Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Cet article traite de la modélisation numérique du comportement de matériaux cristallins. Après une description des modèles de simulations à l’échelle atomique et des applications à l’étude de la déformation plastique des métaux, l’article aborde les modèles numériques du comportement collectif de populations de dislocations pour lesquels les entités simulées sont les lignes de défauts. Puis, deux modèles d'étude du comportement du monocristal sont présentés. Le premier utilise les densités de dislocations sur les systèmes de glissement, tandis que le deuxième est purement phénoménologique et permet de traiter des chargements complexes.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Marc FIVEL : Agrégé de mécanique de l’École normale supérieure de Cachan - Docteur en mécanique - Chargé de recherches au CNRS - Institut national polytechnique de Grenoble
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Samuel FOREST : Ingénieur civil de l’École des mines de Paris - Docteur en sciences et génie des matériaux - Chargé de recherches au CNRS - École nationale supérieure des mines de Paris
INTRODUCTION
Les matériaux cristallins sont par nature hétérogènes. On distingue, par exemple, les polycristaux constitués d’agglomérats de grains monocristallins dans lesquels des lignes de défauts, les dislocations, propagent des cisaillements sur des plans cristallographiques. Cette hétérogénéité spatiale conduit à développer des modélisations différentes à chacune des échelles impliquées. L’avénement d’une puissance informatique toujours plus performante (on peut actuellement compter sur une vitesse des microprocesseurs doublée tous les dix-huit mois) a stimulé le développement d’outils numériques sophistiqués dédiés à la simulation du comportement mécanique des matériaux. À chaque échelle d’étude, un effort important a été porté sur la mise en place de modèles fiables adaptés aux diverses situations rencontrées lors des procédés de mise en forme et des conditions en service des composants industriels (figure 1). Petit à petit, chaque modèle devient de plus en plus performant : le volume qu’il est possible de simuler ainsi que le temps physique sont toujours plus importants. On constate désormais un recouvrement entre les capacités des différents modèles à simuler la réponse de volumes de taille fixée pendant un temps physique donné.
Même s’il est encore utopique de penser simuler le processus de mise en forme par emboutissage à partir de simulations atomiques ou même à partir de la dynamique des dislocations, on constate tout de même que l’on peut, d’ores et déjà, « remonter » les échelles d’espace et de temps de manière continue, par exemple en réalisant des simulations spécifiques dont les résultats serviront à asseoir un modèle à l’échelle supérieure. On observe également que, à l’échelle des milieux continus, les lois de comportement phénoménologiques laissent peu à peu la place à des relations de comportement déduites des mécanismes physiques à l’origine de la déformation plastique tels que les mouvements de dislocations. Cette transition d’échelle entre la dynamique d’une ligne de dislocation et le comportement d’un milieu continu pour lequel les variables internes sont généralement les densités de dislocations sur les différents systèmes de glissement implique une moyenne et donc une statistique sur tous les événements potentiels ainsi qu’une homogénéisation sur un volume arbitraire. Cela conduit finalement à des relations de comportement toujours plus ou moins phénoménologiques. Il en est de même pour les techniques d’homogénéisation modélisant le passage du monocristal au polycristal.
Le présent article est consacré à la modélisation numérique du comportement de matériaux cristallins, principalement métalliques, à différentes échelles à l’aide d’outils numériques spécifiquement adaptés en insistant sur les applications potentielles de ces outils, leurs capacités à reproduire la déformation plastique des cristaux mais également leurs limitations intrinsèques. Après une description des modèles de simulations à l’échelle atomique, comme la dynamique moléculaire, et des applications concernant l’étude de la déformation plastique des métaux, l’article aborde les modèles numériques du comportement collectif de populations de dislocations pour lesquels les entités simulées sont les lignes de défauts. Puis, le comportement du monocristal est décrit en présentant deux modèles : le premier utilise comme variables internes les densités de dislocations sur les systèmes de glissement tandis que le deuxième est purement phénoménologique mais remarquablement bien adapté pour traiter des chargements complexes.
Dans un second article Plasticité cristalline et transition d’échelle : cas du polycristal, nous traiterons le cas du polycristal.
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2. Simulations de dynamique des dislocations. Cas des CFC
Apparus dès la fin des années mil neuf cent quatre-vingt, les modèles de dynamique des dislocations connaissent actuellement un grand essor. L’échelle des volumes étudiés est idéalement située entre les simulations atomiques de type dynamique moléculaire et les modèles numériques traitant des milieux continus comme les techniques d’éléments finis par exemple. Dans cette description de la plasticité cristalline, les dislocations sont traitées individuellement tandis que le milieu élastique dans lequel elles se déplacent est traité comme un milieu continu. Dans ce paragraphe, nous ne présenterons que le cas des structures cristallographiques cubiques à faces centrées pour lesquelles les codes numériques actuels sont les plus avancés.
2.1 Composants d’un modèle 3D
Bien qu’il existe plusieurs familles de codes numériques traitant la dynamique des dislocations, tous reposent sur les mêmes idées. Il faut principalement définir trois composantes pour développer un code de dynamique des dislocations : la discrétisation des lignes, la cinétique des segments et les conditions aux limites.
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Discrétisation des lignes de dislocations
Les lignes de dislocations sont discrétisées en segments connectés les uns aux autres (figure 5). La discrétisation la plus simple consiste à utiliser les particularités du réseau cristallin. Par exemple, pour les structures cubiques à faces centrées, il est possible de se contenter de n’utiliser que les segments de caractère vis ou coin. Ces segments étant orthogonaux entre eux, les déplacements des lignes sont simplifiés : lorsqu’un segment se déplace, il suffit d’allonger les deux segments voisins auxquels il est connecté. Des discrétisations plus raffinées ont été développées récemment, que ce soit en ajoutant une orientation discrète supplémentaire ou encore en ne considérant pas les segments mais les nœuds les connectant, ce qui revient finalement à considérer tous les angles possibles entre segments (code nodal). Pour toutes ces méthodes, les segments ou les nœuds à gérer se déplacent soit dans un espace réel ou encore dans un espace lui‐même discrétisé à la manière du réseau cristallin.
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Cinétique des segments de dislocations
Les segments...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - CHANTRENNE (P.), VOLZ (S.) - Thermique à l’échelle submicronique. Introduction à la dynamique moléculaire. - Techniques de l’Ingénieur, traité Génie énergétique, BE 8 290, p. 1-20 (2002).
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(3) - ABRAHAM (F.) - The embedded-atom method : a review of theory and applications. - Materials Science Report, 9, p. 251-310 (2002).
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