Emission acoustique

2.3.1. Protocole expérimental

Des mesures d’émission acoustique ont pu être réalisées pendant les essais de traction, en même temps que les mesures d’extensométrie locale à haute résolution, comme le montre le schéma du dispositif global représenté sur la Figure 2-8.

Deux types de dispositifs d’émission acoustique ont été utilisés : Physical Acoustics LOCAN 320 et Euro Physical Acoustics system. Ce dernier, plus récent est équipé d’un dispositif permettant l’enregistrement des données en continu (« data streaming »). Deux types de capteurs piézoélectriques avec différentes bandes passantes ont été utilisés : selon les cas, elle est comprise entre 100 et 600 kHz ou entre 200 et 900 kHz. Ces deux types de capteurs donnent les mêmes résultats pour les distributions statistiques de l’EA.

Le(s) capteur(s) est (sont) fixé(s) à l’aide d’une pince en bordure de la zone utile de l’éprouvette, à proximité de la tête. L’utilisation de deux capteurs permet d’en placer un de part et d’autre de la zone utile et d’avoir ainsi deux signaux, qui peuvent apporter une information sur la localisation linéaire des positions des sources d’événements acoustiques. Une petite couche de graisse entre l’échantillon et le capteur permet d’assurer le contact acoustique. Lorsque l’échantillon subit une transformation soudaine, localisée et irréversible (avalanches de dislocations, transformation de phase, fissuration, etc.), la surface du capteur piézoélectrique se déforme en raison du passage des ondes de contrainte qui traversent le matériau. Le signal d’émission acoustique provenant de l’échantillon est alors converti par les capteurs piézoélectriques en une tension électrique qui va être amplifiée par les pré-amplificateurs qui possèdent un gain de 40 dB. Les systèmes d’acquisition possèdent une fréquence d’échantillonnage allant de 1 MHz à 4 MHz et numérisent les données qui sont ensuite stockées sur un PC. Le système permet l’enregistrement d’événements acoustiques dont l’amplitude est supérieure à un seuil fixé par l’expérimentateur. Ce seuil est généralement déterminé par rapport au niveau de bruit de fond de la salle d’essai ; l’amplitude

seuil A_s est fixée à 27 dB dans nos essais. Afin de pouvoir obtenir les différentes

caractéristiques des événements, à savoir leur amplitude maximale A, leur durée τ et l’énergie dégagée E, il est nécessaire de fixer deux constantes de temps indispensables à l’identification et l’individualisation des événements acoustiques. Il s’agit de :

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- HDT (« Hit Definition Time ») qui permet de déterminer le temps de fin d’un

événement acoustique. Lorsqu’un événement acoustique est détecté, c’est-à-dire

lorsque l’amplitude seuil A_s est dépassée, l’enregistrement démarre ( ) jusqu’à

atteindre le temps à partir duquel l’amplitude du signal reste constamment

inférieure à A_s. L’événement est considéré comme terminé si l’amplitude du signal

reste constamment inférieure à A_s pendant le temps défini pour HDT.

- HLT (Hit Lockout Time), constante de temps qui intervient à la fin du temps HDT.

Cette période prolonge le temps d’arrêt de l’acquisition et permet d’éviter l’enregistrement d’échos de l’événement précédent résultant de la réflexion d’ondes acoustiques, inappropriées pour la statistique.

Le choix des constantes HDT et HLT est donc d’une grande importance et est déterminé expérimentalement selon les dimensions de l’échantillon et le matériau étudié. Davantage de détails concernant l’influence de ces paramètres sont disponibles dans plusieurs thèses [RIC06b, BOUG11, SHA12a]. Lors de la déformation de l’acier TWIP les mesures d’émission acoustique ont été réalisées avec des valeurs égales de HDT et HLT : 300 µs. Les mesures d’émission acoustique débutées pour le titane commercialement pur n’ont en revanche pas été suffisamment abouties pour présenter des résultats pertinents dans cette thèse.

Figure 2-8. Dispositif expérimental d’émission acoustique et d’extensométrie locale à haute résolution.

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2.3.2. Post-traitement des données d’émission acoustique

Comme l’ont suggéré les auteurs de [WEI01], le carré de l’amplitude A² d’un événement

acoustique reflète l’énergie E dissipée lors de cet événement et est donc une mesure physique

du processus plastique qui le produit. On fait ici le choix de considérer la statistique des A²

plutôt que des énergies E détectées par le système d’enregistrement; cela permet notamment

de contourner le problème de synchronisation des événements, observé lors d’études sur l’effet PLC dans des alliages d’AlMg [BOUG10, LEBY12a,SHA12c]. Cela fait référence à la difficulté rencontrée pour séparer des événements successifs très proches en termes d’énergie dissipée, ce qui peut ainsi fausser la statistique résultante.

On considère donc les événements acoustiques dont l’amplitude dépasse le seuil de 27 dB, dans le temps imparti par les critères HDT et HLT. On peut estimer la densité de probabilité

P(A²) en choisissant des intervalles réguliers, d’après la relation suivante :

( ) ^{( )} 2-11

où : est la largeur de l’intervalle d’amplitudes au carré considéré

N est le nombre total d’événements dans l’échantillon statistique

( ) est le nombre d’événements dont l’amplitude au carré se situe dans

l’intervalle considéré

Les densités de probabilités P(A²)sont ensuite représentées en fonction de , généralement

dans des diagrammes en doubles coordonnées logarithmique, notamment lorsque la distribution peut être approchée par une loi puissance du type :

( )

2-12

On choisira, dans la présentation de ces résultats, de représenter des valeurs de densité de probabilités rapportées à la largeur de l’intervalle considéré (qui peuvent donc être supérieures à 1). Les valeurs des amplitudes au carré présentées en abscisse seront quant à elles normalisées par la moyenne sur l’ensemble des événements.

76 L’exposant α qui représente la pente de la loi puissance, et l’erreur sur sa détermination, sont calculés par la méthode des moindres carrés.

Par ailleurs, une récente méthode générale [CLA09], basée sur la technique de Monte-Carlo, a été proposée pour évaluer la proximité de la statistique expérimentale avec une loi puissance. L’application de cette méthode à nos résultats a montré que l’évaluation de l’exposant et de son incertitude donne des résultats similaires à la méthode usuelle des moindres carrés.

Pour prendre en compte dans la statistique l’occurrence rare de grands événements, une méthode d’intervalles variables est utilisée. Pour cela, on détermine un nombre minimum d’événements par intervalle – cinq dans notre étude. Lorsqu’un intervalle de taille initiale contient un nombre d’événements inférieur au nombre minimum requis, il est fusionné avec un intervalle adjacent, et ce, jusqu’à ce que chaque intervalle existant contienne le minimum d’événements requis.