Doctorat en modélisation multi-échelle de la recristallisation dynamique F/H
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Vos missions en quelques mots
Le laminage à chaud des produits longs impose des chemins thermomécaniques complexes qui contrôlent directement l’évolution de la microstructure. Dans les premières cages du dégrossisseur, les fortes déformations entraînent une augmentation de la densité de dislocations et de l’énergie stockée. Elles favorisent également les phénomènes de recristallisation qui se développent pendant et entre les passes et qui déterminent en grande partie la taille de grain, la texture et, à terme, les propriétés du produit laminé.
L’objectif de cette thèse est de développer un cadre de simulation multi-échelle, fondé sur la physique des mécanismes de déformation et de recristallisation, afin de relier la réponse mécanique à l’échelle cristalline à l’évolution de la microstructure. Les recristallisations statique (SRX), dynamique (DRX) et post-dynamique (PDRX) seront considérées. La démarche reposera sur un modèle de plasticité cristalline par éléments finis enrichi par une description de l’évolution des densités de dislocations (DD-CPFEM), couplé à un automate cellulaire pour décrire la germination et la croissance des grains recristallisés ainsi que l’évolution des orientations cristallographiques.
Un enjeu majeur de la thèse sera d’assurer un couplage numérique robuste entre la simulation mécanique et l’évolution microstructurale. Il s’agira notamment de définir des méthodes fiables de transfert des champs et des variables d’état entre les deux descriptions, tout en préservant la cohérence des orientations cristallographiques et la stabilité des calculs. Des outils d’intelligence artificielle seront utilisés de manière ciblée pour identifier certains paramètres difficiles à déterminer expérimentalement, analyser leur sensibilité et leurs incertitudes et, lorsque cela sera pertinent, construire des modèles réduits permettant d’accélérer les simulations.
Les développements seront progressivement confrontés à des cas thermomécaniques représentatifs du laminage à chaud. L’objectif à terme est de disposer d’un outil prédictif capable de relier les conditions de laminage à l’évolution de la microstructure et pouvant contribuer au développement d’approches de type jumeau numérique pour les besoins de R&D d’ArcelorMittal Research.
Travail de thèse
Le travail sera mené de manière progressive, depuis des cas de référence permettant de vérifier séparément les différentes briques du modèle jusqu’à des chemins thermomécaniques représentatifs du laminage à chaud. Il s’organisera autour des axes suivants :
1. État de l’art et définition des cas de référence
Une première étape sera consacrée à l’analyse des mécanismes de recristallisation statique, dynamique et post-dynamique, en particulier au rôle de la densité de dislocations, de l’énergie stockée, de la restauration, de la germination et de la migration des joints de grains. Cette étude couvrira également les modèles de plasticité cristalline fondés sur les dislocations, le
Profil recherché
Diplôme et expérience professionnelle :
Diplôme de Master 2 (ou équivalent 3e année d’école d’ingénieurs) en mécanique et/ou métallurgie avec une dominante de recherches.
Savoirs et savoir-faire
- Bonnes bases en mécanique des milieux continus, comportement des matériaux et méthodes numériques, avec un intérêt pour la modélisation et la simulation des matériaux.
- Intérêt pour la plasticité cristalline et la métallurgie physique, notamment pour les mécanismes de déformation, les dislocations, la recristallisation et les relations entre procédé, microstructure et propriétés.
- Aptitude à la programmation scientifique et à l’analyse de données. Une pratique de Python est souhaitée. Une première expérience en calcul par éléments finis ou avec des outils tels qu’Abaqus, des sous-routines utilisateur, FORGE ou des environnements équivalents constituera un atout.
- Rigueur dans le développement et la validation de modèles numériques, avec une attention portée à la vérification des résultats, à la reproductibilité des calculs et à la documentation des développements. Une expérience du calcul intensif ou des outils de gestion de versions pourra être appréciée.
- Un intérêt pour les méthodes d’identification de paramètres, d’optimisation ou d’apprentissage automatique est souhaité. Ces méthodes seront utilisées en appui de la modélisation physique, notamment pour la calibration, l’analyse de sensibilité et, si nécessaire, la construction de modèles réduits.
- Capacité à travailler dans un environnement associant recherche académique et R&D industrielle, à échanger avec des interlocuteurs de profils différents et à présenter clairement les résultats obtenus. Une bonne capacité de communication scientifique écrite et orale en anglais est attendue.
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents
Localisation
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