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Se servir de la fusion laser sélective (SLM) pour créer des pièces contenant des défauts poreux submillimétriques de taille, position et forme contrôlés : c’est l’approche innovante que propose Olivier Andreau dans sa thèse. Ce procédé de fabrication permet la production de pièces métalliques à l’aide de lasers de haute puissance, en fusionnant des couches de poudre métallique dans une atmosphère contrôlée.

Trois aspects sont traités dans ce sujet de thèse : l’optimisation paramétrique et l’étude de la microstructure en lien avec les paramètres SLM, la quantification de l’impact en fatigue de défauts modèles et la caractérisation de l’influence d’une population aléatoire de défauts spécifiques au procédé sur la tenue en fatigue.

L’optimisation paramétrique vise à fabriquer des pièces en acier inoxydable 316L avec un taux de porosité minimal dans les zones denses. Et ce, en identifiant les paramètres clefs assurant la fabrication des pores déterministes aux dimensions, position et formes contrôlés. Parmi la centaine de paramètres contrôlés en SLM, la minimisation de l’énergie de lasage dans les zones en contre-dépouille des pores est primordiale[1]. La SLM sert ici d’outil de fabrication pour reproduire au mieux des défauts modèles insérés dans un fichier CAO (Conception assistée par ordinateur).

Figure 1: Visualisation d’un défaut déterministe a) En métallographie sans optimisation paramétrique b) Avec optimisation paramétrique c) En 3D en tomographie X d) Défaut modèle placé dans la CAO

Autre observation : un lien fort existe entre la morphologie des zones fondues par le laser et la microstructure, pouvant conduire à des propriétés mécaniques différentes.

Figure 2: Microstructure et textures cristallographique obtenues en fonction des morphologies et dimension de zone fondue [2]]. Observation en Indice Pole Figure (IPF) en Electronic BackScattered Diffraction (EBSD) au microscope électronique

Une fois les paramètres optimaux déterminés, des cylindres avec des défauts modèles ont été fabriqués en SLM, contenant des défauts submillimétriques placés de différentes tailles. Pour s’affranchir de l’état de surface, des éprouvettes de fatigue ont ensuite été usinées. Les résultats ont montré l’existence d’une taille de défaut interne seuil à laquelle la tenue en fatigue chute brutalement, avec une initiation de fissure à cœur et non pas à la surface de l’échantillon.

Figure 3: Plan d’éprouvette dans le cylindre SLM et éprouvette de fatigue usinée, b) Initiation sur défaut interne, c) Pseudo diagramme de Kitagawa: Limite de fatigue VS Taille de défaut

Enfin, en dégradant volontairement les paramètres de fabrication, différents lots d’éprouvettes contenant des populations homogènes aléatoires de défauts distinctes ont été réalisés. Ces populations de défauts ont été caractérisées en 2D et en 3D avec la métallographie et la tomographie X. Les éprouvettes ont été surfacées et leur contour a été optimisé pour être le plus sain possible, de manière à quantifier l’impact sur la tenue en fatigue de la santé matière interne pour une « peau » identique avec un taux de défaut minimal.

Figure 4: Tomographie X des zones utiles de trois éprouvettes avec différentes populations de défauts

Les résultats ont montré que la santé matière dans la peau (150-200 µm) joue un rôle prépondérant pour la tenue en fatigue. Elle est le facteur principal de pilotage de l’endurance des pièces, malgré un taux de porosité interne allant de 0.1 à 2 %. Résultat : les éprouvettes fabriquées avec une vitesse 25% supérieure à la vitesse optimale, comprenant un grand nombre de porosités, n’ont pas montré de modification de leur performance en fatigue.

References :
[1] O. Andreau, P. Peyre, J.D. Penot, I. Koutiri, C. Dupuy, E. Pessard, N. Saintier, Deterministic defect generation in selective laser melting : parametric optimization and control, Lasers Manuf. – WLT eV. (2017) 1–11.
[2] O. Andreau, I. Koutiri, P. Peyre, J.-D. Penot, N. Saintier, E. Pessard, T. De Terris, C. Dupuy, T. Baudin, Texture control of 316L parts by modulation of the melt pool morphology in selective laser melting, J. Mater. Process. Technol. 264 (2019) 21–31. doi:10.1016/J.JMATPROTEC.2018.08.049.

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