Robustesse des simulations de soudage : Maitrise de la sensibilité aux données d'entrées.

Robustness of Welding Simulations: Control of Sensitivity to Input Data.

• Auteur / Autrice : Jean Leprovost
• Direction : Thibaut Chaise, Anthony Gravouil
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie mécanique
• Date : Inscription en doctorat le 10/02/2025
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : MEGA - Mécanique, Énergétique, Génie Civil, Acoustique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LAMCOS - Laboratoire de Mécanique des Contacts et des Structures

Mots clés

Mots clés libres

Soudage

Simulation numérique

Analyse de sensibilité

Propagation d'incertitudes

Métamodèle

Welding

Numerical simulation

Sensitivity analysis

Uncertainty propagation

Metamodel

Résumé

CONTEXTE Le soudage est un procédé complexe qui fait intervenir de nombreuses physiques et interactions. La modélisation thermomécanique du soudage est toutefois développée depuis de nombreuses années pour la prédiction des déformations et contraintes en s'appuyant sur la méthode des éléments finis. Si cette approche est basée sur des outils et méthodes reconnus internationalement, elle permet d'obtenir une résolution déterministe des grandeurs calculées mais elle est toutefois dépendante des paramètres d'entrées et ses variations. Ces variations peuvent par exemple correspondre à une plage de tolérance sur les données d'entrées ou à l'ignorance de certaines données insuffisamment caractérisées ou non tracées. Dans un contexte industriel fortement réglementé, dans lequel la simulation numérique du soudage est de plus en plus utilisée, la maitrise de l'effet de la variabilité des paramètres et l'identification de leur poids dans l'évolution des grandeurs d'intérêt est essentielle pour prendre des décisions à partir de ces résultats. Ces travaux s'inscrivent ainsi dans un objectif de compréhension, caractérisation et maitrise des grandeurs simulées pour une meilleure robustesse des simulations. OBJECTIFS DE LA THÈSE Lors de la réalisation d'une simulation numérique de soudage, les paramètres d'entrée nécessaires à la modélisation peuvent être liés à des variations de paramètres ou à des choix de modélisation. On peut catégoriser par exemples les incertitudes des données d'entrée du modèle suivant trois grandes familles : 1. Les incertitudes numériques : Le modèle retenu, les paramètres liés aux éléments finis ou encore le choix de modélisation rentrent dans cette catégorie. 2. Les incertitudes liées au procédé : On peut par exemple citer la variabilité du procédé en termes de géométrie, énergie de soudage, température, … 3. Les incertitudes liées au matériau : Cette catégorie regroupe principalement les variabilités observables entre des approvisionnements matière (limite élastique par exemple) ou encore les approximations liées à la représentation du modèle physique : choix du modèle de comportement ou de ces paramètres. L'objectif principal de la thèse est donc l'étude de l'influence des variations des paramètres d'entrées du modèle sur les grandeurs d'intérêts simulées : contraintes et déplacement principalement. On utilisera pour cela des analyses paramétriques avec un nombre de paramètres conséquent nécessitant une approche de méta-modélisation. Les principaux verrous à lever lors de la thèse sont : - Quels paramètres sont les plus influents sur les champs prédits ? - Quelles techniques de plan d'expérience numérique sont applicables pour conduire des études de sensibilité paramétriques ? - Quel niveau de confiance accorder aux résultats de simulation vis à vis des données d'entrée disponibles et leurs incertitudes ?

BACKGROUND Welding is a complex process involving numerous physics and interactions. However, the thermomechanical modeling of welding has been developed for many years for the prediction of strains and stresses using the finite element method. Although this approach is based on internationally recognized tools and methods, it provides a deterministic resolution of the calculated quantities, but is nevertheless dependent on the input parameters and their variations. These variations may, for example, correspond to a tolerance range on the input data, or to ignorance of certain insufficiently characterized or untraced data. In a highly regulated industrial context, in which numerical welding simulation is increasingly used, mastering the effect of parameter variability and identifying their weight in the evolution of the quantities of interest is essential for making decisions based on these results. The aim of this work is therefore to understand, characterize and control the simulated quantities in order to improve the robustness of the simulations. THESIS OBJECTIVES When carrying out a numerical welding simulation, the input parameters required for modeling may be linked to parameter variations or modeling choices. For example, uncertainties in model input data can be categorized into three main categories: 1. Numerical uncertainties : The model used, the finite element parameters or the choice of modeling fall into this category. 2. Process uncertainties: Examples include process variability in terms of geometry, welding energy, temperature, etc. 3. Material uncertainties: This category mainly covers observable variabilities between material supplies (elastic limit, for example) or approximations linked to the representation of the physical model: choice of behavior model or of these parameters. The main objective of this thesis is therefore to study the influence of variations in the model's input parameters on the simulated quantities of interest: mainly stress and displacement. To achieve this, parametric analyses will be used, with a consequent number of parameters requiring a meta-modeling approach. The main issues to be resolved during the thesis are : - Which parameters have the greatest influence on the predicted fields? - Which numerical design-of-experiments techniques are applicable to parametric sensitivity studies? - What level of confidence can be placed in the simulation results, given the available input data and their uncertainties?