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Le matériau numérique met le cap sur l'échelle nano

La rédaction
L'optimisation des pièces mécaniques vitales de nombreux équipements passe par une connaissance de la matière et des modifications de ses propriétés lors des opérations de mise en forme. Un terrain d'expression idéal pour la simulation numérique grâce à des méthodologies permettant de passer du macroscopique au microscopique, et bientôt au nanoscopique.

La mécanique des matériaux hétérogènes s'est longtemps concentrée sur la notion de comportement global, en estimant de manière macroscopique leurs propriétés. Ainsi, jusqu'à présent le monde industriel s'est généralement contenté de modélisations d'évolutions microstructurales assez approximatives dans le contexte de la mise en forme. La mécanique (lois de comportement) étant le paramètre du premier ordre.

On constate actuellement un intérêt croissant pour des modélisations de plus en plus fines des microstructures héritées de la mise en forme, car celles-ci conditionnent dans une large mesure les propriétés des pièces produites. Or ce sont ces propriétés qui permettent un avantage compétitif, assurent le respect de normes matériaux de plus en plus sévères et permettent de repousser toujours plus loin les domaines thermomécaniques d'utilisation de ces matériaux.

1. INFORMATION LOCALE. Mixer les approches macro et micro

Dans les matériaux métalliques, le contrôle de la taille de grains est essentiel, notamment dans le nucléaire ou l'aérospatial. Il est donc essentiel de bien maîtriser la recristallisation. La tolérance aux défauts est parallèlement de plus en plus faible. D'où l'importance de prévenir et de savoir prédire l'endommagement. La modélisation à partir de « microstructures numériques » relève ces défis, en permettant d'appréhender des problèmes multiphysiques, avec prise en compte des couplages associés et des évolutions microstructurales résultantes. Une perspective qui emmène les ingénieurs aux frontières du nano-monde, où la physique que nous connaissons change, et où les matériaux sont à une taille telle que la représentation explicite de leur microstructure est possible, et même nécessaire, si l'on veut optimiser leurs propriétés.

L'évolution considérable des moyens de calcul, des méthodes numériques et des techniques expérimentales permet aujourd'hui d'avoir accès à l'information locale au coeur de la matière et de la modéliser. L'information locale contient, par exemple, la rhéologie (comportement) des différentes phases, leurs dispositions, leurs formes, leurs caractéristiques... Ainsi, si toute l'information microscopique pouvait être connue, traitée numériquement et surtout si les phénomènes microstructuraux majeurs pouvaient être compris et modélisés, il serait possible de réaliser pour une pièce sollicitée mécaniquement, thermiquement et chimiquement, un calcul sur l'ensemble de la pièce. Or de nombreux « verrous » théoriques et numériques persistent. Posent encore problème, entre autres : la modélisation des structures polycristallines et de leurs évolutions (restauration, recristallisation et croissance de grains), des structures amorphes, des changements de phases à l'état solide, des phénomènes d'endommagement et de fissuration, de la solidification...

Tous ces phénomènes microstructuraux complexes ont deux points communs : ils ont un impact très important sur les propriétés mécaniques finales du matériau (ductilité, corrosion, résistance en fatigue...) et mettent en jeux des évolutions d'interfaces physiques complexes (joints de grains, de phases, dendrites, sphérolites...). Les propriétés magnétiques et électriques sont aussi concernées.

La compréhension et la simulation des mécanismes locaux de déformation à l'oeuvre au sein des matériaux hétérogènes, et plus précisément au niveau des hétérogénéités individuelles, ont donné naissance au concept du matériau numérique et de modélisation à l'échelle d'un volume élémentaire représentatif (VER). Ces approches génériques sous-entendent des défis importants en termes de recherche fondamentale et appliquée :

- être capable à partir de moyens expérimentaux de générer les données nécessaires à une reconstruction virtuelle des microstructures et à la validation des méthodes numériques,

- développer les méthodes numériques adaptées en termes de génération de microstructures (immersion réelle, génération statistique...),

- comprendre la physique des phénomènes microstructuraux et être capable de construire et d'améliorer des méthodes/modèles numériques, dits à champ complet, susceptibles de les modéliser,

- faire face à des calculs intensifs sous-entendant un environnement massivement parallèle et gérer aussi la numérisation d'importants volumes de données (big data),

- enrichir les modèles macroscopiques, dits à champ moyen, utilisés dans les codes de simulation industriels grâce aux résultats obtenus à ces échelles inférieures et établir des approches numériques couplant les différentes échelles (Fig. 1) ,

- modéliser le lien entre les propriétés macroscopiques des matériaux et les microstructures sous-jacentes prédites.

Ces développements pouvaient encore être considérés comme trop en amont il y a quelques années, ils sont désormais suffisamment matures pour permettre aux industriels des améliorations significatives de leurs produits. Cela nécessite cependant[…]

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