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Étude numérique du comportement en fatigue à grand nombre de cycles d’agrégats polycristallins de cuivre

Published online by Cambridge University Press:  20 July 2011

Camille Robert ,
Nicolas Saintier ,
Thierry Palin-Luc  and
Franck Morel
Camille Robert*
Affiliation:
Arts et Métiers ParisTech, LAMPA, 2 bd du Ronceray, 49035 Angers Cedex, France Arts et Métiers ParisTech, I2M – UMR CNRS 5295, Université Bordeaux 1, esplanade des Arts et Métiers, 33405 Talence Cedex, France
Nicolas Saintier
Affiliation:
Arts et Métiers ParisTech, I2M – UMR CNRS 5295, Université Bordeaux 1, esplanade des Arts et Métiers, 33405 Talence Cedex, France
Thierry Palin-Luc
Affiliation:
Arts et Métiers ParisTech, I2M – UMR CNRS 5295, Université Bordeaux 1, esplanade des Arts et Métiers, 33405 Talence Cedex, France
Franck Morel
Affiliation:
Arts et Métiers ParisTech, LAMPA, 2 bd du Ronceray, 49035 Angers Cedex, France
*
aAuteur pour correspondance : [email protected]
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Abstract

Une analyse du comportement en fatigue multiaxiale à grand nombre de cycles est conduite à travers la simulation numérique d’agrégats polycristallins. Le matériau métallique choisi est un cuivre de microstructure CFC. Le VER, constitué d’un ensemble de 300 grains d’orientation aléatoire équiprobable et de géométrie équiaxe, est sollicité au niveau de la limite de fatigue définie pour un nombre de cycles de 107 cycles, le but étant de calculer les quantités mécaniques relatives à l’échelle mésoscopique (moyenne à l’échelle du grain) après stabilisation du comportement cyclique local. Les résultats de la simulation montrent la grande dispersion des variables mécaniques à cette échelle mésoscopique. Une analyse statistique de la réponse de l’agrégat est proposée pour différents chargements purement alternés : traction, torsion, traction-torsion combinées en-phase. Grâce à la connaissance des quantités mécaniques locales pour un nombre suffisamment grand de microstructures différentes, une analyse critique de certains critères d’endurance multiaxiaux (Crossland et Dang Van) est conduite.

Keywords

Fatiguesimulation numériqueagrégats polycristallinsFatiguenumerical simulationpolycrystalline aggregates
Type
Research Article
Information
Mechanics & Industry , Volume 12 , Issue 3: CFM 2011 , 2011 , pp. 209 - 214
Copyright
© AFM, EDP Sciences 2011

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References

Références

Meric, L., Cailletaud, G., Single crystal modeling for structural calculations: Part 2, finite element implementation, J. Eng. Mater. Technol. 113 (1991) 171–182 CrossRefGoogle Scholar
Bridier, F., McDowell, D.L., Villechaise, P., Mendez, J., Crystal plasticity modeling of slip activity in ti-6al-4v under high cycle fatigue loading, Int. J. Plasticity 25 (2009) 1066–1082 CrossRefGoogle Scholar
Morel, F., Huyen, N., Plasticity and damage heterogeneity in fatigue, Theor. Appl. Fract. Mech. 49 (2008) 98–127 CrossRefGoogle Scholar
Poncelet, M., Doudard, C., Calloch, S., Weber, B., Hild, F., Probabilistic multiscale models and measurements of self-heating under multiaxial high cycle fatigue, J. Mech. Phys. Solids 58 (2010) 578–593 CrossRefGoogle Scholar
Weyer, S., Fröhlich, A., Riesch-Oppermann, H., Cizelj, L., Kovac, M., Automatic finite element meshing of planar Voronoi tessellations, Eng. Fract. Mech. 69 (2002) 945–958 CrossRefGoogle Scholar
Zhang, K.S., Wu, M.S., Feng, R., Simulation of microplasticity-induced deformation in uniaxially strained ceramics by 3-d Voronoi polycrystal modeling, Int. J. Plast. 21 (2005) 801–834 CrossRefGoogle Scholar
Luther, T., Könke, C., Polycrystal models for the analysis of intergranular crack growth in metallic materials, Eng. Fract. Mech. 76 (2009) 2332–2343 CrossRefGoogle Scholar
Groeber, M., Ghosh, S., Uchic, M.D., Dimiduk, D.M., A framework for automated analysis and simulation of 3d polycrystalline microstructures. Part 2: Synthetic structure generation, Acta Mater. 56 (2008) 1274–1287 CrossRefGoogle Scholar
St-Pierre, L., Héripré, E., Dexet, M., Crépin, J., Bertolino, G., Bilger, N., 3d simulations of microstructure and comparison with experimental microstructure coming from o.i.m analysis, Int. J. Plast. 24 (2008) 1516–1532 CrossRefGoogle Scholar
Bhandari, Y., Sarkar, S., Groeber, M., Uchic, M.D., Dimiduk, D.M., Ghosh, S., 3d polycrystalline microstructure reconstruction from fib generated serial sections for fe analysis, Comput. Mater. Sci. 41 (2007) 222–235 CrossRefGoogle Scholar
Barbe, F., Forest, S., Cailletaud, G., Intergranular and intragranular behavior of polycrystalline aggregates. Part 2: Results, Int. J. Plast. 17 (2001) 537–563 CrossRefGoogle Scholar
Gérard, C., F. N’Guyen, N. Osipov, G. Cailletaud, M. Bornert, D. Caldemaison, Comparison of experimental results and finite element simulation of strain localization scheme under cyclic loading, Comput. Mater. Sci. 46 (2009) 755–760 Proceedings of the 18th International Workshop on Computational Mechanics of Materials, IWCMM-18. Google Scholar
Lukás, P., Kunz, L., Effect of mean stress on cyclic stress-strain response and high cycle fatigue life, Int. J. Fatigue 11 (1989) 55–58 CrossRefGoogle Scholar