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Distribution de fréquences de localisation

A= 1 %donnent des résultats très proches de ceux obtenus analytiquement avec le

critèreR

ηdt= 1. Concernant le temps d’apparition tneck, il est plus difficile de faire

un choix sur le critère le plus adapté.

5.4 Distribution de fréquences de localisation

Nous avons par ailleurs démontré, au Chapitre 3, que l’analyse linéaire de

stabi-lité permet d’aboutir à une fonction densité de probabistabi-lité pour les fréquences ou les

longueurs inter-strictions. Par la suite, au Chapitre 4, nous avons mis en évidence

que la densité spectrale, associée au profil de section du barreau en traction, peut

être décrite par une distribution Gamma, permettant ainsi, de la même manière, de

représenter la distribution des fréquences de localisation.

Des comparaisons de distributions obtenues, d’une part, à partir de simulations

numériques avec 1%d’amplitude de perturbation, et d’autre part, à partir de

l’ana-lyse linéaire de stabilité associée au critère R

ηdt= 1, sont illustrées sur les Figures

5.2 (en termes de fréquences de strictions) et 5.3 (en termes de longueurs

inter-strictions) pour des vitesses de chargement de 300, 600, 1050 et 2100m/s. La bonne

correspondance des modes dominants est ici retrouvée. Pour la vitesse la plus faible,

300 m/s (ε˙≈4600s1), les distributions analytiques et numériques sont quasiment

superposées. L’écart entre les deux approches croît avec la vitesse de chargement.

Cette différence doit pouvoir s’expliquer par le développement non linéaire des

instabilités, dans les simulations numériques, qui se produit avant l’instant tneck,

contrairement à l’approche linéaire qui ne peut tenir compte d’interactions entre les

différents modes de perturbation. Ces développements non linéaires permettraient,

en effet, d’expliquer une atténuation (relative) des perturbations de petits et grands

nombres d’onde. Il semble, en effet, dans les simulations numériques, que les zones

inter-strictions sont affectées bien avant la première relaxation élastique en y

in-terrompant le développement des fluctuations. La vitesse de déformation plastique

chute en effet fortement dans ces régions, d’autant plus que la vitesse initiale de

chargement est importante. Ce phénomène pourra être constaté sur les Figures 5.4

et 5.5 qui représentent la vitesse de déformation plastique, pour une vitesse de

char-gement de V0 = 300 et 2100m/s, à 2 instants différents précédant le temps tneck

et un instant voisin de tneck. Les valeurs moyennes < ε˙p > et médianes ( ˙εp)med de

la vitesse de déformation plastique sont également représentées sur ces figures. La

valeur médiane ( ˙εp)medindique que 50% des vitesses de déformation sont inférieures

à ( ˙εp)med, les autres étant par conséquent supérieures. Lors de la croissance linéaire

des instabilités, moyennes et médianes doivent être confondues. Il apparaît pourtant

que ces deux caractéristiques statistiques divergent au cours de la déformation bien

avant le temps tneck dans les simulations numériques.

5.5 Conclusion

Il a été constaté, dans ce chapitre, lors de la comparaison entre les temps

d’ap-parition et le nombre de strictions obtenus dans les chapitres 3 et 4, de bonnes

corrélations lorsqu’un critère analytique de la forme R

η dt = cst est utilisé. Ceci

montre que la prise en compte de l’histoire de l’évolution des perturbations semble

nécessaire pour rendre compte correctement de la localisation.

Cette comparaison est d’autant plus satisfaisante qu’elle apparaît correcte même

en termes de distribution de fréquence de localisations (ou de manière équivalente,

en termes de longueurs inter-strictions). Les distributions obtenues pour de faibles

vitesses de chargement V0 sont quasiment superposées. Des différences notables se

font sentir lorque V0 devient important.

Il apparaît, en effet, que le critère numérique aboutissant à l’obtention de tneck

est imparfait. Nous avons finalement montré qu’un développement non linéaire des

instabilités avait déjà lieu avant tneck. Ces non linéarités peuvent expliquer les

diffé-rences observées entre les distributions de localisation analytiques et numériques.

5.5. CONCLUSION 139

Fig. 5.2 – Distributions de fréquences de strictions analytiques et numériques pour

des vitesses de chargement de 300, 600, 1050 et 2100 m/s. Les distributions

nu-mériques, en traits pleins, correspondent à la fonction Gamma pour une amplitude

A = 1 % et des tailles de cellule de perturbation S0 au temps tneck. Les

distribu-tions analytiques, en pointillés, sont déterminées à partir de la normalisation de la

fonctionδSˆ0(exp(R ηdt)−1)

2

associé au bruit coloré utilisé au paragraphe 3.3.2,

lorsque le critère R

Fig.5.3 – Distributions de longueurs inter-strictions analytiques et numériques pour

des vitesses de chargement de 300, 600, 1050 et 2100 m/s. Les distributions

numé-riques, en traits pleins, correspondent à la fonction Gamma pour une amplitude

A = 1 % et des tailles de cellule de perturbation S0 au temps tneck. Les

distribu-tions analytiques, en pointillés, sont déterminées à partir de la normalisation de la

fonction δSˆ0(exp(R ηdt)−1)

2

associé au bruit coloré utilisé au paragraphe 3.3.2,

lorsque le critère R

5.5. CONCLUSION 141

(a)

(b)

(c)

Fig. 5.4 – Vitesse de déformation plastique ε˙p le long de l’axe du barreau (en

co-ordonnées Lagrangiennes) à t= 117, 135 et 153µs pour une vitesse de chargement

V0 = 300m/s (A = 1 %, S = S0). Pour ce cas particulier, tneck = 156.6µs. La

moyenne < ε˙p > et la médiane ( ˙εp)med sont également représentées par des droites

horizontales. On peut constater, àt = 117µs, que la moyenne et la médiane sont

qua-siment confondues, ce qui correspond à un comportement quasi-linéaire. Au cours de

la déformation, la moyenne et la médiane sont de plus en plus distinctes, indiquant

des effets non linéaires bien avant le temps tneck.

(a)

(b)

(c)

Fig. 5.5 – Vitesse de déformation plastique ε˙p le long de l’axe du barreau (en

co-ordonnées Lagrangiennes) à t = 30, 33 et 39 µs pour une vitesse de chargement

V0 = 2100m/s (A = 1 %, S = S0). Pour ce cas particulier, tneck = 38.7µs. La

moyenne < ε˙p > et la médiane ( ˙εp)med sont également représentées par des droites

horizontales. On peut constater, àt = 30µs, que la moyenne et la médiane sont

qua-siment confondues, ce qui correspond à un comportement quasi-linéaire. Au cours de

la déformation, la moyenne et la médiane sont de plus en plus distinctes, indiquant

des effets non linéaires bien avant le temps tneck.

Chapitre 6

Essais d’expansion d’anneaux

6.1 Introduction

Nous avons fait mention, dans l’introduction de ce rapport de thèse, de

nom-breux travaux expérimentaux dédiés à l’étude de la fragmentation dynamique. Afin

de compléter les approches théoriques et numériques de cette thèse, nous avons

dé-veloppé un dispositif d’expansion d’anneaux par forces électromagnétiques.

En effet, si l’épaisseur est faible devant le rayon moyen, l’expansion d’anneaux

permet de générer un chargement comparable au cas de la traction dynamique d’un

barreau. Les résultats expérimentaux peuvent donc, dans une certaine mesure, être

comparés aux résultats préalablement établis à partir des approches analytiques et

numériques des chapitres 3 et 4. L’utilisation de forces électromagnétiques dans une

étude expérimentale a, par ailleurs, de nombreux avantages par rapport à l’utilisation

d’explosifs. Pour des raisons de sécurité évidentes, il est plus simple et plus rapide

de mettre en œuvre des moyens d’essais électromagnétiques. Enfin, la visualisation

par caméras rapides n’est pas entravée par l’apparition de produits de détonation.

Il existe malgré tout un défaut majeur de cette méthode expérimentale. Elle

im-plique la circulation d’un courant induit dans l’anneau d’étude, ce qui favorise les

échauffements par effet Joule et modifie, par conséquent, l’état de la matière étudiée.

Généré par les courants impulsionnels, cet échauffement se localise essentiellement

sur la surface interne de l’anneau, conduisant à un fort gradient de température dans

la section de l’anneau.

Nous pouvons citer, parmi les expérimentateurs qui ont fait ce choix

d’expéri-mentation, Niordson(1965),Wesenberg et Sagartz (1977),Grady et Benson(1983),

Gourdin (1987), Gourdin (1989), Altynova et al. (1996), Grady et Olsen (2003) et

Zhang et Ravi-Chandar(2006). Les premières études (en particulierNiordson(1965)

etGourdin(1989)) avaient pour objet principal l’étude du comportement dynamique

des matériaux. La vitesse de déformation recherchée était alors de l’ordre de104 s1

avec des déformations importantes (plusieurs dizaines de pourcents). Ce type de

régime ne peut être obtenu que par expansion de tubes ou d’anneaux par forces

électromagnétiques ou par chargement explosif (en prenant alors des précautions

importantes afin d’atténuer la propagation des ondes de choc dans l’éprouvette).

Nombreuses sont les études qui se sont concentrées sur l’évaluation des

caractéris-tiques principales de la fragmentation : déformation moyenne à rupture, nombre et

tailles de fragments, ... SeulsAltynova et al.(1996) etZhang et Ravi-Chandar(2006)

ont cherché à évaluer un nombre de strictions au cours de leurs essais. Néanmoins,

ces auteurs n’ont déterminé ces strictions que visuellement. Cela introduit des biais

liés à l’opérateur.

Enfin, les matériaux testés et présentés dans l’ensemble de ces études ont, en

général, été caractérisés sous sollicitation quasi-statique et sont souvent modélisés à

l’aide de lois de comportement simples. Cependant, Gourdin (1987) a montré que

la fragmentation était très sensible aux caractéristiques du matériau testé, en

parti-culier à la taille des grains. Par ailleurs, Petit et Dequiedt (2006) ont montré qu’en

dynamique, dans certains matériaux, une saturation de la densité des dislocations

est observée en grande déformation. Par ailleurs, le mouvement des dislocations à

grande vitesse de déformation peut engendrer un “freinage visqueux”. Afin de prendre

en compte ces effets, ils ont modifié la loi initiale de Zerilli et Armstrong (1987). Le

6.2. PRÉ-DIMENSIONNEMENT 145