Simulation du transport de matière par diffusion surfacique à l aide d une approche Level-Set



Documents pareils
Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.

Formation à la C F D Computational Fluid Dynamics. Formation à la CFD, Ph Parnaudeau

SSNL126 - Flambement élastoplastique d'une poutre droite. Deux modélisations permettent de tester le critère de flambement en élastoplasticité :

SIMULATION DU PROCÉDÉ DE FABRICATION DIRECTE DE PIÈCES THERMOPLASTIQUES PAR FUSION LASER DE POUDRE

Contribution à l étude de l écoulement dans un milieu compressible

Modélisation 3D par le modèle de turbulence k-ε standard de la position de la tête sur la force de résistance rencontrée par les nageurs.

T.P. FLUENT. Cours Mécanique des Fluides. 24 février 2006 NAZIH MARZOUQY

Les correcteurs accorderont une importance particulière à la rigueur des raisonnements et aux représentations graphiques demandées.

ANALYSE NUMERIQUE ET OPTIMISATION. Une introduction à la modélisation mathématique et à la simulation numérique

Manuel de validation Fascicule v4.25 : Thermique transitoire des structures volumiques

Figure 3.1- Lancement du Gambit

MESURE DE LA TEMPERATURE

Exemples de dynamique sur base modale

Écoulements diphasiques DEVELOPPEMENT D UNE METHODE LEVEL SET POUR LE SUIVI D INTERFACES ET APPLICATIONS

SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE

LA CONCEPTION AU SERVICE DE L'INNOVATION

Calculs et Certificats de Quantités d Intérêts Non Linéaires d un Mousqueton Cédric Bellis

CSMA e Colloque National en Calcul des Structures Mai 2013

Introduction au maillage pour le calcul scientifique

DÉVERSEMENT ÉLASTIQUE D UNE POUTRE À SECTION BI-SYMÉTRIQUE SOUMISE À DES MOMENTS D EXTRÉMITÉ ET UNE CHARGE RÉPARTIE OU CONCENTRÉE

Calcul de la perméabilité à l échelle du VER d un milieu fibreux non saturé par une approche éléments finis monolithique

Etude d un cas industriel : Optimisation de la modélisation de paramètre de production

Catalogue de formation

Module HVAC - fonctionnalités

Fonctions de plusieurs variables

NON-LINEARITE ET RESEAUX NEURONAUX

T. Gasc 1,2,3, F. De Vuyst 1, R. Motte 3, M. Peybernes 4, R. Poncet 5

Cours IV Mise en orbite

Exemple d application en CFD : Coefficient de traînée d un cylindre

Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante.

Initiation à la simulation numérique. Eléments d analyse numérique.

Cours 9. Régimes du transistor MOS

NUMECA et son bureau d études NUMFLO, spécialisé dans la simulation numérique des effets du vent

ÉTUDE DE L EFFICACITÉ DE GÉOGRILLES POUR PRÉVENIR L EFFONDREMENT LOCAL D UNE CHAUSSÉE

Couplages multiples. Simulation Toolbox optimise les propriétés diélectriques et thermiques du matériel électrique

Le turbo met les gaz. Les turbines en équation

Interaction Fluide-Structure pour les corps élancés

Les nouveautés de Femap 11.1

Chapitre XIV BASES PHYSIQUES QUANTITATIVES DES LOIS DE COMPORTEMENT MÉCANIQUE. par S. CANTOURNET 1 ELASTICITÉ

Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes

Théories de champ moyen et convection à grande échelle

F411 - Courbes Paramétrées, Polaires

Détection et suivi d'objets dans une séquence d'images par contours actifs

Contrôle par commande prédictive d un procédé de cuisson sous infrarouge de peintures en poudre.

NOTICE DOUBLE DIPLÔME

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Introduction à la simulation numérique des écoulements. Application au transfert thermique sur plaque plane avec StarCCM+.

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

3 Approximation de solutions d équations

Simulation d essais d extinction et de roulis forcé à l aide d un code de calcul Navier-Stokes à surface libre instationnaire

Simulation numérique d un stockage de déchets nucléaires en site géologique profond

Simulation du transport de polluant dans les nappes par un modèle à faible diffusion numérique

Mario Geiger octobre 08 ÉVAPORATION SOUS VIDE

MODELISATION NUMERIQUE D'UN FLUIDE A MASSE VOLUMIQUE VARIABLE APPLICATION A LA SIMULATION DES AVALANCHES ROCHEUSES EN GRANDE MASSE


Compte rendu des TP matlab

I Stabilité, Commandabilité et Observabilité Introduction Un exemple emprunté à la robotique Le plan Problème...

COULEE D ALLIAGES METALLIQUES : MODELISATION DES STRUCTURES ET SEGREGATIONS CHIMIQUES

Confort thermique d un local d habitation: Simulation thermoaéraulique pour différents systèmes de chauffage

Analyse de la vidéo. Chapitre La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars Chapitre La modélisation d objet 1 / 57

Adaptation de maillages non structurés pour des problèmes instationnaires

Tests d indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA

Modèles bi-dimensionnels de coques linéairement élastiques: Estimations de l écart entre leurs solutions.

Mathématique et Automatique : de la boucle ouverte à la boucle fermée. Maïtine bergounioux Laboratoire MAPMO - UMR 6628 Université d'orléans

Une approche statique quasi-périodique de la capacité portante des groupes de micropieux

Etablissement de cartes de vent sur le pourtour méditerranéen par simulation numérique

TP2 ACTIVITE ITEC. Centre d intérêt : AUBE D UN MIRAGE 2000 COMPORTEMENT D UNE PIECE. Documents : Sujet Projet Dossier technique - Document réponse.

Etude expérimentale et numérique de la Sédimentation/Consolidation de sols à très forte teneur en eau

Synthèse d'images I. Venceslas BIRI IGM Université de Marne La

La méthode des éléments finis et le contrôle des calculs

Vis à billes de précision à filets rectifiés

Fonctions de deux variables. Mai 2011

FLUIDES EN ÉCOULEMENT Méthodes et modèles

Analyse de la dynamique d un lit fluidisé gaz-solide en interaction acoustique avec son système de ventilation : comparaison théorie/expérience.

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Plan du cours : électricité 1

possibilités et limites des logiciels existants

SDLV120 - Absorption d'une onde de compression dans un barreau élastique

APPORT DE LA CFD DANS LA PREDICTION DE LA DISPERSION D UN POLLUANT DANS UN ECOULEMENT A SURFACE LIBRE

SSNV143 - Traction biaxiale avec la loi de comportement BETON_DOUBLE_DP

Dérivation CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES

ETUDE COMPARATIVE DES MODELISATIONS NUMERIQUE ET PHYSIQUE DE DIFFERENTS OUVRAGES D EVACUATION DES CRUES

Automatique Linéaire 1 Travaux Dirigés 1A ISMIN

Yves Debard. Université du Mans Master Modélisation Numérique et Réalité Virtuelle.

Instabilités bi- et tridimensionnelles dans une couche limite décollée compressible subsonique

Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens

Les algorithmes de base du graphisme

ANALYSE CATIA V5. 14/02/2011 Daniel Geffroy IUT GMP Le Mans

Premier principe de la thermodynamique - conservation de l énergie

Chapitre 0 Introduction à la cinématique

GENERALITES SUR LA MESURE DE TEMPERATURE

Régularisation d Images Multivaluées par EDP : Un Formalisme Commun pour Différentes Applications

Guilhem MOLLON. Polytech Grenoble Département Géotechnique, Troisième année Edition 1, V1.10

La gravure. *lagravureparvoiehumide *lagravuresèche

Fonctions de plusieurs variables

$SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU

Introduction à l analyse numérique : exemple du cloud computing

Projet ANR. Bruno Capra - OXAND. 04/06/2015 CEOS.fr - Journée de restitution (Paris) B. CAPRA

INFLUENCE de la TEMPERATURE. Transition ductile/fragile Choc Thermique Fluage

IMAGERIE PAR TOMOGRAPHIE ÉLECTRIQUE RÉSISTIVE DE LA DISTRIBUTION DES PHASES DANS UNE COLONNE À BULLES

Transcription:

Simulation du transport de matière par diffusion surfacique à l aide d une approce Level-Set J. Brucon 1, D. Pino-Munoz 1, S. Drapier 1, F. Valdivieso 2 Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne Centre Sciences des Matériaux et des Structures 1 LTDS CNRS UMR 5513 2 PECM CNRS UMR 5146 158 cours Fauriel 42023 Saint-Etienne - Cedex 2 France brucon@emse.fr Résumé Dans le contexte général du frittage entre grains d une poudre compactée, cet article présente une stratégie numérique pour la simulation directe du transport de matière par diffusion surfacique. Une métode Level-Set est utilisée pour décrire l évolution de la surface libre des grains. La vitesse d interface est alors fonction du Laplacien surfacique de la courbure qu il faut donc calculer rigoureusement. Pour ce faire, une métode de stabilisation est utilisée, combinée avec une tecnique d adaptation de maillage près de l interface. Plusieurs exemples de simulations sont présentés. Mots clés: diffusion surfacique, métode Level-Set, frittage, adaptation de maillage 1. Introduction Le cadre général de ce travail est la simulation directe de l évolution d un empilement granulaire durant le procédé de frittage. Ce procédé d élaboration est une étape de cauffage permettant aux grains d une poudre compactée de densifier, à une température bien inférieure à celle de fusion, éliminant ainsi la porosité. Classiquement (1), le transport de matière durant le frittage s effectue de la surface du grain vers le cou (Figure 1), et du centre du joint de grain vers le cou, via des cemins de diffusion surfaciques, volumiques, au joint de grain, ou par le milieu environnant (gaz). Dans ce premier travail, nous traitons le cas du transport de matière de la surface vers le cou par diffusion surfacique. Ceci nous permet de nous affrancir dans un premier temps de la réponse mécanique du matériau, puisque la diffusion est uniquement guidée par un critère géométrique : le Laplacien de la courbure. Dans la suite, nous présentons la modélisation pysique du pénomène de diffusion surfacique, puis la stratégie numérique mise en œuvre. 1

Conférence CRM-GIREF 25-27 mai 2010 Nous conclurons par deux applications d évolutions d interfaces par diffusion surfacique de la matière. FIG. 1 Transfert de matière par diffusion surfacique entre deux grains identiques. 2. Modélisation de la diffusion en surface En nous basant sur (2), le flux surfacique de matière j s le long de la surface libre d un grain est dû aux gradients du potentiel cimique, lesquels dépendent du gradient surfacique de la courbure moyenne K. En faisant l ypotèse que le déplacement de la surface induit par ce flux est normal à la surface, la conservation du volume du grain implique que la surface libre du grain se déplace à la vitesse : ṽ = (C 0 s K)n (1) où n est la normale unitaire extérieure à la surface libre du grain, et s est le Laplacien surfacique. Sous les ypotèses retenues ici ( omogénéité du grain et température constante), C 0 est une constante dépendant de la nature du grain, exprimée en m 3.s 1. Remarquons que la diffusion surfacique ne provoque pas de pénomène de retrait et donc laisse constante la porosité du système. 3. Résolution numérique : une approce Level-Set Afin de prendre en compte implicitement les cangements topologiques intervenant lors du frittage, nous décrivons les grains à l aide d une métode Eulérienne de type Level-Set. A cet effet, nous introduisons une fonction φ continue, définie sur tout le domaine de calcul, vérifiant φ = 1 (fonction distance) dans une bande [-L,+L] autour de la frontière des grains, constante ailleurs, positive à l extérieur des grains, négative à l intérieur. La surface libre des grains est alors décrite par l isovaleur 0 de cette fonction. Cette métode, présentée en détail dans (3), 2

Diffusion de matière permet de combiner l étape de convection et l étape de réinitialisation de la fonction Level-Set en une seule étape dite de réinitialisation convective. Nous discrétisons le domaine de calcul Ω IR d (un cube en 3D) à l aide d un maillage de simplexes. La fonction φ est approcée par φ qui est coisie continue sur Ω et linaire par élément. La normale à la surface des grains est alors donnée par n φ = φ, et la courbure φ moyenne par K φ = n φ. De plus, dans ce cadre Level-Set, la vitesse de diffusion donnée par l Equation (1) se réécrit en (voir (4)) : ṽ φ = ( ) 1 C 0 φ [ φ P φ K φ ] n φ (2) avec P φ = Id n φ n φ la matrice de projection sur le plan tangent à la surface des grains. Cette équation met en jeu les dérivée à l ordre 4 de φ (via la courbure). φ étant linéaire par élément, les expressions de la courbure et de ṽ φ doivent être considérées au sens faible (voir (4)). La fonction φ est explicitement construite à l instant initial (configuration initiale). A l instant t, connaissant φ t, la vitesse ṽ φ t est d abord calculée par l Equation (2), avant d obtenir φt+ t en résolvant l équation de transport φ / t + ṽ φ t φ = 0. Le calcul de φ et de ṽ φ est ainsi découplé. Cependant, en utilisant la métode explicite décrite ci-dessus, des oscillations non pysiques apparaissent rapidement à l interface {φ = 0}, empêcant le calcul d être mené à bien. L ajout de termes dissipatifs de la forme ε K et ε (ṽ φ t n φ ), avec ε 1, lors du calcul de la courbure et de la vitesse, supprime ces oscillations, mais dégrade fortement la qualité de la solution. Afin de stabiliser le système tout en préservant la qualité de la solution, nous proposons une formulation mixte en courbure - vitesse normale, ou de manière équivalente, courbure - Laplacien surfacique de la courbure. De plus, un terme de stabilisation est introduit en considérant la linéarisation de φ t+ t : φ t+ 1 2 = def. φ t + φt t t = φt v n t φ t t (3) et en prenant K φ = φ t+ 1 2. Le dernier terme de (3) est obtenu grâce à l équation de transport, et en considérant que ṽ φ est portée par n φ. v n représente la vitesse normale. Au final, le système mixte en courbure - vitesse normale, s écrit : au temps t, connaissant φ t, trouver Kt et v n t vérifiant ( ) ( ) t 1 K t + A v n t = A φt (4) t v n φ t C 0 ( φ t P φ t Kt ) = 0 Remarquons que le second terme de la première équation de (4), est un terme croisé de la forme v n. C est ce terme qui stabilise le système. Le coefficient de stabilisation, facteur de 3

Conférence CRM-GIREF 25-27 mai 2010 ce terme, dépend de t, et ne fait intervenir aucun autre paramètre numérique. Le système précédent est résolu par éléments finis, en considérant K et vn continues sur Ω et linéaires par morceaux. La formulation faible du problème est donc considérée. Enfin, A = kφt tvn t t k est la norme de la normale évaluée avec (3), où l on a pris la vitesse au temps précédent afin d éviter une non-linéarité sur le terme de stabilisation. Enfin, pour que la stratégie numérique développée ci-dessus permette de simuler la diffusion de matière au sein d un empilement 3D composé de n grains, il est nécessaire de considérer également une tecnique d adaptation de maillage, ceci afin d avoir une bonne description des interfaces, tout en gardant un nombre de degrés de liberté compatible avec notre puissance de calcul. Pour ce faire, nous utilisons les deux métriques décrites dans (5) basées sur l utilisation de la fonction Level-Set : une métrique isotrope, consistant simplement à prescrire une taille de maille plus petite près de l interface {φ = 0} ; une métrique anisotrope, basée sur le tenseur nφ nφ. Un exemple de domaine de calcul contenant quelques grains avec une adaptation isotrope est montré sur la Figure 2. Soulignons que dans cette approce, nous n estimons pas l erreur commise par la discrétisation éléments finis. F IG. 2 Domaine de calcul et maillage adapté (plan de coupe). 4. Simulations numériques La résolution du système (4) a été implémentée dans la librairie éléments finis CIMLIB. Cette librairie C++ de calcul scientifique, autement parallèle, est développée au Centre de Mise en Forme des Matériaux (Mines ParisTec, CNRS UMR 7635) par l équipe de T. Coupez (voir (6)). 4

Diffusion de matière 4.1. Diffusion entre deux grains identiques Nous commençons par décrire la diffusion surfacique entre deux grains spériques identiques, coisis initialement tangents. Nous voyons sur la Figure 3, la formation d un cou entre ces deux grains par diffusion surfacique de la matière, depuis la surface des grains vers ce cou (de la courbure positive vers la courbure négative). De plus, bien que la surface de contact entre les grains soit initialement mal définie (pas de traitement spécifique), la symétrie du problème est conservée, et le volume des grains reste constant. (a) t = 0 (b) t = 10 2 (c) t = 3 FIG. 3 Evolution de la surface {φ = 0} durant le frittage par diffusion de matière entre deux grains de même rayon R = 0.1. De plus, en se basant sur des critère purement géométrique (voir (7)), il est possible d exprimer l évolution de x/r, le rayon de la surface de contact divisé par le rayon du grain, en fonction de t = C 0 R 4 t, un temps adimensionnel : ( ) 1/7 x(t) R = 56C0 R t = 1.78t 1/7 (5) 4 La Figure 4 montre l évolution de x/r en fonction de t pour différentes valeurs de rayon de grain R, obtenue par simulation. Nous retrouvons bien la loi en puissance de 1/7, avec un coefficient de 1,3 au lieu de 1,78. Cette différence s explique par les ypotèses faites dans le calcul analytique. Le point important ici est la puissance 1/7, caractéristique de la diffusion surfacique. 4.2. Diffusion dans un petit empilement granulaire La Figure 5 montre l évolution par diffusion surfacique d un empilement composé de 20 grains. Les grains sont initialement spériques, tangents deux à deux, et de rayons compris entre 0,08 et 0,2. Le domaine de calcul est le cube unité, maillé avec un maillage non structuré composé de 1 320 000 éléments (227 000 nœuds). Le maillage est adapté dynamiquement au cours de la simulation, de manière à être raffiné près des interfaces. La taille de maille, isotrope, varie de 0,01 à 0,08. Comme précédemment, les surfaces de contact, mal définies initialement, sont rapidement lissées par la diffusion, et des cous apparaîssent entre les grains. On vérifie que le volume des grains est bien préservé. Une telle simulation comportant 160 incréments de temps est effectuée en deux eures sur quatre cœurs de calcul (processeurs Intel Xeon 2.2 GHz). 5

Conférence CRM-GIREF 25-27 mai 2010 FIG. 4 Evolution du rayon adimensionnel x/r en fonction du temps adimensionnel t (écelle logaritmique) pour différentes valeurs de R, avec C 0 = 10 7. FIG. 5 Evolution d un empilement de 20 grains de rayons distribués aléatoirement, uniformément dans l intervalle [0,08 ;0,2] 5. Conclusion et perspectives Nous avons proposé une métode basée sur une approce Level-Set permettant de décrire l évolution de la surface des grains induite par la diffusion surfacique durant le frittage d un empilement granulaire. L équation aux dérivées partielles d ordre 4 qui régit l évolution du système est résolue grâce à une approce mixte en courbure - Laplacien de la courbure, stabilisée. 6

Diffusion de matière Une tecnique d adaptation de maillage nous permet de décrire finement les interfaces et de simuler l évolution d un petit empilement de grains. Les suites à donner à ces développements sont de deux ordres. D une part, au niveau numérique, une tecnique d adaptation de maillage plus avancée permettrait de diminuer la taille du maillage, tout en préservant voir en améliorant la précision sur la description des interfaces. Ceci est nécessaire dans l optique de la prise en compte d un grand nombre de grains (volume représentatif). Au niveau de la modélisation, nous travaillons à présent sur le couplage de la diffusion surfacique avec la diffusion volumique. Ceci fait intervenir la notion de potentiel cimique dépendant entre autres du gradient de la contrainte mécanique générée dans le matériau. Références [1] M.F. Asby, A first report on sintering diagrams, Acta Metallurgica, Elsevier, 1974, pp. 275 289. [2] D. Bouvard, R.M. McMeeking, Deformation of interparticle necks by Diffusion-Controlled Creep, Journal of te American Ceramic Society, 79(3), 1996, pp. 6665 672. [3] T. Coupez, Réinitialisation convective et locale des fonctions Level Set pour le mouvement de surfaces et d interfaces, Journées Activités Universitaires de Mécanique, La Rocelle, ISBN 2-9526-8123-8, 2006, pp. 33 41. [4] M. Burger, F. Hausser, C. Stöcker, A. Voigt, A level-set approac to anisotropic flows wit curvature regularization, Journal of computational pysics, 225(1), 2007, pp. 183 205. [5] J. Brucon, H. Digonnet and T. Coupez, Using a signed distance function for te simulation of metal forming processes : Formulation of te contact condition and mes adaptation. From a Lagrangian approac to an Eulerian approac, International Journal for Numerical Metods in Engineering, 78(8), 2009, pp. 980 1008. [6] H. Digonnet and T. Coupez, Object-oriented programming for fast-and-easy development of parallel applications in forming processes simulation, In Second MIT Conference on Computational Fluid and Solid Mecanics, Bate KJ (ed.), Massacusset Institute. Elsevier : Amsterdam, 2003, pp. 1922 1924. [7] M.N. Raaman, Ceramic Processing and Sintering, Marcel Dekker, Inc., New York, 1995. 7