Prédiction rapide de la qualité de pièces de fonderie par imagerie 3D et calculs mécaniques

par Axel Aublet

Projet de thèse en Mécanique

Sous la direction de Henry Proudhon et de David Ryckelynck.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris) , en partenariat avec ENSMP MAT. Centre des matériaux (Evry, Essonne) (laboratoire) , MAT- Simulation des matériaux et des structures - SIMS (equipe de recherche) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-12-2019 .


  • Résumé

    Cette thèse a pour but de développer une chaîne d'analyse permettant d'améliorer l'évaluation des zones de criticité et de la durée de vie d'éprouvettes et d'aubes de turbine HP en superalliages bases Nickel monocristallines. Pour cela, il est nécessaire de pouvoir appliquer les lois matériaux de comportement et d'endommagement sur des géométries et des caractéristiques matériaux les plus représentatifs possible de l'objet analyse. Les tomographes nouvelles générations donnent accès à la géométrie interne et externe des aubes avec des résolutions meilleures que 50 µm. La connaissance de l'orientation cristalline est également fondamentale et elle peut-être mesurée par diffraction RX. Afin de calculer les caractéristiques de l'aube à partir de ces mesures il faut à la fois être capable de numériser ces éléments pour leurs appliquer des calculs par Éléments Finis (EF), et que le modèle mécanique donne des valeurs pertinentes avec un temps de calcul ´acceptable. Connaître les géométries réellement critiques permettrait à la fois de diminuer le taux de rebut en acceptant des pièces finalement bonnes et d'améliorer la des pièces en ayant des analyses plus précises. Cela pourrait permettre notamment une accélération du processus de dérogation, c'est-a-dire être capable d'établir la durée de vie d'une pièce hors critère, afin de pouvoir choisir si elle peut être montée sur moteur selon la durée de vie estimée. L'objectif de cette thèse est d'être capable de hiérarchiser des éprouvettes réelles complexes en fonction de leur durée de vie a partir d'une numérisation de celles-ci et de valider ces ´ simulations a partir d'essais mécaniques. Cela devra permettre de développer une part des maillons utiles pour aller vers un outil d'aide a la sanction des aubes de turbines. L'objectif est d'utiliser un ensemble de technologies qui arrivent a maturité et les lier pour conduire a un démonstrateur. Il s'agit ici de la capacité de la ´ fonderie PFX a créer des éprouvettes variables en superalliage et de les numériser en 3D grâce à son tomographe haute précision, des modèles r réduits développés´ par Safran Tech et le Centre des matériaux, du banc de test mécanique haute température du Centres des matériaux, et des travaux de numérisation de données tomographiques pour le calcul mécanique au CDM. Cette thèse aura donc cinq éléments majeurs à traiter: ` • Assurer le suivi de la fabrication des éprouvettes (le moule est développée dans le cadre d'un autre projet, la fabrication sera maîtrisée avant le début de la thèse), la mise en place des essais mécaniques, l'analyse des ruptures. • Numériser les éprouvettes, générer un maillage de qualité suffisante aux simulations éléments finies, et d'y appliquer les conditions aux limites • Tester les modèles réduits sur les maillages résultant de la numérisation • Tester et comparer les simulations numériques aux résultats des essais mécaniques. En déduire des règles sur la criticité des Shaped Holes. ´ • Faire un démonstrateur permettant de jouer l'ensemble de la chaîne d'analyse le plus automatique possible. Tester ce démonstrateur sur une pièce réelle numérisée

  • Titre traduit

    Quick prediction of fundry piece's quality using 3D Tomography and Numerical Mechanics


  • Résumé

    This thesis aims to develop a new method to improve the evaluation of the fatigue durability of monocrystalline nickel based super alloy based turbine blades. For this, a new computation chain, using advanced finite element models with the most representative material parameters and geometries, needs to be developed. High energy X-ray tomography can reveal the 3D geometries with better resolution than 50 µm and the crystalline orientation can be measured using RX diffraction. Coupling these measurements with finite element analysis is possible via automatic meshing algorithms from digital 3D images. The main problem with this approach is the prohibitive cost of the elastoplastic calculation require to asses the fatigue life which currently spans on days or months and need to be taken down to hours. To achieve this goal, a hybrid modeling strategy will be deployed where a large database of offline computations with different geometries and orientations will serve as a dictionary to compute a fatigue life estimator rapidly. Combining a neural network algorithm and moel reduction will reduce the computation cost tremendously. This approach has the potential to accelerate the exemption process in addition to determine fatigue life of spoiled pieces to act if it should be assemble or not on an engine. The main objective of this thesis is therefore to classify complex geometrical parts by their fatigue life computed with the developed numerical method and validated by mechanical tests on representative specimens. To validate the fatigue life predictions, PFX foundry will produce variable geometry super alloy specimens, that will be scanned to get a numerical 3D model, including crystal orientation, using the Safran Tech high accuracy tomograph. Specimens will be tested at Centre des Matériaux and test pieces on the high temperature fatigue test bed to asses their life. The complete model pipeline will be applied to this database to refine and validate the fatigue criterion to be applied on real parts.