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En anglaisRÉSUMÉ
L’hydroformage est utilisé dans différentes industries. Dans des conditions réelles, différents paramètres (propriétés matériaux, dimensions, etc.) présentent des aléas qui affectent sa stabilité. Dans cet article, l’optimisation de ce procédé est abordée avec la prise en compte des incertitudes. Cet article enseigne que l’approche probabiliste est efficace et diminue la probabilité de défaillance. La difficulté est liée à la considération des contraintes fiabilistes qui imposent d’énormes efforts de calcul et engendrent des problèmes numériques. Des métamodèles sont utilisés pour contourner ces difficultés. Au final, deux méthodes d’optimisation fiabiliste et robuste sont proposées.
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Abdelkhalak EL HAMI : Professeur des Universités, Laboratoire de Mécanique de Normandie (LMN) INSA, Rouen-Normandie, France
INTRODUCTION
Le procédé de mise en forme par hydroformage fait intervenir plusieurs phénomènes complexes et présente plusieurs types de non-linéarités (géométrique, loi de comportement, etc.). L'optimisation d’une opération d’hydroformage nécessite beaucoup d’essais afin de déterminer d’une manière précise les trajets de chargements optimaux et d'obtenir une pièce sans défaut. Les progrès réalisés au niveau des outils numériques ont permis aux industriels de simuler et d’optimiser leurs moyens de production avant le lancement de la fabrication, dans le but de minimiser au maximum le taux de pièces défaillantes [M3185]. Cette approche est justifié tant par la multitude des paramètres à contrôler que par le coût exorbitant d’un essai réel. Plusieurs techniques ont été proposées ces dix dernières années, afin de bien mener une opération de mise en forme [M3000] [M3002].
La majorité de ces techniques combinent la méthode des éléments finis et des démarches d’optimisation. Avec ces moyens, les industriels peuvent simuler virtuellement leurs procédés, ce qui permet d’apporter une réponse à certaines questions, principalement sur la faisabilité de la pièce et aussi sur l’aptitude du trajet de chargement à la forme correctement [BM7518]. Ce couplage permet souvent une nette amélioration. Cependant, il ne permet pas d’assurer la stabilité du procédé et n’exclut pas l’apparition de certains types d’instabilités plastiques lors de la fabrication, étant donné qu’il y a plusieurs sources d’incertitudes liées au matériau, aux chargements, à la presse et aussi à l’opérateur.
L’objectif de cet article est de tenir compte des incertitudes dans l’analyse et dans l’optimisation du procédé d’hydroformage, pour une meilleure stabilité de ce dernier. Cela entraîne une diminution importante des pièces défectueuses, par conséquent une bonne fiabilité du procédé et une gestion efficace du portefeuille industriel.
Le lecteur trouvera en fin d'article un glossaire et un tableau des symboles utilisés.
KEYWORDS
optimization | global reliability | Failure probability | metal forming process | hydroforming
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4. Optimisation déterministe et fiabiliste d’un tube avec deux zones d’expansion
Le deuxième exemple traité dans cet article consiste à hydroformer un tube avec deux zones d’expansion de hauteur différente. Le problème est résolu avec une méthode déterministe classique et une approche probabiliste, afin de comparer les deux. Pour simplifier le problème, on considère que seuls les paramètres de chargement sont incertains.
Le modèle éléments finis est composé d’une matrice avec deux zones d’expansion, et de deux poinçons qui assurent l’apport de la matière à la zone expansée modélisée par des corps rigides. Le tube est de diamètre 45 mm et d’épaisseur initiale 1,5 mm, le modèle est présenté figure 27.
Les dimensions de la matrice sont illustrées sur la figure 28. Le tube possède la même longueur que la matrice. Le matériau utilisé est un acier DC06 dont les propriétés élastoplastiques sont présentées dans le tableau 1.
Les trajets de chargements utilisés sont présentés sur les figures 29 et 30. Le but est d’optimiser les trajets de chargement d’une manière déterministe et aussi fiabiliste. On cherche à contrôler les déplacements des 2 poinçons et la pression interne. Dans ce problème, le déplacement axial est modélisé par les points D 1 pour le poinçon 1 et D 2 pour le poinçon 2. La pression interne est contrôlée par 3 niveaux de pression notés P 1, P 2, P 3.
Le tableau 6 représente ces variables avec leurs caractéristiques probabilistes. Ces variables sont supposées statistiquement indépendantes.
La fonction objectif définie porte sur une minimisation de la variation de l’épaisseur finale (équation ...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - RADI (B.), EL HAMI (A.) - Mise en forme des matériaux : emboutissage, hydroformage et fabrication additive. - ISTE, Londres (2017).
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(2) - ASNAFI (N.) - Analytical modelling of tube hydroforming. - In : Thin-walled structures, 34, p. 295-330 (2003).
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(3) - STRANO (M.), JIRATHEARANAT (S.), ALTAN (T.) - Adaptive FEM Simulation for Tube Hydroforming : a Geometry-Based Approach for Wrinkle Detection. - In : Manufacturing Technology, 50, p. 185-190 (2001).
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(4) - SHU-HUI (L.) et al - Loading path prediction for tube hydroforming process using a fuzzy control strategy. - In : Materials and design (2007).
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(5) - JANSSON (T.), NILSSON (L.), MOSHFEGH (R.) - Reliability analysis of a sheet metal forming process using Monte Carlo analysis and metamodels. - In : Materials Processing Technology, 22.1 (2008).
-
...
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Logiciel de calcul par éléments finis Abaqus :
Logiciel de simulation Autoform d'une pièce emboutie :
ESI PAM-STAMP :
https://www.esi-group.com/fr/solutions-logicielles/fabrication-virtuelle/formage-de-toles
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EDIAMEF, un outil TICE pour la formation par la recherche dans le domaine de la simulation de mise en forme des matériaux
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