Thèse soutenue

Étude des effets des changements de trajet en emboutissage

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Auteur / Autrice : Yanfeng YANG
Direction : Tudor BalanCyrille Baudouin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mécanique-matériaux (AM)
Date : Soutenance le 14/02/2020
Etablissement(s) : Paris, HESAM
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LCFC - Laboratoire de Conception, Fabrication et Commande. Metz
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....)
Jury : Président / Présidente : Marion Martiny-Weitig
Examinateurs / Examinatrices : Tudor Balan, Cyrille Baudouin, Dorel Banabic, Pierre Yves Manach, Elisabeth Causse-Massoni, Xiaoxing LI
Rapporteur / Rapporteuse : Dorel Banabic, Pierre Yves Manach

Résumé

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Dans le processus de formage de tôle, le matériau subit généralement de grandes déformations, des historiques de chargement complexes et son comportement mécanique peut être modélisé par des équations constitutives. Malgré les efforts considérables déployés pour développer des modèles d’écrouissage avancés tenant compte de l'effet de Bauschinger, la fiabilité et l'applicabilité des modèles d’écrouissage développés doivent encore être étudiés, à la fois expérimentalement et théoriquement. Plusieurs types de modèles d’écrouissage sont implantés numériquement dans cette thèse. Ils sont utilisés pour étudier la prévision de l'évolution de la surface de plasticité, ce qui montre qu'une certaine violation apparente de la condition de normalité peut être simulés modèles basés sur la plasticité associée. La deuxième partie porte principalement sur la caractérisation et la discrimination pour la sélection de modèles de matériaux. Premièrement, certains tests de caractérisation, y compris les trajets de chargement complexes, sont effectués pour identifier les paramètres des matériaux, puis le test discriminant de pliage sous tension est conçu pour l’investissement d’un comportement de retour élastique capable de déterminer le meilleur modèle.