Fabrication additive par diffusion atomique : relation entre paramètres procédé et propriétés mécaniques

Atomic Diffusion Additive Manufacturing : the Relationship Between Process Parameters and Mechanical Properties

• Auteur / Autrice : Victoria Mondesir--About
• Direction : Alexandre Charles, Pascal Lafon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Matériaux, Mécanique, Optique et Nanotechnologie
• Date : Soutenance le 05/02/2025
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : : Le Département de l'Aube - La Région Grand Est
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Systèmes Mécaniques et d'Ingénierie Simultanée / LASMIS
• Jury : Président / Présidente : Emmanuelle Rouhaud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Charles, Pascal Lafon, Emmanuelle Rouhaud, Christophe Desrayaud, Lionel Marcin, Eric Labbé
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Desrayaud, Lionel Marcin
• DOI : 10.70675/bfdbfe01z6361z4cf6z9b7eza9ded9888262

Mots clés

Mots clés contrôlés

Méthode des éléments finis

Tomographie

Frittage (métallurgie)

Prototypage rapide

Porosité

Mots clés libres

Porosité

Prototypage rapide

Frittage (métallurgie)

Tomographie

Méthode des éléments finis

Porosity

Additive manufacturing

Sinter (Metallurgy)

Tomography

Finite element method

Résumé

Les technologies de fabrication additive (FA) utilisant la fusion de poudres métalliques présentent de nombreux défis : stockage de poudres volatiles, besoin d’une atmosphère contrôlée, et coûts élevés de mise en œuvre. Pour surmonter ces limitations, des technologies innovantes, comme le procédé de fabrication additive par diffusion atomique (ADAM), ont été développées. Ce procédé de FA, moins coûteux et plus facile à mettre en œuvre, introduit cependant de nouvelles problématiques, notamment l’apparition de porosités spécifiques dépendant des paramètres du procédé. Le travail réalisé vise à proposer un modèle de comportement du matériau fabriqué en fonction des paramètres pilotables du procédé ADAM. Les propriétés mécaniques et morphologiques aux échelles macroscopique (tests de traction suivis par corrélation d’images numériques) et microscopique (microscopie électronique et tomographie par rayons X) du matériau fabriqué sont obtenues expérimentalement sur 27 éprouvettes suivant un plan d’expérience couvrant l’espace des paramètres pilotables. La modélisation, développée dans le solveur d’équations différentielles FEniCS, s’appuie sur une homogénéisation numérique pour les deux niveaux de morphologies observées des porosités : pores sphériques et cavités allongées. Pour le premier niveau une statistique des propriétés élastiques apparentes est obtenue par simulation de Monte Carlo. Les grandeurs moyennes sont injectées au second niveau pour inclure l’effet des cavités. Cette modélisation est complétée par un modèle élastoplastique bilinéaire calibré par optimisation bayésienne.

Additive manufacturing (AM) technologies utilizing metal powder fusion face several challenges, including the storage of volatile powders, the need for a controlled atmosphere, and high implementation costs. To overcome these limitations, innovative technologies such as the Atomic Diffusion Additive Manufacturing (ADAM) process have been developed. This process is less expensive and easier to implement, however it introduces new issues, notably the formation of specific porosities dependent on process parameters. This work aims to propose a material behavior model based on the controllable parameters of the ADAM process. Mechanical and morphological properties at both macroscopic (tensile tests tracked by digital image correlation) and microscopic (electron microscopy and X-ray tomography) scales were experimentally obtained from 27 specimens according to an experimental design covering the parameter space. The model, implemented in the differential equation solver FEniCS, relies on numerical homogenization for the two levels of porous morphologies observed: spherical pores and elongated cavities. For the first level, a statistical analysis of apparent elastic properties is conducted using Monte Carlo simulations. Average values are then incorporated at the second level, accounting for the effect of cavities. The modeling is finally complemented by a bilinear elastoplastic model calibrated through Bayesian optimization.