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POURVU - Développement d'une nouvelle méthode 4D automatisée pour étudier la déformation et la rupture des matériaux de structure

POURVU - Développement d'une nouvelle méthode 4D automatisée pour étudier la déformation et la rupture des matériaux de structure

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Proposition de thèse

Spécialité

Mécanique

Ecole doctorale

Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique

Directeur de thèse

PROUDHON Henry

Unité de recherche

Centre des Matériaux

ContactHenry Proudhon
Date de validité

01/10/2019

Site Webhttp://www.mat.mines-paristech.fr/Accueil/Propositions-de-theses/
Mots-clés

tomographie, Imagerie, essais mécaniques, matériaux, fatigue, plasticité

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Résumé

L'imagerie 3D des matériaux de structure par tomographie est en plein développement et les essais 4D vont révolutionner notre manière de faire de la mécanique des matériaux [1]. L'obtention de données in situ en volume multimodales (cristallographie, déformation, endommagement) est possible grâce aux nouvelles méthodes d'imagerie non-destructive couplées à des dispositifs d'essais mécaniques dédiés (essais dits 4D) [2]. Cette méthodologie est développée depuis quelques années au Centre des matériaux et doit aujourd'hui être automatisée pour augmenter le nombre d'échantillons testés et accéder à des données statistiquement représentatives. L'analyse de telles quantités de données nécessite de développer une nouvelle méthodologie de traitement tirant parti des progrès récents des méthodes d'apprentissage automatique (machine learning) [3].
Une large campagne expérimentale in situ au synchrotron (traction, fatigue,
température ambiante et à 550C) permettra d'obtenir des données uniques sur la déformation en l'endommagement des matériaux base nickel. Ces essais s'appuieront sur les moyens et résultats récemment obtenus aux centre des matériaux [4, 5] tout en nécessitant de nouveaux développements. La DCT (tomographie en contraste de diffraction) [6, 7] in situ sera testée pour la première fois au synchrotron soleil (actuellement uniquement possible à l'ESRF de Grenoble). La méthodologie du clone digital de chaque éprouvette sera étendue de façon systématique donnant accès aux champs locaux de contraintes et de déformation associés à la plasticité [8]. La convergence des données expérimentales et numériques (développements propres à la Chaire BIGMECA) permettra de constituer une base de données tout à fait unique pour élucider les mécanismes de déformation et d'endommagement. Pour ce faire des techniques de machine learning seront déployées pour analyser cette gigantesque quantité de donnée. Cette méthodologie permettra (i) de déterminer les lois de plasticité à base physique dans ces matériaux, (ii) d'identifier les sites d'amorçage de l'endommagement (iii) de valider les critères de nocivité des défauts responsables de la tenue macroscopique. Dans la mesure du possible, les essais 4D seront complétés par des mesures à plus haute résolution (TEM au Centre des Matériaux et Hard X-Ray Microscopy à l'ESRF) pour aller observer des configurations en volume particulièrement intéressantes (joint de macle, défaut d'une forme particulière). La visualisation des structures de dislocations / d'endommagement tout en connaissant la microstructure complète et les champs de contraintes permettra de valider la base physique des lois constitutives employées.
Avec l'augmentation de la puissance de calcul et des moyens de mesure, les
données sur le comportement mécanique des matériaux peuvent aujourd'hui être expérimentales et/ou simulées. La convergence de ces données va représenter une rupture et autoriser l'analyse automatique par machine learning. Cette idée sera mise en oeuvre dans cette thèse par l'analyse statistique des essais 4D (extraction des corrélations avec la microstructure et par voie de conséquence des lois physiques régissant les mécanismes de déformation et d'endommagement).

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Contexte

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Encadrement

Henry Proudhon directeur de thèse Centre des Matériaux

Profil candidat

Profil type pour une thèse à MINES ParisTech: Ingénieur et/ou Master recherche - Bon niveau de culture générale et scientifique. Bon niveau de pratique du français et de l'anglais (niveau B2 ou équivalent minimum). Bonnes capacités d'analyse, de synthèse, d'innovation et de communication. Qualités d'adaptabilité et de créativité. Capacités pédagogiques. Motivation pour l'activité de recherche. Projet professionnel cohérent.

Pour candidater, vous devez être titulaire d'un diplôme d'ingénieur ou d'un diplôme national de master en mécanique des matériaux. Vous devez être à l'aise et/ou motivé par une combinaison d'activités expérimentales et de simulations avancées.

Votre dossier complet doit être envoyé à recrutement_these@mat.mines-paristech.fr

Le dossier de candidature doit comporter :
-un curriculum vitae détaillé
-une lettre de motivation
-vos relevés de notes L3, M1, M2
-2 lettres de recommandation
-les noms et les coordonnées d'au moins deux personnes pouvant être contactées pour recommandation
-une attestation de niveau d'anglais

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Références

[1] H. Proudhon. Synchrotron imaging and diffraction for in situ 3D characterization
of polycrystalline materials. In S. Bouvier A. Ibrahimbegovic D. Brancherie, P. Feissel, editor, From Microstructure Investigations to Multiscale Modeling, chapter 1. Wiley, 2017.
[2] E. Maire and P.J. Withers. Quantitative x-ray tomography. International Materials Reviews, 59(1):1–43, 2014, doi:10.1179/1743280413Y.0000000023.
[3] A. Rovinelli, M. Sangid, H. Proudhon, andW. Ludwig. Using machine learning and a data-driven approach to identify the small fatigue crack driving force in polycrystalline materials. Nature Computational Materials, 4(35), 2018, doi:10.1038/s41524-018-0094-7.
[4] P.-A. Poulet, G. Hochsetter, A. King, H. Proudhon, S. Joannes, and L. Laiarinandrasana. Observations by in-situ X-ray synchrotron computed tomography of the microstructural evolution of semi-crystalline Polyamide 11 during deformation. Polymer Testing, 56:245–260, 2016, doi:10.1016/j.polymertesting.2016.10.023.
[5] Henry Proudhon, Nicolas Guéninchault, Samuel Forest, and Wolfgang Ludwig. Incipient bulk polycrystal plasticity observed by synchrotron in-situ topotomography. Materials, 11(10), 2018, doi:10.3390/ma11102018.
[6] W. Ludwig, A. King, M. Herbig, P. Reischig, J. Marrow, L. Babout, E. M. Lauridsen, H. Proudhon, and J. Y. Buffière. Characterization of polycrystalline materials using synchrotron X-ray imaging and diffraction techniques. JOM, 62(12):22–28, December 2010, doi:10.1007/s11837-010-0176-6.
[7] P. Reischig, A. King, L. Nervo, N. Viganó, Y. Guilhem, W. J. Palenstijn, K. J. Batenburg, M. Preuss, andW. Ludwig. Advances in X-ray diffraction contrast tomography: flexibility in the setup geometry and application to multiphase materials. Journal of Applied Crystallography, 46(2):297–311, Apr 2013, doi:10.1107/S0021889813002604.
[8] H. Proudhon, J. Li, P. Reischig, N. Guéninchault, S. Forest, and W. Ludwig. Coupling diffraction contrast tomography with the finite element method. Advanced Engineering Materials, 18(6):903–912, 2016, doi:10.1002/adem.201500414.

Type financement

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