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Modélisation du comportement élastoplastique d’un revêtement Fe-Zn par nanoindentation : Approche inverse basée sur les plans d’expériences et les algorithmes génétiques multiobjectifs

Communication avec acte
Author
NASSER, Mohamed
1252 Laboratoire de Mécanique de Lille - FRE 3723 [LML]
CHAMEKH, Abdessalem
GUILLEMOT, Gildas
1252 Laboratoire de Mécanique de Lille - FRE 3723 [LML]
NASRI, Mustapha
IOST, Alain
1252 Laboratoire de Mécanique de Lille - FRE 3723 [LML]

URI
http://hdl.handle.net/10985/10791
Date
2015

Abstract

La prise en compte du comportement du revêtement des tôles galvanisées détermine leur intégration microstructurale et tribologique au substrat lors de la mise en forme en grande déformation. Ce travail porte sur l’identification des paramètres d’un modèle élastoplastique du comportement d’un revêtement Fe-Zn déposé sur un substrat en acier Dual-Phase DP600. La mesure de la dureté et du module d’Young en mode continue CSM (Continuouss Stiffness Measurement) de nanoindentation assure le choix adéquat des niveaux de facteurs et des contraintes multiobjectifs garantissant l’unicité de la solution optimisée. La validation de cette approche inverse est établie via une simulation EF couplée à une évaluation statistique pour lequel l’écart Simulation/Expérience est valorisé par une erreur inférieure à 2%.
 
Taking into account the behavior of coating the galvanized sheets; determines their microstructural and tribological integration with the substrate at the time of working in great deformation. This work concerns the parameters identification of an elastoplastic model of the behavior of a coating Fe-Zn deposited on a substrate in steel Dual-Phase DP600. The measurement of the hardness and the Young modulus in mode CSM (Continuouss Stiffness Measurement) of nanoindentation ensures the adequate choice of the levels of factors and the multiobjectives constraints guaranteeing a unique and optimized solution. The validation of this reverse approach is established via a simulation EF coupled to a statistic evaluation for which the Simulation/Experience variation is valorized by an error lower than 2%.
 

Files in this item

Name:
LML_CFM_2011_IOST.pdf
Size:
1.056Mb
Format:
PDF
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