Automatisation de la caractérisation mécanique et de la calibration des modèles – AutoMeCal
Automatisation de la caractérisation mécanique et de la calibration des modèles
Automatisation de la caractérisation mécanique et de la calibration des modèles
Objectifs du projet AutoMeCal
L’utilisation extensive de la conception mécanique virtuelle des procédés de mise en forme et des pièces de structure permet de tendre vers une sobriété d’utilisation des matériaux, en diminuant la masse des produits et les rebuts de production liés à la variation des propriétés des matériaux d’un lot à l’autre. La robustesse et la fiabilité d'une telle conception dépendent fortement de la précision du modèle mécanique du matériau, défini par des équations constitutives et des paramètres optimisés pour le matériau choisi à partir de données issues d’essais mécaniques. Une solution automatisée pour les essais mécaniques ainsi que la calibration des modèles mécaniques permettent d'étudier virtuellement, et donc assez rapidement, l'impact d'une variation des propriétés mécaniques d'un lot à l'autre. L'objectif du projet AutoMeCal est de créer un outil automatisé et intelligent, dont l'entrée est un nouveau matériau, et la sortie est le modèle élasto-plastique anisotrope calibré jusqu’à rupture, qui est précisément représentatif du comportement mécanique du matériau. Cet outil comprend une cellule robotisée pour les essais mécaniques automatisés, couplée à un outil d’optimisation entièrement automatisé, basé sur l'identification inverse des paramètres du matériau. L'aspect innovant du projet AutoMeCal est l'intégration de plusieurs composants et/ou tâches qui, jusqu'à présent, existent déjà par eux-mêmes mais ne fonctionnent pas ensemble d'une manière entièrement automatisée.
Le projet AutoMeCal a débuté le 1er févier 2024, pour une durée de 4 ans. L’outil à développer comprendra une cellule robotisée pour les essais mécaniques automatisés, constituée d’une machine d’essais de traction ou de cisaillement simple et d’un cobot, couplée à un outil d’optimisation entièrement automatisé basé sur l'identification inverse des paramètres du matériau. L’objectif du projet AutoMeCal est l'intégration de plusieurs composants et/ou tâches, telles que la préparation des éprouvettes et le dépôt du motif pour la corrélation d’images numériques, la réalisation de l’essai mécanique et sa validation, la préparation des données pour l’identification et le choix d’une méthode (Finite Element Model Updating ou Virtual Fields Method) pour la calibration, qui existent déjà par eux-mais doivent donc évoluer et/ou être adaptés à l'automatisation. Cet outil est une forte contribution à l'industrie 4.0, car la qualité des données d'entrée de la simulation numérique est essentielle pour la robustesse et la précision des prédictions numériques. Il y a un manque reconnu de bases de données sur les matériaux et le projet AutoMeCal contribuera à améliorer la qualité de la simulation numérique, principalement dans le domaine des transports (automobile et aérospatial) et pour les tôles métalliques minces.
L’outil à développer comprendra une cellule robotisée pour les essais mécaniques automatisés, constituée d’une machine d’essais de traction ou de cisaillement simple et d’un cobot, couplée à un outil d’optimisation entièrement automatisé basé sur l'identification inverse des paramètres du matériau. L’objectif du projet AutoMeCal est l'intégration de plusieurs composants et/ou tâches, telles que la préparation des éprouvettes et le dépôt du motif pour la corrélation d’images numériques, la réalisation de l’essai mécanique et sa validation, la préparation des données pour l’identification et le choix d’une méthode (Finite Element Model Updating ou Virtual Fields Method) pour la calibration, qui existent déjà par eux-même, mais doivent donc évoluer et/ou être adaptés à l'automatisation. Cet outil est une forte contribution à l'industrie 4.0, car la qualité des données d'entrée de la simulation numérique est essentielle pour la robustesse et la précision des prédictions numériques. Il y a un manque reconnu de bases de données sur les matériaux et le projet AutoMeCal contribuera à améliorer la qualité de la simulation numérique, principalement dans le domaine des transports (automobile et aérospatial) et pour les tôles métalliques minces.
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Souto, N.; Andrade-Campos, A.; Thuillier, S. Material parameter identification within an integrated methodology considering anisotropy, hardening and rupture. Journal of Materials Processing Technology. 2015, 220, 157-172.
Kacem, A.; Laurent, H.; Thuillier, S. Influence of experimental boundary conditions on the calibration of a ductile fracture criterion. Engineering Fracture Mechanics. 2021, 248, 107686.
Hérault, D.; Thuillier, S.; Lee, S.Y.; Manach, P.Y.; Barlat, F. Calibration of a strain path change model for a dual phase steel. International Journal of Mechanical Sciences. 2021, 194, 106217.
Ouaidat, G.; Kacem, A.; Thuillier, S. Uncertainties on the mechanical behaviour of bronze sheets: influence on the failure in bending. International Journal of Material Forming. 2024, 17, 29.
Dans le domaine de la conception mécanique virtuelle, la robustesse et la fiabilité d'un modèle mécanique dépendent fortement de la base de données expérimentale utilisée pour la calibration, c'est-à-dire de la richesse/complétude de la base de données et de la proximité avec le matériau utilisé en production. Actuellement, dans un contexte industriel, le lien entre le matériau virtuel et le matériau réel utilisé en production n'est pas assez fort, et au mieux, il est obtenu sur d'autres lots matériaux, dans différents états de vieillissement ou différentes épaisseurs. L'objectif du projet AutoMeCal est de fournir, rapidement et efficacement, une calibration des modèles mécaniques avancés à partir du lot utilisé en production. À cette fin, une caractérisation mécanique automatisée et une calibration de modèle seront développées, afin de fournir, par une méthodologie inverse, les paramètres matériels nécessaires pour la conception virtuelle du processus de mise en forme et/ou le dimensionnement de la structure.
Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite)
Coordination du projet
Sandrine THUILLIER (Institut de Recherche Dupuy de Lôme)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
IRDL Institut de Recherche Dupuy de Lôme
Aide de l'ANR 292 177 euros
Début et durée du projet scientifique :
janvier 2024
- 48 Mois
