Post-postdoctorat en élaboration de méthodes numériques pour l’identification expérimentale de champs d

Missions :
Dans de nombreux domaines de l'ingénierie, les matériaux subissent des déformations dynamiques. C'est le cas lorsque les structures sont soumises à des explosions ou des impacts, que ce soit dans un contexte militaire, de planétologie ou par exemple lorsqu'un satellite rencontre une constellation de débris spatiaux. Des vitesses de déformation élevées sont également impliquées dans une variété de procédés dynamiques, notamment le soudage par friction-malaxage, le formage électromagnétique ou le soudage par impulsion. Ces déformations extrêmes déclenchent généralement des mécanismes de localisation et des instabilités matérielles. En particulier dans les métaux, ces mécanismes hétérogènes de déformation et le fort couplage thermomécanique induisent une modification significative de la microstructure du matériau.

Le projet ANR IChar vise à étudier, avec un regard neuf, les mécanismes thermomécaniques opérant en cascade à l'échelle des grains lors de chargements à très haute vitesse de déformation, résultant finalement en un écoulement extrême, à l'état solide, de la matière. Du point de vue des méthodes numériques, de nouveaux moyens permettant de sonder quantitativement la réponse mécanique locale dans des microstructures hétérogènes (éventuellement évolutives) sont nécessaires. Parmi la variété de méthodes inverses basées sur l'image pour l'identification de paramètres matériaux, la recalage par éléments finis (FEMU) [1] ou la méthode des champs virtuels (VFM) [2] sont les plus connues (voir [3] pour une revue globale). Néanmoins, ces méthodes numériques sont paramétriques par nature: elles reposent sur le choix a priori d'un modèle constitutif pour calculer les champs mécaniques. Lorsque l'objectif est d'étudier la physique sous-jacente et de construire des modèles avec un minimum d'a priori, il est nécessaire de trouver des voies alternatives. L'identification basée sur les données (DDI) semble être un candidat prometteur. En 2018, Leygue [4] a formulé un problème d'identification inverse où les champs de tenseurs de contrainte peuvent être reconstruits à partir de données cinématiques (obtenues par corrélation d'images numériques (DIC)) et de la mesure d’effort uniquement. Il s'agit d'un problème de minimisation sous contraintes qui recherche, parmi l'infinité des champs de contraintes statiquement admissibles, celui qui minimise par morceau la dispersion autour d'une réponse moyenne dans un espace constitutif judicieusement défini. Jusqu'à présent, la méthode a été testée numériquement sur des matériaux hyperélastiques homogènes et hétérogènes (par exemple [5]), tandis qu'elle a été appliquée expérimentalement à des matériaux hyperélastiques [6], ou elasto-plastiques homogènes [7] et avec effet de vitesse [8], tous dans des régimes quasi-statiques. À ce jour, son application à un cas dynamique transitoire (avec inertie) n'a été testée que sur des données FE non-bruitées [9]. Un p
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