Cette thèse est une contribution à la construction de l’Approche Locale de la rupture à l’échelle microscopique à l’aide de la modélisation d’agrégats polycristallins. Elle consiste à prendre en compte la variabilité spatiale de la microstructure du matériau. Pour ce faire, la modélisation micromécanique du matériau est réalisée par la simulation d’agrégats polycristallins par éléments finis. Les champs aléatoires de contrainte (principale maximale et de clivage) dans le matériau qui représentent la variabilité spatiale de la microstructure sont ensuite modélisés par un champ aléatoire gaussien stationnaire ergodique. Les propriétés de variabilité spatiale de ces champs sont identifiés par une méthode d’identification, e.g. méthode du périodogramme, méthode du variogramme, méthode du maximum de vraisemblance. Des réalisations synthétiques des champs de contraintes sont ensuite simulées par une méthode de simulation, e.g. méthode Karhunen-Loève discrète, méthode “Circulant Embedding”, méthode spectrale, sans nouveau calcul aux éléments finis. Enfin, le modèle d’Approche Locale de la rupture par simulation de champ de contrainte de clivage permettant d’y intégrer les réalisations simulées du champ est construit pour estimer la probabilité de rupture du matériau. / This thesis is a contribution to the construction of the Local Approach to fracture at the microscopic scale using polycrystalline aggregate modeling. It consists in taking into account the spatial variability of the microstructure of the material. To do this, the micromechanical modeling is carried out by finite element analysis of polycrystalline aggregates. The random stress fields (maximum principal et cleavage stress) in the material representing the spatial variability of the microstructure are then modeled by a stationary ergodic Gaussian random field. The properties of the spatial variability of these fields are identified by an identification method, e.g. periodogram method, variogram method, maximum likelihood method. The synthetic realizations of the stress fields are then simulated by a simulation method, e.g. discrete Karhunen-Loève method, circulant embedding method, spectral method, without additional finite element calculations. Finally, a Local Approach to fracture by simulation of the cleavage stress field using the simulated realizations is constructed to estimate the rupture probability of the material.

Pour fabriquer le caisson-coeur du futur réacteur expérimental Jules Horowitz (RJH), un assemblage de viroles est effectué à l'aide d'un procédé haute énergie : le soudage par faisceau d'électrons (FE). L'aluminium 6061-T6 qui a été choisi pour la fabrication de ces viroles est un alliage à durcissement structural, ce qui signifie que ses propriétés mécaniques sont très fortement dépendantes de son état de précipitation. Lors du soudage des viroles, l'état microstructural du matériau est affecté : on assiste notamment à une dégradation de l'état fin de précipitation (T6). Les conséquences de cette dégradation microstructurale sont diverses. Notamment, l'évolution de l'état de précipitation au cours du soudage engendre une variation du comportement mécanique et impactera donc la distribution des contraintes résiduelles. De plus, les propriétés mécaniques en service à proximité du joint soudé seront grandement modifiées, on assiste par exemple à une chute de la limite d'élasticité. Dans ce travail, des essais cycliques ont été effectués après des chargements thermiques représentatifs d'une opération de soudage mais aussi pendant des essais isothermes. L'analyse de ces résultats et la confrontation à des mesures de Diffusion de Neutrons aux Petits Angles (DNPA) et de Microscopie Electronique en Transmission (MET) permettent de comprendre les effets de la précipitation sur la loi de comportement de l'alliage. Afin de prédire les évolutions microstructurales et mécaniques dans l'alliage 6061, un logiciel de précipitation a été implémenté et couplé à un modèle élastoplastique à base physique. Les résultats obtenus permettent de représenter la grande variété de comportement observé lors de la campagne expérimentale. Un couplage entre simulation éléments finis thermique et précipitation a été effectué et permet d'ouvrir des perspectives de simulations plus physiques pour ce type d'alliage. / In order to assemble the pressure vessel of experimental Reactor Jules Horowitz (RJH) of France in the future, the electron beam welding process will be used. Several ferrules in a 6061-T6 age hardening aluminum alloy are used for manufacturing this vessel. The fine precipitation state (T6) is affected significantly by the electron beam welding process. Consequently, this microstructural degradation leads to an evolution of the mechanical behaviour and thus will affect the distribution of residual stresses. Moreover, the mechanical properties of the weld joint at ambiant temperature can be modified, such as the yield stress that may drop from 280 MPa to 55 MPa. In this work, cyclic tensile tests have been performed after anisothermal histories representative of welding and during isothermal treatments. The analysis of these results is compared with Small Angles Neutrons Scattering (SANS) and Transmission Electron Microscopy (TEM) characterizations that allow to understand the effect of the precipitation on the material behaviour. To predict the microstructural evolutions in the 6061 structure, a precipitation model has been developped. The precipitation software "PreciSo" coupled with a Finite Element thermal simulations and elastoplastic models allows to open new prospectives in the physical-based simulations domain.

Purdue School of Engineering and Technology, Indianapolis / Powder Bed Fusion Additive Manufacturing enables the fabrication of metal parts with complex geometry and elaborates internal features, the simplification of the assembly process, and the reduction of development time. However, the lack of consistent quality hinders its tremendous potential for widespread application in industry. This limits its ability as a viable manufacturing process particularly in the aerospace and medical industries where high quality and repeatability are critical. A variety of defects, which may be initiated during the powder-bed fusion additive manufacturing process, compromise the repeatability, precision, and resulting mechanical properties of the final part. The literature review shows that a non-uniform temperature distribution throughout fabricated layers is a significant source of the majority of thermal defects. Therefore, the work introduces an online thermography methodology to study temperature distribution, thermal evolution, and thermal specifications of the fabricated layers in powder-bed fusion process or any other thermal inherent AM process. This methodology utilizes infrared technique and segmentation image processing to extract the required data about temperature distribution and HAZs of the layer under fabrication. We conducted some primary experiments in the FDM process to leverage the thermography technique and achieve a certain insight to be able to propose a technique to generate a more uniform temperature distribution. These experiments lead to proposing an innovative chessboard scanning strategy called tessellation algorithm, which can generate more uniform temperature distribution and diminish the layer warpage consequently especially throughout the layers with either geometry that is more complex or poses relatively longer dimensions. In the next step, this work develops a new technique in ABAQUS to verify the proposed scanning strategy. This technique simulates temperature distribution throughout a layer printed by chessboard printing patterns in powder-bed fusion process in a fraction of the time taken by current methods in the literature. This technique compares the temperature distribution throughout a designed layer printed by three presented chessboard-scanning patterns, namely, rastering pattern, helical pattern, and tessellation pattern. The results confirm that the tessellation pattern generates more uniform temperature distribution compared with the other two patterns. Further research is in progress to leverage the thermography methodology to verify the simulation technique. It is also pursuing a hybrid closed-loop online monitoring and control methodology, which bases on the introduced tessellation algorithm and online thermography in this work and Artificial Neural Networking (ANN) to generate the most possible uniform temperature distribution within a safe temperature range layer-by-layer.