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Mécanismes d'évolution de texture au cours du recuit d'alliages de ...

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Chapitre 1: Métho<strong>de</strong>s expérimentales<br />

compte. Elle équiv<strong>au</strong>t alors à la <strong>texture</strong> <strong>de</strong> la même population <strong>de</strong> grains, dans un cas où<br />

tous les grains <strong>au</strong>raient la même taille.<br />

En raison <strong>de</strong>s incertitu<strong>de</strong>s <strong>de</strong> la mesure par EBSD, et <strong>de</strong> l'importance donnée <strong>au</strong>x grains<br />

les plus petits (qui peuvent résulter d'erreurs) dans la fonction <strong>de</strong> <strong>texture</strong> en nombre, un<br />

filtrage plus important est appliqué à la liste <strong>de</strong> grains pour calculer cette <strong>texture</strong>: les<br />

grains <strong>de</strong> moins <strong>de</strong> 10 pixels <strong>de</strong> surface ne sont pas pris en considération.<br />

De par la nature bidimensionnelle <strong>de</strong> l'analyse EBSD, il est possible que la <strong>texture</strong> <strong>de</strong><br />

recristallisation mesurée en MEB soit différente <strong>de</strong> la <strong>texture</strong> mesurée en DRX dans<br />

certains cas, en particulier ceux pour lesquels la taille <strong>de</strong> grain est corrélée avec les<br />

orientations. En effet, ces <strong>texture</strong>s sont calculées à partir <strong>de</strong>s orientations indivi<strong>du</strong>elles <strong>de</strong>s<br />

grains pondérées par leurs surfaces, et non leur volume, ce qui peut in<strong>du</strong>ire un biais dans<br />

la quantification <strong>de</strong> la <strong>texture</strong> par rapport <strong>au</strong>x mesures par DRX (qui sont également<br />

statistiquement plus fiable).<br />

1.3. Modélisation <strong>de</strong> la croissance <strong>de</strong> grains<br />

Nous avons été amenés à modéliser le phénomène <strong>de</strong> croissance <strong>de</strong> grains dans le<br />

Zirconium et le Titane (cf. chapitre 6). Le modèle utilisé fonctionne selon <strong>de</strong>s métho<strong>de</strong>s<br />

probabilistes, appelées métho<strong>de</strong>s <strong>de</strong> « Monte-Carlo » en référence <strong>au</strong>x jeux <strong>de</strong> hasard.<br />

Figure 1-9: microstructure tridimensionnelle<br />

utilisée pour la simulation <strong>de</strong> croissance <strong>de</strong> grain<br />

Ce modèle nous a été fourni par A.D.<br />

Rollett <strong>de</strong> la CMU Pittsburgh. Il a été<br />

initialement développé par E. Holm, puis<br />

modifié par A.D. Rollett [And84, Rol04].<br />

Le fonctionnement <strong>du</strong> modèle consiste en<br />

l'évolution d'une microstructure<br />

tridimensionnelle composée <strong>de</strong> grains.<br />

Comme dans un matéri<strong>au</strong> réel, les grains<br />

grossissent <strong>au</strong> <strong>cours</strong> <strong>de</strong> la simulation et<br />

<strong>de</strong> fait, leur nombre diminue.<br />

Une coupe partielle <strong>de</strong> cette microstructure est représentée dans la figure 1-9. Elle<br />

consiste en un cube <strong>de</strong> 100 voxels <strong>de</strong> côté. À chaque voxel est assigné l'indice <strong>du</strong> grain<br />

<strong>au</strong>quel il appartient. Il est à noter que cette microstructure est périodique suivant les trois<br />

axes. Pour procé<strong>de</strong>r à la migration <strong>de</strong>s joints <strong>de</strong> grains, et ainsi permettre la croissance, il<br />

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