Thèse de doctorat en Sciences pour l'ingénieur. Mécanique des solides
Sous la direction de Jean-Claude Michel.
Soutenue le 22-01-2021
à Aix-Marseille , dans le cadre de Ecole Doctorale Sciences pour l'Ingénieur : Mécanique, Physique, Micro et Nanoélectronique (Marseille) , en partenariat avec LMA, Laboratoire de Mécanique et d'Acoustique (UMR 7031 ; CNRS, Ecole Centrale de Marseille, Aix-en-Provence) (laboratoire) et de Département d'étude des combustibles (CEA Cadarache) (laboratoire) .
Le président du jury était Yann Monerie.
Le jury était composé de Christian Lantuéjoul, Etienne Castelier, Rodrigue Largenton.
Les rapporteurs étaient François Willot, Carole Nadot-Martin.
Le MOX est un combustible nucléaire composé d’oxydes de plutonium (Pu) et d’uranium. L’objectif de la thèse est de générer en 3D un volume élémentaire représentatif de sa microstructure, de simuler le comportement mécanique des milieux générés, et enfin de développer une loi de comportement mécanique homogénéisée par la méthode de la NTFA. La texture du matériau correspond à la répartition hétérogène de teneur Pu, cartographiée par microsonde électronique. Une nouvelle modélisation, basée sur une combinaison de fonctions et ensembles aléatoires, permet de caractériser les phases de la microstructure, ainsi que la variabilité de teneur Pu dans chaque phase. Cette variabilité est modélisée par des fonctions aléatoires stationnaires, dont les caractéristiques statistiques sont obtenues après un filtrage du bruit de la mesure par microsonde. Les microstructures 3D générées prennent ainsi en compte la répartition du matériau en trois phases, et la variabilité de teneur Pu dans chaque phase. De point de vue mécanique, le combustible MOX est un matériau à comportement élastoviscoplastique vieillissant avec des gonflements libres, dont les caractéristiques dépendent de la teneur en Pu. Des calculs mécaniques, par une méthode à base de FFT, montrent l’effet de la variabilité de Pu sur les champs mécaniques locaux et sur le comportement effectif. Enfin, la méthode NTFA, avec l'approximation NTFA-TSO, ont permis de construire une loi de comportement mécanique homogénéisée en tenant compte de la variabilité de la teneur en Pu. La prédiction de la nouvelle loi homogénéisée est en accord avec les calculs par méthode FFT avec un nombre faible de variables internes
Random 3D generation of MOX nuclear fuel microstructure and mechanical homogenization
The MOX is a nuclear fuel made up of plutonium (Pu) and uranium oxides. The objective of the thesis is to generate in 3D a representative elementary volume (REV) of its microstructure, to simulate the mechanical behavior of the generated media, and to develop on it a reduced micromechanical model using the NTFA method. The texture of the material is recognized by maps of Pu content, obtained by electron microprobe. A new modeling, based on a combination of random sets and functions, allows to characterize microstructure phases and the variability of Pu content inside each phase. This variability is modeled by stationary random functions, their statistical characteristics are obtained after filtering the measurement noise associated to the electron microprobe. The generated 3D microstructures take into account a distribution of the material in three phases, and a variability of the Pu content in each phase.From a mechanical point of view, the nuclear fuel is a material with non-linear aging viscoelastic behavior and free swelling, which depends on the local plutonium content. Mechanical calculations, using a FFT method, were performed on the generated microstructures, and the results show that the effect of variability is important on the local mechanical fields and on the effective behavior. On the other hand, the NTFA method, previously used for the same material, is extended to take into account the Pu content variability, and optimized by linearizing the non-linear behavior using the tangent second-order approximation (NTFA-TSO). The predictions of the new reduced model are in good agreement with full-field simulations with a reduced number of internal variables
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