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13 décembre 2018

Détermination de la morphologie interne d’un matériau composite à matrice organique : extraction du tissage 3D à l’échelle mésoscopique


Catégorie : Stagiaire


Safran Aircraft Engines produit des moteurs d’avion appelés LEAP pour les avionneurs AIRBUS,
BOEING et COMAC. La nouveauté est l’introduction de matériaux composites à matrice organique
(CMO) dans la conception des aubes de soufflante et du carter de rétention. Le caractère récent de
ce type de matériau et leur complexité morphologique rendent leur caractérisation difficile. Leur modélisation
est donc un moyen incontournable d’évaluer leurs propriétés thermo-mécaniques ainsi
que les optimiser selon leur utilisation.
Dans le champ des matériaux numériques, il existe de nos jours deux manières principales de
modéliser une géométrie quelconque. La première famille, plutôt prédictive car purement numérique,
consiste à obtenir la pièce par la simulation des procédés de fabrication. La seconde famille,
plutôt descriptive et ce sera celle qui nous intéressera ici, utilise des techniques de traitements
d’images appelées segmentations afin d’extraire la morphologie de la pièce passée dans un moyen
d’imagerie (tomographie par rayons X, IRM, synchrotron,…). Obtenir une segmentation propre de ces
volumes 3D afin d’individualiser chaque mèche/toron constituant le tissage du composite et d’en extraire
leur enveloppe est un défi majeur pour SAFRAN. En effet, cette étape est primordiale car elle
permettra d’augmenter la précision de nos modèles et ainsi de nos simulations numériques.

 

L’objectif du stage consistera à décrire proprement la morphologie 3D de tissages du type interlock à
partir de volumes d’images tomographiques fournies Safran Aircraft Engines. Les tissages proposés
seront constitués de mèches/torons elles-mêmes composées de fibres de carbones. La difficulté principale
sera de proposer une méthode qui permettra d’identifier chaque toron dans son motif de tissage
et d’en décrire leur contour. L’échelle du toron est appelée « mésoscopique ». Le stagiaire pourra
s’appuyer sur un a priori topologique du tissage pour décrire les enveloppes de chaque entité
(mèche/toron). Cette information topologique sera par exemple un jeu de fibres neutres (lignes
moyennes, barycentres,…) décrivant le chemin de chaque mèche/toron dans son environnement textile.
L’étude de segmentation sera effectuée sur plusieurs tomographies :
- tissage injecté (composite fini) non compacté (faible densité de fibres) à une résolution de
35μm.
- tissage injecté (composite fini) compacté (forte densité de fibres) à une résolution de 35μm.
- tissage sec (non-injecté) non compacté (faible densité de fibres) à une résolution de 20μm (Fig.
1). On peut préciser qu’à cette échelle, et lorsque le tissage n’est pas injecté, les fibres sont encore
visibles.
- tissage sec (non-injecté) compacté (forte densité de fibres) à une résolution de 20μm.Au cours de ce stage, nous proposons d'utiliser des techniques morphologiques [1] et d es r éseaux de
neurones profonds (Deep Learning) pour une segmentation de volume 3D [2] qui soit co hérent avec
la topologie du tissage .
Le stagiaire devra également rédiger un rapport de stage, et pourra éventuellement participer à une
publication d ’article scientifique sur les résultats de ces travaux.
Supervision :
· Mines ParisTech :
Santiago Velasco-Forero (santiago.velasco@mines-paristech.fr)
Samy Blusseau (samy.blusseau@mines-paristech.fr)
· Safran : Yanneck Wielhorski (yanneck.wielhorski@safrangroup.com)

Début du stage : entre janvier et mars 2019

 

Durée du stage : 5 mois rémunéré

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2018.