Thèse soutenue

Métrologie fonctionnelle par imagerie 3D et apprentissage de jumeaux numériques : application à la fatigue thermo-mécanique dans les superalliages monocristallins

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Auteur / Autrice : Axel Aublet
Direction : Henry ProudhonDavid Ryckelynck
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mécanique
Date : Soutenance le 14/04/2023
Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ENSMP MAT. Centre des matériaux (Evry, Essonne)
établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
Jury : Président / Présidente : Felix Fritzen
Examinateurs / Examinatrices : Henry Proudhon, David Ryckelynck, Luisa Alexandra Rocha da Silva, Jonathan Cormier, Dominique Poquillon, Nicole Spillane, Clément Remacha
Rapporteurs / Rapporteuses : Luisa Alexandra Rocha da Silva, Jonathan Cormier

Résumé

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Certains environnements, tels que les turbines à haute pression des moteurs aéronautiques, imposent des conditions thermomécaniques sévères. Afin de résister à ces sollicitations, les aubes de turbines sont conçues avec des géométries complexes, des matériaux performants ainsi que des systèmes de refroidissement. Ces pièces sont fabriquées par voie de fonderie à cire perdue à solidification dirigée en superalliage monocristallin. Cependant, la nature du procédé peut induire des variations géométriques des cotes des pièces induisant, dans les cas hors tolérance, un traitement spécifique et unitaire appelé dérogation. Ces traitements sont actuellement très chronophages et des techniques modernes basées sur les approches dites de Jumeaux Numériques, pourraient permettre de les accélérer. Nous proposons de répondre à cette problématique dans le cadre de cette thèse avec une méthodologie de Métrologie Fonctionnelle.L'innovation de cette approche est donc de pouvoir juxtaposer l'ensemble des informations disponibles au travers des mesures, données expérimentales et modèles de simulation afin de lier la variance géométrique des pièces réelles à leurs durées de vie. Pour construire la méthode, des éprouvettes complexes à géométries variables ont été conçues et fabriquées en fonderie. Une numérisation de ces éprouvettes est réalisée par tomographie et on y associe la mesure de l'orientation matérielle. Avec une méthode adaptée, un maillage de qualité suffisante pour les simulations est généré depuis le volume segmenté. Un modèle de simulation thermomécanique de durée de vie est appliqué, où le comportement est calculé par plasticité cristalline. Ce modèle a été recalé sur des essais de fatigue thermomécanique à gradients développés et réalisés au Centre des Matériaux. Des techniques d'hyper-réduction de modèle sont ensuite utilisées afin de diminuer les temps de calculs. Elles proposent de plus une méthode d'apprentissage afin de prédire la durée de vie d'une nouvelle pièce réelle, sans rejouer l'ensemble de la chaîne de calculs. Pour ce faire, un algorithme de Mesh Morphing a été implémenté afin de trouver un espace de dimension unique pour utiliser la réduction d'ordre de modèle non-linéaire. Cette dernière est réalisée via une approche par dictionnaire afin d'approximer un espace non-linéaire par un ensemble de modèles réduits linéaires.