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Effet des hétérogénéités microstructurales sur le comportement en fatigue multiaxiale à grand nombre de cycles : application à l'usinage assisté laser

Cette étude vise à modéliser les mécanismes d'endommagement sous chargements multiaxiaux en Fatigue à Grand Nombre de Cycles (FGNC). Le rôle des hétérogénéités microstructurales introduites en particulier par le procédé d'Usinage Assisté Laser fait l'objet d'une attention particulière. On propose de tenir compte de l'aspect dispersé des données en fatigue à l'aide d'une approche de type plan critique et d'un modèle à deux échelles. Plus précisément, une approche probabiliste de type Weibull est d'abord introduite pour prendre en compte le rôle des hétérogénéités microstructurales sur le comportement en fatigue à l'échelle macroscopique. Une deuxième partie de l'étude concerne l'utilisation d'un modèle de couplage plasticité - endommagement à l'échelle mésoscopique afin de refléter les effets de cumul d'endommagement observés en FGNC. Les prédictions des deux approches sont confrontées à des données expérimentales relatives à des chargements complexes (traction biaxiale, traction-torsion hors phase, asynchrone ou encore chargement d'amplitude variable). On montre un très bon comportement d'ensemble ainsi que la possibilité d'associer les deux modélisations pour obtenir une loi d'endommagement probabiliste dont une application directe est l'obtention de courbes P-S-N (Probabilité-Contrainte-Nombre de cycles) pour n'importe quel type de chargement. La dernière partie du travail est consacrée à l'étude de l'interaction entre un procédé d'usinage par assistance Laser (UAL) et la tenue en fatigue des composants métalliques obtenus (acier et alliage de titane). Le rôle des caractéristiques d'intégrité de surface (la microstructure, l'écrouissage, les contraintes résiduelles, l'état de surface

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00004274
Date02 October 2008
CreatorsNguyen Thi Thu, Huyen
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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