modélisation de la recristallisation lors du forgeage à chaud de l’acier 304L – une approche semi-topologique pour les modèles en champs moyens

par Guillaume Smagghe

Thèse de doctorat en Science et Génie des Matériaux

Sous la direction de Guillaume Kermouche et de Frank Montheillet.

Soutenue le 07-02-2017

à Lyon , dans le cadre de École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne) , en partenariat avec UMR 5307 - Laboratoire Georges Friedel (laboratoire) .

Le président du jury était Roland Logé.

Le jury était composé de Guillaume Kermouche, Frank Montheillet, Roland Logé, Michel Coret, Damien Fabrègue, Marc Bernacki, Gilles Perrin, David Piot.

Les rapporteurs étaient Michel Coret, Damien Fabrègue.


  • Résumé

    Les pièces métalliques constituant le circuit primaire des installations nucléaires sont élaborées par forgeage à chaud. Pendant ce procédé, les transformations microstructurales induites par la déformation et les recuits déterminent une partie des propriétés mécaniques des produits finaux. L’orientation de la microstructure lors du processus de fabrication nécessite une connaissance précise des mécanismes physiques qui opèrent dans le matériau. Dans le cas de la déformation à chaud de l’acier austénitique 304L, ces modifications microstructurales dépendent de la recristallisation dynamique discontinue (DDRX) et de la recristallisation post-dynamique (PDRX). L’objet de ce projet est : (i) l’étude de la DDRX et de la PDRX dans les conditions de déformation du procédé de forgeage, (ii) l’étude de l’influence d’un ajout de niobium sur ces mécanismes, (iii) la modélisation de ces mécanismes afin de prédire les caractéristiques de la microstructure (moyenne et distribution de la taille des grains) à l’issue d’un procédé multipasses. Dans le cadre de l’étude, les conditions de déformation rencontrées lors du forgeage à chaud sont reproduites à l’aide d’essais de torsion sur des matériaux modèles contenant des teneurs en niobium différentes. La caractérisation et la modélisation des microstructures a permis de comprendre les effets respectifs de la température, de la vitesse de déformation ainsi que de l’ajout de niobium sur les mécanismes de la DDRX et de la PDRX. Dans cette étude, une nouvelle approche semi-topologique de l’hypothèse champs moyens est développée afin de permettre la prédiction de distributions de la taille de grain cohérentes avec les données expérimentales.

  • Titre traduit

    Modeling of recrystallization during hot forging process of 304L stainless steel - A topological approach for mean-field models


  • Résumé

    Cooling system of nuclear power plants is constituted of metallic parts obtained by hot forging. Thus during the manufacturing process, the microstructural trans- formations induced by the deformation and annealing process define partially the mechanical properties of the final products. A sharp knowledge of the physical mechanisms generated within the material is required to handle the microstructure. In the case of hot deformation of 304L austenitic stainless steel, the microstructural modifications depend on the discontinuous dynamic recrystallization (DDRX) and the post-dynamic recrystallization (PDRX). The aim of this project is: (i) the study of the DDRX and the PDRX under the conditions of deformation inherent in the forging process, (ii) the study of the influence of niobium addition on these mechanisms, (iii) the modeling of these me- chanisms in order to predict the microstructure characteristics (mean grain size and distribution) following a multipass process. As part of the research, the deformation conditions experienced during the hot forging process are replicated through torsion tests with model materials containing various niobium concentrations. Characterization and modeling of microstructures enable to understand the respective e ects of temperature, strain rate as well as niobium addittion on the DDRX and PDRX mechanisms. In this study, a new topological approach of mean-field hypothesis is developed in order to allow the prediction of realistic grain size distributions.


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