Modélisation d'un processus de mise en forme intégrant l’interaction entre procédés dans le comportement du matériau.

Abstract

Le contexte industriel actuel impose l’optimisation des ressources de production, notamment des matières premières et de l’énergie consommée. Cet engagement ne répond pas seulement aux critères de compétitivité liés aux coûts de production mais aussi à l’impact environnemental du processus global de fabrication. Pour répondre à ce problème, il est nécessaire de disposer de modèles pour définir des stratégies d'optimisation efficientes tout au long du processus complet de mise en forme d'une pièce mécanique.La plupart des lois de comportement habituellement utilisées pour modéliser le comportement des matériaux métalliques dans les procédés de transformation, sont caractérisées par un comportement isotrope. Ces modèles sont efficaces pour prédire le comportement d’un procédé sous chargement proportionnel, mais par définition ne peuvent pas prendre en compte l’anisotropie développée durant l’écrouissage. Cette caractéristique ne permet pas de prendre en compte les effets de l’interaction entre les différents procédés constitutifs du processus. Ce travail explore les lois de comportement phénoménologiques capables de modéliser ce phénomène afin d’obtenir un modèle précis du processus global. Sachant que la modélisation de chaque procédé nécessite un solveur et des mises en œuvre particulières, une méthodologie de travail ainsi que les outils numériques nécessaires pour gérer les variables d’état du processus ont été développés. Cette méthodologie permet un suivi des valeurs de variables d’écrouissage tout au long de la simulation du processus.Ce travail explore également des l'estimation du profil des contraintes résiduelles obtenu par des méthodes de mesure destructives afin en confrontant les résultats de simulations avec des données expérimentales. Une nouvelle méthodologie basée sur l’analyse inverse est développée et mise en œuvre. La nouvelle méthode est comparée avec les résultats obtenus avec deux méthodes destructives de référence. Les résultats obtenus dans cette application montrent une diminution à la fois de l'erreur et du niveau d'incertitude.