Mesure de la Pertinence de la Physique Multi-échelle Génie Logiciel et Mesures Statistiques Projet CETIM
Communication avec acte
Author
Date
2007Abstract
L'objet principal des études en morphologie des surfaces consiste à résumer l'information de manière optimale. Dans nos études, nous étudions plus particulièrement la signification physique, les méthodes numériques et les artefacts numériques du calcul de la dimension fractale. Le problème fondamental est de répondre à la question suivante "La dimension fractale est-elle un paramètre pertinent et à quelle échelle ?" Cette question n'a aucun sens s’il n’est pas précisé « pertinent vis à vis de quels processus physiques ». Illustrons ce propos par un exemple de caractérisation de surface par mesure de rugosité : p échantillons d'un matériau ont subi différents mécanismes d'usure. n mesures de rugosité sont effectuées sur chaque échantillon (un raisonnement analogue serait applicable à la caractérisation de surface par analyse d'images). Disposant alors des mesures de rugosité, l'usage courant est d’en déduire quelques paramètres (par exemple, le Ra, Rt, Rq, etc...). Nous recherchons une corrélation entre ces quelques paramètres et les différents mécanismes d'usure. Par exemple, il peut être d'usage dans une catégorie professionnelle d'utiliser un paramètre particulier de rugosité (souvent le Ra ou le Rt) et d’analyser les relations de ce paramètre avec le phénomène d’usure puis de déduire éventuellement des caractéristiques tribologiques du matériau. Cependant, si un autre paramètre permet de mieux caractériser la surface vis à vis du phénomène d’usure, les conclusions de l’analyse doivent être nuancées, voire même différentes. De même, il est d'usage très fréquent, dans la communauté scientifique, de retenir le paramètre de morphologie de surface qui possède une interprétation physique connue (le Rq d'unesurface caractérise les phénomènes de brillance). Cependant s’il est montré expérimentalement qu'un autre paramètre de rugosité caractérise mieux le phénomène physique, alors son caractère discriminant doit être justifié.
Files in this item
- Name:
- MSMP_CET_2007_BIGERELLE.pdf
- Size:
- 257.7Kb
- Format:
- Description:
- Article principal
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Article dans une revue avec comité de lectureBIGERELLE, Maxence; NAJJAR, Denis; MATHIA, Thomas; IOST, Alain; ANSELME, Karine; COOREVITS, Thierry (Elsevier, 2013)Knowing that a surface or profile can be characterized by numerous roughness parameters, the objective of this investigation was to present a methodology which aims to determine quantitatively and without preconceived ...
-
Article dans une revue avec comité de lectureBIGERELLE, Maxence; NAJJAR, D.; MATHIA, Thomas; IOST, Alain; ANSELME, Karine; COOREVITS, Thierry (Elsevier, 2013)Knowing that a surface or profile can be characterized by numerous roughness parameters, the objective of this investigation was to present a methodology which aims to determine quantitatively and without preconceived ...
-
Communication avec acteBIGERELLE, Maxence; GUILLEMOT, Gildas; HAGEGE, Benjamin; SABER, Oufae; IOST, Alain; EL MANSORI, Mohamed (Université de Poitiers, 2007)Le papier actuel présente une tentative de technologie pour modéliser rigoureusement une surface fonctionnelle (surface de cône de pignon intermédiaire) selon ses caractéristiques de finition. La surface virtuelle d'entrée ...
-
Communication avec acteBIGERELLE, Maxence; MATHIA, Thomas; IOST, Alain; ANSELME, Karine; COOREVITS, Thierry (IOP Publishing, 2011)In this paper we propose a new methodology to characterize the morphological properties of a surface in relation with its functionality (tribological properties, surface coating adhesion, brightness, wettability…). We ...
-
A generic statistical methodology to predict the maximum pit depth of a localized corrosion process Article dans une revue avec comité de lectureJARRAH, Adil; BIGERELLE, Maxence; GUILLEMOT, Gildas; NAJJAR, Denis; IOST, Alain; NIANGA, Jean-Marie (Elsevier, 2011)This paper outlines a new methodology to predict accurately the maximum pit depth related to a localized corrosion process. It combines two statistical methods: the Generalized Lambda Distribution (GLD), to determine a ...