Les déformations en mécanique

Déformation des pièces en mécanique - forge.

Déformation des pièces en mécanique - forge.

L’apparition des déformations lors de la fabrication de pièces métalliques est un sujet transverse à de nombreux métiers, qui nécessite de mettre en œuvre des méthodologies permettant d’anticiper et maitriser ces phénomènes. En effet, il est crucial de pouvoir prédire les déformations dans la mesure où les conséquences peuvent être coûteuses, en raison des reprises d’usinage et des mises au rebut mais aussi source de litiges dans les relations entre clients et fournisseurs.

I – Contexte du projet et cas traités

Si ce phénomène a été étudié pour chaque métier indépendamment, comme le soudage, l’usinage, la forge, la fonderie ou les traitements thermiques, l’approche globale consistant à s’intéresser à toute la chaine de valeur n’a que rarement été entreprise.

Ainsi, la mise en place d’une méthodologie pour atteindre l’objectif de prédiction des déformations permettrait d’améliorer la communication entre les acteurs, réduire les coûts induits par la mise au rebut de nombreuses pièces, et diminuer le temps de mise au point d’une gamme de fabrication. Plusieurs moyens existent pour réaliser ce type de démarche : l’utilisation d’éprouvettes témoins pour évaluer les déformations, de moyens d’instrumentation et de contrôles le plus tôt possible dans la chaine de fabrication et l’emploi d’outils numériques.

Dans ce dernier cas, si l’intelligence artificielle est de plus en plus connue et employée pour extraire des tendances provenant de nombreuses données « terrain » accumulées au fil des ans, cet article abordera l’apport d’un outil numérique de type logiciel dans le but d’anticiper les déformations. Ainsi, les aspects liés à l’utilisation de modèles métallurgiques, comme leur précision, les données d’entrée nécessaires, leur intégration dans les approches mécaniciennes, seront abordés dans les sections suivantes.

Grâce à cette démarche, il est possible d’estimer la proportion de phases métallurgiques en présence dans une pièce mécanique, tout au long de la fabrication et d’en déduire les contraintes résiduelles issues des transformations de phases. En effet, ce sont ces dernières qui sont responsables en grande partie des déformations observées. Il existe plusieurs types de logiciels, comme les logiciels multiphysiques présentant des couplages fort entre les trois thématiques constituant le triptyque : métallurgie, mécanique, thermique et d’autres logiciels, plutôt orientés « métier » permettant de créer des modèles dédiés à l’industrie plus rapidement. Dans cette étude, le travail est réalisé avec le logiciel FORGE®, qui se trouve dans la seconde catégorie.

Le numérique permet de pouvoir anticiper de nombreux phénomènes thermo-métallurgiques, avec des niveaux de précision plus ou moins élevés en fonction des données d’entrée utilisées et de l’objectif visé, qu’il s’agisse du procédé ou du matériau. Si cet outil ne permet pas dans de nombreux cas d’obtenir une précision satisfaisante concernant la valeur absolue de la déformation d’une pièce, il peut cependant tout à fait convenir dans un but comparatif entre des pièces et des procédés pour déterminer une configuration optimale. De plus, il permet également d’analyser les facteurs influents d’un procédé et d’évaluer leur sensibilité.

Ainsi, bien que les déformations observées ne soient visibles qu’après les étapes d’usinage et finition, l’influence de chacune des étapes du procédé peut être considérée. Les résultats présentés dans la présente étude ont pour but de définir une méthodologie d’anticipation des déformations grâce aux outils numériques et de caractérisation avancée.Dans une première phase de l’étude, deux cas préliminaires ont été utilisés pour analyser l’impact de la transformation de phases dans l’analyse des déformations et l’influence des données d’entrée nécessaires au modèle. Ces premières analyses permettront de dessiner le plan de caractérisation du matériau.

Pour pouvoir disposer de données expérimentales et valider le modèle, une seconde phase a permis d’étudier un cas concret basé sur un serre-joint en acier 42CrMo4. Il est fabriqué selon trois étapes : forgeage, traitement thermique, usinage. et a été étudié en intégrant toutes les données issues de la caractérisation du matériau.

II – Influence des données d’entrée sur les déformations

Le premier cas se base sur des éprouvettes appelées Navy-C, classiquement utilisées pour évaluer les déformations en traitement thermique, dont la photo est indiquée ci-dessous (Figure 1).

Ces dernières sont constituées de deux matériaux : un, présentant une transformation de phases et l’autre sans, respectivement un acier 100CrMo7-3 (passage d’une phase austénitique à une phase martensitique lors de la trempe) et un acier inoxydable austénitique 304L (X2CrNi18-9). Trois traitements ont été réalisés sur chacune de ces nuances, induisant des déformations plus ou moins importantes en fonction de leur nature : trempe en bains de sel, trempe à l’huile, trempe gaz (de drasticité décroissante).

Figure 1: Eprouvettes Navy-C photographiée (à gauche) et simulée numériquement (à droite).
Figure 1: Eprouvettes Navy-C photographiée (à gauche) et simulée numériquement (à droite).

Le profil de température appliqué expérimentalement et mesuré via des thermocouples a été reproduit dans le logiciel sur l’éprouvette simulée. Les données matériaux servant à décrire la nuance d’acier utilisée sont issues du logiciel JMatPro®, donc calculées de manière thermophysique. Les deux nuances ont subi exactement le même profil de température.

Tableau 1: Tableau résumant les déformations observées.
Tableau 1: Tableau résumant les déformations observées.

Les résultats de l’évolution des dimensions sont alors présentés dans le tableau 1 ci-contre. Il apparait que dans le cas d’un acier sans transformation de phase, les résultats sont corrects : les déformations simulées se produisent dans le même sens que les déformations observées expérimentalement (fermeture de la forme « C »). Ce résultat diffère complètement dans le cas de l’acier 100CrMo7-3, qui présente une transformation de phase. En effet, dans ce dernier cas, les déformations simulées sont toujours dans le même sens que celles observées expérimentalement mais l’amplitude présente un biais important.

Au regard, de la variation observée entre les résultats de la simulation et les résultats expérimentaux, sur un matériau présentant une transformation de phase et puisque le cas d’étude est constitué d’un acier 42CrMo4, un test préliminaire sur cette nuance et avec une géométrie simplifiée est réalisé. Différents jeux de données sont alors utilisés dans le but de connaitre l’influence de ces dernières sur les résultats de déformation simulés.

Sur cette barre en acier 42CrMo4, subissant une trempe à l’huile, trois jeux de données matériau ont été utilisés : les données de FORGE® contenues initialement dans l’outil, les données de JMatPro®, et les données JMatPro® corrigées par l’éditeur du logiciel Transvalor en fonction de la littérature et des retours d’expérience, notamment sur les points de transformation de phases. Les résultats en termes de proportion de phases sont indiqués dans le tableau 2 ci-dessous.

Tableau 2: Différences de proportion de phase estimée par les modèles selon les données d’entrée utilisées.
Tableau 2: Différences de proportion de phase estimée par les modèles selon les données d’entrée utilisées.

Une forte disparité est observée dans les résultats de la trempe à l’huile, tant sur la répartition des phases que sur leur proportion. Les résultats en termes de proportion de phases montrent une très forte disparité allant de 100% de martensite jusqu’à moins de 20%. Ces différences ne sont dues qu’au modèle matériau employé, qui diffère par les propriétés des phases en présence. Ainsi, la transformation de phase doit être bien documentée pour ce matériau et une caractérisation de cette dernière doit être réalisée pour éviter les biais, diminuant la précision de l’analyse.

A – Caractérisation de l’acier 42CrMo4

Pour caractériser la matière de manière approfondie, une première étape de caractérisation microstructurale a été entreprise. Cette dernière consiste à analyser la microstructure, les phases en présence, les ségrégations présentes et les niveaux de dureté, grâce à une Gleeble et un dilatomètre de trempe.

Ensuite, une étape de caractérisation thermomécanique approfondie a été menée sur l’acier 42CrMo4, concernant trois points :

  • Le comportement mécanique de chaque phase
  • Les températures de transformation de phase
  • La plasticité de transformation
  1. Caractérisation microstructurale

Des barres en acier 42CrMo4 ont été approvisionnées. Ces dernières sont pour partie brutes et pour partie trempées à l’huile pour valider leur trempabilité. Des coupes micrographiques ont été ensuite réalisées pour déterminer les phases en présence. Si une microstructure ferrito-perlitique a été observée avant traitement thermique, après ce dernier, la microstructure est plus difficile à analyser en microscopie optique, composée de martensite et/ou de bainite. L’emploi de l’analyse EBSD (Electron Backscattered Diffraction) a dû être réalisée afin de conclure quant à la présence de bainite ou martensite, dans la microstructure après traitement thermique. Cette étape est cruciale pour savoir s’il est nécessaire d’étudier la transformation bainitique et le comportement mécanique de cette dernière, le cas échéant.

L’analyse EBSD a révélé la présence de martensite uniquement. Il n’est donc pas nécessaire d’investiguer la phase bainitique. Après un dosage d’austénite résiduelle réalisé par diffraction des rayons X, il apparait que le taux d’austénite résiduelle est de 1,4%. Le matériau est considéré comme homogène, dans la mesure où des analyses par LIBS (Laser Induced Breakdown Spectroscopy) ont été réalisées et n’ont montrées que la présence de ségrégations très fines.

2. Caractérisation thermomécanique

a) Matériel

Les trois points énoncés précédemment : le comportement mécanique de chaque phase : austénitique, martensitique, martensitique revenu, les températures de transformation de phase et la plasticité de transformation ont été étudiés grâce à une Gleeble 3500 et un dilatomètre de trempe DIL 805 A de Bähr.

Le prélèvement des échantillons de dilatométrie et de Gleeble a été réalisé de telle sorte à limiter les effets des ségrégations et les hétérogénéités de matière. Des tests de dilatométrie préliminaires ont aussi été menés pour valider l’isotropie du matériau. Pour le premier point, un dilatomètre a été utilisé dans le but de déterminer les points de transformation de phases dans le matériau. Pour cela, des essais de dilatométrie libre sont réalisés, c’est-à-dire qu’il n’y a pas d’application de chargement. Le comportement mécanique et la plasticité de transformation ont été étudiés grâce à la machine Gleeble.

Dans le cas des essais mécaniques, après s’être placé thermiquement dans le domaine d’existence de chacune des phases, une sollicitation mécanique a été appliquée de manière à déterminer le comportement mécanique. Concernant la plasticité de transformation, un niveau de contrainte, est appliquée dans un premier temps à l’échantillon, avant que la chauffe de ce dernier démarre. Le cas de la martensite revenu est , dans la mesure où, le modèle de la déformation anisotrope est employé, faisant intervenir la déformation au flluage. Cette dernière étant difficile à estimer, Kaiser et al. 1 ont mis au point une méthode comprenant deux expériences permettant de combiner différents cycles, afin d’éliminer les effets inconnus.

Chaque paramètre obtenu expérimentalement est ensuite comparé aux modèles initiaux, et des modifications sont réalisées si nécessaire, le cas échéant.

b) Résultats et exploitation

Transformation de phase

formation d’austénite
formation d’austénite

La formation d’austénite est régie par la loi de Johnson-Mehl-Avrami, puisqu’il s’agit d’une transformation de phase diffusive et obéit donc à la formule suivante ci-contre.

La fraction d’austénite varie alors, comme indiqué dans le graphe ci-dessous. La courbe expérimentale en rouge est comparée aux courbes issues du logiciel JMatPro® et au modèle issus du LSG2M (intégré dans FORGE®). Des différences sont observées entre les modèles et les essais expérimentaux, notamment au niveau des températures de transformation de phases.

formation de phase martensititque.
formation de phase martensititque.

La formation de phase martensititque est, quant à elle, une transformation displacive et cette dernière est régie par la loi de Koistinen-Marburger, comme indiqué dans l’équation ci-contre.

Avec f : fraction de phase formée, Ms : la température de début de trandformation martensitique, nM et kM, paramètres de la lois de Koistinen-Marburger. nM étant égale à 1 dans le logiciel FORGE®, et non dans les essais expérimentaux, les paramètres de la loi doivent être modifiés pour être plus en adéquation avec la réalité.

Tableau 3: Différences de températures de transformation entre les modèles initiaux et les essais expérimentaux.
Tableau 3: Différences de températures de transformation entre les modèles initiaux et les essais expérimentaux.

Le graphe ci-dessous indique la variation de la fraction de martensite par rapport à d’autres modèles. Une différence concernant les températures est notable et doit également faire l’objet d’une modification pour que le modèle prédise une proportion de phases correcte.

Figure 2: Courbe de déformation en fonction de la température, comparé aux données de JMatPro®
Figure 2: Courbe de déformation en fonction de la température, comparé aux données de JMatPro®

Pour chaque essai réalisé, une courbe concernant l’évolution de la déformation en fonction de la température est également présentée sur la figure 2 ci-contre. Il apparait que la déformation ne revient pas à 0 au refroidissement, dans les données de JMatPro® et TTTBase, comme cela apparait sur les essais expérimentaux. Cette différence de comportement, reflète une différence de modèle de plasticité de transformation.  Il a fallu modifier l’évolution des paramètres pour que la simulation corresponde à l’expérimental.

Les phénomènes de précipitation de carbures et de cémentite n’ont pas été pris en considération au regard des cycles thermiques observés par la pièce.

Comportement mécanique

Les différents modèles utilisés pour décrire les comportements mécaniques sont les suivants :

  •  Les lois d’élasticité comme la loi de Hooke.
  •  La description des courbes contraintes-déformations (loi de Rambert-Osgood)

Les paramètres élastiques et les paramètres de la loi de Rambert-Osgood sont ainsi déterminés pour la microstructure initiale, la phase martensitique et la phase austénitique. Après détermination de ces derniers, ils sont également comparés à ceux intégrés dans les modèles par défaut.

Figure 3: Graphes des évolutions des paramètres élastiques entre les résultats expérimentaux et les données de JMatPro® et de la base TTT.
Figure 3: Graphes des évolutions des paramètres élastiques entre les résultats expérimentaux et les données de JMatPro® et de la base TTT.

Plasticité de transformation

Dans le cas du phénomène de plasticité de transformation, les principaux modèles utilisés pour le décrire, sont le mécanisme de Magee et le mécanisme de Greenwood-Johnson. Le mécanisme de Magee est plus adapté pour les transformations de phases displacives, tandis que le modèle de Greenwood-Johnson est plutôt considéré dans les transformations diffusives.
Cette dernière est mise en évidence sur le graphe de la Figure 4, où il apparait que d’après les modèles de JMatPro® et de FORGE®, une déformation plastique est rémanente après refroidissement, causée par le phénomène de plasticité de transformation (ε_Trip), ce qui n’apparait pas sur les essais réalisés. On parle alors de plasticité anormale induisant une déformation irréversible, causée par le phénomène de plasticité de transformation. Une différence est donc visible entre l’expérimental et les modèles de base, qu’il convient de corriger.
Pour la déformation ε_Trip, il est important de considérer la variation de volume, qui s’écrit en fonction des déformations dans la direction longitudinale (ε_L) et transversale (ε_R). Comme l’amplitude des déformations est faible, il est possible d’approximer les expressions ci-dessous :

Somme des déformations.
Somme des déformations.

Ainsi, il est possible de tracer, la variation de volume avec la mesure des déformations longitudinales et transversales. Le graphe de la variation de volume nous permet de déterminer le temps de début de transformation et celui de fin de transformation. Le changement de volume est aussi une déformation anisotrope, qui est la somme des déformations plastiques. On peut donc noter :

plasticité de déformation 1.
plasticité de déformation 1.

avec la définition du changement de volume précédente.

Lors de la transformation de phase, la déformation lors du fluage est négligeable, ainsi que la déformation plastique. La déformation anisotrope est donc égale à la déformation causée par la plasticité de transformation (appelée déformation TRIP). Comme la déformation anisotrope est égale à la déformation TRIP, elle s’écrit en fonction des déformations longitudinales et transversales et donc peut se tracer en fonction du temps. Connaissant le temps de début de transformation et le temps de fin de transformation, il est possible de remonter à la déformation TRIP. Si ces essais sont réalisés à différentes contraintes, alors K, coefficient directeur de la régression linéaire de la déformation TRIP en fonction de la contrainte, peut être déterminé.

Figure 4: A) Mesures de déformations longitudinales et transversales, B) Représentation de la variation de volume, C) Représentation de la déformation anisotrope, D) Variation de la déformation TRIP en fonction de la contrainte appliquée.
Figure 4: A) Mesures de déformations longitudinales et transversales, B) Représentation de la variation de volume, C) Représentation de la déformation anisotrope, D) Variation de la déformation TRIP en fonction de la contrainte appliquée.

 Au regard des différences observées entre les modèles de base du logiciel FORGE® et de JMatPro® et des essais expérimentaux réalisés, il apparait nécessaire de modifier les fichiers matériaux pour que le comportement corresponde à la réalité. Les changements suivants ont donc été réalisés : températures de transformation de phases, paramètres des modèles de transformations de phase, paramètres des lois d’élasticité, paramètres des modèles Rambert-Osgood et enfin, les paramètres de la plasticité de transformation.

III – Cas d’étude : le serre joint et ses déformations

Une fois la caractérisation approfondie de l’acier 42CrMo4 réalisée et les fichiers matériaux modifiés en conséquence, en fonction des paramètres obtenus expérimentalement, il est nécessaire de réaliser la mise en données et la simulation de la pièce réelle et de son procédé de fabrication. Pour le réaliser, trois étapes sont nécessaires : Forgeage, Traitement thermique, Usinage. Ces étapes sont décrites dans les paragraphes suivants.

Figure 5: Schéma des positions de mesures et analyses par DRX.
Figure 5: Schéma des positions de mesures et analyses par DRX.

Après chaque étape de fabrication, les pièces ont fait l’objet d’une analyse dimensionnelle par un tracker laser sur les trois dimensions indiquées dans l’image suivante : D1, D2, et D3. De plus, une analyse des contraintes résiduelles a été réalisée par diffraction des rayons X, en plusieurs points de la pièce.

Les analyses ont été conduites sur un lot de 7 pièces.

Les analyses ont toutes été menées uniquement en surface dans 2 directions perpendiculaires. Toutefois, étant donné l’état de réception brut de forge, une couche de calamine importante a dû être retirée avant analyse. L’opération a été réalisée par immersion dans une solution d’acide chlorhydrique à 15% avec inhibiteur de corrosion du fer.

  1. Forgeage : expérimentation et simulation

Le forgeage de la pièce comprend plusieurs étapes : chauffe, cambrage, ébauche, finition. Ensuite, l’ébavurage est réalisé de manière à ne laisser que la zone utile de la pièce. La température externe est de 20°C, le coefficient de transfert correspond à celui de l’air soit 10 Wm-2K-1. La température des outils est de 20°C et la température du lopin est de 1250°C après la chauffe. Lors des différentes opérations les outils ne sont pas lubrifiés ; un modèle de frottement de Coulomb limité Tresca est utilisé avec les paramètres adaptés à un contact sans lubirification.

Le transfert thermique sera représenté par une loi dépendante de la pression, usuellement utilisée, le transfert initial est de 1000 Wm-2K-1. Lorsque la pression de contact est supérieure à 250 MPa, le transfert est de 4000 Wm-2K-1. Un modèle de Hansel-Spittel est utilisé pour modéliser le comportement de l’acier 42CrMo4 lors de l’opération de forge. Il s’écrit sous la forme suivante simplifiée, les coefficient m5 à m9 étant nuls :

modèle de Hansel-Spittel.
modèle de Hansel-Spittel.

Avec :
sigma_f la contrainte vraie en MPA
T la température en °C
ε la déformation
m_1,le coefficient traduisant la réponse du modèle en fonction de la température
m_2, le coefficient traduisant l’écrouissage
m_3, le coefficient traduisant la réponse visqueuse du matériau
m_4, le coefficient traduisant un adoucissement

Tableau 4: Paramètre du modèle pour le 42CrMo4 à chaud (existant dans le logiciel de base).
Tableau 4: Paramètre du modèle pour le 42CrMo4 à chaud (existant dans le logiciel de base).

La pièce obtenue par forge refroidit à l’air libre. Le refroidissement est modélisé en appliquant une température de 20°C avec un coefficient de transfert de 10 Wm-2K-1 au lopin obtenu après les opérations de forge modélisées à l’étape précédente.

Dès lors qu’une étape de traitement thermique est réalisée, qu’il s’agisse de refroidissement, maintien en température ou refroidissement, des modèles matériaux sont nécessaires. Au regard des résultats précédent, deux modèles matériaux sont utilisés lors des différents traitements thermiques. Le modèle de l’acier 42CrMo4 de JMatPro® et un second modèle, correspondant à une version modifiée de ce dernier après intégration des données acquises, à la suite des essais expérimentaux menés à l’IWT de Brême : essais Gleeble et dilatométrie.

2. Traitement thermique, expérimentation et simulation

Les pièces sont soumises à deux traitements thermiques, une austénitisation de 1h à 860°C suivie d’une trempe à l’huile. Une huile CONDAT à 110°C, appelée huile semi-chaude et une deuxième huile ILOQUENCH légèrement plus drastique à 65°C, appelée huile froide sont utilisées pour savoir si le modèle numérique peut prédire des différences liées à ce type de paramètres de procédé.

Tableau 5: Tableau des résultats dimensionnels après traitement thermique.
Tableau 5: Tableau des résultats dimensionnels après traitement thermique.

Les pièces trempées sont finalement soumises à un revenu de 2h à 180°C. Ce dernier est modélisé avec un coefficient de 10 Wm-2K-1.

Les résultats dimensionnels sont présentés dans le tableau suivant. Il est à noter que, concernant le traitement thermique, les résultats obtenus avec le modèle JMatPro® semblent plus proches de ce qui a été observé expérimentalement, que le modèle modifié à la suite des essais réalisés à l’IWT de Brême. Toutefois, la distribution des phases n’est pas du tout conforme à ce qui est observé.

La proportion de phase martensitique est également observée pour analyser les différences entre les modèles utilisés. Cette dernière est indiquée dans les figures suivantes. Le modèle modifié avec les paramètres obtenus expérimentalement correspond aux phases attenues, à savoir, une phase unique martensitique.

Figure 6: Distribution de la phase martensitique (à gauche : Modèle JMatPro®, trempe CONDAT et à droite : modèle modifié, trempe CONDAT).
Figure 6: Distribution de la phase martensitique (à gauche : Modèle JMatPro®, trempe CONDAT et à droite : modèle modifié, trempe CONDAT).

3. Usinage : expérimentation et simulation

Dans le but de comparer le modèle et les expériences avec une plus grande précision, il est préférable de créer des déformations d’assez grande amplitude. Pour savoir quelle zone usiner, et donc optimiser le procédé en fonction de l’objectif, utiliser des simulations préalables pour avoir une tendance de l’influence des paramètres d’usinage employés, est nécessaire. Trois cas d’usinage sont envisagés et finalement, l’usinage du renfort semble être la zone induisant les plus grandes déformations. Un maximum de contraintes sont ainsi libérées. A l’instar de l’opération d’ébavurage, l’opération d’usinage est modélisée en retirant les éléments du renfort et en relâchant les contraintes présentes dans le matériau.

Le modèle utilisé à froid reste le modèle de Hansel-Spittel présenté précédemment.

Tableau 6: Tableau des résultats dimensionnels après usinage.
Tableau 6: Tableau des résultats dimensionnels après usinage.

Les résultats dimensionnels sont présentés dans le tableau 6 ci-contre. Ces derniers montrent que si le modèle JMatPro® était cohérent dans le cas du traitement thermique, les déformations ne sont plus correctement prédites après l’usinage. Ce point montre que pour attester de la pertinence d’un modèle, il est nécessaire d’étudier toute la gamme de fabrication de la pièce et non seulement une étape. En effet, c’est au moment de l’usinage où les contraintes résiduelles de la pièce accumulée durant toutes les étapes de fabrication sont relâchées et donnent lieu à des déformations. En effet, le modèle JMatPro® présente une fermeture du serre-joint, tandis que l’expérimentation montre une ouverture. Le modèle modifié à la suite des essais expérimentaux valide l’ouverture observée.

IVConclusions

En conclusion de cette étude, il apparait que la simulation numérique peut être d’un grand soutien dans le cas de la mise en place de gammes de fabrication ou d’optimisation de procédé.

Un des enjeux majeurs est toutefois de bien connaitre l’objectif de l’emploi de cette technologie car si dans certains cas, la précision donnée par le modèle est suffisante, comme dans le cas des aciers sans transformation de phases, ce n’est pas le cas pour tous les matériaux. En effet, les phénomènes métallurgiques responsables de l’apparition de contraintes résiduelles et donc des déformations au sein d’une pièce, dépendent de nombreux paramètres, nécessitant une grande précision dans la caractérisation.

Ainsi, utiliser la simulation numérique dans un but de comparaison entre des matériaux, des géométries ou des procédés peut être pertinent, comme cela peut l’être dans le cas d’optimisation de procédés où les variations de certains paramètres doivent être étudiées.

Cependant, si l’objectif est d’obtenir une valeur absolue d’une grandeur, la précision des modèles n’est pas suffisamment élevée. Cette dernière nécessite des campagnes de qualification des matériaux bien plus approfondies et des validations du modèle sur des panels de pièces présentant une plus grande population.

De plus, chaque matériau issu d’un lot ou d’une coulée différente pourra amener une dispersion complémentaire. Pour augmenter également la pertinence de la simulation, il est également nécessaire de modéliser toute la chaine de fabrication et non seulement une seule étape.

Références

1 – Kaiser, Investigation of the precipitation kinetics and microstructure evolution of martensitic AISI 4140 steel during tempering with high heating rates. Metallurgical Research & Technology, 2018.

Remerciements

Je remercie Thomas Lübben, de l’IWT de Brême pour avoir conduit les essais Gleeble et de dilatométrie de trempe. J’adresse également mes remerciements à Patrice Lasne de Transvalor pour son soutien dans l’exploitation des résultats de caractérisation et leur prise en compte dans les modèles matériaux. Enfin, je remercie toute l’équipe projet pour ces résultats : Marc Buvron, Mathieu Girinon, Florian Demangeot, Xavier Ledoux, Eric Nivet, Eric Usmial, Emilien Balandrau.

Pierre Krumpipe est co-auteur de cet article publié pour la première fois dans le revue Forge et Fonderie n° 35 (Octobre 2023), p.6-14

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