# Modélisation de l'hétérogénéité des contraintes dans les lamelles aboutées panneautées de chêne :

SOH MBOU Delin¹, BESSEAU Benoît², POT Guillaume¹, VIGUIER Joffrey¹, ROLLE Jecolia¹, MILHE Louis¹

¹Arts et Metiers Institute of Technology, LABOMAP, HESAM Université,
F-71250 Cluny, France

² Ducerf Groupe, Le Bourg, 71120 Vendenesse-lès-Charolles, France
Delin.SOH_MBOU@ensam.eu

**Mots clefs** : Sciage ; chêne ; aboutage ; panneautage ; courçons.

## Contexte et objectifs

### Cadre général

La France est la quatrième nation forestière de l'Union européenne en superficie, et présente la spécificité de contenir 64 % de feuillus (en volume sur pied). Si la ressource en bois résineux et celle en feuillus de première qualité sont bien exploitées, une partie de la forêt est sous-exploitée et est qualifiée de qualité secondaire.

Ces travaux de stage s'inscrivent dans le cadre du projet Transformation et Classement éco-Efficients des Qualités Secondaires de chêne pour leur valorisation en bois d'œuvre (TreCEffiQuaS) financé par l'ADEME et en collaboration avec FCBA et le groupe DUCERF.

Ce projet a pour objectif de proposer des solutions permettant de mieux valoriser les bois feuillus de basse qualité dits de qualité secondaire en maximisant leur transformation en bois d'œuvre (BO) pour la construction d'habitations à haute efficacité énergétique. L'industrie du résineux connaît une grande avance dans le domaine de la construction à la fois pour des raisons historiques et du fait de son caractère plus homogène que le feuillu.

Le but de ce travail est de pouvoir fabriquer des bois collés de lamelles aboutées-panneautées en utilisant du chêne de faible largeur et donc de faible coût économique. La problématique est relative à l'impact de la plus grande hétérogénéité des lamelles de bois feuillus sur leurs propriétés structurelles.

### Cadre mécanique

Il est question ici de faire une évaluation mécanique statique des lamelles aboutées-panneautées de feuillus en traction en considérant uniquement le comportement élastique de la lamelle. Les courçons utilisés sont supposés homogènes (seuls leurs modules d'élasticité moyens sont considérés) et l'hétérogénéité est considérée à l'échelle de la lamelle de par la variabilité des propriétés d'un courçon à un autre.

## Matériel et Méthode

### Echantillonnage et mesures non-destructives

Pour un lot de 365 courçons, le module dynamique en traction-compression Edyn a été mesuré par mesures vibratoires avec la machine BING « Beam Identification by Non-Destructive testing » développée par le CIRAD (Brancheriau et al. 2007). Les modes propres de chaque courçon sont sollicités suite à une excitation longitudinale ou transversale. Les fréquences propres sont alors obtenues par analyse de ce signal par transformée de Fourier. La première
fréquence propre en traction-compression a été utilisée pour obtenir le module d'élasticité dans le sens longitudinal EL.

Les autres propriétés mécaniques du chêne utilisé ici sont calculé à 12 % d'humidité comme la moyenne des rapports orthotropes de Kretschmann (2010) présentés dans le Tab. 1.

<table><caption>Tab. 1 : Propriétés mécaniques du chêne selon Kretschmann (2010).</caption><thead><tr><th>E<sub>L</sub>(GPa)</th><th>E<sub>R</sub>(GPa)</th><th>E<sub>T</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LR</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LT</sub>(GPa)</th><th>G<sub>RT</sub>(GPa)</th><th>ν<sub>LR</sub></th><th>ν<sub>LT</sub></th><th>ν<sub>RT</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>14.0</td><td>2.28</td><td>1.01</td><td>1.2</td><td>1.1</td><td>0.63</td><td>0.37</td><td>0.43</td><td>0.3</td></tr><tr><td>K<sub>1</sub>=1</td><td>K<sub>2</sub>=<sup>E<sub>R</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>3</sub>=<sup>E<sub>T</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>4</sub>=<sup>G<sub>LR</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>5</sub>=<sup>G<sub>LT</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>6</sub>=<sup>G<sub>RT</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>7</sub>=1</td><td>K<sub>8</sub>=1</td><td>K<sub>9</sub>=1</td></tr></tbody></table>

Le Tab. 2 présente le calcul des propriétés mécaniques de chaque courçon à partir de leurs modules d'élasticité longitudinaux et des rapports orthotropes de Kretschmann (2010).

<table><caption>Tab. 2 : Propriétés mécaniques des courçons utilisés dans le modèle EF.</caption><thead><tr><th>E<sub>L</sub>(GPa)</th><th>E<sub>R</sub>(GPa)</th><th>E<sub>T</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LR</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LT</sub>(GPa)</th><th>G<sub>RT</sub>(GPa)</th><th>ν<sub>LR</sub></th><th>ν<sub>LT</sub></th><th>ν<sub>RT</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>E<sub>dyn</sub><br>mesuré</td><td>E<sub>dyn</sub> ×<br>K<sub>2</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> ×<br>K<sub>3</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> × K<sub>4</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> × K<sub>5</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> × K<sub>6</sub></td><td>0.37</td><td>0.43</td><td>0.3</td></tr></tbody></table>

Trois scénarios ont été testés pour quantifier l'impact de la variabilité des propriétés : le scénario du lot de courçon pris en entier sans tri ([7500 ; 19000] MPa), le tri des courçons de faibles modules ([7500 ; 11500] MPa), le tri des courçons de forts modules ([11500 ; 19000] MPa) (Fig. 1).

<figure><img src="image_110.png" /><figcaption>Fig. 1 : Sous-lots de modules retenus en Pa</figcaption></figure>

## Modèle éléments finis

Il a été développé au cours de ces travaux un script Abaqus-Python permettant de constituer des lamelles aboutées et panneautées hétérogènes (Fig. 2) et de les tester en élasticité linéaire. Bien qu'une modélisation en 2D soit possible, l'intérêt a été porté sur une modélisation en 3D pour préparer une possible future version du modèle qui tiendrait compte de l'hétérogénéité à l'intérieur des courçons notamment en prenant en compte l'orientation des fibres en 3D. Dans le modèle éléments-finis, en l'absence d'une méthode automatique et précise de différenciation entre la direction radiale et la direction tangentielle, un modèle isotrope transverse a été préféré. Pour le module d'élasticité transverse, la moyenne entre les modules tangential et radial a été retenue.
fréquence propre en traction-compression a été utilisée pour obtenir le module d'élasticité dans le sens longitudinal EL.

Les autres propriétés mécaniques du chêne utilisé ici sont calculé à 12 % d'humidité comme la moyenne des rapports orthotropes de Kretschmann (2010) présentés dans le Tab. 1.

<table><caption>Tab. 1 : Propriétés mécaniques du chêne selon Kretschmann (2010).</caption><thead><tr><th>E<sub>L</sub>(GPa)</th><th>E<sub>R</sub>(GPa)</th><th>E<sub>T</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LR</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LT</sub>(GPa)</th><th>G<sub>RT</sub>(GPa)</th><th>ν<sub>LR</sub></th><th>ν<sub>LT</sub></th><th>ν<sub>RT</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>14.0</td><td>2.28</td><td>1.01</td><td>1.2</td><td>1.1</td><td>0.63</td><td>0.37</td><td>0.43</td><td>0.3</td></tr><tr><td>K<sub>1</sub>=1</td><td>K<sub>2</sub>=<sup>E<sub>R</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>3</sub>=<sup>E<sub>T</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>4</sub>=<sup>G<sub>LR</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>5</sub>=<sup>G<sub>LT</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>6</sub>=<sup>G<sub>RT</sub></sup>&frasl;<sub>E<sub>L</sub></sub></td><td>K<sub>7</sub>=1</td><td>K<sub>8</sub>=1</td><td>K<sub>9</sub>=1</td></tr></tbody></table>

Le Tab. 2 présente le calcul des propriétés mécaniques de chaque courçon à partir de leurs modules d'élasticité longitudinaux et des rapports orthotropes de Kretschmann (2010).

<table><caption>Tab. 2 : Propriétés mécaniques des courçons utilisés dans le modèle EF.</caption><thead><tr><th>E<sub>L</sub>(GPa)</th><th>E<sub>R</sub>(GPa)</th><th>E<sub>T</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LR</sub>(GPa)</th><th>G<sub>LT</sub>(GPa)</th><th>G<sub>RT</sub>(GPa)</th><th>ν<sub>LR</sub></th><th>ν<sub>LT</sub></th><th>ν<sub>RT</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>E<sub>dyn</sub><br>mesuré</td><td>E<sub>dyn</sub> ×<br>K<sub>2</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> ×<br>K<sub>3</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> × K<sub>4</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> × K<sub>5</sub></td><td>E<sub>dyn</sub> × K<sub>6</sub></td><td>0.37</td><td>0.43</td><td>0.3</td></tr></tbody></table>

Trois scénarios ont été testés pour quantifier l'impact de la variabilité des propriétés : le scénario du lot de courçon pris en entier sans tri ([7500 ; 19000] MPa), le tri des courçons de faibles modules ([7500 ; 11500] MPa), le tri des courçons de forts modules ([11500 ; 19000] MPa) (Fig. 1).

<figure><img src="image_111.png" /><figcaption>Fig. 1 : Sous-lots de modules retenus en Pa</figcaption></figure>

## Modèle éléments finis

Il a été développé au cours de ces travaux un script Abaqus-Python permettant de constituer des lamelles aboutées et panneautées hétérogènes (Fig. 2) et de les tester en élasticité linéaire. Bien qu'une modélisation en 2D soit possible, l'intérêt a été porté sur une modélisation en 3D pour préparer une possible future version du modèle qui tiendrait compte de l'hétérogénéité à l'intérieur des courçons notamment en prenant en compte l'orientation des fibres en 3D. Dans le modèle éléments-finis, en l'absence d'une méthode automatique et précise de différenciation entre la direction radiale et la direction tangentielle, un modèle isotrope transverse a été préféré. Pour le module d'élasticité transverse, la moyenne entre les modules tangential et radial a été retenue.
<figure><img src="image_111.png" /><figcaption>Fig. 2 : Lamelle hétérogène en 2D</figcaption></figure>

Les données d'entrée du code sont la géométrie de chacun des courçons choisis aléatoirement dans le lot (les courçons sont de même largeur et de même épaisseur et ne diffèrent du point de vue géométrique que sur la longueur) ainsi que leurs propriétés mécaniques (masse volumique et modules élastiques moyens). Les courçons sont ensuite assemblés dans le sens de la longueur jusqu'à atteindre la longueur fixée pour obtenir une lamelle aboutée. L'opération est répétée pour la seconde lamelle et les 2 lamelles sont enfin assemblées sur chant dans le sens de la largeur cette fois ci pour obtenir une lamelle aboutée-panneautée. Un essai de traction est enfin simulé.

Des éléments solides quadratiques (hexaédriques) à 20 nœuds (C3D20) ont été utilisés pour le maillage.

## Résultats et Discussions

La Fig. 3 donne un exemple d'état de contraintes $S_{xx}$ suivant la direction x pour une lamelle panneautée.

<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>Fig. 3 : Exemple d'un état des contraintes pour 2 lamelles aboutées et panneautées</figcaption></figure>

La répartition non uniforme de la distribution des contraintes dans la largeur de la lamelle panneautée peut s'expliquer par la variabilité des modules élastiques des deux lamelles aboutées la constituant, agissant ainsi comme deux ressorts en parallèle de raideur différentes. Par ailleurs, la variation des contraintes au sein même des courçons est causée par de la flexion induite du fait de la variabilité de module dans la largeur.

Les valeurs de contraintes observées n'ont quantitativement pas d'intérêt mais permettent de remarquer une hétérogénéité. Étant en élasticité linéaire, il est intéressant de quantifier cette irrégularité d'état de contraintes en évaluant le rapport entre la contrainte maximale et la contrainte moyenne (car l'ingénieur pour dimensionner une structure, la considère homogène) dans chaque lamelle nommée ici sur-contrainte $R = \sigma_{maximale} / \sigma_{moyenne}$. Cette sur-contrainte est un indicateur de la distribution des contraintes et est utilisée ici comme un critère de performance de la lamelle : un rapport élevé manifeste une distribution non uniforme des contraintes dans la lamelle ou une susceptibilité à la rupture dans les zones de contraintes élevées alors qu'un rapport faible manifeste une répartition plutôt homogène des contraintes dans toute la lamelle. La contrainte moyenne représente la contrainte qu'aurait eu la lamelle si elle était homogène.
<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>Fig. 2 : Lamelle hétérogène en 2D</figcaption></figure>

Les données d'entrée du code sont la géométrie de chacun des courçons choisis aléatoirement dans le lot (les courçons sont de même largeur et de même épaisseur et ne diffèrent du point de vue géométrique que sur la longueur) ainsi que leurs propriétés mécaniques (masse volumique et modules élastiques moyens). Les courçons sont ensuite assemblés dans le sens de la longueur jusqu'à atteindre la longueur fixée pour obtenir une lamelle aboutée. L'opération est répétée pour la seconde lamelle et les 2 lamelles sont enfin assemblées sur chant dans le sens de la largeur cette fois ci pour obtenir une lamelle aboutée-panneautée. Un essai de traction est enfin simulé.

Des éléments solides quadratiques (hexaédriques) à 20 nœuds (C3D20) ont été utilisés pour le maillage.

## Résultats et Discussions

La Fig. 3 donne un exemple d'état de contraintes $S_{xx}$ suivant la direction x pour une lamelle panneautée.

<figure><img src="image_113.png" /><figcaption>Fig. 3 : Exemple d'un état des contraintes pour 2 lamelles aboutées et panneautées</figcaption></figure>

La répartition non uniforme de la distribution des contraintes dans la largeur de la lamelle panneautée peut s'expliquer par la variabilité des modules élastiques des deux lamelles aboutées la constituant, agissant ainsi comme deux ressorts en parallèle de raideur différentes. Par ailleurs, la variation des contraintes au sein même des courçons est causée par de la flexion induite du fait de la variabilité de module dans la largeur.

Les valeurs de contraintes observées n'ont quantitativement pas d'intérêt mais permettent de remarquer une hétérogénéité. Étant en élasticité linéaire, il est intéressant de quantifier cette irrégularité d'état de contraintes en évaluant le rapport entre la contrainte maximale et la contrainte moyenne (car l'ingénieur pour dimensionner une structure, la considère homogène) dans chaque lamelle nommée ici sur-contrainte $R = \sigma_{maximale} / \sigma_{moyenne}$. Cette sur-contrainte est un indicateur de la distribution des contraintes et est utilisée ici comme un critère de performance de la lamelle : un rapport élevé manifeste une distribution non uniforme des contraintes dans la lamelle ou une susceptibilité à la rupture dans les zones de contraintes élevées alors qu'un rapport faible manifeste une répartition plutôt homogène des contraintes dans toute la lamelle. La contrainte moyenne représente la contrainte qu'aurait eu la lamelle si elle était homogène.
Afin d'obtenir un résultat statistiquement représentatif, pour chaque sous-lot il a été choisi aléatoirement des courçons afin de constituer 1000 lamelles virtuelles comme cela se ferait en industrie. La Fig. 4 montre la distribution des sur-contraintes dans les différents sous-lots.

<figure><img src="image_113.png" /><figcaption>Fig. 4 : Distribution des sur-contraintes des lamelles</figcaption></figure>

Le lot entier de modules pris sans tri (lot 0) donne des sur-contraintes beaucoup plus élevées que les lots de faibles modules (lot 1) et de forts modules (lot 2). La division du lot entier permet de réduire la dispersion des propriétés du lot et permet d'avoir au fractile à 95 %, une sur-contrainte de : 1.20 soit 20 % pour le sous-lot 1 (modules faibles), 1.22 soit 22 % pour le sous-lot 2 (modules forts) contre 1.40 soit 40 % pour le lot pris en entier. Pour 95% de la population, resserrer la variabilité des propriétés des courçons favorise une réduction des sur-contraintes de 20 %.

## Conclusions et perspectives

Les lamelles aboutées panneautées en chêne génèrent une hétérogénéité des contraintes. La réduction de la dispersion entre les propriétés mécaniques des courçons par un tri permet néanmoins de réduire les sur-contraintes de moitié. Afin d'améliorer le modèle EF, l'hétérogénéité de chaque courçon pourra être prise en compte par considération de leurs orientations de fibres. Une validation par expérimentation est également envisagée.

## Remerciements

Ce projet est soutenu financièrement par l'ADEME au travers du projet de recherche TreCEffiQuaS (appel à projet ADEME Graine).

## Références

Besseau B. (2021) Contribution au développement de procédés innovants pour une transformation plus efficiente du chêne, thèse de doctoract, Paris HESSAM, https://www.theses.fr/2021HESAE056.

Brancheriau L., Paradis, Sébastien, Baillères H. (2007). Bing: Beam identification by non destructive grading, Cirad, http://ur-biowooeb.cirad.fr/en/products/bing/what-is-it.

Kretschmann D. (2010) Wood handbook, chapter 05: mechanical properties of wood.
Afin d'obtenir un résultat statistiquement représentatif, pour chaque sous-lot il a été choisi aléatoirement des courçons afin de constituer 1000 lamelles virtuelles comme cela se ferait en industrie. La Fig. 4 montre la distribution des sur-contraintes dans les différents sous-lots.

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>Fig. 4 : Distribution des sur-contraintes des lamelles</figcaption></figure>

Le lot entier de modules pris sans tri (lot 0) donne des sur-contraintes beaucoup plus élevées que les lots de faibles modules (lot 1) et de forts modules (lot 2). La division du lot entier permet de réduire la dispersion des propriétés du lot et permet d'avoir au fractile à 95 %, une sur-contrainte de : 1.20 soit 20 % pour le sous-lot 1 (modules faibles), 1.22 soit 22 % pour le sous-lot 2 (modules forts) contre 1.40 soit 40 % pour le lot pris en entier. Pour 95% de la population, resserrer la variabilité des propriétés des courçons favorise une réduction des sur-contraintes de 20 %.

## Conclusions et perspectives

Les lamelles aboutées panneautées en chêne génèrent une hétérogénéité des contraintes. La réduction de la dispersion entre les propriétés mécaniques des courçons par un tri permet néanmoins de réduire les sur-contraintes de moitié. Afin d'améliorer le modèle EF, l'hétérogénéité de chaque courçon pourra être prise en compte par considération de leurs orientations de fibres. Une validation par expérimentation est également envisagée.

## Remerciements

Ce projet est soutenu financièrement par l'ADEME au travers du projet de recherche TreCEffiQuaS (appel à projet ADEME Graine).

## Références

Besseau B. (2021) Contribution au développement de procédés innovants pour une transformation plus efficiente du chêne, thèse de doctoract, Paris HESSAM, https://www.theses.fr/2021HESAE056.

Brancheriau L., Paradis, Sébastien, Baillères H. (2007). Bing: Beam identification by non destructive grading, Cirad, http://ur-biowooeb.cirad.fr/en/products/bing/what-is-it.

Kretschmann D. (2010) Wood handbook, chapter 05: mechanical properties of wood.
# Sur le comportement au choc du bois

MAIGRE Hubert¹, CREIGHTON Cian², GRUAZ Luce², LABOUYRIE DUARTE Amaya²

¹Univ Lyon, CNRS, INSA Lyon, LaMCoS, UMR5259, 69621 Villeurbanne, France

²Univ Lyon, INSA Lyon, Dept GM, 69621 Villeurbanne, France

hubert.maigre@insa-lyon.fr

**Mots clefs** : choc ; impact ; épicéa ; liège

## Contexte et objectifs

Le matériau bois sous toute ses formes (massif, reconstitué, sec, vert, ...) peut se retrouver en situation de subir des chocs à grande vitesse notamment quand il est utilisé comme matériau de protection. Cela peut être des emballages ou même des futaies susceptibles d'arrêter des rochers. L'intérêt de l'utilisation du bois est sa faible densité (gain de poids possible) et son caractère renouvelable.

L'étude qui suit a consisté à examiner deux situations particulières :

- La première est celle de l'utilisation de plaques de liège comme protection pareballe.

- La seconde s'intéresse aux capacités l'absorption de choc dans les sens transverse d'épicéa selon différentes conditions (sec, humide, gelé)

## Dispositif expérimental

Le banc d'essai est un tube lanceur de projectile à air comprimé (Fig. 1). Le projectile est une bille de céramique de roulement à bille enchâssée dans un sabot qui est arrêté juste avant l'impact. L'impact est filmé par une caméra ultra rapide cadencée à 50 000 i/s ce qui permet d'obtenir la vitesse incidente de la bille, sa vitesse de rebond ou de perforation.

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>Fig. 1 : Dispositif de lancement, accélération avec le sabot puis arrêt du sabot et vol libre de la bille</figcaption></figure>

<table><caption>Tab. 1 : propriétés mécaniques de la bille projectile</caption><thead><tr><td>Matériau</td><td>Masse [g]</td><td>Diamètre [mm]</td><td>Vitesse [m/s]</td></tr></thead><tbody><tr><td>céramique</td><td>2,3</td><td>11,1</td><td>30 à 60</td></tr></tbody></table>

## Perforation de liège

Dans ces essais, la cible est une ou plusieurs plaques de liège de 3 mm d'épaisseur maintenues entre deux supports rigides en acier présentant une ouverture de 50 mm de diamètre dans laquelle la bille va pénétrer et traverser le liège (Fig. 2).
# Sur le comportement au choc du bois

MAIGRE Hubert¹, CREIGHTON Cian², GRUAZ Luce², LABOUYRIE DUARTE Amaya²

¹Univ Lyon, CNRS, INSA Lyon, LaMCoS, UMR5259, 69621 Villeurbanne, France

²Univ Lyon, INSA Lyon, Dept GM, 69621 Villeurbanne, France

hubert.maigre@insa-lyon.fr

**Mots clefs :** choc ; impact ; épicéa ; liège

## Contexte et objectifs

Le matériau bois sous toute ses formes (massif, reconstitué, sec, vert, ...) peut se retrouver en situation de subir des chocs à grande vitesse notamment quand il est utilisé comme matériau de protection. Cela peut être des emballages ou même des futaies susceptibles d'arrêter des rochers. L'intérêt de l'utilisation du bois est sa faible densité (gain de poids possible) et son caractère renouvelable.

L'étude qui suit a consisté à examiner deux situations particulières :

- La première est celle de l'utilisation de plaques de liège comme protection pareballe.

- La seconde s'intéresse aux capacités l'absorption de choc dans les sens transverse d'épicéa selon différentes conditions (sec, humide, gelé)

## Dispositif expérimental

Le banc d'essai est un tube lanceur de projectile à air comprimé (Fig. 1). Le projectile est une bille de céramique de roulement à bille enchâssée dans un sabot qui est arrêté juste avant l'impact. L'impact est filmé par une caméra ultra rapide cadencée à 50 000 i/s ce qui permet d'obtenir la vitesse incidente de la bille, sa vitesse de rebond ou de perforation.

<figure><img src="image_115.png" /><figcaption>Fig. 1 : Dispositif de lancement, accélération avec le sabot puis arrêt du sabot et vol libre de la bille</figcaption></figure>

<table><caption>Tab. 1 : propriétés mécaniques de la bille projectile</caption><thead><tr><td>Matériau</td><td>Masse [g]</td><td>Diamètre [mm]</td><td>Vitesse [m/s]</td></tr></thead><tbody><tr><td>céramique</td><td>2,3</td><td>11,1</td><td>30 à 60</td></tr></tbody></table>

## Perforation de liège

Dans ces essais, la cible est une ou plusieurs plaques de liège de 3 mm d'épaisseur maintenues entre deux supports rigides en acier présentant une ouverture de 50 mm de diamètre dans laquelle la bille va pénétrer et traverser le liège (Fig. 2).
<figure><img src="image_115.png" /><figcaption>Fig 2.: Schéma et vue arrière des plaques de liège soumises à l'impact de bille</figcaption></figure>

A l'aide de la caméra, on évalue la vitesse incidente puis la vitesse de sortie ce qui permet de définir une énergie dissipée durant la perforation (Fig. 3).

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>Fig. 3 : Energie dissipée en fonction du nombre de couche</figcaption></figure>

Le nombre d'essais réalisés ayant été très limités (6 au total) ces premiers résultats demandent à être compléter.

## Impacts sur épicéa

Cette fois, les échantillons à tester sont des cubes d'épicéa de 35±1 mm de côtés placés en appui sur une barre en aluminium de 50 mm de diamètre instrumentée. Pour tous les échantillons, la direction d'impact est orthogonale à la direction longitudinale du bois (Fig. 4).
<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>Fig 2.: Schéma et vue arrière des plaques de liège soumises à l'impact de bille</figcaption></figure>

A l'aide de la caméra, on évalue la vitesse incidente puis la vitesse de sortie ce qui permet de définir une énergie dissipée durant la perforation (Fig. 3).

<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>Fig. 3 : Energie dissipée en fonction du nombre de couche</figcaption></figure>

Le nombre d'essais réalisés ayant été très limités (6 au total) ces premiers résultats demandent à être compléter.

## Impacts sur épicéa

Cette fois, les échantillons à tester sont des cubes d'épicéa de 35±1 mm de côtés placés en appui sur une barre en aluminium de 50 mm de diamètre instrumentée. Pour tous les échantillons, la direction d'impact est orthogonale à la direction longitudinale du bois (Fig. 4).
<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>Fig. 4 : Mise en place d'un cube d'épicéa avant impact par la bille.</figcaption></figure>

Dans ces essais il s'agit alors de mesurer la vitesse de rebond pour la comparer à la vitesse incidente (Fig. 5). On notera aussi après les essais la dimension et la profondeur des marques laissées par la bille. Il était aussi prévu de mesurer l'effort d'impact transmis par l'échantillon d'épicéa à la barre d'appui, malheureusement cet effort est trop faible pour être extrait des bruits de mesure.

Les échantillons (18 au total) sont répartis en 3 lots :

- Echantillons naturellement secs à température ambiante

- Echantillons saturés d'eau par trempage à température ambiante

- Echantillons saturés d'eau à température ambiante puis placés dans un congélateur à -15°C et testés sitôt sortis du congélateur.

L'intérêt de geler des échantillons est de pouvoir refléter ce qui se passe pour des emballages de protection de colis à très basse température. L'autre intérêt est d'examiner l'effet de l'eau dans les cellules de bois soit à l'état liquide soit à l'état solide.

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>Fig. 5 : Relation entre vitesse incidente et vitesse de rebond selon les conditions hydriques</figcaption></figure>

Ces premiers résultats montrent déjà une grande dispersion. Celle-ci est due en partie par l'incidence de la bille qui n'impacte pas systématiquement le bois dans l'axe. Cela est peut-être aussi dû à la direction transverse impactée qui n'est pas identifiée (radiale ou tangentielle).
<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>Fig. 4 : Mise en place d'un cube d'épicéa avant impact par la bille.</figcaption></figure>

Dans ces essais il s'agit alors de mesurer la vitesse de rebond pour la comparer à la vitesse incidente (Fig. 5). On notera aussi après les essais la dimension et la profondeur des marques laissées par la bille. Il était aussi prévu de mesurer l'effort d'impact transmis par l'échantillon d'épicéa à la barre d'appui, malheureusement cet effort est trop faible pour être extrait des bruits de mesure.

Les échantillons (18 au total) sont répartis en 3 lots :

- Echantillons naturellement secs à température ambiante

- Echantillons saturés d'eau par trempage à température ambiante

- Echantillons saturés d'eau à température ambiante puis placés dans un congélateur à -15°C et testés sitôt sortis du congélateur.

L'intérêt de geler des échantillons est de pouvoir refléter ce qui se passe pour des emballages de protection de colis à très basse température. L'autre intérêt est d'examiner l'effet de l'eau dans les cellules de bois soit à l'état liquide soit à l'état solide.

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>Fig. 5 : Relation entre vitesse incidente et vitesse de rebond selon les conditions hydriques</figcaption></figure>

Ces premiers résultats montrent déjà une grande dispersion. Celle-ci est due en partie par l'incidence de la bille qui n'impacte pas systématiquement le bois dans l'axe. Cela est peut-être aussi dû à la direction transverse impactée qui n'est pas identifiée (radiale ou tangentielle).
Cependant on remarque que les échantillons gelés sont ceux pour lesquels le rebond est le plus faible mais cette information seule ne suffit pas à qualifier la bonne absorption du choc.

Un autre indicateur intéressant est la taille de la marque laissée après impact (Fig. 6).

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>Fig. 6 : Marques laissées après impact (diamètre et profondeur)</figcaption></figure>

Il apparaît clairement que les échantillons saturés d'eau subissent moins de dommages macroscopiques et encore moins lorsqu'ils sont gelés. Cela s'explique surement par le remplissage des cellules du bois par l'eau ce qui limite leur effondrement lors d'un impact transverse. Il est néanmoins difficile de savoir si ces phénomènes sont dus à la présence supplémentaire de matière (l'eau à l'état liquide ou solide en l'occurrence) ou aux changements de propriétés mécaniques du bois avec l'humidité et la température.

## Conclusions et perspectives

Nous avons montré que l'on pouvait caractériser le bois et ses dérivés vis-à-vis de son comportement à l'impact. Cette caractérisation doit être adaptée aux spécificités du bois comme son anisotropie et sa sensibilité importante à l'humidité. Afin d'affiner les résultats déjà obtenus il est important de réaliser plus d'essais avec une plus large gamme d'impact et en distinguant plus précisément la direction radiale de la direction circonférentielle. De plus une modification du banc d'essai est prévue pour pouvoir mesurer les efforts transmis pas les échantillons impactés afin de mieux quantifier les effets d'absorption - dispersion (étalement du choc dans le temps) du bois vis-à-vis du choc.

## Références

Gupta Y.M., Shukla, A. (2012) Split Hopkinson (Kolsky) bar: Design, testing, and applications, Exp. Tech., 36, 19–28

Baumann G., Brandner R., Müller U., Stadlmann A., Feist F. (2021) A comparative study on the temperature effect of solid birch wood and solid beech wood under impact, Loading. Materials, 14, 7616. https://doi.org/10.3390/ma14247616

Tippner J., Milch J., Sebera V., Brabec M. (2022) Elasto-plastic material model of oak at two moisture content levels, Holzforschung, 76, 886–896.

Müller U., Jost T., Kurzböck C. et al. (2020) Crash simulation of wood and composite wood for future automotive engineering, Wood Mater. Sci. Eng., 15, 312–324.
Cependant on remarque que les échantillons gelés sont ceux pour lesquels le rebond est le plus faible mais cette information seule ne suffit pas à qualifier la bonne absorption du choc.

Un autre indicateur intéressant est la taille de la marque laissée après impact (Fig. 6).

<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>Fig. 6 : Marques laissées après impact (diamètre et profondeur)</figcaption></figure>

Il apparaît clairement que les échantillons saturés d'eau subissent moins de dommages macroscopiques et encore moins lorsqu'ils sont gelés. Cela s'explique surement par le remplissage des cellules du bois par l'eau ce qui limite leur effondrement lors d'un impact transverse. Il est néanmoins difficile de savoir si ces phénomènes sont dus à la présence supplémentaire de matière (l'eau à l'état liquide ou solide en l'occurrence) ou aux changements de propriétés mécaniques du bois avec l'humidité et la température.

## Conclusions et perspectives

Nous avons montré que l'on pouvait caractériser le bois et ses dérivés vis-à-vis de son comportement à l'impact. Cette caractérisation doit être adaptée aux spécificités du bois comme son anisotropie et sa sensibilité importante à l'humidité. Afin d'affiner les résultats déjà obtenus il est important de réaliser plus d'essais avec une plus large gamme d'impact et en distinguant plus précisément la direction radiale de la direction circonférentielle. De plus une modification du banc d'essai est prévue pour pouvoir mesurer les efforts transmis pas les échantillons impactés afin de mieux quantifier les effets d'absorption - dispersion (étalement du choc dans le temps) du bois vis-à-vis du choc.

## Références

Gupta Y.M., Shukla, A. (2012) Split Hopkinson (Kolsky) bar: Design, testing, and applications, Exp. Tech., 36, 19–28

Baumann G., Brandner R., Müller U., Stadlmann A., Feist F. (2021) A comparative study on the temperature effect of solid birch wood and solid beech wood under impact, Loading. Materials, 14, 7616. https://doi.org/10.3390/ma14247616

Tippner J., Milch J., Sebera V., Brabec M. (2022) Elasto-plastic material model of oak at two moisture content levels, Holzforschung, 76, 886–896.

Müller U., Jost T., Kurzböck C. et al. (2020) Crash simulation of wood and composite wood for future automotive engineering, Wood Mater. Sci. Eng., 15, 312–324.
# Types, quantities and heavy metal content of the finishes on fibreboard waste

LEBRETON Flore<fnref n="1" />, LAGARDE Hélène<fnref n="1" />, IRLE Mark<fnref n="1" />, KUTTER Marie<fnref n="1" />, BELLONCLE Christophe<fnref n="1" />, Julia BUCHNER<fnref n="2" />

**Key words:** recovered wood; recycling; MDF; coating; X-ray fluorescence (XRF); secondary raw material

## Context and objectives

Fibreboard is one of the main types of wood-based panels. EN 316 give a definition of a fibreboard: "panel material with a nominal thickness of 1.5mm or greater, manufactured from lignocellulosic fibres with application of heat and/or pressure" (AFNOR 2009).

Medium Density Fibreboard (MDF) is the second most produced wood-based panel in the world and global production capacity continues to increase (Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture 2022). As products made with MDF have an average lifespan of 14 years (Irle et al. 2019), they are rapidly converted to waste. This phenomenon leads fibreboard residues to be an increasingly important part of the recovered wood stream. Moreover, this flux is not easily incorporated as a secondary raw material for particleboard. Indeed, too much fibreboard residues in the mix leads to lower mechanical properties of particleboards (Lee et al. 2022). EcoReFibre, project funded by the European Union, proposes the creation of a sorting machine to separate fibreboard residues from the wood waste. These ones are various: from different types of fibreboards, sizes, without or with coating on the top... This last category is interesting to analyse as it can be expected to be more difficult to recycle due to possible chemical contamination. It is therefore important to characterize this fraction in order help imagine efficient recycling methods for this material.

## Material and methods

A collection of wood waste is carried out in France since July 2022 as part of EcoReFibre project. The material is first sieved to keep only the largest particles: the ones retained in an 8 mm mesh as they represent the biggest part of the sample and are easily recognisable and distinguishable. These particles are picked by hand into 4 categories: solid wood ("SW"), panels such as Plywood-OSB-Particleboard ("POP"), non-wood ("NW") and fibreboard ("FB").

The fibreboard fraction is set aside and labelled according to its origin. Every fraction is then sorted according to 4 different types of coating (Fig. 1) as they might have different compositions.

As the purpose of the study is to evaluate the pieces with a view to their recycling, an X-ray fluorescence (XRF) spectrometer is used to detect elements on the surface of the coating. Each pile sampled is represented by 3 bags in average. For each bag, a piece of each sub-category is taken and put under the XRF machine. It is possible that not all four categories of finish are represented in the bag. An acquisition time of 60 s was used for the XRF measurements. The specimen was moved after each measurement so that 5 measurements covered the entire surface of the finish.

<footnote n="1">¹Laboratoire Innovation Matériau Bois HAbitat (LIMBHA), École Supérieure du Bois (ESB)</footnote>

<footnote n="2">²Plant Development & Electron Microscopy, Biocenter LMU Munich, Planegg-Martinsried
flore.lebreton@esb-campus.fr</footnote>
# Types, quantities and heavy metal content of the finishes on fibreboard waste

LEBRETON Flore<fnref n="1" />, LAGARDE Hélène<fnref n="1" />, IRLE Mark<fnref n="1" />, KUTTER Marie<fnref n="1" />, BELLONCLE Christophe<fnref n="1" />, Julia BUCHNER<fnref n="2" />

**Key words:** recovered wood; recycling; MDF; coating; X-ray fluorescence (XRF); secondary raw material

## Context and objectives

Fibreboard is one of the main types of wood-based panels. EN 316 give a definition of a fibreboard: "panel material with a nominal thickness of 1.5mm or greater, manufactured from lignocellulosic fibres with application of heat and/or pressure" (AFNOR 2009).

Medium Density Fibreboard (MDF) is the second most produced wood-based panel in the world and global production capacity continues to increase (Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture 2022). As products made with MDF have an average lifespan of 14 years (Irle et al. 2019), they are rapidly converted to waste. This phenomenon leads fibreboard residues to be an increasingly important part of the recovered wood stream. Moreover, this flux is not easily incorporated as a secondary raw material for particleboard. Indeed, too much fibreboard residues in the mix leads to lower mechanical properties of particleboards (Lee et al. 2022). EcoReFibre, project funded by the European Union, proposes the creation of a sorting machine to separate fibreboard residues from the wood waste. These ones are various: from different types of fibreboards, sizes, without or with coating on the top... This last category is interesting to analyse as it can be expected to be more difficult to recycle due to possible chemical contamination. It is therefore important to characterize this fraction in order help imagine efficient recycling methods for this material.

## Material and methods

A collection of wood waste is carried out in France since July 2022 as part of EcoReFibre project. The material is first sieved to keep only the largest particles: the ones retained in an 8 mm mesh as they represent the biggest part of the sample and are easily recognisable and distinguishable. These particles are picked by hand into 4 categories: solid wood ("SW"), panels such as Plywood-OSB-Particleboard ("POP"), non-wood ("NW") and fibreboard ("FB").

The fibreboard fraction is set aside and labelled according to its origin. Every fraction is then sorted according to 4 different types of coating (Fig. 1) as they might have different compositions.

As the purpose of the study is to evaluate the pieces with a view to their recycling, an X-ray fluorescence (XRF) spectrometer is used to detect elements on the surface of the coating. Each pile sampled is represented by 3 bags in average. For each bag, a piece of each sub-category is taken and put under the XRF machine. It is possible that not all four categories of finish are represented in the bag. An acquisition time of 60 s was used for the XRF measurements. The specimen was moved after each measurement so that 5 measurements covered the entire surface of the finish.

<footnote n="1">¹Laboratoire Innovation Matériau Bois HAbitat (LIMBHA), École Supérieure du Bois (ESB)</footnote>

<footnote n="2">²Plant Development & Electron Microscopy, Biocenter LMU Munich, Planegg-Martinsried
flore.lebreton@esb-campus.fr</footnote>
<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>Fig. 1: The 4 different categories of finishes</figcaption></figure>

The chemical analysis is performed, based on elements assessed by the European Panel Federation. The document "EPF standard for delivery conditions of recycled wood" (EPF 2002) gives limit values concerning the chemical contamination (Tab. 1).

<table><caption>Tab 1: Limit contamination values for recycled wood (EPF standard)</caption><thead><tr><td>Elements</td><td>Limits values (mg/kg recycled wood)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Arsenic (As)</td><td>25</td></tr><tr><td>Cadmium (Cd)</td><td>50</td></tr><tr><td>Chromium (Cr)</td><td>25</td></tr><tr><td>Copper (Cu)</td><td>40</td></tr><tr><td>Lead (Pb)</td><td>90</td></tr><tr><td>Mercury (Hg)</td><td>25</td></tr><tr><td>Chlorine (Cl)</td><td>1000</td></tr><tr><td>Fluorine (F)*</td><td>100</td></tr></tbody></table>

* Not detectable by the XRF device

## Results

A poster will include the first results of this study.

## Acknowledgement

The author is grateful to the many collaborators involved in the various research projects on wood recycling. EcoReFibre project is funded by Horizon Europe (Call: HORIZON-CL4-2021- RESILIENCE-01) from May 2022 to April 2026.

## References

AFNOR (2009) NF EN 316. Norme européenne. B 54-050. AFNOR.

EPF (2002) EPF standard for delivery conditions of recycled wood.
<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>Fig. 1: The 4 different categories of finishes</figcaption></figure>

The chemical analysis is performed, based on elements assessed by the European Panel Federation. The document "EPF standard for delivery conditions of recycled wood" (EPF 2002) gives limit values concerning the chemical contamination (Tab. 1).

<table><caption>Tab 1: Limit contamination values for recycled wood (EPF standard)</caption><thead><tr><td>Elements</td><td>Limits values (mg/kg recycled wood)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Arsenic (As)</td><td>25</td></tr><tr><td>Cadmium (Cd)</td><td>50</td></tr><tr><td>Chromium (Cr)</td><td>25</td></tr><tr><td>Copper (Cu)</td><td>40</td></tr><tr><td>Lead (Pb)</td><td>90</td></tr><tr><td>Mercury (Hg)</td><td>25</td></tr><tr><td>Chlorine (Cl)</td><td>1000</td></tr><tr><td>Fluorine (F)*</td><td>100</td></tr></tbody></table>

* Not detectable by the XRF device

## Results

A poster will include the first results of this study.

## Acknowledgement

The author is grateful to the many collaborators involved in the various research projects on wood recycling. EcoReFibre project is funded by Horizon Europe (Call: HORIZON-CL4-2021- RESILIENCE-01) from May 2022 to April 2026.

## References

* AFNOR (2009) NF EN 316. Norme européenne. B 54-050. AFNOR.

* EPF (2002) EPF standard for delivery conditions of recycled wood.
Irle M., Privat F., Couret L., Belloncle C., Déroubaix G., Bonnin E., Cathala B. (2019) Advanced recycling of post-consumer solid wood and MDF. Wood Material Science and Engineering 14(1):19-23. doi: 10.1080/17480272.2018.1427144.

Lee S.H., Lum W.C., Boon J.G., Kristak L., Antov P., Pędzik M., Rogoziński T., Taghiyari H.R., Rahandi Lubis M.A., Fatriasari W., Yadav S.M., Chotikhun A., Pizzi A. (2022) Particleboard from agricultural biomass and recycled wood waste: a review. Journal of Materials Research and Technology 20:4630-58. doi: 10.1016/j.jmrt.2022.08.166.

Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture (2022) FAOSTAT. FAOSTAT.
Irle M., Privat F., Couret L., Belloncle C., Déroubaix G., Bonnin E., Cathala B. (2019) Advanced recycling of post-consumer solid wood and MDF. Wood Material Science and Engineering 14(1):19-23. doi: 10.1080/17480272.2018.1427144.

Lee S.H., Lum W.C., Boon J.G., Kristak L., Antov P., Pędzik M., Rogoziński T., Taghiyari H.R., Rahandi Lubis M.A., Fatriasari W., Yadav S.M., Chotikhun A., Pizzi A. (2022) Particleboard from agricultural biomass and recycled wood waste: a review. Journal of Materials Research and Technology 20:4630-58. doi: 10.1016/j.jmrt.2022.08.166.

Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture (2022) FAOSTAT. FAOSTAT.
# Influence de l'orientation des fibres sur les propriétés mécaniques de placages d'hêtre

DEMOULIN Leyne¹, POT Guillaume¹, DENAUD Louis¹, GIRARDON Stéphane¹, MARCON Bertrand¹

¹Arts et metier institute of technology, LABOMAP, Université Bourgogne Franche-Comté, HESAM Université, F-71250, Cluny, France
leyne.demoulin@ensam.eu

**Mots clefs** : Bois sans défaut ; Caractérisation mécanique ; Stéréo-corrélation d'images ; Caractérisation non destructive

## Contexte et objectifs

L'industrie du transport souhaite réduire son empreinte carbone vis-à-vis de tous les problèmes engendrés par les gaz à effet de serre. Pour atteindre ce but, des matériaux hautes performances fabriqués en bois pourraient être utilisés pour des applications structurales. C'est dans cette logique que le projet WOOFHI (Wood/natural Fiber High homogeneity / performance composite) a pris naissance pour fabriquer des matériaux composites homogènes et optimisés faits à base de matériaux hétérogènes et variables. Cette application nécessite de savoir trier le matériau bois en fonction de ses propriétés mécaniques en se basant sur des méthodes de mesure non destructives et quantitatives. Le tri visuel est standardisé mais n'est pas très efficace et les propriétés mécaniques après tri ne sont pas optimales (Faydi 2017, Duriot 2021). Plusieurs études essayent de prédire le module élastique et la résistance mécanique de produits bois structuraux avec précision et fiabilité comme le montrent (LVL Handbook Europe 2019) en utilisant l'orientation des fibres et la masse volumique locale mesurée sur le bois (Viguier et al. 2018). Le coefficient de détermination obtenu est inférieur à 0.7 et peu d'études prédictives concernant les placages et les échantillons de petites tailles sans défaut ont été faites (Pramreiter et al. 2021, Cha 2003).

L'objectif de ce travail est de comprendre le comportement mécanique du bois sans défaut et comment des perturbations locales influent sur le comportement du matériau. Un protocole expérimental sur des petites éprouvettes réalisées à base de placages visuellement « sans défaut » a été mis en place. Des mesures non destructives d'orientation des fibres et de masse volumique ont d'abord été réalisées, puis les éprouvettes ont été sollicitées jusqu'à rupture par un essai de traction.

## Matériel et méthode

### Protocole expérimental

La première étape du protocole concerne la fabrication des placages qui proviennent du procédé de déroulage. L'essence étudiée est le hêtre (fagus sylvatica) qui provient de la région Centre Val de Loire. Dans un second temps, des éprouvettes de dimension 350 mm de long, 20 mm de large et 2 mm d'épaisseur ont été fabriquées à partir de ces placages à l'aide d'une machine de découpe laser. Les éprouvettes ont été stockées à une température de 24°C avec une humidité relative de l'air de 50% afin de les stabiliser à une humidité de 10 %. Les échantillons ont été découpés avec des angles relatifs à une direction supposée être à 0° pour créer volontairement une variabilité au sein de l'orientation des fibres (Fig. 1). Cette distribution est présentée dans
# Influence de l'orientation des fibres sur les propriétés mécaniques de placages d'hêtre

DEMOULIN Leyne¹, POT Guillaume¹, DENAUD Louis¹, GIRARDON Stéphane¹, MARCON Bertrand¹

¹Arts et metier institute of technology, LABOMAP, Université Bourgogne Franche-Comté, HESAM Université, F-71250, Cluny, France
leyne.demoulin@ensam.eu

**Mots clefs** : Bois sans défaut ; Caractérisation mécanique ; Stéréo-corrélation d'images ; Caractérisation non destructive

## Contexte et objectifs

L'industrie du transport souhaite réduire son empreinte carbone vis-à-vis de tous les problèmes engendrés par les gaz à effet de serre. Pour atteindre ce but, des matériaux hautes performances fabriqués en bois pourraient être utilisés pour des applications structurales. C'est dans cette logique que le projet WOOFHI (Wood/natural Fiber High homogeneity / performance composite) a pris naissance pour fabriquer des matériaux composites homogènes et optimisés faits à base de matériaux hétérogènes et variables. Cette application nécessite de savoir trier le matériau bois en fonction de ses propriétés mécaniques en se basant sur des méthodes de mesure non destructives et quantitatives. Le tri visuel est standardisé mais n'est pas très efficace et les propriétés mécaniques après tri ne sont pas optimales (Faydi 2017, Duriot 2021). Plusieurs études essayent de prédire le module élastique et la résistance mécanique de produits bois structuraux avec précision et fiabilité comme le montrent (LVL Handbook Europe 2019) en utilisant l'orientation des fibres et la masse volumique locale mesurée sur le bois (Viguier et al. 2018). Le coefficient de détermination obtenu est inférieur à 0.7 et peu d'études prédictives concernant les placages et les échantillons de petites tailles sans défaut ont été faites (Pramreiter et al. 2021, Cha 2003).

L'objectif de ce travail est de comprendre le comportement mécanique du bois sans défaut et comment des perturbations locales influent sur le comportement du matériau. Un protocole expérimental sur des petites éprouvettes réalisées à base de placages visuellement « sans défaut » a été mis en place. Des mesures non destructives d'orientation des fibres et de masse volumique ont d'abord été réalisées, puis les éprouvettes ont été sollicitées jusqu'à rupture par un essai de traction.

## Matériel et méthode

### Protocole expérimental

La première étape du protocole concerne la fabrication des placages qui proviennent du procédé de déroulage. L'essence étudiée est le hêtre (fagus sylvatica) qui provient de la région Centre Val de Loire. Dans un second temps, des éprouvettes de dimension 350 mm de long, 20 mm de large et 2 mm d'épaisseur ont été fabriquées à partir de ces placages à l'aide d'une machine de découpe laser. Les éprouvettes ont été stockées à une température de 24°C avec une humidité relative de l'air de 50% afin de les stabiliser à une humidité de 10 %. Les échantillons ont été découpés avec des angles relatifs à une direction supposée être à 0° pour créer volontairement une variabilité au sein de l'orientation des fibres (Fig. 1). Cette distribution est présentée dans
le Tab. 1. Près de 40 placages ont été nécessaires afin de produire 450 éprouvettes. Une seule orientation a été utilisée par placage.

<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>Fig. 1 : Angle de découpe</figcaption></figure>

<figure><img src="image_122.png" /><figcaption>Fig. 2 : Résolution des mesures laser pour la face supérieure et inférieure</figcaption></figure>

Ensuite, les échantillons sont scannés avec une machine à commande numérique munie d'une caméra et d'un pointeur laser qui va balayer toute leur surface. Cette technologie utilise l'effet trachéide (Nyström 2003, Simonaho et al. 2002). Cet effet consiste à projeter un laser circulaire sur une surface plane de bois. La diffusion de la lumière étant plus élevée dans le sens de la fibre du bois, une ellipse lumineuse dont le grand axe suit cette orientation se forme alors. Les faces supérieure et inférieure de l'échantillon sont scannées avec différentes résolutions (Fig. 2) afin d'obtenir des cartographies des angles (Fig. 3a,c). La zone centrale est plus résolue que les extrémités car c'est la zone d'intérêt visible entre les mors de traction. L'étape suivante consiste à scanner les éprouvettes à l'aide d'un scanner classique pour obtenir une image d'une résolution de 400 Dpi. La Fig. 3. montre la superposition de la cartographie des angles obtenues avec le scan (Fig. 3b,d).

La largeur est mesurée à l'aide d'un pied à coulisse et l'épaisseur à l'aide d'un micromètre extérieur. Les échantillons sont ensuite pesés à l'aide d'une balance. Ces mesures permettent de calculer la masse volumique apparente. L'essai de traction a pour but de déterminer les propriétés mécaniques locales grâce à une machine d'essai universelle ZWICK-Roell (250 kN). Les déplacements ont été mesurés par stéréo-corrélation d'images avec la technologie développée par LaVision. Une précharge de 0.1 MPa est appliquée avant essai. Les vitesses de déplacement imposées sur les éprouvettes sont décrites dans le Tab. 1. Les vitesses sont réglées afin d'obtenir un temps d'essai compris entre 100 et 180 s jusqu'à la rupture.

<table><caption>Tab. 1 : Répartition des éprouvettes en fonction de l'angle de découpe et la vitesse d'essai</caption><thead><tr><th>Angle de découpe (°)</th><th>0</th><th>5</th><th>10</th><th>15</th><th>20</th><th>30</th><th>45</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre</th><td>110</td><td>50</td><td>50</td><td>50</td><td>50</td><td>50</td><td>30</td></tr><tr><th>Échantillons testés</th><td>40</td><td>16</td><td>15</td><td>11</td><td>24</td><td>14</td><td>9</td></tr><tr><th>Vitesse de déplacement imposé (mm/min)</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0.5</td><td>0.5</td></tr></tbody></table>
le Tab. 1. Près de 40 placages ont été nécessaires afin de produire 450 éprouvettes. Une seule orientation a été utilisée par placage.

<figure><img src="image_122.png" /><figcaption>Fig. 1 : Angle de découpe</figcaption></figure>

<figure><img src="image_123.png" /><figcaption>Fig. 2 : Résolution des mesures laser pour la face supérieure et inférieure</figcaption></figure>

Ensuite, les échantillons sont scannés avec une machine à commande numérique munie d'une caméra et d'un pointeur laser qui va balayer toute leur surface. Cette technologie utilise l'effet trachéide (Nyström 2003, Simonaho et al. 2002). Cet effet consiste à projeter un laser circulaire sur une surface plane de bois. La diffusion de la lumière étant plus élevée dans le sens de la fibre du bois, une ellipse lumineuse dont le grand axe suit cette orientation se forme alors. Les faces supérieure et inférieure de l'échantillon sont scannées avec différentes résolutions (Fig. 2) afin d'obtenir des cartographies des angles (Fig. 3a,c). La zone centrale est plus résolue que les extrémités car c'est la zone d'intérêt visible entre les mors de traction. L'étape suivante consiste à scanner les éprouvettes à l'aide d'un scanner classique pour obtenir une image d'une résolution de 400 Dpi. La Fig. 3. montre la superposition de la cartographie des angles obtenues avec le scan (Fig. 3b,d).

La largeur est mesurée à l'aide d'un pied à coulisse et l'épaisseur à l'aide d'un micromètre extérieur. Les échantillons sont ensuite pesés à l'aide d'une balance. Ces mesures permettent de calculer la masse volumique apparente. L'essai de traction a pour but de déterminer les propriétés mécaniques locales grâce à une machine d'essai universelle ZWICK-Roell (250 kN). Les déplacements ont été mesurés par stéréo-corrélation d'images avec la technologie développée par LaVision. Une précharge de 0.1 MPa est appliquée avant essai. Les vitesses de déplacement imposées sur les éprouvettes sont décrites dans le Tab. 1. Les vitesses sont réglées afin d'obtenir un temps d'essai compris entre 100 et 180 s jusqu'à la rupture.

<table><caption>Tab. 1 : Répartition des éprouvettes en fonction de l'angle de découpe et la vitesse d'essai</caption><thead><tr><th>Angle de découpe (°)</th><th>0</th><th>5</th><th>10</th><th>15</th><th>20</th><th>30</th><th>45</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre</th><td>110</td><td>50</td><td>50</td><td>50</td><td>50</td><td>50</td><td>30</td></tr><tr><th>Échantillons testés</th><td>40</td><td>16</td><td>15</td><td>11</td><td>24</td><td>14</td><td>9</td></tr><tr><th>Vitesse de déplacement imposé (mm/min)</th><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0.5</td><td>0.5</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_123.png" /><figcaption>Fig. 3 : (a) Cartographie des angles de la face supérieure, (b) Image couleur de la face supérieure, (c) Cartographie des angles de la face inférieure, (d) Image de la face inférieure</figcaption></figure>

## Calcul du module longitudinal : extensomètre virtuel et fenêtre glissante

Le module d'élasticité local équivalent le long de l'éprouvette peut être calculé grâce à un extensomètre virtuel de longueur $δ$ (Fig. 4). Ce module est calculé en s'inspirant de la norme (EN 408 2012), c'est-à-dire qu'une régression linéaire est calculée entre 10 et 40% de la force maximale estimée.

<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>Fig. 4 : Essai de traction avec $x$ la position suivant la longueur de l'éprouvette de centre de l'extensomètre, $δ$ la longueur de l'extensomètre et $F(t)$ la force en fonction du temps</figcaption></figure>

Dans la direction $\vec{X}$, le module élastique est calculé selon l'équation (1). La déformation est calculée comme un taux d'accroissement du déplacement comme le montre l'équation (2). Le déplacement est calculé comme la moyenne des déplacements sur la largeur de l'éprouvette (bandes jaunes (Fig. 4a). La contrainte est le rapport de la force divisée par la section de l'éprouvette (équation 3). Avec cette méthode, un module local peut être calculé sur chaque point de la longueur de l'éprouvette. La zone centrale peut être balayée sur les 90 mm de longueur de la zone d'intérêt grâce à l'extensomètre virtuel d'une longueur $δ = 50$ mm. Le type de résultats obtenu pour une éprouvette est représenté dans la Fig. 5.

$$E_{xx}(x) = \frac{\sigma}{\varepsilon_{xx}(x)} \qquad (1)$$

$$\varepsilon_{xx}(x) = \frac{u(x + \delta/2) - u(x - \delta/2)}{\delta} \qquad (2)$$

$$\sigma = \frac{\text{Force}}{\text{Section}} \qquad (3)$$
<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>Fig. 3 : (a) Cartographie des angles de la face supérieure, (b) Image couleur de la face supérieure, (c) Cartographie des angles de la face inférieure, (d) Image de la face inférieure</figcaption></figure>

## Calcul du module longitudinal : extensomètre virtuel et fenêtre glissante

Le module d'élasticité local équivalent le long de l'éprouvette peut être calculé grâce à un extensomètre virtuel de longueur $δ$ (Fig. 4). Ce module est calculé en s'inspirant de la norme (EN 408 2012), c'est-à-dire qu'une régression linéaire est calculée entre 10 et 40% de la force maximale estimée.

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>Fig. 4 : Essai de traction avec $x$ la position suivant la longueur de l'éprouvette de centre de l'extensomètre, $δ$ la longueur de l'extensomètre et $F(t)$ la force en fonction du temps</figcaption></figure>

Dans la direction $\vec{X}$, le module élastique est calculé selon l'équation (1). La déformation est calculée comme un taux d'accroissement du déplacement comme le montre l'équation (2). Le déplacement est calculé comme la moyenne des déplacements sur la largeur de l'éprouvette (bandes jaunes (Fig. 4a). La contrainte est le rapport de la force divisée par la section de l'éprouvette (équation 3). Avec cette méthode, un module local peut être calculé sur chaque point de la longueur de l'éprouvette. La zone centrale peut être balayée sur les 90 mm de longueur de la zone d'intérêt grâce à l'extensomètre virtuel d'une longueur $δ = 50$ mm. Le type de résultats obtenu pour une éprouvette est représenté dans la Fig. 5.

$$E_{xx}(x) = \frac{\sigma}{\varepsilon_{xx}(x)} \qquad (1)$$

$$\varepsilon_{xx}(x) = \frac{u(x + \delta/2) - u(x - \delta/2)}{\delta} \qquad (2)$$

$$\sigma = \frac{\text{Force}}{\text{Section}} \qquad (3)$$
$$u(x) = \frac{1}{19 - 1 + 1} \sum_{i=1}^{19} u(x, y_i) \quad (4)$$

avec $E_{xx}(x)$ le module d'élasticité local en MPa, $\varepsilon_{xx}(x)$ la déformation, $\sigma$ la contrainte en MPa, $u(x)$ le déplacement en mm et $\delta$ la longueur de l'extensomètre en mm.

## Résultats et discussion

Pour chaque éprouvette, les résultats obtenus sont présentés Fig. 5. Cette figure permet de montrer qu'il y a une forte corrélation entre le module d'élasticité longitudinal et l'angle en chaque point de la cartographie. En superposant toutes les éprouvettes sur un même graphique, on peut déterminer les propriétés mécaniques en considérant une loi de comportement orthotrope (Fig. 6). Le module longitudinal, de 16.3 GPa, paraît en accord avec la bibliographie malgré un module transversal ainsi qu'un module de cisaillement assez faible qui montre peut-être une forte influence des fissures liées au procédé de fabrication des placages.

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>Figure 5 : Exemple de résultat d'une éprouvette : module longitudinal et mesure de l'angle en fonction de la position sur la longueur de l'éprouvette, module spécifique longitudinal en fonction de l'angle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>Figure 6 : Optimisation et superposition des propriétés mécaniques en fonction d'une loi de comportement orthotrope (RMSE = Root Mean Square Error, R² = coefficient de détermination, EL = module longitudinal et ET = module transversal, GLT = module de cisaillement)</figcaption></figure>

## Conclusion et perspectives

Ce protocole expérimental a pour but de caractériser les propriétés mécaniques des placages afin de créer un modèle prédictif se basant sur des mesures physiques non destructives. L'orientation des fibres paraît être un paramètre important dans la variabilité du bois.

L'approche du calcul du module élastique est assez simpliste pour comprendre le comportement local. Une identification inverse des propriétés mécaniques pour chacune des éprouvettes avec un modèle éléments finis intégrant l'orientation des fibres semble incontournable à la compréhension de la déformation et des différences de propriétés locales.
$$u(x) = \frac{1}{19 - 1 + 1} \sum_{i=1}^{19} u(x, y_i) \qquad (4)$$

avec $E_{xx}(x)$ le module d'élasticité local en MPa, $\varepsilon_{xx}(x)$ la déformation, $\sigma$ la contrainte en MPa, $u(x)$ le déplacement en mm et $\delta$ la longueur de l'extensomètre en mm.

## Résultats et discussion

Pour chaque éprouvette, les résultats obtenus sont présentés Fig. 5. Cette figure permet de montrer qu'il y a une forte corrélation entre le module d'élasticité longitudinal et l'angle en chaque point de la cartographie. En superposant toutes les éprouvettes sur un même graphique, on peut déterminer les propriétés mécaniques en considérant une loi de comportement orthotrope (Fig. 6). Le module longitudinal, de 16.3 GPa, paraît en accord avec la bibliographie malgré un module transversal ainsi qu'un module de cisaillement assez faible qui montre peut-être une forte influence des fissures liées au procédé de fabrication des placages.

<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>Figure 5 : Exemple de résultat d'une éprouvette : module longitudinal et mesure de l'angle en fonction de la position sur la longueur de l'éprouvette, module spécifique longitudinal en fonction de l'angle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>Figure 6 : Optimisation et superposition des propriétés mécaniques en fonction d'une loi de comportement orthotrope (RMSE = Root Mean Square Error, R² = coefficient de détermination, EL = module longitudinal et ET = module transversal, GLT = module de cisaillement)</figcaption></figure>

## Conclusion et perspectives

Ce protocole expérimental a pour but de caractériser les propriétés mécaniques des placages afin de créer un modèle prédictif se basant sur des mesures physiques non destructives. L'orientation des fibres paraît être un paramètre important dans la variabilité du bois.

L'approche du calcul du module élastique est assez simpliste pour comprendre le comportement local. Une identification inverse des propriétés mécaniques pour chacune des éprouvettes avec un modèle éléments finis intégrant l'orientation des fibres semble incontournable à la compréhension de la déformation et des différences de propriétés locales.
## Remerciements

Ce travail est soutenu par le programme « Investissement d'Avenir », projet ISITE-BFC (contrat ANR-15-IDEX-003).

## Références

Cha J-K (2003) Tensile Strength of Clear Thin Wood Samples in Relation to the Slope of Grain. Journal of the Korean Wood Science and Technology. 2003. Vol. 31, n° 3, pp. 35-41.

Duriot R (2021). Développement de produits LVL de douglas aux propriétés mécaniques optimisées par l'exploitation de la mesure en ligne de l'orientation des fibres lors du déroulage Thèse de doctorat. HESAM.

EN 408 (2012). Timber structures – Structural timber and glued laminated timber – Determination of some physical and mechanical properties.

Faydi Y (2017) Classement pour la résistance mécanique du chêne par méthodes vibratoires et par mesure des orientations des fibres. Thèse de doctorat. ENSAM.

LVL Handbook Europe (2019). Federation of the Finnish Woodworking Industries. ISBN 978-952-94-2346-0.

Nyström J (2003) Automatic measurement of fiber orientation in softwoods by using the tracheid effect. Computers and Electronics in Agriculture Vol. 41, n° 1-3, pp. 91-99. DOI 10.1016/S0168-1699(03)00045-0.

Pramreiter M, Stadlmann A, Huber C, Konnerth J, Halbauber P, Baumann G, Mülher U (2021) The Influence of Thickness on the Tensile Strength of Finnish Birch Veneers under Varying Load Angles. Forests. Vol. 12, n° 1, pp. 87. DOI 10.3390/f12010087.

Simonaho S-P, Silvennoinen R (2002) Determination of wood grain direction from laser light scattering pattern. Optics and Lasers in Engineering. 2002. Vol. 41, n° 1, pp. 95-103. DOI 10.1016/S0143-8166(02)00144-6.

Viguier J, Bourgeay C, Rohumaa A, Pot G, Denaud L (2018) An innovative method based on grain angle measurement to sort veneer and predict mechanical properties of beech laminated veneer lumber. Construction and Building Materials. Vol. 181, pp. 146-155. DOI 10.1016/j.conbuildmat.2018.06.050.
## Remerciements

Ce travail est soutenu par le programme « Investissement d'Avenir », projet ISITE-BFC (contrat ANR-15-IDEX-003).

## Références

Cha J-K (2003) Tensile Strength of Clear Thin Wood Samples in Relation to the Slope of Grain. Journal of the Korean Wood Science and Technology. 2003. Vol. 31, n° 3, pp. 35-41.

Duriot R (2021). Développement de produits LVL de douglas aux propriétés mécaniques optimisées par l'exploitation de la mesure en ligne de l'orientation des fibres lors du déroulage Thèse de doctorat. HESAM.

EN 408 (2012). Timber structures – Structural timber and glued laminated timber – Determination of some physical and mechanical properties.

Faydi Y (2017) Classement pour la résistance mécanique du chêne par méthodes vibratoires et par mesure des orientations des fibres. Thèse de doctorat. ENSAM.

LVL Handbook Europe (2019). Federation of the Finnish Woodworking Industries. ISBN 978-952-94-2346-0.

Nyström J (2003) Automatic measurement of fiber orientation in softwoods by using the tracheid effect. Computers and Electronics in Agriculture Vol. 41, n° 1-3, pp. 91-99. DOI 10.1016/S0168-1699(03)00045-0.

Pramreiter M, Stadlmann A, Huber C, Konnerth J, Halbauber P, Baumann G, Mülher U (2021) The Influence of Thickness on the Tensile Strength of Finnish Birch Veneers under Varying Load Angles. Forests. Vol. 12, n° 1, pp. 87. DOI 10.3390/f12010087.

Simonaho S-P, Silvennoinen R (2002) Determination of wood grain direction from laser light scattering pattern. Optics and Lasers in Engineering. 2002. Vol. 41, n° 1, pp. 95-103. DOI 10.1016/S0143-8166(02)00144-6.

Viguier J, Bourgeay C, Rohumaa A, Pot G, Denaud L (2018) An innovative method based on grain angle measurement to sort veneer and predict mechanical properties of beech laminated veneer lumber. Construction and Building Materials. Vol. 181, pp. 146-155. DOI 10.1016/j.conbuildmat.2018.06.050.
# Automatisation de la détection des fissures de déroulage par apprentissage profond

MARC Caroline¹, MARCON Bertrand¹, DENAUD Louis¹, GIRARDON Stéphane¹, BUTAUD Jean-Claude¹

¹Arts et Metiers Institute of Technology, LABOMAP, Université Bourgogne Franche-Comté, HESAM Université, F-71250 Cluny, France
Caroline.Marc@ensam.eu

**Mots clefs** : Fissures de déroulage ; Réseau de neurones : U-Net ; Placages

## Contexte et objectif

Les fissures dues au processus de déroulage ont un effet significatif et largement documenté sur les propriétés mécaniques des placages produits ainsi que sur leurs aptitudes au collage (DeVallance et al. 2007, Pot et al. 2015, Rahayu et al. 2013, Rohumaa et al. 2013, 2016). Historiquement, pour mesurer ces fissures, la méthode de référence consistait en l'imprégnation des placages par un colorant suivie de leur observation au microscope (Lutz 1960, Movassaghi 1985). Ces mesures étant lourdes et fastidieuses, de nouvelles méthodes ont dû être mises au point, et notamment des mesures acoustiques (Tomppo et al. 2009, Wang et al. 2001). Denaud et al. (2007) ont utilisé cette approche en enregistrant, près du couteau, le son émis durant le déroulage et les efforts de coupe pendant le processus de déroulage, permettant ainsi de prédire les fréquences d'apparition des fissures. Ces mesures ont ensuite été confrontées aux profils de rugosité des placages obtenus ultérieurement en utilisant un capteur de distance, tout en les fléchissant pour ouvrir les fissures. Bien que ces mesures aient permis d'estimer avec précision le positionnement des fissures, elles n'ont toutefois pas fourni de données quantitatives sur leur profondeur.

C'est en partant de cette remarque que le Système de Mesure Optique des Fissures (SMOF, Fig. 1) a pu être développé au LaBoMaP (Palubicki et al. 2010). Dans cette nouvelle approche, les mesures sont effectuées sur le chant de bandelettes de placage, ce qui autorise l'observation d'un grand nombre de fissures et offre une cartographie complète de leur géométrie dans le plan RT. Le SMOF permet d'obtenir facilement des images des fissures sur la totalité du chant d'un placage, mais la détection des fissures n'est pas encore automatisée et doit être effectuée manuellement, or Antikainen et al. (2015) démontrent un effet significatif de l'opérateur dans la mesure de la profondeur des fissures sur les images.

<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>Fig. 1 : Système de Mesure Optique des Fissures (SMOF) (Rohumaa et al., 2018)
(LVDT = linear variable differential transformer)</figcaption></figure>
# Automatisation de la détection des fissures de déroulage par apprentissage profond

MARC Caroline¹, MARCON Bertrand¹, DENAUD Louis¹, GIRARDON Stéphane¹, BUTAUD Jean-Claude¹

¹Arts et Metiers Institute of Technology, LABOMAP, Université Bourgogne Franche-Comté, HESAM Université, F-71250 Cluny, France
Caroline.Marc@ensam.eu

**Mots clefs** : Fissures de déroulage ; Réseau de neurones : U-Net ; Placages

## Contexte et objectif

Les fissures dues au processus de déroulage ont un effet significatif et largement documenté sur les propriétés mécaniques des placages produits ainsi que sur leurs aptitudes au collage (DeVallance et al. 2007, Pot et al. 2015, Rahayu et al. 2013, Rohumaa et al. 2013, 2016). Historiquement, pour mesurer ces fissures, la méthode de référence consistait en l'imprégnation des placages par un colorant suivie de leur observation au microscope (Lutz 1960, Movassaghi 1985). Ces mesures étant lourdes et fastidieuses, de nouvelles méthodes ont dû être mises au point, et notamment des mesures acoustiques (Tomppo et al. 2009, Wang et al. 2001). Denaud et al. (2007) ont utilisé cette approche en enregistrant, près du couteau, le son émis durant le déroulage et les efforts de coupe pendant le processus de déroulage, permettant ainsi de prédire les fréquences d'apparition des fissures. Ces mesures ont ensuite été confrontées aux profils de rugosité des placages obtenus ultérieurement en utilisant un capteur de distance, tout en les fléchissant pour ouvrir les fissures. Bien que ces mesures aient permis d'estimer avec précision le positionnement des fissures, elles n'ont toutefois pas fourni de données quantitatives sur leur profondeur.

C'est en partant de cette remarque que le Système de Mesure Optique des Fissures (SMOF, Fig. 1) a pu être développé au LaBoMaP (Palubicki et al. 2010). Dans cette nouvelle approche, les mesures sont effectuées sur le chant de bandelettes de placage, ce qui autorise l'observation d'un grand nombre de fissures et offre une cartographie complète de leur géométrie dans le plan RT. Le SMOF permet d'obtenir facilement des images des fissures sur la totalité du chant d'un placage, mais la détection des fissures n'est pas encore automatisée et doit être effectuée manuellement, or Antikainen et al. (2015) démontrent un effet significatif de l'opérateur dans la mesure de la profondeur des fissures sur les images.

<figure><img src="image_128.png" /><figcaption>Fig. 1 : Système de Mesure Optique des Fissures (SMOF) (Rohumaa et al., 2018)
(LVDT = linear variable differential transformer)</figcaption></figure>
L'objectif de cette étude est donc d'automatiser le processus de détection des fissures de déroulage à partir d'images de placages obtenues à l'aide du SMOF. Cette automatisation s'opère en utilisant la segmentation sémantique, une technique relevant du domaine de la vision par ordinateur. Elle consiste à attribuer une classe d'appartenance à chaque pixel d'une image, en l'occurrence deux classes dans notre cas : « 1 » pour les fissures et « 0 » pour l'absence de fissures. Cette segmentation sera réalisée au moyen d'un réseau de neurones convolutifs, plus précisément d'un réseau suivant l'architecture d'un U-Net, qui sera plus amplement décrite par la suite. Ce type de réseau, initialement développé pour un usage dans l'imagerie médicale (Ronneberger et al. 2015), a été sélectionné pour cette étude en raison de sa primauté dans les applications de segmentation sémantique.

# Matériels et méthodes

## Architecture du réseau de neurones : U-Net

Comme illustré dans la Fig. 2, un U-net est composé d'une partie encodeur (côté gauche), qui réduit la résolution spatiale de l'image en extrayant des caractéristiques, et d'une partie de décodeur (côté droit) qui restaure la résolution tout en produisant une carte de segmentation. Les caractéristiques de l'encodeur sont fusionnées avec les activations du décodeur pour conserver les détails spatiaux à différentes échelles dans l'image, ce qui donne au réseau sa forme en U. L'architecture du réseau et les différentes opérations le composant sont décrites plus précisément par Ronneberger et al. (2015). Dans le cas de la présente étude, le réseau construit gère en entrée des images en niveau de gris de taille 128×128 pixels², comporte 4 étapes de réduction de résolution, puis 4 étapes d'agrandissement, et permet d'obtenir en sortie une image binaire ayant les mêmes dimensions que l'image d'entrée.

<figure><img src="image_128.png" /><figcaption>Fig. 2 : Exemple d'architecture d'un U-net, chaque boîte bleue correspond à une carte de caractéristiques à canaux multiples, chaque boîte blanche à une carte copiée, et les flèches indiquent les différentes opérations (Ronneberger et al. 2015).</figcaption></figure>

## Création du jeu de données

Avant de pouvoir utiliser le réseau, il est nécessaire de l'entraîner sur un jeu de données composé d'une part des images de profils de placages (images d'entrées) et d'autre part les masques binaires correspondant (vérité terrain), avec uniquement des pixels noirs (0) à l'exception de ceux étant positionnés au niveau d'une fissure (pixel = 1). Pour créer ce jeu de données, comme illustré sur la Fig. 3, un placage de Douglas de 500 (R)×500 (L) mm² et 3 (T) mm d'épaisseur, ayant été déroulé sans barre de pression afin de présenter des fissures de
L'objectif de cette étude est donc d'automatiser le processus de détection des fissures de déroulage à partir d'images de placages obtenues à l'aide du SMOF. Cette automatisation s'opère en utilisant la segmentation sémantique, une technique relevant du domaine de la vision par ordinateur. Elle consiste à attribuer une classe d'appartenance à chaque pixel d'une image, en l'occurrence deux classes dans notre cas : « 1 » pour les fissures et « 0 » pour l'absence de fissures. Cette segmentation sera réalisée au moyen d'un réseau de neurones convolutifs, plus précisément d'un réseau suivant l'architecture d'un U-Net, qui sera plus amplement décrite par la suite. Ce type de réseau, initialement développé pour un usage dans l'imagerie médicale (Ronneberger et al. 2015), a été sélectionné pour cette étude en raison de sa primauté dans les applications de segmentation sémantique.

# Matériels et méthodes

## Architecture du réseau de neurones : U-Net

Comme illustré dans la Fig. 2, un U-net est composé d'une partie encodeur (côté gauche), qui réduit la résolution spatiale de l'image en extrayant des caractéristiques, et d'une partie de décodeur (côté droit) qui restaure la résolution tout en produisant une carte de segmentation. Les caractéristiques de l'encodeur sont fusionnées avec les activations du décodeur pour conserver les détails spatiaux à différentes échelles dans l'image, ce qui donne au réseau sa forme en U. L'architecture du réseau et les différentes opérations le composant sont décrites plus précisément par Ronneberger et al. (2015). Dans le cas de la présente étude, le réseau construit gère en entrée des images en niveau de gris de taille 128×128 pixels², comporte 4 étapes de réduction de résolution, puis 4 étapes d'agrandissement, et permet d'obtenir en sortie une image binaire ayant les mêmes dimensions que l'image d'entrée.

<figure><img src="image_129.png" /><figcaption>Fig. 2 : Exemple d'architecture d'un U-net, chaque boîte bleue correspond à une carte de caractéristiques à canaux multiples, chaque boîte blanche à une carte copiée, et les flèches indiquent les différentes opérations (Ronneberger et al. 2015).</figcaption></figure>

## Création du jeu de données

Avant de pouvoir utiliser le réseau, il est nécessaire de l'entraîner sur un jeu de données composé d'une part des images de profils de placages (images d'entrées) et d'autre part les masques binaires correspondant (vérité terrain), avec uniquement des pixels noirs (0) à l'exception de ceux étant positionnés au niveau d'une fissure (pixel = 1). Pour créer ce jeu de données, comme illustré sur la Fig. 3, un placage de Douglas de 500 (R)×500 (L) mm² et 3 (T) mm d'épaisseur, ayant été déroulé sans barre de pression afin de présenter des fissures de
taille importante, a été découpé au laser en 10 bandelettes de 50 mm de long. Une image dans le plan RT de ces 10 bandelettes a été obtenue à l'aide du SMOF. Trois de ces images ont été sélectionnées pour servir de base pour les images d'entrées. Pour créer les masques de vérité terrain de ces 3 images, les pixels appartenant à une fissure ont manuellement été étiquetés. Sur ces 3 images, un total de 315 fissures ont été détectées et 295264 pixels ont été étiquetées (niveau 0 ou 1). Enfin, pour finaliser le jeu de données et avoir des images aux dimensions adaptées au réseau, une fenêtre de 128×128 pixels² balaye chacune des 3 images de placages avec un pas de 64 pixels dans les deux directions, ce qui a permis d'obtenir 5726 couples de sous-images. Ensuite, seuls ceux dont les images de vérité terrain comportent au minimum 10 pixels blancs sont sélectionnés, afin de ne pas entraîner le réseau sur une grande partie d'images complètement noires. Au final, le jeu de données comprend 3025 couples d'imagettes.

Les 7 autres images obtenues avec le SMOF sont traitées avec le logiciel éponyme, qui permet de repérer la profondeur, la position et l'angle de chaque fissure comme illustré dans la Fig. 3. Ces informations permettront d'évaluer les performances du réseau de neurones.

<figure><img src="image_129.png" /><figcaption>Fig. 3 : Schématisation de la création du jeu de données (Résolutions spatiales : (R) 1 mm = 110 px, (T) 1 mm = 69 px)</figcaption></figure>

## Entraînement du réseau et détection des fissures

Avant l'entraînement du modèle, les données sont divisées en deux parties, les données d'entraînement (80%) et les données de test (20%), afin de pouvoir évaluer les performances du réseau sur des images n'ayant pas servi à l'entraînement. Les données d'entraînement sont ensuite elles-mêmes divisées en lots de 16 échantillons, et l'entraînement sur ces lots est effectué pendant 10 époques (10 cycles d'entraînement), cette durée étant suffisante pour la convergence de l'algorithme.

Le U-net ainsi entraîné fournit une prédiction de cartographie des fissures, où chaque pixel a une valeur comprise entre 0 et 1, qui correspond à la probabilité que le pixel appartienne à une fissure. Pour identifier les fissures individuellement sur un placage, la prédiction va tout d'abord être binarisée avec un seuil de 0,1, tous les pixels dont la valeur est supérieure à ce seuil seront alors considérés comme appartenant à une fissure (=1). Il est ensuite nécessaire de faire le tri entre les fissures correctement prédites et les erreurs d'interprétation du modèle. Pour cela, un algorithme simpliste et empirique sélectionne uniquement les amas de pixels dont l'aire est
taille importante, a été découpé au laser en 10 bandelettes de 50 mm de long. Une image dans le plan RT de ces 10 bandelettes a été obtenue à l'aide du SMOF. Trois de ces images ont été sélectionnées pour servir de base pour les images d'entrées. Pour créer les masques de vérité terrain de ces 3 images, les pixels appartenant à une fissure ont manuellement été étiquetés. Sur ces 3 images, un total de 315 fissures ont été détectées et 295264 pixels ont été étiquetées (niveau 0 ou 1). Enfin, pour finaliser le jeu de données et avoir des images aux dimensions adaptées au réseau, une fenêtre de 128×128 pixels² balaye chacune des 3 images de placages avec un pas de 64 pixels dans les deux directions, ce qui a permis d'obtenir 5726 couples de sous-images. Ensuite, seuls ceux dont les images de vérité terrain comportent au minimum 10 pixels blancs sont sélectionnés, afin de ne pas entraîner le réseau sur une grande partie d'images complètement noires. Au final, le jeu de données comprend 3025 couples d'imagettes.

Les 7 autres images obtenues avec le SMOF sont traitées avec le logiciel éponyme, qui permet de repérer la profondeur, la position et l'angle de chaque fissure comme illustré dans la Fig. 3. Ces informations permettront d'évaluer les performances du réseau de neurones.

<figure><img src="image_130.png" /><figcaption>Fig. 3 : Schématisation de la création du jeu de données
(Résolutions spatiales : (R) 1 mm = 110 px, (T) 1 mm = 69 px)</figcaption></figure>

## Entraînement du réseau et détection des fissures

Avant l'entraînement du modèle, les données sont divisées en deux parties, les données d'entraînement (80%) et les données de test (20%), afin de pouvoir évaluer les performances du réseau sur des images n'ayant pas servi à l'entraînement. Les données d'entraînement sont ensuite elles-mêmes divisées en lots de 16 échantillons, et l'entraînement sur ces lots est effectué pendant 10 époques (10 cycles d'entraînement), cette durée étant suffisante pour la convergence de l'algorithme.

Le U-net ainsi entraîné fournit une prédiction de cartographie des fissures, où chaque pixel a une valeur comprise entre 0 et 1, qui correspond à la probabilité que le pixel appartienne à une fissure. Pour identifier les fissures individuellement sur un placage, la prédiction va tout d'abord être binarisée avec un seuil de 0,1, tous les pixels dont la valeur est supérieure à ce seuil seront alors considérés comme appartenant à une fissure (=1). Il est ensuite nécessaire de faire le tri entre les fissures correctement prédites et les erreurs d'interprétation du modèle. Pour cela, un algorithme simpliste et empirique sélectionne uniquement les amas de pixels dont l'aire est
supérieure à 1000 pixels, et dont le pixel le plus haut se trouve au niveau de la surface du placage.

# Résultats et discussion

## Evaluation du modèle

Comme illustré dans la Fig. 4a qui présente deux exemples de prédiction de fragments de fissures, le modèle paraît prédire correctement les fissures de manière qualitative. En effet, le fond de la fissure est adéquatement détecté dans un cas, et dans l'autre, même lorsque la fissure pourrait paraître discontinue, elle est parfaitement prédite. Pour évaluer plus précisément ses performances, la précision et le rappel sont calculés sur les données de test. La précision du modèle est de 0,88, ce qui signifie que 88% de ses prédictions positives sont correctes, minimisant ainsi les faux positifs. Le rappel atteint 0,92, indiquant que le modèle détecte 92% des pixels appartenant réellement à une fissure. Ces résultats démontrent l'efficacité du modèle pour la détection de fissures.

## Détection des fissures

Les fissures des 7 bandelettes évoquées précédemment n'ayant pas servi à l'entraînement du réseau sont prédites par le modèle, et ces estimations sont ensuite comparées à la détection manuelle effectuée à l'aide du SMOF. La Fig. 4b présente cette comparaison en représentant la répartition de la profondeur et l'espacement inter-fissures pour chaque bande et chaque méthode de détection. Le nombre de fissures détectées y est également indiqué, et le plus grand écart de nombre de fissures entre les deux méthodes n'excède pas 5,7% des fissures d'une bande.

<figure><img src="image_130.png" /><figcaption>Fig. 4 : (a) Prédiction d'image du lot de test, (b) Comparaison des profondeurs et de l'espacement inter-fissures entre les fissures détectées manuellement (« SMOF ») et celle prédite par le modèle (« U-Net »)</figcaption></figure>

## Discussion

Les données exposées sur la Fig. 4, que ce soit la prédiction correcte des images de test, ou la similitude dans la répartition des caractéristiques des fissures entre les deux méthodes de détection, montrent des résultats encourageants. Cependant, même si la répartition est similaire cela ne signifie bien évidemment pas que chaque fissure est correctement détectée une à une, il serait donc intéressant d'effectuer une comparaison plus systématique. De plus, l'algorithme de détection des fissures, élaboré de manière empirique, reste pour l'instant très rudimentaire et n'est probablement pas adapté aux fissures moins profondes.
supérieure à 1000 pixels, et dont le pixel le plus haut se trouve au niveau de la surface du placage.

# Résultats et discussion

## Evaluation du modèle

Comme illustré dans la Fig. 4a qui présente deux exemples de prédiction de fragments de fissures, le modèle paraît prédire correctement les fissures de manière qualitative. En effet, le fond de la fissure est adéquatement détecté dans un cas, et dans l'autre, même lorsque la fissure pourrait paraître discontinue, elle est parfaitement prédite. Pour évaluer plus précisément ses performances, la précision et le rappel sont calculés sur les données de test. La précision du modèle est de 0,88, ce qui signifie que 88% de ses prédictions positives sont correctes, minimisant ainsi les faux positifs. Le rappel atteint 0,92, indiquant que le modèle détecte 92% des pixels appartenant réellement à une fissure. Ces résultats démontrent l'efficacité du modèle pour la détection de fissures.

## Détection des fissures

Les fissures des 7 bandelettes évoquées précédemment n'ayant pas servi à l'entraînement du réseau sont prédites par le modèle, et ces estimations sont ensuite comparées à la détection manuelle effectuée à l'aide du SMOF. La Fig. 4b présente cette comparaison en représentant la répartition de la profondeur et l'espacement inter-fissures pour chaque bande et chaque méthode de détection. Le nombre de fissures détectées y est également indiqué, et le plus grand écart de nombre de fissures entre les deux méthodes n'excède pas 5,7% des fissures d'une bande.

<figure><img src="image_131.png" /><figcaption>Fig. 4 : (a) Prédiction d'image du lot de test, (b) Comparaison des profondeurs et de l'espacement inter-fissures entre les fissures détectées manuellement (« SMOF ») et celle prédite par le modèle (« U-Net »)</figcaption></figure>

## Discussion

Les données exposées sur la Fig. 4, que ce soit la prédiction correcte des images de test, ou la similitude dans la répartition des caractéristiques des fissures entre les deux méthodes de détection, montrent des résultats encourageants. Cependant, même si la répartition est similaire cela ne signifie bien évidemment pas que chaque fissure est correctement détectée une à une, il serait donc intéressant d'effectuer une comparaison plus systématique. De plus, l'algorithme de détection des fissures, élaboré de manière empirique, reste pour l'instant très rudimentaire et n'est probablement pas adapté aux fissures moins profondes.
## Conclusion et perspectives

En conclusion, cette étude met en avant l'efficacité du modèle U-Net dans l'automatisation de la détection des fissures de déroulage à partir d'images de placages obtenues via le SMOF. Les performances du modèle, avec une précision de 0,88 et un rappel de 0,92, sont prometteuses. Cependant, des améliorations potentielles incluent une optimisation de l'algorithme de détection des fissures, et éventuellement un entraînement du réseau sur différentes essences et différents taux de fissuration. En somme, cette étude constitue une avancée encourageante vers l'automatisation de la détection des fissures de déroulage, qui n'était jusqu'à présent possible qu'à travers des méthodes manuelles.

## Remerciements

Cette étude a été réalisé dans le cadre de la thèse financée par l'ANR BOOST (ANR-21-CE43-0008-02). Les auteurs remercient également la plate-forme technique Xylomat du réseau scientifique Xylomat financée par l'ANR-10-EQPX-16 XYLOFOREST qui largement été utilisée pour réaliser cette étude.

## Références

Antikainen T., Eskelinen J., Rohumaa A., Vainio T., Hughes M. (2015) Simultaneous measurement of lathe check depth and the grain angle of birch (Betula pendula Roth) veneers using laser trans-illumination imaging. Wood Science and Technology, 49(3): 591-605. https://doi.org/10.1007/s00226-015-0718-8

Denaud L., Bleron L., Ratle, A., Marchal R. (2007) Online control of wood peeling process : Acoustical and vibratory measurements of lathe checks frequency. Annals of Forest Science, 64(5): 569-575.

DeVallance D., Funck J., Reeb J. (2007) Douglas-fir plywood gluebond quality as influenced by veneer roughness, lathe checks, and annual ring characteristics. Forest Products Journal, 57(1/2): 21.

Lutz J.F. (1960) Heating veneer bolts to improve quality of Douglas-fir plywood, Forest Service U. S. Department of Agriculture

Movassaghi E. (1985) Influence des paramètres microdensitométriques du bois sur les efforts de coupe et la qualité des placages de Douglas et de Châtaignier obtenus par déroulage, Thèse Docteur Ingénieur, INPL Nancy, 181 p.

Palubicki B., Marchal R., Butaud J.-C., Denaud L.E., Bleron L., Collet R., Kowaluk G. (2010). A Method of Lathe Checks Measurement; SMOF device and its software. European Journal of Wood and Wood Products, 10: 151.

Pot G., Denaud L.E., Collet R. (2015) Numerical study of the influence of veneer lathe checks on the elastic mechanical properties of laminated veneer lumber (LVL) made of beech. Holzforschung, 69(3): 247-316. doi: 10.1515/hf-2014-0011

Rahayu I., Denaud L., Butaud J.C., Pot G. (2013) Qualités technologiques des panneaux contreplaqués et LVL réalisés avec les nouveaux cultivars de peuplier. Forêt-entreprise, 213, 39-42.

Rohumaa A., Hunt C.G., Hughes M., Frihart C.R., Logren J. (2013) The influence of lathe check depth and orientation on the bond quality of phenol-formaldehyde-bonded birch plywood. Holzforschung, 67(7): 779-786.
## Conclusion et perspectives

En conclusion, cette étude met en avant l'efficacité du modèle U-Net dans l'automatisation de la détection des fissures de déroulage à partir d'images de placages obtenues via le SMOF. Les performances du modèle, avec une précision de 0,88 et un rappel de 0,92, sont prometteuses. Cependant, des améliorations potentielles incluent une optimisation de l'algorithme de détection des fissures, et éventuellement un entraînement du réseau sur différentes essences et différents taux de fissuration. En somme, cette étude constitue une avancée encourageante vers l'automatisation de la détection des fissures de déroulage, qui n'était jusqu'à présent possible qu'à travers des méthodes manuelles.

## Remerciements

Cette étude a été réalisé dans le cadre de la thèse financée par l'ANR BOOST (ANR-21-CE43-0008-02). Les auteurs remercient également la plate-forme technique Xylomat du réseau scientifique Xylomat financée par l'ANR-10-EQPX-16 XYLOFOREST qui largement été utilisée pour réaliser cette étude.

## Références

Antikainen T., Eskelinen J., Rohumaa A., Vainio T., Hughes M. (2015) Simultaneous measurement of lathe check depth and the grain angle of birch (Betula pendula Roth) veneers using laser trans-illumination imaging. Wood Science and Technology, 49(3): 591-605. https://doi.org/10.1007/s00226-015-0718-8

Denaud L., Bleron L., Ratle, A., Marchal R. (2007) Online control of wood peeling process : Acoustical and vibratory measurements of lathe checks frequency. Annals of Forest Science, 64(5): 569-575.

DeVallance D., Funck J., Reeb J. (2007) Douglas-fir plywood gluebond quality as influenced by veneer roughness, lathe checks, and annual ring characteristics. Forest Products Journal, 57(1/2): 21.

Lutz J.F. (1960) Heating veneer bolts to improve quality of Douglas-fir plywood, Forest Service U. S. Department of Agriculture

Movassaghi E. (1985) Influence des paramètres microdensitométriques du bois sur les efforts de coupe et la qualité des placages de Douglas et de Châtaignier obtenus par déroulage, Thèse Docteur Ingénieur, INPL Nancy, 181 p.

Palubicki B., Marchal R., Butaud J.-C., Denaud L.E., Bleron L., Collet R., Kowaluk G. (2010). A Method of Lathe Checks Measurement; SMOF device and its software. European Journal of Wood and Wood Products, 10: 151.

Pot G., Denaud L.E., Collet R. (2015) Numerical study of the influence of veneer lathe checks on the elastic mechanical properties of laminated veneer lumber (LVL) made of beech. Holzforschung, 69(3): 247-316. doi: 10.1515/hf-2014-0011

Rahayu I., Denaud L., Butaud J.C., Pot G. (2013) Qualités technologiques des panneaux contreplaqués et LVL réalisés avec les nouveaux cultivars de peuplier. Forêt-entreprise, 213, 39-42.

Rohumaa A., Hunt C.G., Hughes M., Frihart C.R., Logren J. (2013) The influence of lathe check depth and orientation on the bond quality of phenol-formaldehyde-bonded birch plywood. Holzforschung, 67(7): 779-786.
Rohumaa A., Antikainen T., Hunt C.G., Frihart C.R., Hughes M. (2016) The influence of log soaking temperature on surface quality and integrity performance of birch veneer. Wood Science and Technology, 50(3): 463-474. https://doi.org/10.1007/s00226-016-0805-5

Rohumaa A., Viguier J., Girardon S., Krebs M., Denaud L. (2018) Lathe check development and properties: Effect of log soaking temperature, compression rate, cutting radius and cutting speed during peeling process of European beech (Fagus sylvatica L.) veneer. European Journal of Wood and Wood Products, 76(6): 1653-1661. https://doi.org/10.1007/s00107-018-1341-9

Ronneberger O., Fischer P., Brox, T. (2015) U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Actes de la 18ème conférence internationale Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI 2015, Munich (Al), 5-9.10.15, partie III 18, pp. 234-241.

Tomppo L., Tiitta M., Lappalainen R. (2009). Ultrasound evaluation of lathe check depth in birch veneer. European Journal of Wood and Wood Products, 67(1): 27-35.

Wang J., Biernacki J., Lam F. (2001) Nondestructive evaluation of veneer quality using acoustic wave measurements. Wood science and technology, 34(6): 505-516.
Rohumaa A., Antikainen T., Hunt C.G., Frihart C.R., Hughes M. (2016) The influence of log soaking temperature on surface quality and integrity performance of birch veneer. Wood Science and Technology, 50(3): 463-474. https://doi.org/10.1007/s00226-016-0805-5

Rohumaa A., Viguier J., Girardon S., Krebs M., Denaud L. (2018) Lathe check development and properties: Effect of log soaking temperature, compression rate, cutting radius and cutting speed during peeling process of European beech (Fagus sylvatica L.) veneer. European Journal of Wood and Wood Products, 76(6): 1653-1661. https://doi.org/10.1007/s00107-018-1341-9

Ronneberger O., Fischer P., Brox, T. (2015) U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Actes de la 18ème conférence internationale Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI 2015, Munich (Al), 5-9.10.15, partie III 18, pp. 234-241.

Tomppo L., Tiitta M., Lappalainen R. (2009). Ultrasound evaluation of lathe check depth in birch veneer. European Journal of Wood and Wood Products, 67(1): 27-35.

Wang J., Biernacki J., Lam F. (2001) Nondestructive evaluation of veneer quality using acoustic wave measurements. Wood science and technology, 34(6): 505-516.
# Combined simulation and machine learning for process optimization in wood industry

BOLES George<fnref n="1" />, POMMIER Régis<fnref n="1" />, TRAORE Mamadou Kaba<fnref n="2" />

george.boles@u-bordeaux.fr

**Keywords:** Simulation; Digital Twin; Optimization; Sawmills; Decision support tools.

## Context and objectives

The wood industry is one of the major industries in the Nouvelle Aquitaine and the lands of Gascogne region, the dominant species in this region is maritime pine. Sawmills (Fig.1) are the main industrial process that transforms wood from its original form -wood logs- into products, such as pallets, wood boards used in furniture, etc. However, most of these sawmills are old, equipped with machines from the 1970s, and their condition varies depending on the renovations carried out. Some of them have even had to close their doors due to insufficient income, due to the low capacity of their machines to optimize wood sawing, resulting in losses of raw material and therefore revenue. The objective is to create a simulation-based decision support tool that is capable of giving the managers an idea of the effect of investing in new machines not only but the detection of bottle necks and the crucial machines that needs to be replaced (Opacic 2010, Opacic et al. 2018). Not only but also calibrate the rate and speed of production in each line to have a smoother production flow.

## Material and methods

By using the production monitoring and the data of the Gascogne bois saint symphorien sawmill for the year 2022, including the machine's production capacity, speed, stops and breakdowns and number of wood logs treated per day, a simulation model will be created. After analysing these data, a distribution laws will be used to feed the model to simulate and act as a digital twin for the sawmill. AnyLogic software is used for simulation (Borshchev 2013). Before the simulation comes the basic step of modelling using a general modelling language called HiLLS (Samuel et al. 2019). These tools: AnyLogic and @Risk software which is used to data fit production monitoring data, have been successfully used in a study for engineered wood products mill (Opacic et al. 2018).

## First results

The production monitoring data is a complex rich data that every sawmill should collect it for its own production, it provides performance indicators and helps directors to improve the production if used and analysed in the right way. Using pareto tool and PDCA cycle (Sokovic et al. 2009) we can find the most important problems in the sawmill and work on it for continuous improvement. Pareto is a powerful simple indicator tool that shows the actual performance for the industrials.

The simulation using AnyLogic for the sawmill is in progress as it changes by time to include all the real production rates collected from the sawmill and also other collected information from the production monitoring such as number of working hours, stops and other data to create a digital twin that acts as a real numerical sawmill with real production rates.

<footnote n="1">¹Université de Bordeaux – I2M</footnote>

<footnote n="2">²Université de Bordeaux – IMS</footnote>
# Combined simulation and machine learning for process optimization in wood industry

BOLES George<fnref n="1" />, POMMIER Régis<fnref n="1" />, TRAORE Mamadou Kaba<fnref n="2" />

george.boles@u-bordeaux.fr

**Keywords:** Simulation; Digital Twin; Optimization; Sawmills; Decision support tools.

## Context and objectives

The wood industry is one of the major industries in the Nouvelle Aquitaine and the lands of Gascogne region, the dominant species in this region is maritime pine. Sawmills (Fig.1) are the main industrial process that transforms wood from its original form -wood logs- into products, such as pallets, wood boards used in furniture, etc. However, most of these sawmills are old, equipped with machines from the 1970s, and their condition varies depending on the renovations carried out. Some of them have even had to close their doors due to insufficient income, due to the low capacity of their machines to optimize wood sawing, resulting in losses of raw material and therefore revenue. The objective is to create a simulation-based decision support tool that is capable of giving the managers an idea of the effect of investing in new machines not only but the detection of bottle necks and the crucial machines that needs to be replaced (Opacic 2010, Opacic et al. 2018). Not only but also calibrate the rate and speed of production in each line to have a smoother production flow.

## Material and methods

By using the production monitoring and the data of the Gascogne bois saint symphorien sawmill for the year 2022, including the machine's production capacity, speed, stops and breakdowns and number of wood logs treated per day, a simulation model will be created. After analysing these data, a distribution laws will be used to feed the model to simulate and act as a digital twin for the sawmill. AnyLogic software is used for simulation (Borshchev 2013). Before the simulation comes the basic step of modelling using a general modelling language called HiLLS (Samuel et al. 2019). These tools: AnyLogic and @Risk software which is used to data fit production monitoring data, have been successfully used in a study for engineered wood products mill (Opacic et al. 2018).

## First results

The production monitoring data is a complex rich data that every sawmill should collect it for its own production, it provides performance indicators and helps directors to improve the production if used and analysed in the right way. Using pareto tool and PDCA cycle (Sokovic et al. 2009) we can find the most important problems in the sawmill and work on it for continuous improvement. Pareto is a powerful simple indicator tool that shows the actual performance for the industrials.

The simulation using AnyLogic for the sawmill is in progress as it changes by time to include all the real production rates collected from the sawmill and also other collected information from the production monitoring such as number of working hours, stops and other data to create a digital twin that acts as a real numerical sawmill with real production rates.

<footnote n="1">¹Université de Bordeaux – I2M</footnote>

<footnote n="2">²Université de Bordeaux – IMS</footnote>
<figure><img src="image_131.png" /><figcaption>Fig. 1: Simplified classical industrial sawmill process by Regal Rexnord sawmills</figcaption></figure>

## Acknowledgements

I would like to thank Professor Régis POMMIER and Professor Mamadou Kaba Traoré for the opportunity that they gave me and for the frequent help they provide me during my studies. I also would link to thank my industrial supervisor, Mr. Laurent CASTETS and Gascogne Bois Saint Symphorien sawmill and all the workers for helping me during my studies in the sawmill. The project is funded by the Agence nationale de la recherche (ANR) and Gascogne Bois.

## References

- Borshchev A. (2013) The big-book of Simulation Modeling Multimethod Modeling with AnyLogic-6.

- Opacic L. (2010) Developing simulation models to improve the production process of a parallam mill.

- Opacic L., Sowlati T., Mobini M. (2018) Design and development of a simulation-based decision support tool to improve the production process at an engineered wood products mill. *International Journal of Production Economics*, 199, 209–219.

https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.03.010

- Samuel K.G., Maiga O., Kaba Traoré M., Traoré M.K. (2019) Formal verification with HiLLS-specified models: A further step in multi-analysis modeling of complex systems. *International Journal of Model-Ing*, 10(05).

https://doi.org/10.1142/S1793962319500326i

- Sokovic M., Jovanović J.Š., Krivokapic Z., Vujovic A. (2009) Basic Quality Tools in Continuous Improvement Process.

http://www.rebusproject.net
<figure><img src="image_132.png" /><figcaption>Fig. 1: Simplified classical industrial sawmill process by Regal Rexnord sawmills</figcaption></figure>

## Acknowledgements

I would like to thank Professor Régis POMMIER and Professor Mamadou Kaba Traoré for the opportunity that they gave me and for the frequent help they provide me during my studies. I also would link to thank my industrial supervisor, Mr. Laurent CASTETS and Gascogne Bois Saint Symphorien sawmill and all the workers for helping me during my studies in the sawmill. The project is funded by the Agence nationale de la recherche (ANR) and Gascogne Bois.

## References

* Borshchev A. (2013) The big-book of Simulation Modeling Multimethod Modeling with AnyLogic-6.

* Opacic L. (2010) Developing simulation models to improve the production process of a parallam mill.

* Opacic L., Sowlati T., Mobini M. (2018) Design and development of a simulation-based decision support tool to improve the production process at an engineered wood products mill. *International Journal of Production Economics*, 199, 209–219.

https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.03.010

* Samuel K.G., Maiga O., Kaba Traoré M., Traoré M.K. (2019) Formal verification with HiLLS-specified models: A further step in multi-analysis modeling of complex systems. *International Journal of Model-Ing*, 10(05). https://doi.org/10.1142/S1793962319500326i

* Sokovic M., Jovanović J.Š., Krivokapic Z., Vujovic A. (2009) Basic Quality Tools in Continuous Improvement Process. http://www.rebusproject.net
# Non-destructive measurement of orthotropic elastic properties of wood samples by their modal impulse response

Al FAY Alaa<fnref n="1" />, JULLIEN Delphine<fnref n="1" />, CORN Stéphane<fnref n="2" />, ARNOULD Olivier<fnref n="1" />, LANGBOUR Patrick<fnref n="3" />

**Key words:** wood; vibration; modal analysis; elastic constants; FEA

## Context and objectives

Wood represents a major class of versatile materials in mechanics, comparable to metals on various criteria such as annual world production tonnage. The density of wood is 3 to 15 times lower than that of metals, due to its cellular structure, whose walls are essentially made up of layers of long-fiber nano-composites. This makes wood one of the most efficient materials for many applications. However, the knowledge of the transverse (E<sub>R</sub> radial modulus and E<sub>T</sub> tangential modulus) and shear (G<sub>RT</sub>, G<sub>LT</sub> and G<sub>LR</sub>) elastic properties of this orthotropic, heterogeneous, hygroscopic and variable material are still limited due to a lack of rapid and efficient characterization tools and methods. Currently, the existing technical data in databases are incomplete for material selection since, generally, only the longitudinal elastic modulus is available, whereas the other elastic properties are essential for high-end and high-performance applications.

The aims of this study are: to rapidly estimate as many elastic parameters as possible from a single wood sample using the modal analysis of its vibrational impulse response; to investigate the damping characteristics and relate them to viscous behaviour; to enrich the woods database with orthotropic elastic constants; and to analyze the correlations between macroscopic viscoelastic behavior and ultrastructural parameters, including density and microfibril angle (Al Fay et al. 2022).

## Material and methods

### Samples

The wood samples used in this study, specifically Paulownia and Beech, all had dimensions of 130×60×10 mm<fnref n="3" /> and were taken from CIRAD Xylothèque (Langbour et al. 2019), an extensive collection of wood species (over 34 000 samples of 8 400 species). Additionally, two other materials, polystyrene (PS) and a unidirectional glass fiber/epoxy matrix composite, were also investigated with the same sample dimensions, serving as a fundamental step towards mastering the essential tools required to study more complex materials, such as wood.

### Experimental set-up

The method used is a non-destructive test by impulse modal analysis, known for its efficiency to allow a large number of elastic constants to be determined from a single sample (Longo et al. 2018). To achieve free-free boundary conditions, all samples were mounted on soft elastic supports. Vibrations were induced in the sample using either a light hammer or a tiny steel ball. The oscillations were measured using either a high-sensitivity microphone (PCB - 130F21),

<footnote n="1">¹ Équipe Bois, LMGC, Univ Montpellier, CNRS, Montpellier, France</footnote>

<footnote n="2">² Équipe DMS, LMGC, Univ Montpellier, IMT Mines Alès, CNRS, Alès, France</footnote>

<footnote n="3">³ UR BioWooEB, CIRAD, Montpellier, France
alaa.al-fay@umontpellier.fr</footnote>
# Non-destructive measurement of orthotropic elastic properties of wood samples by their modal impulse response

Al FAY Alaa<fnref n="1" />, JULLIEN Delphine<fnref n="1" />, CORN Stéphane<fnref n="2" />, ARNOULD Olivier<fnref n="1" />, LANGBOUR Patrick<fnref n="3" />

**Key words:** wood; vibration; modal analysis; elastic constants; FEA

## Context and objectives

Wood represents a major class of versatile materials in mechanics, comparable to metals on various criteria such as annual world production tonnage. The density of wood is 3 to 15 times lower than that of metals, due to its cellular structure, whose walls are essentially made up of layers of long-fiber nano-composites. This makes wood one of the most efficient materials for many applications. However, the knowledge of the transverse (E<sub>R</sub> radial modulus and E<sub>T</sub> tangential modulus) and shear (G<sub>RT</sub>, G<sub>LT</sub> and G<sub>LR</sub>) elastic properties of this orthotropic, heterogeneous, hygroscopic and variable material are still limited due to a lack of rapid and efficient characterization tools and methods. Currently, the existing technical data in databases are incomplete for material selection since, generally, only the longitudinal elastic modulus is available, whereas the other elastic properties are essential for high-end and high-performance applications.

The aims of this study are: to rapidly estimate as many elastic parameters as possible from a single wood sample using the modal analysis of its vibrational impulse response; to investigate the damping characteristics and relate them to viscous behaviour; to enrich the woods database with orthotropic elastic constants; and to analyze the correlations between macroscopic viscoelastic behavior and ultrastructural parameters, including density and microfibril angle (Al Fay et al. 2022).

## Material and methods

### Samples

The wood samples used in this study, specifically Paulownia and Beech, all had dimensions of 130×60×10 mm<fnref n="3" /> and were taken from CIRAD Xylothèque (Langbour et al. 2019), an extensive collection of wood species (over 34 000 samples of 8 400 species). Additionally, two other materials, polystyrene (PS) and a unidirectional glass fiber/epoxy matrix composite, were also investigated with the same sample dimensions, serving as a fundamental step towards mastering the essential tools required to study more complex materials, such as wood.

### Experimental set-up

The method used is a non-destructive test by impulse modal analysis, known for its efficiency to allow a large number of elastic constants to be determined from a single sample (Longo et al. 2018). To achieve free-free boundary conditions, all samples were mounted on soft elastic supports. Vibrations were induced in the sample using either a light hammer or a tiny steel ball. The oscillations were measured using either a high-sensitivity microphone (PCB - 130F21),

<footnote n="1">¹ Équipe Bois, LMGC, Univ Montpellier, CNRS, Montpellier, France</footnote>

<footnote n="2">² Équipe DMS, LMGC, Univ Montpellier, IMT Mines Alès, CNRS, Alès, France</footnote>

<footnote n="3">³ UR BioWooEB, CIRAD, Montpellier, France
alaa.al-fay@umontpellier.fr</footnote>
with a frequency range from 10 Hz to 20 kHz, or an accelerometer (PCB - 352A26), with a frequency range from 2 Hz to 10 kHz and a cut-off frequency of 30 kHz. Signal acquisition was carried out using a suitable device capable of simultaneously handling up to 4 channels (NI-4431). Finally, the data acquired were analysed using ModalVIEW software to extract the modal parameters, including the resonance frequencies and the corresponding damping factors.

## Test configurations

Different configurations were tested for each sample, so called “out of plane” and “in plane”, representing the direction of impact and sensor measurement. For each configuration, different positions were considered for both the microphone or accelerometer and the impact, which had two primary objectives. First, we aimed to measure the first resonance frequencies and their associated damping exhaustively. Secondly, we needed to link each measured resonance frequency with its corresponding computed mode, based on the relative positions of the impact and the microphone in relation to the computed vibration nodes using the initial set of elastic constants (see below). This link is crucial for accurately matching measured resonance frequencies with calculated ones.

## Inverse identification of elastic constants

The inverse identification process of the elastic properties from the resonance frequencies is an adaptation of the one described in Longo et al. (2018). First of all, the stiffness matrix coefficients need to be initialised. This was done for polystyrene using data from Yadav's thesis (Yadav 2019). These values were determined through dynamic mechanical analysis (DMA) method. For the glass fiber/epoxy composite material, the initial values were calculated using the Mori-Tanaka homogenization scheme in Digimat software<fnref n="2" />. For wood, we started by initializing the stiffness matrix coefficients using the sample density and the empirical relationships from Guitard and El Amri (1987). Subsequently, modal shapes and frequencies are computed using Cast3m FEA software<fnref n="3" />. This model is capable of considering the orthotropy of wood and the disorientation of rings (or even of the grain) in the sample with a cylindrical coordinate system. Additionally, we computed resonant frequencies and modal shapes faster by using a Resonant Ultrasound Spectroscopy (RUS) program (Fig 2008), using a Rayleigh-Ritz method with each component of the displacement expand in a Cartesian power series, thus taking into account the orthotropy of wood but in a Cartesian coordinate system (flat rings parallel to one of the lateral faces of the samples, grain in the longitudinal direction of the samples). The computed results are then associated with the measured resonance frequencies using the different test configurations explained above. A preliminary parametric sensitivity analysis, of the frequency of each mode relatively to the different elastic constants, is performed to obtain a sensitivity matrix. This analysis serves two main purposes: firstly, to identify which elastic constants can be reliably obtained, ensuring more robust results; and secondly, to conduct multi-step minimization. This approach is based on an iterative process to optimize elastic constants by minimizing the least squares error between experimental and computed resonance frequencies. Additionally, a matching and tracking of eigenmodes during the identification process is done.

<footnote n="2">² https://hexagon.com/products/digimat</footnote>

<footnote n="3">³ http://www-cast3m.cea.fr/</footnote>
with a frequency range from 10 Hz to 20 kHz, or an accelerometer (PCB - 352A26), with a frequency range from 2 Hz to 10 kHz and a cut-off frequency of 30 kHz. Signal acquisition was carried out using a suitable device capable of simultaneously handling up to 4 channels (NI-4431). Finally, the data acquired were analysed using ModalVIEW software to extract the modal parameters, including the resonance frequencies and the corresponding damping factors.

## Test configurations

Different configurations were tested for each sample, so called “out of plane” and “in plane”, representing the direction of impact and sensor measurement. For each configuration, different positions were considered for both the microphone or accelerometer and the impact, which had two primary objectives. First, we aimed to measure the first resonance frequencies and their associated damping exhaustively. Secondly, we needed to link each measured resonance frequency with its corresponding computed mode, based on the relative positions of the impact and the microphone in relation to the computed vibration nodes using the initial set of elastic constants (see below). This link is crucial for accurately matching measured resonance frequencies with calculated ones.

## Inverse identification of elastic constants

The inverse identification process of the elastic properties from the resonance frequencies is an adaptation of the one described in Longo et al. (2018). First of all, the stiffness matrix coefficients need to be initialised. This was done for polystyrene using data from Yadav's thesis (Yadav 2019). These values were determined through dynamic mechanical analysis (DMA) method. For the glass fiber/epoxy composite material, the initial values were calculated using the Mori-Tanaka homogenization scheme in Digimat software<fnref n="2" />. For wood, we started by initializing the stiffness matrix coefficients using the sample density and the empirical relationships from Guitard and El Amri (1987). Subsequently, modal shapes and frequencies are computed using Cast3m FEA software<fnref n="3" />. This model is capable of considering the orthotropy of wood and the disorientation of rings (or even of the grain) in the sample with a cylindrical coordinate system. Additionally, we computed resonant frequencies and modal shapes faster by using a Resonant Ultrasound Spectroscopy (RUS) program (Fig 2008), using a Rayleigh-Ritz method with each component of the displacement expand in a Cartesian power series, thus taking into account the orthotropy of wood but in a Cartesian coordinate system (flat rings parallel to one of the lateral faces of the samples, grain in the longitudinal direction of the samples). The computed results are then associated with the measured resonance frequencies using the different test configurations explained above. A preliminary parametric sensitivity analysis, of the frequency of each mode relatively to the different elastic constants, is performed to obtain a sensitivity matrix. This analysis serves two main purposes: firstly, to identify which elastic constants can be reliably obtained, ensuring more robust results; and secondly, to conduct multi-step minimization. This approach is based on an iterative process to optimize elastic constants by minimizing the least squares error between experimental and computed resonance frequencies. Additionally, a matching and tracking of eigenmodes during the identification process is done.

<footnote n="2">² https://hexagon.com/products/digimat</footnote>

<footnote n="3">³ http://www-cast3m.cea.fr/</footnote>
# Results

## Polystyrene (isotropic case)

After calculating the sensitivity matrix, we identified polystyrene's elastic constants through various mode combinations, initially considering all 13 measured modes with frequencies ranging from 1.413 to 8.834 kHz, and then only 2 close modes at a time, each sensitive to E (Young's modulus) or G (shear modulus). The results indicated that it is feasible to identify the elastic constants (E, G, and subsequently v) using only 2 modes, one of bending and the other of torsion. Furthermore, we observed that the frequency range of the selected modes influences the values of the “apparent” elastic constants. This effect is attributed to the viscoelastic properties of the material. Moroever, using an orthotropic model with 13 measured frequencies, slight differences were observed in Young's and shear moduli across different directions. This suggests a small anisotropy that may be attributed to the manufacturing process of the sample.

## Unidirectional glass fiber/epoxy matrix composite (transverse isotropic case)

The study initially used 11 measured frequencies (ranging from 2.055 to 19.055 kHz) to calculate a sensitivity matrix. The results revealed that several modes were highly sensitive to three elastic constants $E_1$, $E_3$, and $G_{13}$ (3 being the longitudinal direction of the sample and 1 its width). However, some modes showed only moderate sensitivity to $G_{23}$ and $G_{12}$, and none were sensitive to $E_2$ due to the small plate thickness. All the measured frequencies were almost not sensitive to the three Poisson's ratios due to the sample's dimensions (Lauwagie et al. 2010) among others. However, our goal remained the successful identification of all five elastic constants ($E_1$, $E_3$, $G_{13}$, $G_{23}$, and $G_{12}$). To achieve this, we conducted the identification process using only five frequencies, selecting the most sensitive modes to each of these elastic constants. Results showed that the elastic constants of the unidirectional composite can be calculated with only these 5 frequencies. Furthermore, we intend to explore the optimal number of frequencies for determining elastic constants in greater detail during this thesis. The damping factor associated to the bending modes in the longitudinal direction 3 (parallel to the glass fibers) was observed to be lower than the ones of torsion modes or bending modes in the transverse direction. This difference can be attributed to the higher viscosity of the epoxy matrix compared to the glass fibers. In fact, the matrix is more stressed than the glass fibers in torsion and transverse bending while glass fibers are most stressed in the longitudinal bending mode.

## Beech (Fagus sylvatica) and Paulownia (Paulownia tomentosa) (orthotropic case in cartesian and cylindrical coordinate system, in progress)

Our objective was to identify the elastic constants of Beech and Paulownia 130×60×10 mm³ samples. To account for the curvature and possible disorientation of growth rings relatively to the lateral faces of the wood samples, we mathematically estimated the position of the pith of the tree using scanned images of the rings on both cross-section faces of the plate and use it in Cast3m FEA software for the numerical modal analysis. For Paulownia samples exhibiting growth rings roughly flat and parallel to the thickness (quarter-sawn samples), we can use the RUS program (Fig 2008) for the modal analysis too and compare the results with the use of Cast3m. We conducted an analysis by computing the sensitivity matrix using data from 5 measured frequencies (ranging from 1.732 to 8.301 kHz). Our findings indicate that these modes exhibit a high sensitivity, exceeding 30%, to three specific elastic constants $E_R$ (radial direction), $E_L$ (longitudinal direction), and $G_{RL}$ (radial-longitudinal plane). This high sensitivity allows us to confidently identify these elastic constants. Additionally, there were a moderate sensitivity, ranging from 5% to 30%, to the elastic constants $G_{TL}$ (tangential-longitudinal plane) and $G_{RT}$ (radial-tangential plane). Our findings demonstrate that the RUS program has proved
# Results

## Polystyrene (isotropic case)

After calculating the sensitivity matrix, we identified polystyrene's elastic constants through various mode combinations, initially considering all 13 measured modes with frequencies ranging from 1.413 to 8.834 kHz, and then only 2 close modes at a time, each sensitive to E (Young's modulus) or G (shear modulus). The results indicated that it is feasible to identify the elastic constants (E, G, and subsequently v) using only 2 modes, one of bending and the other of torsion. Furthermore, we observed that the frequency range of the selected modes influences the values of the “apparent” elastic constants. This effect is attributed to the viscoelastic properties of the material. Moroever, using an orthotropic model with 13 measured frequencies, slight differences were observed in Young's and shear moduli across different directions. This suggests a small anisotropy that may be attributed to the manufacturing process of the sample.

## Unidirectional glass fiber/epoxy matrix composite (transverse isotropic case)

The study initially used 11 measured frequencies (ranging from 2.055 to 19.055 kHz) to calculate a sensitivity matrix. The results revealed that several modes were highly sensitive to three elastic constants $E_1$, $E_3$, and $G_{13}$ (3 being the longitudinal direction of the sample and 1 its width). However, some modes showed only moderate sensitivity to $G_{23}$ and $G_{12}$, and none were sensitive to $E_2$ due to the small plate thickness. All the measured frequencies were almost not sensitive to the three Poisson's ratios due to the sample's dimensions (Lauwagie et al. 2010) among others. However, our goal remained the successful identification of all five elastic constants ($E_1$, $E_3$, $G_{13}$, $G_{23}$, and $G_{12}$). To achieve this, we conducted the identification process using only five frequencies, selecting the most sensitive modes to each of these elastic constants. Results showed that the elastic constants of the unidirectional composite can be calculated with only these 5 frequencies. Furthermore, we intend to explore the optimal number of frequencies for determining elastic constants in greater detail during this thesis. The damping factor associated to the bending modes in the longitudinal direction 3 (parallel to the glass fibers) was observed to be lower than the ones of torsion modes or bending modes in the transverse direction. This difference can be attributed to the higher viscosity of the epoxy matrix compared to the glass fibers. In fact, the matrix is more stressed than the glass fibers in torsion and transverse bending while glass fibers are most stressed in the longitudinal bending mode.

## Beech (Fagus sylvatica) and Paulownia (Paulownia tomentosa) (orthotropic case in cartesian and cylindrical coordinate system, in progress)

Our objective was to identify the elastic constants of Beech and Paulownia 130×60×10 mm³ samples. To account for the curvature and possible disorientation of growth rings relatively to the lateral faces of the wood samples, we mathematically estimated the position of the pith of the tree using scanned images of the rings on both cross-section faces of the plate and use it in Cast3m FEA software for the numerical modal analysis. For Paulownia samples exhibiting growth rings roughly flat and parallel to the thickness (quarter-sawn samples), we can use the RUS program (Fig 2008) for the modal analysis too and compare the results with the use of Cast3m. We conducted an analysis by computing the sensitivity matrix using data from 5 measured frequencies (ranging from 1.732 to 8.301 kHz). Our findings indicate that these modes exhibit a high sensitivity, exceeding 30%, to three specific elastic constants $E_R$ (radial direction), $E_L$ (longitudinal direction), and $G_{RL}$ (radial-longitudinal plane). This high sensitivity allows us to confidently identify these elastic constants. Additionally, there were a moderate sensitivity, ranging from 5% to 30%, to the elastic constants $G_{TL}$ (tangential-longitudinal plane) and $G_{RT}$ (radial-tangential plane). Our findings demonstrate that the RUS program has proved
to be very time-efficient effective in determining the elastic constants of wood samples that can
be analysed within a Cartesian coordinate system. In the analysis of beech samples, for quarter-
sawn wood with flat, parallel growth rings, two elastic constants (E<sub>L</sub> and G<sub>RL</sub>) can be
confidently identified, but there is moderate sensitivity in resonance frequencies to three other
constants (E<sub>R</sub>, G<sub>TL</sub>, and G<sub>RT</sub>). In contrast, in flat-sawn samples with moderately curved rings
parallel to the width, three specific elastic constants (E<sub>T</sub>, E<sub>L</sub>, and G<sub>TL</sub>) can be confidently
identified, with moderate sensitivity to the remaining two (G<sub>RL</sub> and G<sub>RT</sub>) based on resonance
frequencies.

**Conclusion**

This study has provided valuable insights into the non-destructive measurement of the orthotropic elastic properties of wood samples through modal impulse response analysis. By exploring different materials, including polystyrene and a unidirectional glass fiber/epoxy matrix composite, our results have demonstrated the effectiveness of this method in identifying most of the elastic constants. Furthermore, for Paulownia and Beech wood samples, the study has shown that the method is capable of distinguishing variations in some elastic constants based on different sawing techniques. Further experiments, in particular using ultrasound, will validate these results and aim to identify the effect of the curvature of the rings and their orientation in the cross-section on the identifiable elastic constants.

**Acknowledgements**

The PhD thesis associated to this study is co-financed by Labex NUMEV and the Ecole Doctorale I2S of the University of Montpellier.

**Referencess**

Al Fay A., Jullien D., Corn S., Arnould O., Langbour P. (2022) Caractérisation par analyse vibratoire des propriétés viscoélastiques d'échantillons de bois dans leur diversité naturelle. 11èmes Journées du GDR Sciences du Bois, Nice.

Fig M. (2008) Resonant ultrasound spectroscopy (RUS). Matlab® Central. http://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11399-resonant-ultrasound-spectroscopy-rus.

Guitard D., El Amri F. (1987) Modèles prévisionnels de comportement élastique tridimensionnel pour les bois feuillus et le bois résineux. Annales des Sciences Forestières, 44(3), 335-358.

Langbour P., Paradis S., Thibaut B. (2019) Description of the Cirad wood collection in Montpellier, France, representing eight thousand identified species. Bois et Forêts des Tropiques, 339, 7-16. Website: https://ur-biowooeb.cirad.fr/plateformes-equipements/bois-materiau/xylotheque (last access: September 2023).

Lauwagie T., Lambrinou K., Sol H. et al. (2010) Resonant-based identification of the Poisson's ratio of orthotropic materials. Experimental Mechanics, 50, 437-447.

Longo R., Laux D., Pagano S. et al. (2018) Elastic characterization of wood by Resonant Ultrasound Spectroscopy (RUS): a comprehensive study. Wood Science and Technology, 52, 383-402.

Yadav P. (2019) Effets du temps et effets de couplage thermomécanique dans les polymères. Thèse de Doctorat de l'Université de Montpellier.
to be very time-efficient effective in determining the elastic constants of wood samples that can be analysed within a Cartesian coordinate system. In the analysis of beech samples, for quarter-sawn wood with flat, parallel growth rings, two elastic constants (E<sub>L</sub> and G<sub>RL</sub>) can be confidently identified, but there is moderate sensitivity in resonance frequencies to three other constants (E<sub>R</sub>, G<sub>TL</sub>, and G<sub>RT</sub>). In contrast, in flat-sawn samples with moderately curved rings parallel to the width, three specific elastic constants (E<sub>T</sub>, E<sub>L</sub>, and G<sub>TL</sub>) can be confidently identified, with moderate sensitivity to the remaining two (G<sub>RL</sub> and G<sub>RT</sub>) based on resonance frequencies.

Conclusion

This study has provided valuable insights into the non-destructive measurement of the orthotropic elastic properties of wood samples through modal impulse response analysis. By exploring different materials, including polystyrene and a unidirectional glass fiber/epoxy matrix composite, our results have demonstrated the effectiveness of this method in identifying most of the elastic constants. Furthermore, for Paulownia and Beech wood samples, the study has shown that the method is capable of distinguishing variations in some elastic constants based on different sawing techniques. Further experiments, in particular using ultrasound, will validate these results and aim to identify the effect of the curvature of the rings and their orientation in the cross-section on the identifiable elastic constants.

Acknowledgements

The PhD thesis associated to this study is co-financed by Labex NUMEV and the Ecole Doctorale I2S of the University of Montpellier.

Referencess

Al Fay A., Jullien D., Corn S., Arnould O., Langbour P. (2022) Caractérisation par analyse vibratoire des propriétés viscoélastiques d'échantillons de bois dans leur diversité naturelle. 11èmes Journées du GDR Sciences du Bois, Nice.

Fig M. (2008) Resonant ultrasound spectroscopy (RUS). Matlab® Central. http://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11399-resonant-ultrasound-spectroscopy-rus.

Guitard D., El Amri F. (1987) Modèles prévisionnels de comportement élastique tridimensionnel pour les bois feuillus et le bois résineux. Annales des Sciences Forestières, 44(3), 335-358.

Langbour P., Paradis S., Thibaut B. (2019) Description of the Cirad wood collection in Montpellier, France, representing eight thousand identified species. Bois et Forêts des Tropiques, 339, 7-16. Website: https://ur-biowooeb.cirad.fr/plateformes-equipements/bois-materiau/xylotheque (last access: September 2023).

Lauwagie T., Lambrinou K., Sol H. et al. (2010) Resonant-based identification of the Poisson's ratio of orthotropic materials. Experimental Mechanics, 50, 437-447.

Longo R., Laux D., Pagano S. et al. (2018) Elastic characterization of wood by Resonant Ultrasound Spectroscopy (RUS): a comprehensive study. Wood Science and Technology, 52, 383-402.

Yadav P. (2019) Effets du temps et effets de couplage thermomécanique dans les polymères. Thèse de Doctorat de l'Université de Montpellier.
# Valorisation d'essences de feuillu

<u>CURIAL Hugo</u>¹, DENAUD Louis¹, Marcon Bertrand¹, VIGUIER Joffrey¹

¹Arts et Métiers Sciences et Technologies, LaBoMaP, Université Bourgogne Franche-Comté, HESAM Université, F-71250 Cluny, France

<u>Hugo.Curial@ensam.eu</u>

**Mots clefs** : bois feuillus ; déroulage; placage ; orientation des fibres ; propriétés mécaniques

## Contexte et objectif

Le secteur de la construction bois fait actuellement essentiellement appel à des bois de résineux, dont la production nationale est largement inférieure aux besoins. En conséquence, la majeure partie du bois utilisé en construction est importé, ce qui contribue fortement au déficit de la balance commerciale qui s'accentue (7,1 milliards d'euros de déficit commercial en 2020 et 8,6 milliards d'euros en 2021) d'après le rapport du Ministère de l'Agriculture (Agreste 2022, Fig. 1a. La forêt française étant composée à plus de deux tiers de feuillus (IGN 2022, Fig. 1b, l'inadéquation entre la ressource et les besoins en construction (essentiellement résineux) explique pour partie ce déficit commercial.

<figure><img src="image_132.png" /><figcaption>Fig. 1 : (a) Balance commerciale par zone de l'ensemble des produits de la filière bois et dérivés (Agreste, 2022 et Direction générale des douanes et des droits indirects) ; (b) Répartition du volume de bois vivant sur pied en France selon les essences et répartition Feuillus/Résineux (IGN, 2022).</figcaption></figure>

Cette thèse s'inscrit donc dans un objectif d'amélioration de la valorisation des bois feuillus dans la construction, non seulement pour une utilisation structurelle, mais aussi en revêtement pour la menuiserie et l'agencement. Le chêne a déjà repris sa place dans ces applications via des développements adaptés qui pourront être développés pour d'autres essences. Le procédé de déroulage permet la fabrication de produits permettant de répondre à ces différents secteurs. C'est un procédé de première transformation du bois au cours duquel un billon de bois est entrainé en rotation sur un couteau. Ce couteau est animé d'un mouvement de translation en direction du centre de rotation du billon dont l'asservissement est notamment dépendant de l'épaisseur du placage désirée. Ces mouvements combinés produisent un ruban continu. Il s'agit dans cette thèse de caractériser l'aptitude au déroulage et les qualités des produits du déroulage (placages et produits reconstitués) pour des essences feuillues peu utilisées à ce jour et présentant un potentiel de récolte intéressant.
# Valorisation d'essences de feuillu

<u>CURIAL</u> Hugo¹, DENAUD Louis¹, Marcon Bertrand¹, VIGUIER Joffrey¹

¹Arts et Métiers Sciences et Technologies, LaBoMaP, Université Bourgogne Franche-Comté, HESAM Université, F-71250 Cluny, France

<u>Hugo.Curial@ensam.eu</u>

**Mots clefs** : bois feuillus ; déroulage; placage ; orientation des fibres ; propriétés mécaniques

## Contexte et objectif

Le secteur de la construction bois fait actuellement essentiellement appel à des bois de résineux, dont la production nationale est largement inférieure aux besoins. En conséquence, la majeure partie du bois utilisé en construction est importé, ce qui contribue fortement au déficit de la balance commerciale qui s'accentue (7,1 milliards d'euros de déficit commercial en 2020 et 8,6 milliards d'euros en 2021) d'après le rapport du Ministère de l'Agriculture (Agreste 2022, Fig. 1a. La forêt française étant composée à plus de deux tiers de feuillus (IGN 2022, Fig. 1b, l'inadéquation entre la ressource et les besoins en construction (essentiellement résineux) explique pour partie ce déficit commercial.

<figure><img src="image_133.png" /><figcaption>Fig. 1 : (a) Balance commerciale par zone de l'ensemble des produits de la filière bois et dérivés (Agreste, 2022 et Direction générale des douanes et des droits indirects) ; (b) Répartition du volume de bois vivant sur pied en France selon les essences et répartition Feuillus/Résineux (IGN, 2022).</figcaption></figure>

Cette thèse s'inscrit donc dans un objectif d'amélioration de la valorisation des bois feuillus dans la construction, non seulement pour une utilisation structurelle, mais aussi en revêtement pour la menuiserie et l'agencement. Le chêne a déjà repris sa place dans ces applications via des développements adaptés qui pourront être développés pour d'autres essences. Le procédé de déroulage permet la fabrication de produits permettant de répondre à ces différents secteurs. C'est un procédé de première transformation du bois au cours duquel un billon de bois est entrainé en rotation sur un couteau. Ce couteau est animé d'un mouvement de translation en direction du centre de rotation du billon dont l'asservissement est notamment dépendant de l'épaisseur du placage désirée. Ces mouvements combinés produisent un ruban continu. Il s'agit dans cette thèse de caractériser l'aptitude au déroulage et les qualités des produits du déroulage (placages et produits reconstitués) pour des essences feuillues peu utilisées à ce jour et présentant un potentiel de récolte intéressant.
## Matériel et méthode

Les différentes essences seront déroulées sur la chaîne de déroulage instrumentée du LaBoMaP présentée en Fig. 2a. Le déroulage des billons commençant par l'étuvage pour certaines essences, les paramètres de pré-traitement varieront et les efforts de coupe seront mesurés pour déterminer les meilleurs jeux de paramètres conduisant aux conditions de coupes les plus stables pour chaque essence considérée. La qualité des placages produits sera aussi caractérisée (à l'état vert et/ou à l'état sec) du point de vue de la fissuration (Pałubicki et al., 2009), de l'état de surface, de l'épaisseur (éventuelle variation), de l'orientation des fibres et de leurs ondulations, à l'aide des différents moyens de caractérisation du LaBoMaP montrés en Fig. 2b et 2c. Une fois déroulés, les placages seront transformés en différents produits techniques (LVL et contreplaqué) et testés mécaniquement.

<figure><img src="image_133.png" /><figcaption>Fig. 2 : (a) Dérouleuse industrielle instrumentée du LaBoMaP ; (b) Appareil de mesure des ondulations (SWAN) et exemple sur un placage sec ; (c) Système de mesure de l'orientation des fibres en lignes (LOOBAR). haut : implémentation du Loobar et schéma de principe (50 lasers points et 4 caméras), bas : exemple de mesure sur un placage de Douglas.</figcaption></figure>

## Résultats attendus

L'objectif est de produire une base de données exploitable permettant de conseiller les industriels du déroulage sur la faisabilité d'une exploitation commerciale des essences de bois feuillus disponibles dans les forêts françaises (approvisionnement local et ressource abondante). Les paramètres de coupe optimaux du processus ainsi que les propriétés des produits obtenus seront présentés pour donner une vue d'ensemble sur la ressource.

## Remerciements

Le projet « Feuillus CHOC » (Valorisation des Feuillus en Construction par une Approche Holistique, Collaborative et Entrepreneuriale) dans lequel s'inscrit cette thèse est financé par l'ADEM (Agence de la transition écologique) dans le cadre de l'Appel à Projet « Stratégie Ville Durable et Bâtiments Innovants France 2030 ».

## Références

Agreste (2022) Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation – Synthèses Conjoncturelles – Avril 2022, n° 390. https://agreste.agriculture.gouv.fr/agreste-web/download/publication/publie/SynBoi22390/consyn390202204_ComextBois.pdf

IGN, Résultats 2022 de l'Inventaire forestier national : une forêt française confrontée aux dérèglements climatiques, https://ign.fr/espace-presse/resultats-2022-de-l-inventaire-forestier-national-une-foret-francaise-confrontee-aux-dereglements

Pałubicki B., Marchal R., Butaud J.C., Denaud L.E., Bléron L., Collet R., Kowaluk G. (2009) A Method of Lathe Checks Measurement; SMOF device and its software. Eur J of Wood and Wood Products, 68(2), 151-159. https://doi.org/10.1007/s00107-009-0360-y
## Matériel et méthode

Les différentes essences seront déroulées sur la chaîne de déroulage instrumentée du LaBoMaP présentée en Fig. 2a. Le déroulage des billons commençant par l'étuvage pour certaines essences, les paramètres de pré-traitement varieront et les efforts de coupe seront mesurés pour déterminer les meilleurs jeux de paramètres conduisant aux conditions de coupes les plus stables pour chaque essence considérée. La qualité des placages produits sera aussi caractérisée (à l'état vert et/ou à l'état sec) du point de vue de la fissuration (Pałubicki et al., 2009), de l'état de surface, de l'épaisseur (éventuelle variation), de l'orientation des fibres et de leurs ondulations, à l'aide des différents moyens de caractérisation du LaBoMaP montrés en Fig. 2b et 2c. Une fois déroulés, les placages seront transformés en différents produits techniques (LVL et contreplaqué) et testés mécaniquement.

<figure><img src="image_134.png" /><figcaption>Fig. 2 : (a) Dérouleuse industrielle instrumentée du LaBoMaP ; (b) Appareil de mesure des ondulations (SWAN) et exemple sur un placage sec ; (c) Système de mesure de l'orientation des fibres en lignes (LOOBAR). haut : implémentation du Loobar et schéma de principe (50 lasers points et 4 caméras), bas : exemple de mesure sur un placage de Douglas.</figcaption></figure>

## Résultats attendus

L'objectif est de produire une base de données exploitable permettant de conseiller les industriels du déroulage sur la faisabilité d'une exploitation commerciale des essences de bois feuillus disponibles dans les forêts françaises (approvisionnement local et ressource abondante). Les paramètres de coupe optimaux du processus ainsi que les propriétés des produits obtenus seront présentés pour donner une vue d'ensemble sur la ressource.

## Remerciements

Le projet « Feuillus CHOC » (Valorisation des Feuillus en Construction par une Approche Holistique, Collaborative et Entrepreneuriale) dans lequel s'inscrit cette thèse est financé par l'ADEM (Agence de la transition écologique) dans le cadre de l'Appel à Projet « Stratégie Ville Durable et Bâtiments Innovants France 2030 ».

## Références

Agreste (2022) Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation – Synthèses Conjoncturelles – Avril 2022, n° 390. https://agreste.agriculture.gouv.fr/agreste-web/download/publication/publie/SynBoi22390/consyn390202204_ComextBois.pdf

IGN, Résultats 2022 de l'Inventaire forestier national : une forêt française confrontée aux dérèglements climatiques, https://ign.fr/espace-presse/resultats-2022-de-l-inventaire-forestier-national-une-foret-francaise-confrontee-aux-dereglements

Pałubicki B., Marchal R., Butaud J.C., Denaud L.E., Bléron L., Collet R., Kowaluk G. (2009) A Method of Lathe Checks Measurement; SMOF device and its software. Eur J of Wood and Wood Products, 68(2), 151-159. https://doi.org/10.1007/s00107-009-0360-y
# Bienvenue à SACHA, une base de données interactive de CHARbons d'Afrique australe : un outil pour l'anthracologie

PUECH Elysandre<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, THERY-PARISOT Isabelle<fnref n="1" />

**Mots clefs** : Anatomie du bois ; Archéologie ; Collection de référence ; Micrographie ; Clé d'identification

## Contexte et objectifs

L'anthracologie, l'étude des charbons de bois en contexte archéologique, est un outil puissant pour étudier la végétation ligneuse et son évolution sous l'influence des changements climatiques et des activités humaines depuis la Préhistoire (e.g. Asouti et Austin 2005). La structure anatomique du bois, se préserve après carbonisation et les taxons peuvent être identifiés en microscopie optique à lumière réfléchie. Si l'anthracologie est largement utilisée dans les régions tempérées depuis les années 1970, les études en zones tropicales et subtropicales sont plus récentes et beaucoup moins nombreuses (pour une revue de la littérature voir Kabukcu et Chabal 2021). De plus, l'identification taxinomique, étape inhérente à toute analyse anthracologique, peut s'avérer extrêmement difficile dans ces régions riches en espèces ligneuses (e.g. Hubau et al. 2012). En effet, le taux d'identification diminue significativement dans les régions à forte diversité, en raison de la proximité anatomique de certains taxons, de leur variabilité intraspécifique et de leur plasticité phénotypique.

En Afrique australe, en particulier, les charbons de bois issus des résidus des foyers préhistoriques, sont remarquablement bien conservés (e.g. Chikumbirike et Bamford 2021). L'usage du feu a notamment joué un rôle fondamental dans le développement des sociétés préhistoriques de cette région incontournable pour la compréhension de l'évolution biologique et cognitive de notre espèce, *Homo sapiens* (e.g. Stockton 1981, Wadley 2013, Wurz 2019). Le potentiel des charbons comme outil de reconstruction de la végétation ligneuse passée a été exploité pour la première fois à la grotte de Boomplaas (Deacon et al. 1984). Bien que le nombre d'analyses anthracologiques soit depuis en constante augmentation dans la région (e.g. Allott 2006), il n'existe actuellement pas d'atlas ou de clé d'identification anatomique exhaustive des bois locaux, qui tiennent compte à la fois de la grande diversité des espèces ligneuses et de leur variabilité anatomique. Plus de 1000 espèces ligneuses indigènes comprenant des arbres, arbustes et lianes sont ainsi répertoriées dans cette région incluant neuf biomes différents reflétant des paysages très contrastés (Van Wyk 2013, Mucina et Rutherford 2006, Thuiller et al. 2006). Les divers régimes climatiques et reliefs qui caractérisent l'Afrique australe contribuent également à la grande variabilité *intra* spécifique de l'anatomie du bois qui est intrinsèquement liée aux conditions écologiques de croissance de l'arbre. Par conséquent, la précision de l'identification et la fiabilité de la reconstruction de la végétation ligneuse passée dépendent du degré de connaissance de l'anatomie des taxons et de l'écologie de la végétation actuelle.

Nous présentons ici la première clé d'identification assistée par ordinateur dédiée à l'étude des charbons de bois de l'Afrique australe. Cette base de données en ligne, appelée SACHA pour

<footnote n="1">¹Université Côte d'Azur, CNRS, CEPAM, UMR 7264, Nice, France</footnote>

<footnote n="2">²Evolutionary Studies Institute, University of the Witwatersrand, Johannesburg, 2050, South Africa</footnote>

<footnote>elysandre.puech@cepam.cnrs.fr</footnote>
# Bienvenue à SACHA, une base de données interactive de CHARbons d'Afrique australe : un outil pour l'anthracologie

PUECH Elysandre<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, THERY-PARISOT Isabelle<fnref n="1" />

**Mots clefs** : Anatomie du bois ; Archéologie ; Collection de référence ; Micrographie ; Clé d'identification

## Contexte et objectifs

L'anthracologie, l'étude des charbons de bois en contexte archéologique, est un outil puissant pour étudier la végétation ligneuse et son évolution sous l'influence des changements climatiques et des activités humaines depuis la Préhistoire (e.g. Asouti et Austin 2005). La structure anatomique du bois, se préserve après carbonisation et les taxons peuvent être identifiés en microscopie optique à lumière réfléchie. Si l'anthracologie est largement utilisée dans les régions tempérées depuis les années 1970, les études en zones tropicales et subtropicales sont plus récentes et beaucoup moins nombreuses (pour une revue de la littérature voir Kabukcu et Chabal 2021). De plus, l'identification taxinomique, étape inhérente à toute analyse anthracologique, peut s'avérer extrêmement difficile dans ces régions riches en espèces ligneuses (e.g. Hubau et al. 2012). En effet, le taux d'identification diminue significativement dans les régions à forte diversité, en raison de la proximité anatomique de certains taxons, de leur variabilité intraspécifique et de leur plasticité phénotypique.

En Afrique australe, en particulier, les charbons de bois issus des résidus des foyers préhistoriques, sont remarquablement bien conservés (e.g. Chikumbirike et Bamford 2021). L'usage du feu a notamment joué un rôle fondamental dans le développement des sociétés préhistoriques de cette région incontournable pour la compréhension de l'évolution biologique et cognitive de notre espèce, *Homo sapiens* (e.g. Stockton 1981, Wadley 2013, Wurz 2019). Le potentiel des charbons comme outil de reconstruction de la végétation ligneuse passée a été exploité pour la première fois à la grotte de Boomplaas (Deacon et al. 1984). Bien que le nombre d'analyses anthracologiques soit depuis en constante augmentation dans la région (e.g. Allott 2006), il n'existe actuellement pas d'atlas ou de clé d'identification anatomique exhaustive des bois locaux, qui tiennent compte à la fois de la grande diversité des espèces ligneuses et de leur variabilité anatomique. Plus de 1000 espèces ligneuses indigènes comprenant des arbres, arbustes et lianes sont ainsi répertoriées dans cette région incluant neuf biomes différents reflétant des paysages très contrastés (Van Wyk 2013, Mucina et Rutherford 2006, Thuiller et al. 2006). Les divers régimes climatiques et reliefs qui caractérisent l'Afrique australe contribuent également à la grande variabilité *intra* spécifique de l'anatomie du bois qui est intrinsèquement liée aux conditions écologiques de croissance de l'arbre. Par conséquent, la précision de l'identification et la fiabilité de la reconstruction de la végétation ligneuse passée dépendent du degré de connaissance de l'anatomie des taxons et de l'écologie de la végétation actuelle.

Nous présentons ici la première clé d'identification assistée par ordinateur dédiée à l'étude des charbons de bois de l'Afrique australe. Cette base de données en ligne, appelée SACHA pour

<footnote n="1">¹Université Côte d'Azur, CNRS, CEPAM, UMR 7264, Nice, France</footnote>

<footnote n="2">²Evolutionary Studies Institute, University of the Witwatersrand, Johannesburg, 2050, South Africa</footnote>

<footnote>elysandre.puech@cepam.cnrs.fr</footnote>
Southern African CHArcoals, inclus actuellement les descriptions anatomiques de 68 taxons issus d'une collection de référence et 40 types archéologiques de charbons de bois. La clé d'identification est réalisée sur la plateforme en ligne Xper³ élaborée par le Laboratoire d'Informatique et de Systématique (LIS) de l'UMR7205 ISyEB et est spécifiquement conçue pour la gestion des données descriptives et l'identification interactive (Kerner et al. 2021).

# Matériel et méthode

## *Les charbons modernes de comparaison*

Des échantillons de bois issus de 84 spécimens modernes répartis en 20 familles, 57 genres et 73 espèces ont été collectés autour de deux sites archéologiques : Bushman Rock Shelter (Limpopo Province) et Olieboomspoort (Northern Province) (Fig 1). Les feuilles, graines, fruits et/ou fleurs ont été prélevés pour chaque spécimen pour garantir leur identification taxinomique réalisée par le C.E. *Moss Herbarium* de l'université de Witwatersrand à Johannesburg. Après avoir été carbonisés dans un four à moufle pendant 3 heures à 500 °C, chaque échantillon de bois a été examiné selon les trois dimensions du bois, transversale, radiale et tangentielle, pour une observation standard au microscope optique à lumière réfléchie et à des grossissements allant de 100x à 1000x (Leney et Casteel, 1975). Les spécimens sont illustrés par des micrographies de chaque coupe, effectuées au microscope optique et au microscope électronique à balayage (MEB) du Centre Commun de Microscopie Appliquée (CCMA) de l'université Côte d'Azur. Les micrographies ont été téléversés sur la banque d'image de bois et charbons en ligne AnatomIA hébergée par le CEPAM à l'université Côte d'Azur (AnatomIA 2021 onwards) avant d'être incorporées à SACHA via des permaliens. Les spécimens de la même espèce et leurs sous-espèces (quand elles sont présentes dans la collection) ont été regroupés et apparaissent dans le même « item » dans la base de données. Ainsi, 68 taxons différents répartis au niveau du genre ou de l'espèce sont décrits dans SACHA.

<figure><img src="image_134.png" /><figcaption>Fig 1 : Carte des biomes de l'Afrique du Sud (Mucina and Rutherford, 2006) avec la localisation des sites archéologiques autour desquels la collection de référence a été échantillonnée.</figcaption></figure>

## *Les types de charbons archéologiques*

La présente base de données a été initiée dans le cadre d'une étude anthracologique menée sur le site de Bushman Rock Shelter (BRS) (Puech et al. 2021, Fig 1). L'analyse des charbons de
Southern African CHArcoals, inclus actuellement les descriptions anatomiques de 68 taxons issus d'une collection de référence et 40 types archéologiques de charbons de bois. La clé d'identification est réalisée sur la plateforme en ligne Xper³ élaborée par le Laboratoire d'Informatique et de Systématique (LIS) de l'UMR7205 ISyEB et est spécifiquement conçue pour la gestion des données descriptives et l'identification interactive (Kerner et al. 2021).

## Matériel et méthode

### *Les charbons modernes de comparaison*

Des échantillons de bois issus de 84 spécimens modernes répartis en 20 familles, 57 genres et 73 espèces ont été collectés autour de deux sites archéologiques : Bushman Rock Shelter (Limpopo Province) et Olieboomspoort (Northern Province) (Fig 1). Les feuilles, graines, fruits et/ou fleurs ont été prélevés pour chaque spécimen pour garantir leur identification taxinomique réalisée par le C.E. *Moss Herbarium* de l'université de Witwatersrand à Johannesburg. Après avoir été carbonisés dans un four à moufle pendant 3 heures à 500 °C, chaque échantillon de bois a été examiné selon les trois dimensions du bois, transversale, radiale et tangentielle, pour une observation standard au microscope optique à lumière réfléchie et à des grossissements allant de 100x à 1000x (Leney et Casteel, 1975). Les spécimens sont illustrés par des micrographies de chaque coupe, effectuées au microscope optique et au microscope électronique à balayage (MEB) du Centre Commun de Microscopie Appliquée (CCMA) de l'université Côte d'Azur. Les micrographies ont été téléversés sur la banque d'image de bois et charbons en ligne AnatomIA hébergée par le CEPAM à l'université Côte d'Azur (AnatomIA 2021 onwards) avant d'être incorporées à SACHA via des permaliens. Les spécimens de la même espèce et leurs sous-espèces (quand elles sont présentes dans la collection) ont été regroupés et apparaissent dans le même « item » dans la base de données. Ainsi, 68 taxons différents répartis au niveau du genre ou de l'espèce sont décrits dans SACHA.

<figure><img src="image_135.png" /><figcaption>Fig 1 : Carte des biomes de l'Afrique du Sud (Mucina and Rutherford, 2006) avec la localisation des sites archéologiques autour desquels la collection de référence a été échantillonnée.</figcaption></figure>

### *Les types de charbons archéologiques*

La présente base de données a été initiée dans le cadre d'une étude anthracologique menée sur le site de Bushman Rock Shelter (BRS) (Puech et al. 2021, Fig 1). L'analyse des charbons de
BRS contribue à la fois (1) à la compréhension des interactions entre les chasseurs-cueilleurs passés et leur environnement en termes de gestion du combustible bois et d'usage du feu ; et (2) à documenter les changements de la végétation boisée à la transition Pléistocène - Holocène. Une description exhaustive des caractères anatomiques fut nécessaire pour chaque type de charbon archéologique individualisé sur le site. Le but étant de procéder à une identification objective en s'appuyant sur les collections de référence disparates et incomplètes qui sont actuellement disponibles (e.g. Neumann et al., 2001, InsideWood 2004 onwards). La pertinence de publier les descriptions des types de charbons identifiés a déjà été démontrée dans les régions tropicales (e.g. Höhn et Neumann, 2018). C'est pourquoi, les types de charbons identifiés dans l'assemblage archéologique de BRS sont incorporés dans la base pour renforcer les futures analyses anthracologiques dans la région. Chaque type a été observé et photographié selon les mêmes standards que la collection de référence.

## La plateforme Xper³ et les caractères anatomiques utilisés

Xper³ est une plateforme internet dédiée à l'édition collaborative de données descriptives et à l'identification de spécimens (Kerner et al. 2021). Cet outil est la version en ligne du logiciel Xper² (Ung et al. 2010, voir exemple pour les bois de la Guyane française Bodin et al. 2019) permettant aux utilisateurs de travailler simultanément à distance sur la même base de connaissances afin d'éditer, analyser et partager des données descriptives pour leur identification. Son utilisation est gratuite mais n'est pas open source, c'est-à-dire qu'elle est soumise à la licence Creative Commons « Paternité-Pas d'Utilisation Commerciale-Modification sous la même licence 3.0 France » (CC BY-NC-SA 3.0 Deed. Afin d'éditer SACHA sous Xper³, 43 descripteurs et plus de 200 états portant sur les caractères anatomiques, ainsi que sur des informations écologiques (e.g. altitude, port, type de végétation) et ethnobotaniques sont définis en langue anglaise et illustrés (Fig 2). Les caractères anatomiques décrits suivent principalement la liste proposée dans la base Anthrakos pour les bois de l'Amazonie (Scheel-Ybert 2012, 2023), qui sont spécifiquement adaptée pour l'anthracologie. Ces caractères microscopiques sont dérivés de la liste publiée par l'IAWA pour l'identification des feuillus (Wheeler et al. 1989). Les taxons décrits ainsi que les descripteurs sont illustrés. Des outils d'analyses permettent de réaliser des matrices de corrélation entre taxons et groupes de taxons ainsi que de tester la conformité de la base. Enfin, une fois créée, tout utilisateur peut interroger la base pour identifier un spécimen inconnu ou générer une clé d'identification (Fig 3).

<figure><img src="image_135.png" /><figcaption>Fig 2 : Schéma explicatif du mode édition pour construire la base de données</figcaption></figure>
BRS contribue à la fois (1) à la compréhension des interactions entre les chasseurs-cueilleurs passés et leur environnement en termes de gestion du combustible bois et d'usage du feu ; et (2) à documenter les changements de la végétation boisée à la transition Pléistocène - Holocène. Une description exhaustive des caractères anatomiques fut nécessaire pour chaque type de charbon archéologique individualisé sur le site. Le but étant de procéder à une identification objective en s'appuyant sur les collections de référence disparates et incomplètes qui sont actuellement disponibles (e.g. Neumann et al., 2001, InsideWood 2004 onwards). La pertinence de publier les descriptions des types de charbons identifiés a déjà été démontrée dans les régions tropicales (e.g. Höhn et Neumann, 2018). C'est pourquoi, les types de charbons identifiés dans l'assemblage archéologique de BRS sont incorporés dans la base pour renforcer les futures analyses anthracologiques dans la région. Chaque type a été observé et photographié selon les mêmes standards que la collection de référence.

## La plateforme Xper³ et les caractères anatomiques utilisés

Xper³ est une plateforme internet dédiée à l'édition collaborative de données descriptives et à l'identification de spécimens (Kerner et al. 2021). Cet outil est la version en ligne du logiciel Xper² (Ung et al. 2010, voir exemple pour les bois de la Guyane française Bodin et al. 2019) permettant aux utilisateurs de travailler simultanément à distance sur la même base de connaissances afin d'éditer, analyser et partager des données descriptives pour leur identification. Son utilisation est gratuite mais n'est pas open source, c'est-à-dire qu'elle est soumise à la licence Creative Commons « Paternité-Pas d'Utilisation Commerciale-Modification sous la même licence 3.0 France » (CC BY-NC-SA 3.0 Deed. Afin d'éditer SACHA sous Xper³, 43 descripteurs et plus de 200 états portant sur les caractères anatomiques, ainsi que sur des informations écologiques (e.g. altitude, port, type de végétation) et ethnobotaniques sont définis en langue anglaise et illustrés (Fig 2). Les caractères anatomiques décrits suivent principalement la liste proposée dans la base Anthrakos pour les bois de l'Amazonie (Scheel-Ybert 2012, 2023), qui sont spécifiquement adaptée pour l'anthracologie. Ces caractères microscopiques sont dérivés de la liste publiée par l'IAWA pour l'identification des feuillus (Wheeler et al. 1989). Les taxons décrits ainsi que les descripteurs sont illustrés. Des outils d'analyses permettent de réaliser des matrices de corrélation entre taxons et groupes de taxons ainsi que de tester la conformité de la base. Enfin, une fois créée, tout utilisateur peut interroger la base pour identifier un spécimen inconnu ou générer une clé d'identification (Fig 3).

<figure><img src="image_136.png" /><figcaption>Fig 2 : Schéma explicatif du mode édition pour construire la base de données</figcaption></figure>
<figure><img src="image_136.png" /><figcaption>Fig 3 : Schéma explicatif du mode identification pour intéroger la base sur un spécimen archéologique</figcaption></figure>

## Discussion et perspectives

La création d'une collection de bois de référence des espèces indigènes est indispensable pour assurer la fiabilité des identifications taxinomiques des charbons archéologiques. SACHA est le premier pas vers une clé d'identification numérique de la zone d'étude, certes très partielle, mais qui se veut collaborative. Ainsi, tout spécialiste du bois pourra librement soumettre d'autres descriptions et images de spécimens de la région qui seront envoyées pour validation par les auteurs de la base. Cette base permet également de partager et de communiquer avec des anthracologues expérimentés pour discuter des identifications proposées et de faciliter l'apprentissage des étudiants dans le domaine.

Toujours dans l'optique d'enrichir la base avec des taxons qui présenteraient un intérêt écologique pour la zone d'étude, des xylothèques européennes possédants des bois d'Afrique australe ont également été consultés, tels que la xylothèque du CIRAD (Unité de Recherche BioWooEB à Montpellier), ainsi que la collection de charbons de référence de Namibie (Eichhorn 2002) et des bois tropicaux d'Afrique du département d'archéobotanique africaine de l'Université de Goethe à Francfort. Les taxons présents en Afrique australe issus de ces collections seront intégrés par la suite dans SACHA pour compléter le corpus des référentiels de la région.

## Remerciements

Ce travail est réalisé dans le cadre d'une recherche doctorale sous la supervision d'Isabelle Théry-Parisot et de Marion Bamford. Les visites des différentes xylothèques ont été rendu possible grâce à une aide à la mobilité pour la mise en place de nouvelles collaborations financée par l'Académie 5 et l'école doctorale Sciences Humaine Art et Littérature de l'université Côte d'Azur ainsi que par l'IfAS Research de Johannesburg. Je remercie May Murungi, Prosper Bende, Kevin Balkwill et Renee Reddy pour leur aide technique concernant l'échantillonnage, le processus de combustion et l'identification taxinomique des échantillons botaniques modernes collectés. Je remercie également Patrick Langbour pour son accueil à la xylothèque du CIRAD de Montpellier et ses dons précieux d'ouvrages d'anatomie du bois. Je remercie Katerina Neumann et Alexa Höhn pour leur accueil à l'université de Goethe et leur expertise, ainsi que Stéphanie Bodin pour ses conseils d'utilisation de la plateforme Xper³.
<figure><img src="image_137.png" /><figcaption>Fig 3 : Schéma explicatif du mode identification pour intéroger la base sur un spécimen archéologique</figcaption></figure>

## Discussion et perspectives

La création d'une collection de bois de référence des espèces indigènes est indispensable pour assurer la fiabilité des identifications taxinomiques des charbons archéologiques. SACHA est le premier pas vers une clé d'identification numérique de la zone d'étude, certes très partielle, mais qui se veut collaborative. Ainsi, tout spécialiste du bois pourra librement soumettre d'autres descriptions et images de spécimens de la région qui seront envoyées pour validation par les auteurs de la base. Cette base permet également de partager et de communiquer avec des anthracologues expérimentés pour discuter des identifications proposées et de faciliter l'apprentissage des étudiants dans le domaine.

Toujours dans l'optique d'enrichir la base avec des taxons qui présenteraient un intérêt écologique pour la zone d'étude, des xylothèques européennes possédants des bois d'Afrique australe ont également été consultés, tels que la xylothèque du CIRAD (Unité de Recherche BioWooEB à Montpellier), ainsi que la collection de charbons de référence de Namibie (Eichhorn 2002) et des bois tropicaux d'Afrique du département d'archéobotanique africaine de l'Université de Goethe à Francfort. Les taxons présents en Afrique australe issus de ces collections seront intégrés par la suite dans SACHA pour compléter le corpus des référentiels de la région.

## Remerciements

Ce travail est réalisé dans le cadre d'une recherche doctorale sous la supervision d'Isabelle Théry-Parisot et de Marion Bamford. Les visites des différentes xylothèques ont été rendu possible grâce à une aide à la mobilité pour la mise en place de nouvelles collaborations financée par l'Académie 5 et l'école doctorale Sciences Humaine Art et Littérature de l'université Côte d'Azur ainsi que par l'IfAS Research de Johannesburg. Je remercie May Murungi, Prosper Bende, Kevin Balkwill et Renee Reddy pour leur aide technique concernant l'échantillonnage, le processus de combustion et l'identification taxinomique des échantillons botaniques modernes collectés. Je remercie également Patrick Langbour pour son accueil à la xylothèque du CIRAD de Montpellier et ses dons précieux d'ouvrages d'anatomie du bois. Je remercie Katerina Neumann et Alexa Höhn pour leur accueil à l'université de Goethe et leur expertise, ainsi que Stéphanie Bodin pour ses conseils d'utilisation de la plateforme Xper³.
Enfin, je remercie François Orange du CCMA pour m'avoir formé à l'acquisition d'images au MEB et m'avoir assisté pendant les séances.

Références

Allott L.F. (2006) Archaeological charcoal as a window on palaeovegetation and wood-use during the Middle Stone Age at Sibudu Cave. Southern African Humanities, 18(1), 173-201.

AnatomIA (2021-onwards) https://mediasrv.cepam.cnrs.fr

Asouti E., Austin P. (2005) Reconstructing woodland vegetation and its exploitation by past societies, based on the analysis and interpretation of archaeological wood charcoal macro-remains. Environmental Archaeology, 10(1), 1-18.

Bodin S.C., Scheel-Ybert R., Beauchêne J., Molino J.F., Bremond L. (2019) CharKey: An electronic identification key for wood charcoals of French Guiana. IAWA journal, 40(1), 75-S20.

Chikumbirike J., Bamford M.K. (2021) A Southern African Perspective on the Contribution of Charcoal Analyses to Archaeology. In *Oxford Research Encyclopedia of Anthropology*.

Deacon H.J., Deacon J., Scholtz A., Thackeray J.F., Brink J.S., Vogel J.C. (1984) Correlation of palaeoenvironmental data from the Late Pleistocene and Holocene deposits at Boomplaas Cave, southern Cape. In Late Cainozic palaeoclimates of the Southern Hemisphere. International symposium held by the South African Society for Quaternary Research; Swaziland (pp. 339-351).

Eichhorn B. (2002) Anthrakologische Untersuchungen zur Vegetationsgeschichte des Kaokolandes, Nordwest-Namibia (Doctoral dissertation, Universität zu Köln).

Höhn A., Neumann K. (2018) Charcoal identification in a species-rich environment: The example of Dibamba, Cameroon. IAWA Journal 39, 87-S47.

Hubau W., Van den Bulcke J., Kitin P., Mees F., Van Acker J., Beeckman, H. (2012) Charcoal identification in species-rich biomes: A protocol for Central Africa optimised for the Mayumbe forest. Review of Palaeobotany and Palynology, 171, 164-178.

IAWA Committee, Wheeler E.A., Baas P., Gasson P.E. (1989) IAWA list of microscopic features for hardwood identification. IAWA Bull. n.s. 10, 219-332.

InsideWood (2004-onwards) Published on the Internet. http://insidewood.lib.ncsu.edu/search (10.9.2023).

Kabukcu C., Chabal L. (2021) Sampling and quantitative analysis methods in anthracology from archaeological contexts: Achievements and prospects. *Quaternary International*, *593*, 6-18.

Kerner A., Bouquin S., Portier R., Vignes Lebbe R. (2021) The 8 Years of Existence of Xper3: State of the art and future developments of the platform. Biodiversity Information Science and Standards 5: e74250.

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Mentzer S.M. (2014) Microarchaeological Approaches to the Identification and Interpretation of Combustion Features in Prehistoric Archaeological Sites. J Archaeol Method Theory, 21, 616-668.
Enfin, je remercie François Orange du CCMA pour m'avoir formé à l'acquisition d'images au MEB et m'avoir assisté pendant les séances.

Références

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Puech E., Bamford M., Porraz G., Val A., Théry-Parisot I. (2021) Evaluating sampling methods in charcoal-rich layers and high diversity environment: A case study from the Later Stone Age of Bushman Rock Shelter, South Africa. Quaternary International, Anthracology: Charcoal Science in Archaeology and Palaeoecology 593–594, 36–49.

Scheel-Ybert R. (2012) Anthrakos: an internet-accessible computer-aided key for charcoal identification

Scheel-Ybert R. (2023) The new Anthrakos : an old database with a new identification system for anthracological research. presented at the International Anthracology Meeting. Porto. 28 August

Schmidt E., Lotter M., McCleland W. (2002) Trees and Shrubs of Mpumalanga and Kruger National Park. Jacana Media.

Stockton E.D. (1981) Reflections around the campfire. Artefact (The) Melbourne, 6, 3-16.

Thuiller W., Midgley G.F., Rougeti M., Cowling R.M. (2006) Predicting patterns of plant species richness in megadiverse South Africa. Ecography 29, 733–744.

Ung V., Dubus G., Zaragüeta-Bagils R., Vignes-Lebbe R. (2010) Xper2: introducing e-taxonomy. *Bioinformatics*, 26(5), 703-704.

Van Wyk B. (2013) Field guide to trees of southern Africa. Penguin Random House South Africa.

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Wurz S. (2019) Human Evolution, Archaeology and the South African Stone Age Landscape During the Last 100,000 Years, in: Knight, J., Rogerson, C.M. (Eds.), The Geography of South Africa : Contemporary Changes and New Directions, World Regional Geography Book Series. Springer International Publishing, Cham, pp. 125–132.
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Scheel-Ybert R. (2012) Anthrakos: an internet-accessible computer-aided key for charcoal identification

Scheel-Ybert R. (2023) The new Anthrakos : an old database with a new identification system for anthracological research. presented at the International Anthracology Meeting. Porto. 28 August

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Wurz S. (2019) Human Evolution, Archaeology and the South African Stone Age Landscape During the Last 100,000 Years, in: Knight, J., Rogerson, C.M. (Eds.), The Geography of South Africa : Contemporary Changes and New Directions, World Regional Geography Book Series. Springer International Publishing, Cham, pp. 125–132.
# Mechanical properties of epoxidized oil heat treated Eucalyptus wood

HEJAZI Seyed Javad<fnref n="1" />, ABEDINI Raoufeh<fnref n="2" />, GHORBANI Maryam<fnref n="3" />,
DASTOORIAN Foroogh⁴

**Keywords:** epoxidized soybean oil; mechanical properties; bending strength; oil heat treatment; weight percent gain

## Context and objective

Wood thermal modification is one of the environmentally friendly methods to increase treated samples durability, service life and safety for burning after their service life (Nejad et al. 2019). Thermal modification of wood has been developed since the beginning of the 20th century by proving the effect of high temperature on improving dimensional stability and natural durability of wood (Sandberg et al. 2017).

The basis of thermal modification methods is the chemical change of wood under high temperature. Thermal modification occurs between 180 and 260 °C, because lower temperatures do not significantly affect wood components, and temperatures above 260 °C cause undesirable degradation (Hill 2006, Lee et al. 2018).

Improving physical properties and increasing resistance against biotic destructive factors are benefits of thermal modification, while reducing mechanical properties is one of its disadvantages (Hill 2006, Lee et al. 2018). Thermal modification take place in different mediums such as steam, Nitrogen and hot oils which results in wood with different properties. Oil heat treatment process is based on the simple method of heating wood in vegetable oils. Since the boiling point of many vegetable oils is higher than the temperature required for heat treatment of wood, thermal modification in hot oil bath is a practical option (Sandberg et al. 2017). Oil heat treatment increase hydrophobicity with two mechanisms: hydrophobing wood cell wall because of presence of non-polar oil and modifying chemical structure of wood, reduction of moisture absorption capacity by degradation of hemicellulose at high temperature. But there is no reaction between the oil and wood cell wall. However functionalized vegetable oils are able to bond with cell wall through functional groups such as epoxy. In this way other than physical properties, mechanical properties may enhance (Tjeerdsma et al. 2005, Ghasemi et al. 2023). Eucalyptus wood as a fast-growing planting species with high density can grow and adapt to different part of Iran. As thermal modification mostly accompanied with mass loss, Eucalyptus wood with high density is suitable for thermal modification. This study investigated effect of oil heat treatment with crude and epoxidized soybean oil on weight gain and mechanical properties of Eucalyptus wood.

## Material and Methods

Eucalyptus logs with approximate diameter of 40 cm and a length of 200 cm were first cut into 3 cm thick lumbers and after drying outdoor, they were cut to standards size for mechanical tests according to ASTM-D143-94. The samples were dried in an oven at a temperature of 103

<footnote n="1">¹MSc. Graduate from Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University</footnote>

<footnote n="2">²,⁴Assitant Professor in Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University</footnote>

<footnote n="3">³ Professor in Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University
abedini.rf@sanru.ac.ir</footnote>
# Mechanical properties of epoxidized oil heat treated Eucalyptus wood

HEJAZI Seyed Javad¹, ABEDINI Raoufeh², GHORBANI Maryam³,
DASTOORIAN Foroogh⁴

¹MSc. Graduate from Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University

²,⁴Assitant Professor in Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University

³ Professor in Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University
abedini.rf@sanru.ac.ir

**Keywords:** epoxidized soybean oil; mechanical properties; bending strength; oil heat treatment; weight percent gain

## Context and objective

Wood thermal modification is one of the environmentally friendly methods to increase treated samples durability, service life and safety for burning after their service life (Nejad et al. 2019). Thermal modification of wood has been developed since the beginning of the 20th century by proving the effect of high temperature on improving dimensional stability and natural durability of wood (Sandberg et al. 2017).

The basis of thermal modification methods is the chemical change of wood under high temperature. Thermal modification occurs between 180 and 260 °C, because lower temperatures do not significantly affect wood components, and temperatures above 260 °C cause undesirable degradation (Hill 2006, Lee et al. 2018).

Improving physical properties and increasing resistance against biotic destructive factors are benefits of thermal modification, while reducing mechanical properties is one of its disadvantages (Hill 2006, Lee et al. 2018). Thermal modification take place in different mediums such as steam, Nitrogen and hot oils which results in wood with different properties. Oil heat treatment process is based on the simple method of heating wood in vegetable oils. Since the boiling point of many vegetable oils is higher than the temperature required for heat treatment of wood, thermal modification in hot oil bath is a practical option (Sandberg et al. 2017). Oil heat treatment increase hydrophobicity with two mechanisms: hydrophobing wood cell wall because of presence of non-polar oil and modifying chemical structure of wood, reduction of moisture absorption capacity by degradation of hemicellulose at high temperature. But there is no reaction between the oil and wood cell wall. However functionalized vegetable oils are able to bond with cell wall through functional groups such as epoxy. In this way other than physical properties, mechanical properties may enhance (Tjeerdsma et al. 2005, Ghasemi et al. 2023). Eucalyptus wood as a fast-growing planting species with high density can grow and adapt to different part of Iran. As thermal modification mostly accompanied with mass loss, Eucalyptus wood with high density is suitable for thermal modification. This study investigated effect of oil heat treatment with crude and epoxidized soybean oil on weight gain and mechanical properties of Eucalyptus wood.

## Material and Methods

Eucalyptus logs with approximate diameter of 40 cm and a length of 200 cm were first cut into 3 cm thick lumbers and after drying outdoor, they were cut to standards size for mechanical tests according to ASTM-D143-94. The samples were dried in an oven at a temperature of 103
°C for 24 hours. Two types of crude soybean oil and epoxy soybean oil were obtained from Sepahan Fanavran Shimi Company.

The dried samples were immersed in oils and heat treated in an oven at 150, 175 and 200 °C for 4 hours. Different treatments and brief cod of sample is shown in Tab. 1.

<table><caption>Tab. 1: treatments and brief cod of sample</caption><tr><td>Temperature (°C)</td><td>150</td><td>175</td><td>200</td></tr><tr><td>Crude soybean oil</td><td>SO150</td><td>SO175</td><td>SO200</td></tr><tr><td>Epoxy soybean oil</td><td>ESO150</td><td>ESO175</td><td>ESO200</td></tr></table>

Properties of modified samples were evaluated according to equation 1 to 3. For weight percent gain:

$$WPG = \frac{W_2 - W_1}{W_1} \times 100 \qquad (1)$$

WPG: weight gain (%), W1: dried weight before modification (g), W2: dried weight after modification (g)

To determine the bending strength, samples were tested in the SANTAM STM-20 machine with a deflection rate of 1.3 mm/min. Modulus of rupture (MOR) and modulus of elasticity (MOE) were calculated according to equations 2 and 3 respectively:

$$MOR = \frac{3PL}{2bh^2} \qquad (2)$$

MOR: modulus of rupture, P: maximum load, L: span length (mm), h: sample thickness (mm), b: sample width (mm).

$$MOE = \frac{P_L L^3}{4bh^3 \delta_L} \qquad (3)$$

MOE: modulus of elasticity (MPa), PL: load at proportional limit (N), b: samples width, L: span length (mm), δL: deflection at proportional limit.

Hardness of the samples was conducted according to ASTM D143 using the SANTAM STM-20 machine by a steel ball with diameter of 11.3 mm at speed of 6 mm/min on the tangential surface to measure impact resistance, samples were tested in SANTAM SIT-100 Pendulum Impact Tester machine according to ASTM-D143 standard.

## Results and discussion

### Density and Weight percent gain (WPG) after oil heat treatment

The highest density after thermal modification was related to crude oil at 150 °C in both oils and crude soybean oil at 175 °C (Fig. 1). With increasing temperature the density decreased and the lowest density observed in sample modified at 200 °C with epoxy soybean oil. Research has reported that hydrothermal modification decreased the dry density of samples and some reports no significant change after hot oil modification (Abde et al. 2014, Yang and Jin 2021). In oil heat treatment, part of the oil penetrates into the wood and increases the weight of the sample and compensate mass loss caused by the destruction of the cell wall in high temperature around 175°C.
°C for 24 hours. Two types of crude soybean oil and epoxy soybean oil were obtained from Sepahan Fanavran Shimi Company.

The dried samples were immersed in oils and heat treated in an oven at 150, 175 and 200 °C for 4 hours. Different treatments and brief cod of sample is shown in Tab. 1.

<table><caption>Tab. 1: treatments and brief cod of sample</caption><tr><td>Temperature (°C)</td><td>150</td><td>175</td><td>200</td></tr><tr><td>Crude soybean oil</td><td>SO150</td><td>SO175</td><td>SO200</td></tr><tr><td>Epoxy soybean oil</td><td>ESO150</td><td>ESO175</td><td>ESO200</td></tr></table>

Properties of modified samples were evaluated according to equation 1 to 3. For weight percent gain:

$$WPG = \frac{W_2 - W_1}{W_1} \times 100 \quad (1)$$

WPG: weight gain (%), W1: dried weight before modification (g), W2: dried weight after modification (g)

To determine the bending strength, samples were tested in the SANTAM STM-20 machine with a deflection rate of 1.3 mm/min. Modulus of rupture (MOR) and modulus of elasticity (MOE) were calculated according to equations 2 and 3 respectively:

$$MOR = \frac{3PL}{2bh^2} \quad (2)$$

MOR: modulus of rupture, P: maximum load, L: span length (mm), h: sample thickness (mm), b: sample width (mm).

$$MOE = \frac{P_L L^3}{4bh^3 \delta_L} \quad (3)$$

MOE: modulus of elasticity (MPa), PL: load at proportional limit (N), b: samples width, L: span length (mm), δL: deflection at proportional limit.

Hardness of the samples was conducted according to ASTM D143 using the SANTAM STM-20 machine by a steel ball with diameter of 11.3 mm at speed of 6 mm/min on the tangential surface to measure impact resistance, samples were tested in SANTAM SIT-100 Pendulum Impact Tester machine according to ASTM-D143 standard.

## Results and discussion

### Density and Weight percent gain (WPG) after oil heat treatment

The highest density after thermal modification was related to crude oil at 150 °C in both oils and crude soybean oil at 175 °C (Fig. 1). With increasing temperature the density decreased and the lowest density observed in sample modified at 200 °C with epoxy soybean oil. Research has reported that hydrothermal modification decreased the dry density of samples and some reports no significant change after hot oil modification (Abde et al. 2014, Yang and Jin 2021). In oil heat treatment, part of the oil penetrates into the wood and increases the weight of the sample and compensate mass loss caused by the destruction of the cell wall in high temperature around 175°C.
<figure><img src="image_137.png" /><figcaption>Fig. 1: Density of control (c) and modified samples</figcaption></figure>

Temperature had significant effect on weight percent gain (WPG). WPG decreased with increasing temperature. Reduction of WPG was more sever in samples modified with epoxidized soybean oil, so that samples modified in epoxidized soybean oil showed mass loss which illustrated with negative WPG in Fig. 2. Increase in weight caused by penetration of crude oil into the wood structure is more than that of epoxidized soybean oil. Probably, higher molecular weight of epoxidized oil prevented penetration of epoxy soybean oil into the wood structure which could compensate mass loss caused by the destruction of the wall. In 200 °C oil can not compensate mass loss occurred by destruction of wood component, especially in epoxy oil; because epoxy oil penetration is less than crude oil. Therefore, WPG increase in SO150, ESO150 and SO175, and decreased in ESO175, SO200 and became negative in ESO200.

<figure><img src="image_138.png" /><figcaption>Fig. 2: Weight percent gain of control (c) and modified samples</figcaption></figure>

## Mechanical properties of modified wood

### Module of Elasticity (MOE) and Module of Rupture (MOR)

The results showed that thermal modification in crude soybean oil at 150 °C did not cause significant change in modulus of rupture compared to the control sample. At this temperature, lignin condensation can prevent decrease of mechanical resistances, including bending and hardness strength (Abde et al. 2014).

Bending resistance decreased with the increase of heat treatment temperature. The lowest value of bending strength was reported at 200°C. However, with increase of temperature, the bending strength decreased significantly, which has been reported in other researches (Baar et al. 2020).
<figure><img src="image_138.png" /><figcaption>Fig. 1: Density of control (c) and modified samples</figcaption></figure>

Temperature had significant effect on weight percent gain (WPG). WPG decreased with increasing temperature. Reduction of WPG was more sever in samples modified with epoxidized soybean oil, so that samples modified in epoxidized soybean oil showed mass loss which illustrated with negative WPG in Fig. 2. Increase in weight caused by penetration of crude oil into the wood structure is more than that of epoxidized soybean oil. Probably, higher molecular weight of epoxidized oil prevented penetration of epoxy soybean oil into the wood structure which could compensate mass loss caused by the destruction of the wall. In 200 °C oil can not compensate mass loss occurred by destruction of wood component, especially in epoxy oil; because epoxy oil penetration is less than crude oil. Therefore, WPG increase in SO150, ESO150 and SO175, and decreased in ESO175, SO200 and became negative in ESO200.

<figure><img src="image_139.png" /><figcaption>Fig. 2: Weight percent gain of control (c) and modified samples</figcaption></figure>

## Mechanical properties of modified wood

### Module of Elasticity (MOE) and Module of Rupture (MOR)

The results showed that thermal modification in crude soybean oil at 150 °C did not cause significant change in modulus of rupture compared to the control sample. At this temperature, lignin condensation can prevent decrease of mechanical resistances, including bending and hardness strength (Abde et al. 2014).

Bending resistance decreased with the increase of heat treatment temperature. The lowest value of bending strength was reported at 200°C. However, with increase of temperature, the bending strength decreased significantly, which has been reported in other researches (Baar et al. 2020).
Comparison between two types of oil, at 150 °C, showed that the modulus of rupture of sample modified in epoxy soybean oil was significantly lower than the sample modified in crude oil. This decrease was also observed at higher temperatures, but the difference was not significant (Fig. 3). Modification with epoxy soybean oil due to the presence of epoxy functional groups that can penetrate the cell wall, reduced the bending resistance, probably due to creating gap between the cellulose microfibrils of the wall (Ghasemi et al. 2023).

<figure><img src="image_139.png" /><figcaption>Fig. 3. MOE and MOR of control and modified Eucalyptus wood</figcaption></figure>

Oil heat treatment increased MOE; however there was no significant difference among modified samples treated in different oils and temperatures. At higher temperature, degradation of cell wall polymers and shortening of cellulose chain length are the reasons for MOR and MOE reduction (Abde et al. 2014). Slight increase in MOE under milder treatment temperature explained by degradation of amorphous cellulose content and increase in the relative crystallinity (Kocaefe et al. 2008, Lee et al. 2018). Transformation of the wood amorphous polymeric materials from glassy state to plastic state at the glass-transition temperature and the hydraulic effects of oil present in the cavities also reported to justify increment in flexural modulus (Megnis et al. 2002, Lee et al. 2018).

## Effect of Modification on hardness

Fig. 4 illustrates effect of oil heat treatment on hardness. Hardness increased in samples modified at 150 °C in both types of oil. However it decreased with increasing temperature to 175 and 200 °C. Comparison between two types of oil illustrates that sample modified with epoxy soybean oil had a higher decrease in hardness, which difference was statistically significant in ESO200.

<figure><img src="image_140.png" /><figcaption>Fig. 4. Hardness of control and oil heat treated samples</figcaption></figure>

Oil heat treatment at 150 °C led to an increase in hardness in both types of oils. But increasing the temperature caused a decrease in hardness. The difference of hardness was not statistically
Comparison between two types of oil, at 150 °C, showed that the modulus of rupture of sample modified in epoxy soybean oil was significantly lower than the sample modified in crude oil. This decrease was also observed at higher temperatures, but the difference was not significant (Fig. 3). Modification with epoxy soybean oil due to the presence of epoxy functional groups that can penetrate the cell wall, reduced the bending resistance, probably due to creating gap between the cellulose microfibrils of the wall (Ghasemi et al. 2023).

<figure><img src="image_140.png" /><figcaption>Fig. 3. MOE and MOR of control and modified Eucalyptus wood</figcaption></figure>

Oil heat treatment increased MOE; however there was no significant difference among modified samples treated in different oils and temperatures. At higher temperature, degradation of cell wall polymers and shortening of cellulose chain length are the reasons for MOR and MOE reduction (Abde et al. 2014). Slight increase in MOE under milder treatment temperature explained by degradation of amorphous cellulose content and increase in the relative crystallinity (Kocaefe et al. 2008, Lee et al. 2018). Transformation of the wood amorphous polymeric materials from glassy state to plastic state at the glass-transition temperature and the hydraulic effects of oil present in the cavities also reported to justify increment in flexural modulus (Megnis et al. 2002, Lee et al. 2018).

## Effect of Modification on hardness

Fig. 4 illustrates effect of oil heat treatment on hardness. Hardness increased in samples modified at 150 °C in both types of oil. However it decreased with increasing temperature to 175 and 200 °C. Comparison between two types of oil illustrates that sample modified with epoxy soybean oil had a higher decrease in hardness, which difference was statistically significant in ESO200.

<figure><img src="image_141.png" /><figcaption>Fig. 4. Hardness of control and oil heat treated samples</figcaption></figure>

Oil heat treatment at 150 °C led to an increase in hardness in both types of oils. But increasing the temperature caused a decrease in hardness. The difference of hardness was not statistically