Dialogue essais-simulation et identification de lois de comportement ...

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Expérimentales Paramètres : sens L Paramètres : sens T Paramètres : Meuwissen Partie B – Chapitre 8 : Identification sur des essais complexes - comparaison et discussion ou x x 6% x 4% y y 1,5% y 0% 6,2% -3% -4% 8% 1,6% 0% pastel-00910076, version 1 - 27 Nov 2013 -3,0% 6,2% 1,6% -3,0% 6,2% -8% 8% 0% -8% 8% 1,6% 0% -3,0% -8% Figure ‎8-12 : Essai de traction équibiaxiale sur un NiTi à 50°C .Champs de déformations ( , , et ) mesurés par corrélation d’images (Vic-2D) et champs de déformations calculés par Abaqus en utilisant les paramètres identifiés à partir d’essai de traction sens L Tableau 7-2, à partir d’essai de traction sens T Tableau 7-3, et à partir d’essai sur éprouvette Meuwissen Tableau 8-1. Etat de déformation correspondant au chargement maximal. La comparaison entre valeurs expérimentales et valeurs simulées ne peut être faite que sur les gradients observés, en raison de l’impossibilité de relier les conditions aux limites imposées 218
Partie B – Chapitre 8 : Identification sur des essais complexes - comparaison et discussion au calcul aux valeurs expérimentales. Les gradients sont comparables, les maximums et minimums locaux sont situés aux mêmes endroits. Pour une comparaison plus fine, il est nécessaire de relancer les simulations numériques avec des conditions aux limites plus proches de la réalité de l’essai. Pour cela, il est indispensable que les images enregistrées pendant les essais englobent la zone de l’éprouvette près des mors. 8.5. Conclusion La seconde stratégie développée dans le cadre de ce travail profite de la richesse des informations recueillies lors des essais hétérogènes. Elle a permis, elle aussi, d’identifier les huit paramètres du modèle de Chemisky et al. (Chemisky et al. 2011). pastel-00910076, version 1 - 27 Nov 2013 La fonction objectif à minimiser est construite à partir des champs de déformations ( , et ) et des efforts sur la frontière de l’éprouvette. Cette stratégie exploite l’hétérogénéité spatio-temporelle des champs de déformations expérimentaux mesurés par corrélation d’images lors des essais de traction sur éprouvette Meuwissen à trois températures. L’emploi d’un algorithme d’optimisation hybride génétique – gradient (Levenberg- Marquardt) s’est révélé très avantageux. La partie génétique permet d’éviter qu’un minimum local ne soit adopté comme solution optimale, ce qui peut se produire avec les algorithmes de type gradient quand les paramètres initiaux sont trop éloignés de la solution. La partie à gradient permet de déterminer efficacement, aux alentours du minimum global, un jeu optimal de paramètres (un individu). L’emploi d’un algorithme hybride réduit le temps de calcul et assure la convergence vers un minimum global. Les courbes contrainte-déformation simulées à partir des paramètres identifiés (sens L et Meuwissen) ont montré un écart au niveau des valeurs des contraintes de début et de fin de transformation. Par contre, l’amplitude de la déformation de transformation et le paramètre de pseudo-écrouissage de transformation ainsi que la différence A f -M s sont très proches. La différence entre les niveaux de contrainte peut s’expliquer par l’imprécision sur la température d’essai. Une meilleure maîtrise des conditions d’essai, notamment de la température est nécessaire pour confirmer/infirmer cette hypothèse. La comparaison entre les essais biaxiaux et la simulation numérique n’est pas aboutie, car la loi de comportement utilisée dans ce travail est isotrope, et n’intègre pas les effets d’anisotropie observés expérimentalement et analysés au chapitre 4. En effet, une grande différence de comportement est observée suivant une sollicitation dans le sens longitudinal ou transverse, bien que ce matériau soit faiblement texturé. Une meilleure compréhension des origines de ces effets d’anisotropie du comportement en transformation s’avère nécessaire pour étudier le comportement de structures en AMF sous sollicitations complexes. 219
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N°: 2009 ENAM XXXX École doctoral
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