Soutenances de thèses

David Melle 

Thèse en partenariat avec la société SAFRAN sur « l’effet du parachèvement chimique sur la tenue en fatigue d’alliage de titane ».

Résumé 

Le procédé de fusion laser sur lit de poudre est un procédé de fabrication additive très prisé mais générant des états de surface délétères pour la tenue des pièces sous sollicitations répétées. Afin d’améliorer la résistance mécanique, notamment en fatigue, des traitements de parachèvement de surface sont développés. L’objectif de cette thèse est d’étudier la tenue en fatigue de pièces produites par fusion laser sur lit de poudre et d’évaluer l’évolution de cette tenue au fur et à mesure du parachèvement des surfaces. Une modélisation permettant d’appréhender l’ensemble des facteurs influents est également proposée. L’influence de la microstructure du matériau sur la tenue en présence d’irrégularités de surfaces est longuement discutée.

Composition du jury

• Philippe BOCHER Professeur des Universités, École de Technologie Supérieure (Rapporteur)
• Yves NADOT Professeur des Universités, Institut Pprime, ISAE-ENSMA (Rapporteur)
• Myriam BROCHU Professeure des Universités, Polytechnique Montréal (Examinatrice)
• Pascal LAHEURTE Professeur des Universités, LEM3, Université de Lorraine (Examinateur)
• Franck MOREL Professeur des Universités, LAMPA, Arts & Métiers (Examinateur)
• Étienne PESSARD Maître de Conférences HDR, LAMPA, Arts & Métiers (Examinateur)
• Daniel BELLETT Ingénieur de Recherche, LAMPA, Arts & Métiers (Examinateur)
• René BILLARDON Ingénieur, Safran Fellow (Examinateur)
• Martine MONIN Ingénieure, Safran (Invitée)

Thèse dirigée par Étienne PESSARD et Franck MOREL et co-encadrée par Daniel BELLETT
Encadrement industriel : René BILLARDON et Martine MONIN

Informations pratiques

Lieu : Campus Arts et Métiers d'Angers
Date : 07/12/2023
Horaire : 14h00

Madyen Nouri 

Thèse réalisée avec la Chaire ESI sur « l’intelligence artificielle associée aux modèles physiques et hybrides pour la simulation des défauts de fonderie ».

Résumé 

Dans les environnements industriels, plusieurs techniques de mise en forme des matériaux sont utilisées. Le moulage est un processus largement utilisé pour former des matériaux, permettant de produire une forme requise avec une consommation moindre de matières premières. Il peut être utilisé pour former divers métaux tels que les alliages d'aluminium. Cependant, divers défauts peuvent apparaître dans la pièce résultante, contribuant à l'amorçage de fissures et à une diminution de la résistance à la fatigue, tels que les défauts de retrait à la solidification. Ce fait souligne l'importance d'étudier la présence de ces défauts dans la pièce finale. Bien que la simulation numérique et les approches expérimentales jouent un rôle prépondérant dans la conception des procédés pour contourner ces anomalies, cela nécessite plusieurs itérations de simulation avec un ensemble particulier de paramètres pour parvenir à une configuration de processus optimisée. Dans ce travail, des méthodes basées sur l'intelligence artificielle sont proposées pour apprendre à partir de données de simulation limitées et générer des résultats de simulation en temps réel efficaces. Ces modèles peuvent être enrichis par des données expérimentales afin de développer des jumeaux hybrides qui prédisent et corrigent l'écart entre les résultats expérimentaux et de simulation. L'efficacité des méthodologies proposées est évaluée sur divers cas d'étude. Ces solutions peuvent contribuer à ouvrir des perspectives pour des solutions plus axées sur les données, réduisant le coût en temps à la phase de conception.

Composition du jury

• Antonio Falco : Professeur des universités, Universidad CEU Cardenal Herrera (Rapporteur)
• Rudy Valette : Professeur des universités, CEMEF, Mines Paris, (Rapporteur)
• Jean-Yves Hasco : Professeur des université, GeM, Ecole Centrale de Nantes, (Examinateur)
• Marianne BERINGHIER : Maître de conférences, ISAE-ENSMA, Université de Poitiers, (Examinatrice)
• Francisco CHINESTA : Professeur des universités, PIMM, Arts et Métiers, (Examinateur)
• Amine AMMAR : Professeur des universités, LAMPA, Arts et Métiers, (Examinateur)
• Aude CAILLAUD : Professeure agrégée, LAMPA, Arts et Métiers, (Examinatrice)
• Julien ARTOZOUL : Professeur agrégé, LAMPA, Arts et Métiers, (Examinateur)

Thèse dirigée par M. Amine AMMAR et co-encadrée par M. Julien ARTOZUL, Mme. Aude CAILLAUD et M. Francisco CHINESTA

Informations pratiques

Lieu : Campus Arts et Métiers d'Angers
Date : 11/12/2023
Horaire : 09h30

Thomas Landron

Thèse réalisée avec la société STELLANTIS sur « l’effet de la porosité sur la tenue en fatigue des alliages d’aluminium coulés sous pression ».

Résumé 

Cette thèse explore l'influence des gradients de porosité et de contrainte sur le comportement en fatigue à grand nombre de cycles (FGNC) de l'alliage AlSi9Cu3 utilisé dans l'industrie automobile. Les défauts, tels que les pores gazeux et les voiles d'oxydes, présentent une distribution hétérogène avec des réseaux complexes de porosités. Une méthodologie d'essai, utilisant des éprouvettes de différentes épaisseurs issues d'un même échantillon brut, est développée pour étudier ces gradients. Les résultats montrent que l'interaction entre les gradients de porosité et de contrainte contrôle le comportement en fatigue, influençant l'amorçage, la nature des défauts critiques et les niveaux de résistance. L'effet des défauts est analysé en utilisant une approche de type diagramme de Kitagawa-Takahashi et seuil du facteur d'intensité de contrainte (∆Kth). La résistance en fatigue est liée à la taille des défauts, caractérisant le comportement en fissure courte et longue. Les interactions entre fissures de fatigue et défauts sont étudiées in situ, révélant des accélérations significatives de la fissure, réduisant considérablement la durée de vie en fatigue. Une modélisation de la propagation en FGNC est proposée, soulignant la nécessité de prendre en compte une phase d'amorçage et la complexité des mécanismes d'endommagement dans les défauts de type réseaux de porosité.

Composition du jury

• M. Jean-Yves BUFFIERE, Professeur des universités, MATEIS, INSA Lyon (Rapporteur)
• M. Fabien SZMYTKA, Professeur associé, ENSTA Paris, Institut Polytechnique de Paris (Rapporteur)
• Mme Nathalie LIMODIN, Directrice de recherche CNRS, Ecole Centrale de Lille (Examinatrice)
• M. Luc REMY, Professeur des universités, Centre des matériaux, Ecole des Mines de Paris (Examinateur)
• M. Franck MOREL, Professeur des universités, LAMPA, ENSAM Angers (Examinateur)
• M. Nicolas SAINTIER, Professeur des universités, I2M, ENSAM Bordeaux (Examinateur)
• M. Viet Duc LE, Ingénieur de recherche, AMVALOR, ENSAM Angers (Examinateur)
• M. Daniel BELLETT, Ingénieur de recherche, AMVALOR, ENSAM Angers (Examinateur)
• Mme Agathe FORRE, Ingénieur de recherche, Stellantis (Examinatrice)
• M. Pierre OSMOND, Ingénieur de recherche, CETIMI (Invité)
• M. Laurent ROTA, Ingénieur de recherche, Stellantis (Invité)

Thèse dirigée par M. Franck MOREL et M. Nicolas SAINTIER et co-encadrée par M. LE Viet Duc

Informations pratiques

Lieu : Campus Arts et Métiers d'Angers
Date : 19/12/2023
Horaire : 10h00