Nouvelles méthodes numériques pour la simulation de l’impression 3D métallique

New numerical methods for 3D metallic modeling

• Auteur / Autrice : Asmaâ Agouzoul
• Direction : Pierre Joyot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 09/01/2020
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de mécanique et d'ingénierie de Bordeaux
• Jury : Président / Présidente : Éric Lacoste
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Joyot, Marianne Béringhier, Patrick Reuter
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Francisco Chinesta, Pierre Villon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prototypage rapide

Soudage laser

Simulation par ordinateur

Impression 3D

Mots clés libres

Fabrication Additive

Simulation numérique

Modèle inverse

Méthode des déformations inhérentes

APR

HPC

POD

PGD

SLM

Modèle réduit paramétrique

Parametric and reduced model

Digital simulation

Additive manifacturing

Inherent Strain Methode

Reverse Identification

APR

HPC

POD

PGD

SLM

Résumé

Le procédé SLM offre de nouvelles perspectives en termes de conception de pièces. Cependant, les phénomènes thermo-mécaniques liés au procédé sont responsables des contraintes résiduelles et de la distorsion de la pièce fabriquée. La simulation numérique est un outil intéressant pour mieux cerner les phénomènes physiques à l’œuvre et leur impact sur la qualité de la pièce. Dans cette thèse, nous proposons différentes approches qui permettent de réaliser les simulations à moindre coût, en utilisant des algorithmes de réduction de modèles. Les résultats sont comparés à ceux obtenus par la méthode des éléments finis. Une méthode inverse d’identification rapide de la contrainte inhérente à partir d'abaques numériques est proposée. L'approche Proper Generalised Décomposition (PGD) est utilisée pour la construction de cet abaque. Nous explorons aussi les avantages qu'offre une implémentation de la PGD sur GPU.

Selective Laser Melting offers new perspectives in terms of part design and simplification of complex assemblies. However, severe thermo-mechanical conditions arise and are responsible for local plastic deformation, residual stresses and distortion of the manufactured component. Numerical simulation is an interesting tool for process understanding the physical phenomena and their impact on the quality of the part. In this thesis, we propose different approaches to perform simulations at a lower cost, by using model reduction algorithms. The results are compared with those obtained by the finite element method. A reverse analysis in order to identify the inherent strain responsible for the measured elastic springback makes possible to build offline numerical abacus. Therefore, we use a multi-parametric reduced order model using the so called Proper Generalised Decomposition (PGD) to construct this abacus. We also explore the benefits of an implementation of PGD on GPU.