Caractérisation mécanique de tubes par gonflement : analyse théorique et simulations numériques par éléments finis

Cet article s'intéresse à la détermination des propriétés mécaniques de matériaux sous forme de tubes par l'utilisation du procédé de gonflement.. Une étude comparative est réalisée entre deux modèles : une analyse théorique et un modèle par éléments finis. Le modèle théorique se base sur une analyse géométrique du profil du tube au cours du gonflement, qui est supposé se déformer en formant des arcs de cercle. Une analyse du comportement mécanique complète le modèle théorique, permettant ainsi d'évaluer l'état de contrainte et de déformation, ainsi que l'épaisseur du tube en n'importe quel point du gonflement. On simule par ailleurs sous LS-Dyna 970 le gonflement d'un tube en acier inoxydable 304L. Afin de valider cette étude, une analyse comparative sur plusieurs paramètres est finalement menée : la variation de l'épaisseur du tube au sommet du gonflement au cours de celui-ci, la variation d'épaisseur en fonction de la coordonnée axial Z du tube à la fin du gonflement, et enfin la contrainte de von Mises du tube en fonction de sa déformation plastique

Evaluation expérimentale du comportement d'un composite carbone/époxy en usinage

Les matériaux composites sont largement utilisés.Mais en raison de la complexité des phénomènes présents dans la zone de coupe, les connaissances actuelles sur leur usinage sont limitées et empêchent leur utilisation optimale. L'objectif de cette étude est d'analyser le comportement du composite carbone/époxy durant l'usinage. Des essais de coupe orthogonale et de détourage ont été réalisés sur des composites unidirectionnels. Trois orientations de fibres et différentes valeurs pour chaque paramètre de coupe ont été étudiées pour dégager les tendances d'évolution des conditions de coupe

Prédiction des contraintes résiduelles en tournage dur de l'acier 100Cr6 par la méthode des réseaux de neurones

La coupe génère des contraintes résiduelles qui peuvent influencer le comportement mécanique des pièces usinées.Dans le but de prédire l'intégrité de surface de ces pièces(contraintes résiduelles, Ra), une méthode de calcul basée sur les réseaux de neurones a été développée. Le réseau étudié est un feed-forward de type perceptron multi-couches avec rétro-propagation de gradient d'erreur. Une architecture comprenant d'entrée(Vc,f,ap,Ftotal,HRc)et sorties (Ra, contraintes résiduelles) a été utilisée.Les résultats ont mis en évidence les performances de la configuration étudiée

An optimized ANN approach for cutting forces prediction in AISI 52100 bearing steel hard turning

Abstract Cutting forces are classified among the important technological parameters in machin ing processes due to their significant impacts on product quality. A large number of interrelated machin ing parameters have a great influence on cutting forces so it is quite difficult to develop a proper theoretical model to describe efficiently and globally a machinin g process.In this paper, an artificial neural network (ANN) model is then proposed to predict cutting force components during hard turning of an AISI 52100 bearing steel using CBN cutting tools. This study is based on an experimental dataset of cutting forces measured during hard turning. Cutting s peed (Vc, m/ min), feed rate (f, mm/ rev), cutting depth (ap, mm) and workp iece hardness (HRc, MPa) are taken as input parameters in the ANN model, while the three cutting force co mponents (feed force Fa, radial force Fr and cutting force Ft, in N) are the o utput data.The ANN model consists of a mult i-layer feed-forward, trained by a back-propagation (BP) algorith m. The influence of a double hidden layer (instead of a single hidden layer) is investigated, and a comparison is carried out between Bayesian Regularization associated with Levenberg-Marquardt algorithm (BR/LM ) and simple Levenberg -Marquardt algorith m (LM ). A various number of neurons in the hidden layer are also tested.The best prediction accuracy is found while using a feed forward single hidden layer ANN trained by BR/ LM and using a sig moid activation function on hidden layer and a linear one on output layer. The best structure uses 11 neurons in the hidden layer and average pred iction errors on the testing dataset are given: 11.47% on Fa, 11.47% on Fr and 6.17% on Ft

Réalisation de liners métalliques par hydroformage (investigations expérimentales, modélisations et simulations numériques)

BESANCON-BU Sciences Staps (250562103) / SudocSudocFranceF

Tube bulge process : theroetical analysis and finite element simulations

June 17-2

Error evaluation on experimental stress-strain curve obtained from tube bulging test

International audienceThe paper is focused on a sensitivity analysis developed to study the relevance of experimental hardening curves obtained from tube bulging test to quantify the influence and the contribution of experimental uncertainties on the response variability. The experiments are based on “online” measurements of the internal pressure and the bulge height. A semi analytical model developed from a geometrical representation of the bulged tube and equilibrium of infinitesimal volumes (slab method) permits to evaluate the stress-strain curve. The differentiation of all the equations of the model and the evaluation of all the input parameters allow to get the total uncertainty on the resulting hardening curve and to identify the critical experimental parameters. Hence the results of this sensitivity analysis open up ways of improvements for conducting experimental tube bulging test

Experimental investigation of drilling damage and stitching effects on the mechanical behavior of carbon/epoxy composites

International audienc