Thème : Imagerie Chercheurs impliqués : André Chrysochoos, Vincent Huon, Hervé Louche, Jean-Michel Muracciole, Laurent Sabatier, Bertrand Wattrisse Financement/Projet, Groupe de Travail : - ANR QIRD-THS (Quantitative InfraRed Detection of Thermomechanical Heat Sources). Porteur : LMGC UM2 (A. Chrysochoos). Partenaires : UTAP de l’université de Reims, le laboratoire TREFLE de l’ENSAM Bordeaux, le LMS de l’école Polytechnique ; - Animation de 2 groupes de travail (Métrologie de 2002 à 2009 et Calorimétrie Quantitative en Mécanique des Matériaux de 2006 à 2009) du GDR2519 « Mesures de Champs et Identification en Mécanique des Solides » ; - Animation du GDR2519 « Mesures de Champs et Identification en Mécanique des Solides »depuis 2009 Résumé : L’investissement de l’équipe ThM² sur le plan expérimental porte principalement sur deux techniques d’imagerie indépendantes et complémentaires nécessaires à la construction de bilans locaux d’énergie : - la thermographie infrarouge (TIR), qui conduit à des mesures thermiques et renseigne sur la nature dissipative des mécanismes de déformation. Elle permet aussi de mettre en évidence l’existence de sources de chaleur de couplage traduisant une interaction forte entre états thermiques et mécaniques. - la corrélation d’images numérique (CIN), qui donne accès à des mesures cinématiques et permet de juger du caractère homogène ou non des champs de déformation. Une attention particulière est portée le pilotage synchrone des caméras (thermiques et visibles) ainsi que l’acquisition synchronisée de données scalaires (force, déplacement machine, …). C’est pourquoi un système de synchronisation des caméras, Synchrocam, est développé depuis de nombreuses années. Sur le plan logiciel, l’équipe développe un logiciel d’analyse cinématique et calorimétrique (Kelkins). Dans le cadre d’une collaboration avec EdF, ce logiciel a été porté récemment dans un environnement multi-systèmes (Linux, Windows, Mac). L’équipe ThM² dispose également d’un logiciel commercial de stéréocorrélation (VIC-3D). Nous développons des procédures spécifiques de post-traitement permettant de : (i) décrire les transformations moyennes dans l’épaisseur de l’échantillon sans hypothèses a priori de type isotropie transverse (voir FIG. 1) (ii) relier les champs mesurés par différentes caméras : détermination des champs de température « lagrangiens » pour la prise en en compte du terme convectif de l’équation de la chaleur (voir FIG. 2) (iii) prendre en compte le contenu spectral des sources et des conditions aux limites non symétriques en fatigue à grand et très grand nombre de cycles (voir FIG. 3) (iv) prendre en compte les spécificités des mécanismes à l’échelle locale : fissuration intergranulaire et plasticité intragranulaire dans les multi-cristaux (voir FIG. 4) (iv) filtrer les champs thermiques sur une base modale, inspirée de l’analyse vibratoire (voir FIG. 5) (vi) caractériser les performances métrologiques des mesures cinématiques et calorimétriques : outil de génération d’images de synthèse utilisé dans le cadre du GDR2519 et du DIC Challenge parrainé par la Society of Experimental Mechanics (voir FIG. 6) Figure 1 : Description des transformations moyennes sur un échantillon mince Figure 2 : détermination des champs de température « lagrangiens » Figure 3 : Fatigue à grand nombre de cycles. Champ de dissipation moyenne par cycle. Acier DP600, R =-1, fL = 30 Hz. σ a) b) c) Figure 4 : fissuration intergranulaire et plasticité intragranulaire dans les multi-cristaux – a) Carte d’EBSD, b) Carte de déformation, c) Carte de température -#./01%102(% !"##$%"&'( )'*+,-&./*"&'( -#./01%102'% !"#$%&'% !"#$%&(% 2&1+%(%1+,"3/*"&'( !"#$%&*% !"#$%&)% 0&"%+( /11"*"&' 4,&5+6*"&'( !"#$%&+% !"#$%&,% Figure 5 : Reconstruction de sources de chaleur à partir d’un filtrage des champs thermiques par projection dans une base modale Figure 1 - The six steps solving flowchart of the proposed validation example. 3.2 Comparison and results The measurement noise generated by IR-camera capture may lead to significantly small signal-to-noise ratio if the recorded phenomenon involve small temperature rises. Indeed, the difficulties encountered in inverse heat transfer analysis mainly rely on the measurement noise which lead to a ill-posed problem which becomes very unstable to the double space derivation operator. Hence, the stability of the presented approach to noise is therefore highly relevant. Accordingly, a random white noise was artificially added to the numerical temperature fields with 30 increasing values of the σ. Fig.2 shows the reconstructed heat sources profiles along the two lines that cross regions no.1 and no.2. Moreover, the global Root of mean square errors (RMS) are computed and plotted in Fig.3. a) b) Figure 6 : a) Benchmark sur objet « calibré » - b) Outil générique de simulation d’images de stéréo-corrélation Moyens expérimentaux : - 3 machines d’essais traction-compression servo-mécanique (30kN, courses 100mm ; 100kN, courses 100mm ; 5kN courses 1000mm) - 1 machine d’essais traction-compression hydraulique ( 25kN, courses 200 mm, 50Hz) - 2 caméras infrarouges refroidies de mesure (Titanium 320*256 pixels, Titanium 640*512 pixels, 100 i/s) ainsi qu’une série d’objectifs : 25 mm, 50 mm, 100 mm et un G1 - 1 caméra infrarouge bolométrique (A325sc, 320*240 pixels, 60 i/s) - 2 corps noirs étendus (5°C à 120 °C, T°ambiante à 300°C) pour l’étalonnage pixel à pixel des caméras IR � ) reconstruction using modal and spectral projection for increasing noises (decreasing Figure 2 - Heat sources (w(Pike - 2 bancs de stéréocorélation 4MP, 16i/s, objectifs 28 et 50 mm) ch signal-to-noise ration : SNR). Graphs depicte the evolution of the reconstructed heat sources along two lines that - 1 caméracross haute résolution (SVS 16MP, 8 i/s, objectif haute résolution 50 mm) the main heat sources (region no.1 and no.2 presented in Fig.1). - 1 caméra ultra-rapide (Phantom V12, 1 MP, 6500 i/s) Two conclusions can be drawn from Fig.2 and Fig.3: firstly, as expected, reconstruction error increases rapidly - 1 système de synchronisation des caméras, synchrocam (0,01 Hz àthe1MHz) when the SNR decreases. Secondly, the modal projection presents an improvement from the spectral approach since the RMS error is smaller for every noise magnitude. Though, the gap between these two reconstructions becomes particularly visible for higly noised measurements (see Fig.3), the relative improvement is actually about 10% for all the studied SNR. specific point constitues a major improvement of the proposed projection method since it allows a better heat source Amiot F.,This Bornert M., Doumalin P., Dupré J.C., Fazzini M., Orteu J.J., Poilane C., Robert L., Rotinat R., Toussaint E. assessement when temperatures rises are small: e.g. small strain rates, low conductivity, early localization, vicinity of et al, Assessment of digital image correlation measurement accuracy in the ultimate error regime : main results of a peaks... collaborativeAnother benchmark, Strain 6 (2013) 483-496 relevant point can 49, be seen in Fig.2-(c). In this case, the heat sources in region no.1 (pyramid-shaped) is actually very poorly estimated theSanahuja heat sources region no.2 far betterJ., approximated (especially D ). ThisA., Proix J.-M. et Latourte F., Toulemonde C., Ritwhile J.-F., J.,in Rupin N.,isFerrari Perron H., Bossowith E.,BGuery emphasizes the shape influence on the reconstruction capability. It is well known that square-like shape leads to the use of al, The materials ageing plateform: towards a toolbox to perform a wide range of research studies on the behavior of high frequency modes and therefore a good approximation is disabled by a finite truncation order n. However, as proposed industrialinmaterials, PhotoMechanics Conference, Montpellier, May 27-29, France, 2013. [13], basis enrichement performed with tailor made sharp modes can be helpfull in such case. Références Biblio : • • • • • • • • • • • • T. Pottier, H. Louche, S. Samper, H. Favrelière, F. Toussaint, and P. Vacher, "A new filtering approach dedicated to heat sources computation from thermal field measurements", PhotoMechanics Conference, Montpellier, May 27-29, France, 2013. Batsale J.-C., Chrysochoos A., Pron H., Wattrisse B., Thermographic analysis of materials behaviour, Full-field Measurements and Identification in Solid Mechanics (2013) 439-467 Wen S., Monerie Y., Wattrisse B., Sabatier L., Experimental identification of Cohesive Zone Models from thermomechanical imaging techniques, PhotoMechanics Conference, Montpellier, May 27-29, France, 2013. Garcia D., Orteu J.-J., ROBERT L., Wattrisse B., Bugarin F., A generic synthetic image generator package for the evaluation of 3D Digital Image Correlation and other computer vision-based measurement techniques, PhotoMechanics Conference, Montpellier, May 27-29, France, 2013. Li L., Muracciole J. M., Sabatier L., Waltz L., Wattrisse B., Analysis of the thermo-mechanical behavior of coarsegrained polycrystalline aluminum under tensile conditions, PhotoMechanics Conference, Montpellier, May 27-29, France, 2013. Bornert M., Doumalin P., Dupré J.-C., Poilâne C., Robert L., Toussaint E., Wattrisse B., Short remarks about synthetic image generation in the context of sub-pixel accuracy of Digital Image Correlation, ICEM15, Portugal (2012) Favier V., Phung N.-L., anc N., Bretheau T., Groslafaige J., Roger G., Seiler W., Valès F., Wagner D., Wang C. et al, Microplasticity and energy dissipation in very high cycle fatigue, Fatigue Design 2011, France (2011) Poncelet M., Witz J.-F., Pron H., Wattrisse B., A study of IRFPA camera measurement errors: radiometric artefacts, Quantitative InfraRed Thermography Journal, 8, 2 (2011) 165-186 Chrysochoos A., Huon V., Jourdan F., Muracciole J. M., Peyroux R., Wattrisse B., Use of Full-Field DIC & IRT Meas. for the Thermomechanical Analysis of Material Behavior, Strain, 46, 1 (2010) 117-130 Bornert M., Brémand F., Doumalin P., Dupré J.-C., Fazzini M., Grédia M., Hild F., Mistou S., Molimard J., Orteu J.J. et al, Assessment of digital image correlation measurement errors: methodology and results, Experimental Mechanics 49 (2009) 353-370