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Nanotechnologies et Maillages

Patrick Laug (EPI Gamma)

OPECST – Rocquencourt – 1er avril 2009

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H. Gleiter (1984)

Nanotechnologies – Matériaux nanostructurés

• Grain size : taille de grain• Flow stress : contrainte d’écoulement

(contrainte qui produit la première déformation plastique)

Hall (1951) et Petch (1953)

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Bulk ns Surface ns

ProcessingProcessing& Cost& Cost

Properties & Properties & BehaviorsBehaviors

High costHigh costContaminationContaminationPorosityPorosity

☺ Local treatmentLocal treatmentEngg. MaterialsEngg. Materials

☺ Surface sensitive propertiesSurface sensitive properties(wear, corrosion, fatigue, (wear, corrosion, fatigue, ……))Crack initiation and growthCrack initiation and growth

Nanostructured materials: Bulk vs Surface

LU K. , LU J., J. Mater. Sci. Technol., Vol.15, no.3, 1999 4

A

BB

A

n-B

Coating orDeposition

A

A

n-A

Surface Self-Nanocrystallization

A

n-X

A

n-AC

Hybrid SurfaceNanocrystallization

Surface nanocrystallization: The basic concept

SMAT SMAT + DiffusionConventional Technologies

LU K. , LU J., J. Mater. Sci. Technol., Vol.15, no.3, 1999

5

P

P2

1st contact

P1

P

P2

2nd contact

P1

Vacuum

v

Sample

Vibrationgenerator

sample

Surface mechanical attrition treatment (SMAT): processing

•Localized plastic deformation•Repeated Multi-directional Loading

LU K. , LU J., J. Mater. Sci. Technol., Vol.15, no.3, 19996

Chocs multidirectionels

2

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Application au traitement d’un cylindre

8

100µm 100µm

Procédé SMAT (30 mn)

Avant traitement Après traitement

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• Modélisation géométrique d’un agrégat de grains dont la distribution de tailles est déterminée expérimentalement

• Maillage du modèle obtenu• Simulation numérique (éléments finis) du comportement

mécanique des matériaux nanostructurés

Objectifs de nos recherches

50 nm5 10 15 20

0

50

100

150

200

Cou

nt

Grain Size (nm)

10Modélisation géométrique par une approche frontale – cas 2D

11Modélisation géométrique par une approche frontale – cas 3D

Avantages de cet algorithme :

• rapidité

• robustesse

• densité

12Diagramme de puissance (ou de Laguerre) – cas 2D

Forme des grains plus proche de celle observéeen réalité

3

13Diagramme de puissance (ou de Laguerre) – cas 3D 14

• Méthode frontale avec critère de Delaunay (logiciel BL2D)

• Maillage adaptatif avec gradation (1.3 – 1.5)

Maillages de qualité – cas 2D

Cercles

15Maillages de qualité – cas 2D• Méthode frontale avec critère de Delaunay (logiciel BL2D)

• Maillage adaptatif avec gradation (1.3 – 1.5)

Polygones

16Maillages de qualité – cas 3D• Méthode frontale avec critère de Delaunay (logiciels BLSURF et GHS3D)

• Maillage adaptatif avec gradation (1.4)

Sphères

17Maillages de qualité – cas 3D• Méthode frontale avec critère de Delaunay (logiciels BLSURF et GHS3D)

• Maillage adaptatif avec gradation (1.4)

Polyèdres

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Conclusions• Nouvelle méthode pour la modélisation géométrique de structures

granulaires, en particulier les nanostructures• Complexité linéaire, rapide et robuste en 2D et 3D• Méthode simple pour transformer les cercles en polygones

ou les sphères en polyèdres• Maillage de qualité des structures générées

Perspectives• Maillage en parallèle dans le cas de structures comportant un grand

nombre de grains (1000×1000×1000)• Simulation numérique pour mieux comprendre les caractéristiques

physiques exceptionnelles des matériaux nanostructurés• Enjeu : mettre au point de nouveaux matériaux plus résistants• Domaines concernés : transport, espace, industries des matériaux,

défense, énergie, médecine, …

4

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Taille d’un échantillon significatif :• parallélépipède de l’ordre de (10 µm)3,

grains de diamètres répartis entre 5 et50 nm

• nombre de grains ≅ (µm/nm)3 = 10003

= un milliard

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Contributors: 12 Ph.D and 10 Post-Docs

UniversitUniversitéé de de TechnologieTechnologie de Troyes:de Troyes:H. Borouchaki, H. Borouchaki, Y.P.CaoY.P.Cao,, C.GarnierC.Garnier,, J.F.GuJ.F.Gu, , F.A.GuoF.A.Guo,, B.GuelorgetB.Guelorget,, D.RetraintD.Retraint, , T.RolandT.Roland,,

Y.M.XingY.M.Xing,, F.WeilF.Weil,, J.WenJ.Wen,, M.YaM.Ya, , K.Y.ZhuK.Y.Zhu

Hong Kong Team (Hong Kong Team (PolyUPolyU):): J.LuJ.Lu,, I.ChanI.ChanD.F.LiD.F.Li, , H.H.RuanH.H.Ruan, , S.Q.ShiS.Q.Shi, , C.S.WenC.S.Wen

Shanghai Shanghai JiaotongJiaotong and and BaosteelBaosteel team:team:A.Y.ChenA.Y.Chen, , A.X.WangA.X.Wang, , M.WenM.Wen,, H.W.SongH.W.Song, , J.B.ZhangJ.B.Zhang

CAS teams: CAS teams: IMRIMR K.LuK.Lu, G. Liu, M.L. Sui,, G. Liu, M.L. Sui,N.R. Tao, W.P. Tong, K. Wang,N.R. Tao, W.P. Tong, K. Wang,

Z.B. Wang, Z.B. Wang, H.W.ZhangH.W.ZhangIM: IM: X.L.WuX.L.Wu, , Y.S.HongY.S.Hong

ONERA (A.Vassel, F.Brisset)CEA(P.Olier), URCA(N.Trennoy)

Acknowledgements

Financial support:

Ministry of Research andMinistry of Research and

ConseilConseil rréégionalgional de de

Champagne Champagne ArdenneArdenne, France, France

EU (FEDER, INTASEU (FEDER, INTAS--Airbus) Airbus)

NEDO JapanNEDO JapanNSF of ChinaNSF of China

MOST of ChinaMOST of ChinaBaosteelBaosteel

HK HK PolyUPolyU, Hong Kong ITC , Hong Kong ITC and RGCand RGC