« Ce mémoire porte sur le développement d’un modèle capable de prédire le profil de dureté dans le cas de pièces mécaniques à géométrie complexe traités thermiquement au laser. Il présente les résultats d’une investigation numérique structurée des effets thermiques et métallurgiques induits par les propriétés des matériaux et par les paramètres du procédé de traitement sur la dureté surfacique et sur le profil de dureté. Ces résultats ont servi de base pour le développement d’une approche prédictive intégrée du profil de dureté appliquée à des engrenages en acier 4340. L’approche adoptée est structurée en plusieurs étapes combinant investigation expérimentale, modélisation thermique, modélisation métallurgique, simulation numérique 3D, et analyse statistique pour générer la base de données nécessaire au déploiement d’un modèle prédictif rapide, précis et robuste. L’investigation expérimentale a permis de faire une l’évaluation qualitative et quantitative des effets des paramètres et des conditions du traitement sur la variation du profil de dureté. Les expériences ont été réalisées à l’aide d’un laser Nd-YAG 3kW selon une planification d’expériences basée sur la méthode Taguchi. Le modèle numérique 3D, basé sur les équations de transfert thermique et sur les transformation métallurgiques et concrétisé à l’aide de la méthode des éléments finis, a permis de simuler le comportement du procédé dans des conditions difficiles à réaliser expérimentalement. Les résultats expérimentaux ont été utilisés pour la validation du modèle numérique 3D. Le modèle 3D a par la suite été utilisé pour évaluer les effets des paramètres et des conditions du traitement sur la variation du profil de dureté en utilisant des outils statistiques éprouvés. Les réseaux de neurones ont par la suite été utilisés comme support pour le développement du modèle prédictif. Une large base de données combinant données expérimentales et données de simulation a servi à l’entrainement et à la validation du modèle neuronique proposé pour la prédiction. Plusieurs critères ont été utilisés pour l’évaluation de la qualité des prédictions du modèle et de sa capacité de généralisation. Dans cette application, la puissance du laser, la vitesse de balayage et la vitesse de rotation de la pièce à traiter sont les variables utilisées pour prédire les profondeurs durcies aux sommets et aux pieds des dents de l’engrenage. Les résultats montrent que le modèle obtenu présente des erreurs de prédiction ne dépassant pas les 10%. -- Mot(s) clé(s) en français : Durcissement de surface au laser ; Profondeur durcie ; Profil de dureté ; Modèle prédictif ; Modèle 3D ; Réseaux de neurones artificiels ; Méthode des éléments Finis ; ANOVA. »--

The evaluation of the preliminary models confirmed that is possible to reach an appropriate prediction of hardened surface characteristics with an accuracy of about 90%. In order to improve the performance of the neural networks based modeling procedure, two new modeling approaches using several geometrical attributes of hardness profile were considered. The new models combine the process parameters with the geometric and punctual characteristics of the hardness profile to reflect the quality and the performance of laser surface treatment process. The results demonstrate that the artificial neural networks based models are able to accurately and reliably provide an appropriate prediction of hardened surface characteristics under variable hardening parameters and conditions. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Hardness profile, predictive model, laser surface treatment, neural networks, multiple regression, geometric characteristics, punctual characteristics. »--

« Le traitement thermique superficiel par induction est un procédé de fabrication qui permet de produire la microstructure martensitique à haute compression à la surface de la pièce traitée afin d’augmenter la dureté superficielle, d’améliorer la résistance de tenue à l'usure et de fatigue et de maintenir le noyau ductile. Ce procédé est purement écologique, sans émission de gaz ou de fumées toxiques dans l'environnement. Néanmoins, le traitement d'une pièce mécanique par induction fait intervenir plusieurs facteurs et paramètres de contrôle du processus, notamment les propriétés du matériau, les paramètres et géométries de la machine et les conditions de chauffage. Afin d'exploiter correctement les ressources de ce procédé, il est nécessaire de développer des stratégies pour contrôler et ajuster les paramètres afin de produire avec précision les caractéristiques souhaitées de la surface durcie sans avoir recours au traditionnel processus d'essais et d'erreurs, long et coûteux. L’objectif du projet consiste à analyser les paramètres machines et géométries sur la distribution finale de températures afin de développer des modèles simples capables de prédire les températures et le profil de dureté avec une bonne précision pour des pièces mécaniques en acier AISI 4340 chauffées par induction en présence de concentrateurs de flux. Pour ce faire, une approche en trois phases a été adoptée. La première phase a consisté à la modélisation et la simulation par la méthode des éléments finis d’un modèle 2D axisymétrique avec le logiciel COMSOL afin d’analyser les effets de paramètres machines et géométries sur la profondeur de pénétration de courant induit pour un disque. Les paramètres impliqués comprennent la puissance machine, le temps de chauffe, l’écart entre la pièce et l’induction et l’écart entre les concentrateurs de flux et la pièce. Les résultats obtenus de cette étude ont permis d’établir les modèles de prédiction de profondeur de pénétration avec une précision de plus de 96%. La seconde phase a permis de mener une étude de sensibilité sur les profondeurs durcies pour développer les modèles fiables capables de prédire les profils de dureté en fonction de paramètres impliqués d’un disque en utilisant la même approche de la première phase. Les modèles proposés sont validés par des essais expérimentaux. Les résultats de simulation obtenus ont démontré un bon accord avec ceux obtenus par expérimentation. Enfin, la troisième phase a consisté à étudier les effets de variation de paramètres machines sur la distribution finale de température dans un engrenage droit chauffé par induction à doubles fréquences avec concentrateurs de flux. Un modèle 3D a été mis en œuvre par la méthode des éléments finis. Les paramètres machines impliqués sont, la densité de courant imposée dans l’inducteur et le temps de chauffage de deux fréquences (MF et HF). Les résultats obtenus ont conduit à des modèles capables de prédire les températures avec une haute précision dans un engrenage droit. -- Mot(s) clé(s) en français : Traitement thermique par induction, concentrateurs de flux, profil de dureté, acier AISI 4340, ANOVA, modèles de prédiction, méthode des éléments finis (FEM). »--

« Ce mémoire porte sur le développement d’un modèle capable de prédire le profil de dureté et la profondeur durcie dans le cas de pièces mécaniques à géométrie complexe traités thermiquement par induction. Il présente les résultats d’une investigation numérique structurée des effets thermiques et métallurgiques induits par les propriétés des matériaux et par les paramètres du procédé de traitement sur la variation de la dureté surfacique et du profil durci. Cette investigation a par la suite servi de base pour le développement d’une approche prédictive du profil de dureté et de la profondeur durcie appliquée à des cannelures en acier 4340. La méthodologie utilisée est structurée en plusieurs phases combinant investigation expérimentale, modélisation thermique et métallurgique, simulation numérique 3D, et analyse statistique permettant de réunir les ingrédients nécessaires au déploiement d’un modèle prédictif rapide, précis et robuste. Le modèle 3D adopté pour les simulations est basé sur la méthode des éléments finis en utilisant les principes de transfert thermique et de transformations métallurgiques et validé expérimentalement à l’aide de données obtenues sur une machine de chauffage par induction de type EFD. Le modèle 3D a par la suite permis de simuler le comportement du procédé dans une large gamme de conditions y compris celles difficiles à réaliser expérimentalement. Une compagne de simulation a été conduite à cet effet en adoptant une planification structurée et des outils statistiques éprouvés dans le but de conduire une évaluation méthodique des effets des paramètres de chauffage et des propriétés dimensionnelles, géométriques de la pièce à traiter sur la variation du profil de dureté. Des modèles par régression et par réseaux de neurones ont par la suite été utilisés comme base pour le développement du modèle prédictif. Une large base de données combinant données expérimentales et données de simulation a servi à l’entrainement et à la validation croisée des modèles proposés pour la prédiction. Plusieurs critères ont été utilisés pour comparer les deux approches de modélisation et d’évaluer la qualité des prédictions de chaque modèle ainsi que leur capacité de généralisation. Dans cette application, l’intensité du courant, la fréquence, le diamètre de la pièce, et l’angle d’inclinaison des cannelures sont les variables utilisées pour prédire le profil de dureté et les profondeurs durcies aux sommets et aux racines des cannelures. Les résultats montrent que le modèle à base de réseau de neurone présente les meilleures performances avec des erreurs de prédiction inférieures à 12%. -- Mot(s) clé(s) en français : Durcissement de surface par induction ; Profil de dureté ; Profondeur durcie ; Modèle prédictif ; Modèle numérique 3D ; Méthode des Éléments Finis ; ANOVA ; Régression ; Réseaux de neurones artificiels. »--

À partir des équations de Maxwell et de transfert de chaleur, les phénomènes physiques ont été modélisés en simplifiant les lois de comportement des matériaux et en introduisant la densité de courant externe. Le problème a été abordé par la méthode des éléments finis avec des modèles en 2D et en 3D et mise en œuvre dans le logiciel COMSOL. Une compagne de simulation, d'essais expérimentaux et de mesures de profil durci a été réalisée à chaque partie de projet, et a permis de valider avec succès les hypothèses de la modélisation et de vérifier la qualité des résultats fournis par la simulation. Ce travail a permis de mettre à la disposition de l'industrie des recettes simples et fiables destinées à concevoir des profils durcis plus optimisés et de produire des composantes mécaniques industrielles de haute performance. -- Mot(s) clé(s) en français : Traitement thermique par induction, Acier 4340, Profil de dureté, Effet de bord, Concentrateurs de flux, Engrenages, Réseaux de neurones, ANOVA, Optimisation. »--

The obtained results in this phase led to the identification of the most relevant variables to use for modeling in the case of parts with complex geometry. The second phase allowed for further analysis by the introduction of the effects of the frequency of the induced current on the hardened depth using a 3D model applied to stationary parallel fluted flanks. This phase enhanced and validated experimentally the first model for complex surfaces. The third phase introduce the effects of the heat source motion speed along the axis of the heated part on the hardened profile to be able to better control the hardness in the case of scanning based induction heating or in the case of large parts. The resulting model is applied successfully for parallel splines with large dimensions. During the three phases, the results reveal remarkable agreement between predictive modelling results and experimental measurements. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Induction surface hardening, hardening profile, machine parameters, AISI 4340 steel, spline shafts, predictive model, finite element method, 3D simulation. »--

The results of this phase permitted the identification of the most relevant variables to use in the modeling stage. Then, the second step consists of enhancing and enriching the numerical model used to generate the modelling data base in order to improve the accuracy and the robustness of the predictive models. Two modeling techniques have been considered for the modelling purpose: multiple regression and neural networks. Finally, the third step consists of adapting various generated models to complex geometries. The models was successfully applied and experimentally confirmed in the case of a gear. The results obtained in each step were very satisfying and showed great concordance between predicted results and experimental measures. -- Mot(s) clé(s) en anglais : laser heat treatment, surface transformation hardening, 3D simulation, case depth, hardness profile, neural network, gears. »--