Impact de la microstructure sur l’usinabilité du Ti555-3 : Etude expérimentale à l’échelle locale

Impact of microstructure on machinability of Ti555-3 : Expérimental study at local scale.

• Auteur / Autrice : Antoine Pouliquen
• Direction : Guenaël Germain, Yessine Ayed, Charles Mareau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique-matériaux
• Date : Soutenance le 17/11/2022
• Etablissement(s) : Paris, HESAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire LAMPA (Laboratoire Arts et Métiers ParisTech d’Angers) - Laboratoire Angevin de Mécanique, Procédés et InnovAtion
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....)
• Jury : Président / Présidente : Pascal Laheurte
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guenaël Germain, Yessine Ayed, Charles Mareau, Stéphane Roux, Pedro José Arrazola Arriola, Thomas Pottier, Linamaría Gallegos Mayorga
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Roux, Pedro José Arrazola Arriola

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mécanique

Usinage

Thèses et écrits académiques

Titane -- Composés organiques

Mots clés libres

Titane

Usinage

Mécanique

Titanium

Machining

Mechanical

Résumé

Les alliages de titane sont largement utilisés pour des applications aéronautiques, notamment grâce à leur importante résistance spécifique. Néanmoins, leur caractère réfractaire rend difficile la mise en forme par enlèvement de matière, engendrant une usure prématurée des outils de coupe et une intégrité de surface dégradée. Si l'optimisation de la micro constitue une voie d'amélioration de l'usinabilité, son rôle sur la coupe reste mal compris. Le présent travail, axé sur l'alliage de titane Ti5553, vise à mieux comprendre l'influence de la micro sur la formation du copeau en coupe orthogonale. Différentes micros, possédant des fractions, des morphologies et des tailles de particules de phase alpha différentes sont alors considérées. Pour chaque micro, des essais de coupe orthogonale sont réalisés pour plusieurs vitesses de coupe à l'aide d'un banc de rabotage instrumenté. Ce dispositif permet, à l'aide de deux caméras rapides, d'observer la formation du copeau de part et d'autre de l'échantillon et d'enregistrer les efforts en pointe d'outil. Une méthode originale d'analyse des images, basée sur une segmentation sémantique par apprentissage profond, est développée. Elle permet textit{in fine} d'obtenir des grandeurs représentatives de la morphologie des copeaux. L'analyse des résultats montre que leur épaisseur est d'autant plus faible que la dureté est importante. Ceci explique l'absence de relation évidente entre dureté et effort de coupe. Il est ainsi important à la fois pour une dureté élevée (limite d'écoulement importante) ou faible (épaisseur importante). Aussi, pour une micro, les fluctuations de l'effort de coupe sont liées à celles des caractéristiques morphologiques du copeau. Ces fluctuations sont très variables selon la micro considérée, la fraction de phase alpha étant le paramètre microstructural prépondérant.

Known for their high specific resistance, titanium alloys are widely used for aeronautical applications. However, they usually display poor machinability, resulting in both important tool wear and degraded surface integrity. Though microstructure optimization is one possible way of improving the machinability, its role on chip formation remains unclear. The present work, which focuses on the Ti5553, aims to improve the understanding of the influence of the micro on chip formation during orthogonal cutting. For this purpose, different micros, with varying fractions, morphologies and sizes of alpha phase particles, are considered. For each micro, orthogonal cutting tests are carried out for several cutting speeds. The experimental setup uses two high-speed cameras to observe chip formation on both sides of the sample, forces at the tool tip are also recorded. An original method, based on semantic segmentation through deep learning, is developed to analyze the images and determine indicators of the chip morphology. According to the results, the chip thickness decreases with an increasing hardness. As a result, there is no obvious relationship between cutting force and hardness. Specifically, the cutting force is high when the hardness is either high (important yield strength) or low (important chip thickness). Also, for a given micro, the fluctuations of the cutting force are correlated to those of the chip morphological features. These fluctuations, which depend on the considered micro, are mostly controlled by the alpha phase fraction.