Modélisation et simulation de procédés de mise en forme de tôles métalliques ultrafines

par Francis Adzima

Thèse de doctorat en Mécanique-matériaux

Sous la direction de Tudor Balan et de Pierre Yves Manach.

Soutenue le 07-12-2016

à Paris, ENSAM , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Laboratoire d'Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux (LEM3) - UMR 7239 (laboratoire) et de Laboratoire d'Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux (laboratoire) .

Le président du jury était Jacques Besson.

Le jury était composé de Tudor Balan, Pierre Yves Manach, Jean Raphanel, Laurent Tabourot.

Les rapporteurs étaient Anne-Marie Habraken, Sébastien Thibaud.


  • Résumé

    La course à la miniaturisation entraine une forte hausse de la demande encomposants aux dimensions submillimétriques et donne un essor considérable aux procédés de micro-formage. Cependant le comportement mécanique des tôles ultrafines, employées dans ces procédés présente des singularités liées à la réduction du nombre de grains. Cette thèse a eu pour objet de mettre en place un outil d’aide à la prédiction du comportement mécanique des tôles ultrafines.Expérimentalement, le comportement de deux alliages de cuivre, le CuBe2 et le CuFe2P, a été caractérisé sous divers types de chargement. Diverses caractéristiques ont été mises en évidence, notamment l’anisotropie de la réponse mécanique, l’effet Bauschinger ou encore ladégradation du module de Young.Afin d’obtenir un cadre de modélisation apte à la description de tôles présentant un comportement plus ou moins homogène, deux approches ont été retenues. La première consiste en une modélisation phénoménologique inspirée des observations macroscopiques. La seconde est une description, en plasticité cristalline, à l’échelle du grain du comportement mécanique, basée sur les mécanismes physiques de déformation. Les modèles retenus ont été intégrés dansles logiciels ABAQUS et SiDoLo dans le formalisme des grandes transformations. Des stratégies d’identification paramétrique des différents modèles sont développées et une analyse comparative de l’impact de l’identification sur les prévisions des modèles est proposée.Enfin les approches développées sont mises en oeuvre sur des procédés industriels et des tests académiques. Une étude sur des facteurs influençant la prédiction du retour élastique estréalisée. Elle a montré qu’une attention particulière doit être portée à la modélisation de l’élasticité.

  • Titre traduit

    Modeling and simulation of ultra thin sheet metals forming processes


  • Résumé

    The on-going trend on device miniaturization has increased the demand forminiature parts and boosted micro forming processes. However, the mechanical behavior of ultra-thin sheet metals is subjected to certain peculiarities which are driven from the reduced number of grains in the sheets. The present work aimed to provide a numerical tool for the prediction of the mechanical behavior of ultra-thin sheet metals. The mechanical behavior of two copper alloys, CuBe2 and CuFe2P, was experimentally characterized through several strain paths. Various characteristics have been revealed, such as the anisotropic response, Bauschinger effect and the decrease of the Young modulus.In order to build a modeling frame capable of describing thin metal sheets which exhibit a highly heterogeneous behavior and those whose response is more homogeneous, two modeling approaches were considered. On one hand, a phenomenological model based on the experimental results is chosen. On the other hand, a crystal plasticity based model, which takes into account the physical deformation mechanisms, is adopted. Both models were implementedin ABAQUS and SiDoLo softwares, under the finite strain formalism. Parametric identification strategies are devised and the influence of calibration on models performance is assessed.Ultimately, the modeling approaches were applied to the simulation of industrial processes and academic tests. A numerical study on relevant parameters for the prediction of springback has been performed. The accurate modeling of elasticity proved highly influential.


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