Stage BAC+5 Rupture via un modèle CZM probabiliste H/F
Mission:
Depuis le début des programmes nucléaires en Europe, des programmes de surveillance ont été mis en place pour contrôler la fragilisation de l'acier constituant la cuve du réacteur au fil de son exploitation. L'une des propriétés surveillées est l'évolution de la température de transition ductile-fragile de l'acier de cuve, évaluée à partir de mesures de ténacité.
Le domaine de transition ductile-fragile se caractérise par une forte évolution de la ténacité médiane en fonction de la température, ainsi que par une forte dispersion des résultats pour une température donnée. La modélisation de ce type de comportement nécessite de prendre en compte des effets statistiques, notamment en ce qui concerne les distributions de défauts. Une modélisation 2D, basée sur une approche de type Zones Cohésives probabiliste (insertion de défauts à partir d'une loi statistique), a été développé pour prendre en compte ces effets.
L'objectif du stage est d'étendre le modèle de zones cohésive probabiliste 2D à une modélisation 3D, et d'évaluer numériquement, par simulation sur éprouvettes, de type C(T) ou SEN(T) 3D, l'impact de la distribution de défauts sur la rupture. Les simulations seront réalisées sur la plateforme numérique XPER, développée à l'ASNR, qui permet de simuler l'initiation, la propagation de multi fissures et les comportements post-ruptures. Les activités associées au stage seront les suivantes :
- Prise en main du logiciel XPER et du modèle de zones cohésives probabiliste 2D en menant une campagne numérique
- Mise en place d'une modélisation zones cohésives probabiliste 3D
- Lancement d'une campagne de simulation 3D et comparaison avec les résultats 2D
Ce stage pourra éventuellement être suivi d'une thèse sous réserve d'adéquation du profil et des opportunités de financement.
Profil recherché:
Des connaissances obligatoires en simulation numérique dans le domaine de la mécanique sont nécessaires pour mener à bien le stage. Des connaissances sur le comportement des aciers et la modélisation stochastique seront appréciées.