Modelisation, simulation et optimisation de forme lors de la fabrication additive

par Khalil El Rai

Projet de thèse en Génie mécanique - procédés de fabrication

Sous la direction de Francisco Chinesta et de Chady Ghnatios.

Thèses en préparation à Paris, ENSAM , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Pimm - Laboratoire Procédés et ingénierie en mécanique et matériaux (laboratoire) depuis le 01-01-2019 .


  • Résumé

    La fabrication additive a acquis une position primordiale dans la plupart des industries, avec un récent coup d'accélérateur motivé par l'industrie dite 4.0. Plusieurs pièces sont actuellement fabriquées par des procédés de dépose de matière. En effet, la fabrication additive présente plusieurs avantages par rapport aux techniques de fabrication classiques, comme l'économie de matière première, la vitesse de fabrication, possibilité de fabriquer des pièces de forme complexe, des pièces à la demande, ... Cependant cette technique de fabrication reste peu expérimentée par rapport aux techniques classiques. De plus, l'optimisation de la dépose par rapport aux distorsions finales nécessite la solution de modèles complexes couplant plusieurs physiques, comme la thermo-élasticité ou thermo- élasto-visco-plasticité avec changement de phases, induites par les trajectoires de dépose et les paramètres matériaux et procédes ... La maitrise de ce procédé n'est donc pas atteinte et nécessite plusieurs développements scientifiques. La thèse vise à modéliser les contraintes résiduelles dans les pièces pour optimiser la dépose. Pour y parvenir elle vise à créer un outil d'optimisation de forme utilisant des solveurs numériques itérative pour atteindre la solution du problème. Ainsi, plusieurs outils numériques seront utilisés, tout en intégrant comme mots clés : multi- physique / multi-échelle, temps réel, solutions paramétriques, techniques de réduction de modèles, fabrication additive ...

  • Titre traduit

    Modeling, simulation and shape optimization during additive manufacturing


  • Résumé

    Additive manufacturing has gained a prominent place in most industries, with a recent industry-driven boost called Industry 4.0. Several parts are currently manufactured by material removal processes. Indeed, additive manufacturing has several advantages over conventional manufacturing techniques, such as raw material economy, manufacturing speed, the ability to manufacture complex shapes, parts on demand, etc. Additive manufacturing techniques remain less mature compared to conventional techniques. In addition, the optimization of the deposition with respect to the final distortions requires the solution of complex models coupling several physics, such as thermoelasticity or thermoelasto-visco-plasticity with phase change, induced by the trajectories of deposition and the material/process parameters ... Mastering this process is not yet achieved and requires several scientific developments. The thesis aims to model the residual stresses in the manufactured parts to optimize the process. To achieve this, it aims to create a shape optimization tool using iterative digital solvers to reach the solution of the problem. Thus, several digital tools will be used, while integrating as keywords: multi-physics / multi-scale, real time, parametric solutions, model reduction techniques, additive manufacturing ...