

the correlation coefficient (adjusted R2), prediction coefficient (Q2), F statistic distribution

probability (p-value (F-test)) relative to the model significance, and F statistic distribution

probability (p-value LOF (F-test)) are used to examine the extent of the models lack of fit

and the probability distribution of the Durbin-Watson statistic is used to check the residuals

independence. The tensile modulus model could not be refined since it is constant (�̂�2 =

614 MPa).

R2adj = 0.909 Q2 = 0.885 p-value (F-test) = 1.02x10-4

p-valueLOF (F-test) = 36.5x10-2 p-value (DW-test) = 15.6x10-2

Factors

ET BT MT ET_2 BT_2 BT_MT

Re

gre

ssio

n p

ara

me

ters

of

fle

xu

ral m

od

ulu

s (

MP

a)

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

Figure AIV.2 Regression parameters for the refined flexural modulus model (constant =

3022 MPa).

182



Factors

ET BT MT ET_2 MT_2 ET_BT ET_MT

Re

gre

ssio

n p

ara

me

ters

of im

pa

ct str

en

gth

(kJ/m

2)

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

Figure AIV.3 Regression parameters for the refined impact strength model (constant =

4.98 kJ/m2).



Factors

ET BT MT ET_2 BT_2 MT_2 ET_BT BT_MTRe

gre

ssio

n p

ara

mete

rs o

f te

nsile

str

ess a

t yie

ld (

MP

a)

-1.2

-1.0

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Figure AIV.4 Regression parameters for the refined tensile stress at yield model (constant

= 21.8 MPa).

183

AIV.3: Analyses des modèles de prédiction des propriétés

mécaniques

AIV.3.1: Analyses de l'adéquation des modèles

(a)

Extrusion temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Fle

xu

ral m

od

ulu

s r

esid

ua

ls (

MP

a)

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

(b)

Barrel temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Fle

xu

ral m

od

ulu

s r

esid

ua

ls (

MP

a)

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

(c)

Mold temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Fle

xura

l m

odu

lus r

esid

ua

ls (

MP

a)

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

Figure AIV.5 Flexural modulus residuals as a function of selected factors: (a) extrusion

temperature, (b) barrel temperature and (c) mold temperature.

184

(a)


-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Imp

act str

en

gth

re

sid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

(b)

Barrel temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Imp

act str

en

gth

re

sid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

(c)

Mold temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Imp

act str

en

gth

re

sid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

Figure AIV.6 Impact strength residuals as a function of selected factors: (a) extrusion

temperature, (b) barrel temperature and (c) mold temperature.

185

(a)


-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Tensile

str

es a

t yie

ld r

esid

uals

(M

Pa)

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4(b)

Barrel temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Te

nsile

str

es a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

(c)

Mold temperature

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Te

nsile

str

es a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

Figure AIV.7 Tensile stress at yield residuals as a function of selected factors: (a)

extrusion temperature, (b) barrel temperature and (c) mold temperature.

186

AIV.3.2: Analyses des résidus des modèles: concordance avec les

hypothèses de la méthode des moindres carrés ordinaires

(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Fle

xura

l m

odulu

s r

esid

uals

(M

Pa)

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80(b)

Flexural modulus residuals (MPa)

-30 -20 -10 0 10 20 30

Pro

bab

ility

(%

)

0

20

40

60

80

100

(c)

Flexural modulus predicted (MPa)

2950 3000 3050 3100 3150 3200 3250

Fle

xu

ral m

od

ulu

s r

esid

ua

ls (

MP

a)

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

Figure AIV.8 Overview of flexural modulus residuals: residuals plots (a, c) and normal


187

(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Impa

ct str

en

gth

resid

ua

ls (

kJ/m

2)

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3(b)

Impact strength residuals (kJ/m2)

-0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10

Pro

ba

bili

ty (

%)

0

20

40

60

80

100

(c)

Impact strength predicted (kJ/m2)

4.0 4.2 4.4 4.6 4.8 5.0 5.2

Impact str

eng

th r

esid

uals

(kJ/m

2)

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

Figure AIV.9 Overview of impact strength residuals: residuals plots (a, c) and normal


188

(a)

Case number

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Te

nsile

str

ess a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-1.0

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

(b)

Tensile stress at yield residuals (MPa)

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4

Pro

ba

bili

ty (

%)

0

20

40

60

80

100

(c)

Tensile stress at yield predicted (MPa)

20.5 21.0 21.5 22.0 22.5 23.0 23.5

Te

nsile

str

es a

t yie

ld r

esid

ua

ls (

MP

a)

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

Figure AIV.10 Overview of tensile stress at yield residuals: residuals plots (a, c) and

normal probability plot (b).

189

AIV.4: Détermination des conditions optimales de fabrication du composite étudié avec le

modèle de Ch'ng et al.

Table AIV.1 Potentially optimum points obtained with Ch'ng’s et al. model.

Code

points ET BT MT

�̂�𝟏

MPa

�̂�𝟑

kJ/m2

�̂�𝟒

MPa 𝑾𝟏 𝑾𝟑 𝑾𝟒 𝒅𝟏 𝒅𝟑 𝒅𝟒 𝑫𝑺 𝑸𝒓

AS -0.6 -1 -1 3089

(45)

5.1

(0.2)

22.6

(0.8)

0.28 0.58 0.14 0.946 1.41 1.31 0.245 5.479

BS -0.6 -1 -0.8 3089

(40)

5.1

(0.1)

22.7

(0.7)

0.05 0.52 0.43 0.944 1.40 1.35 0.214 5.481

CS -0.6 -1 -0.6 3088

(36)

5.0

(0.1)

22.8

(0.6)

0.05 0.51 0.44 0.942 1.38 1.38 0.214 5.478

ES -0.8 -1 -0.8 3112

(41)

5.0

(0.2)

22.9

(0.7)

0.05 0.48 0.47 1.06 1.31 1.45 0.213 5.489

FS -1 -1 -1 3138

(49)

4.9

(0.2)

23.0

(0.9)

0.21 0.49 0.30 1.19

1.21 1.52 0.234 5.496

GS -1 -1 -0.8 3138

(45)

4.9

(0.2)

23.1

(0.8)

0.06 0.37 0.57 1.19 1.18 1.56 0.201 5.494

HS -1 1 -0.4 3210

(39)

4.4

(0.2)

23.0

(0.7)

0.19 0.05 0.76 1.63 0.456 1.53 0.170 5.399

IS -1 1 -0.2 3217

(37)

4.4

(0.2)

23.0

(0.7)

0.44 0.05 0.51 1.66 0.385 1.52 0.158 5.389

JS -1 1 0 3225

(36)

4.3

(0.2)

23.1

(0.7)

0.57 0.05 0.38 1.70 0.305 1.49 0.149 5.374

Note: Index numbers 1 to 4 are related to the mechanical properties type: 1- flexural modulus, 2- tensile modulus, 3- impact strength, 4- tensile stress at yield.


Tensile modulus is not included in the theoretical optimum search since it remained constant when all the factors varied (�̂�2 = 614 MPa).


190

AV: Annexes du chapitre V

AV.1: Densité des matériaux produits

Table AV.1 Density of matrix and different composites.

Materials Density (kg/m3)

C0 1085 (8)

C1st 1077 (1)

Cboth 1108 (1)

Unfilled matrix 934 (1)

Note: C0 C1st, and Cboth are defined in Table V.1.

191

AV.2: Analyse TGA des matières premières et des différents

composites

Figure AV.1 (a) TGA and (b) DTGA curves of raw materials and different composites.

(a)

(b)

Documents

Optimisation des propriétés mécaniques de composites à ... · Dans ce projet de thèse, on tente d'optimiser les propriétés mécaniques (modules de flexion et traction, résistance