DIC multi-caméras et recalage de modèle d’un pied d’aube de turbine – Collaboration entre Safran, EikoSim et Ansys

Cet article présente une démarche d’instrumentation DIC multi-caméras réalisée dans le cadre d’une collaboration entre Safran Group, EikoSim et Ansys.

Dans le cadre du développement de composants aéronautiques toujours plus performants, la validation des modèles de simulation est une étape essentielle pour garantir la fiabilité des conceptions. C’est particulièrement vrai pour les pièces soumises à des chargements complexes, comme les aubes du module FAN, où la précision des calculs est cruciale pour assurer la robustesse des matériaux et des structures

Safran, acteur majeur du secteur aéronautique, a entrepris une étude expérimentale sur un pied d’aube de turbine afin de caractériser ses propriétés mécaniques sous sollicitation traction-torsion. L’objectif était double : obtenir des données expérimentales précises et vérifier la prédictivité du modèle de calcul utilisé pour la conception de la pièce. Ces éléments sont d’autant plus importants avec l’utilisation par SAFRAN de matériaux composites à renforts tridimensionnels présentant des comportements orthotropes.

Pour mener à bien cette étude, une collaboration étroite entre Safran, EikoSim et Ansys a été mise en place. EikoSim a apporté son expertise en validation essais/simulation à travers ses solutions logicielles, en particulier EikoTwin Virtual et EikoTwin DIC, pour optimiser la mise en place de l’essai et exploiter les mesures expérimentales. Ansys, quant à lui, a joué un rôle clé dans l’intégration des résultats de mesure et le recalage du modèle de calcul au sein de Ansys Workbench.

Cet article présente en détail la méthodologie adoptée, de la préparation virtuelle de l’essai jusqu’au recalage du modèle numérique, en passant par l’analyse des résultats expérimentaux.

Préparation virtuelle de l’essai avec EikoTwin Virtual

Avant de réaliser un essai physique en DIC multi-caméras, une préparation est nécessaire pour optimiser la mise en place et garantir la qualité des mesures. Dans le cas de l’étude menée sur un prélèvement de pied d’aube , cette phase de préparation a été essentielle en raison de la complexité du chargement (traction-torsion) et du vrillage de l’éprouvette techno qui n’est pas symétrique, d’où la nécessité d’une mesure complète des champs de déplacement et de déformation sur toutes les surfaces de l’éprouvette.

Grâce à EikoTwin Virtual, une version numérique de l’essai a été préparée en amont afin de :

• Optimiser l’implantation des caméras : une couverture à 360° autour de l’éprouvette a été simulée pour s’assurer que les mesures seraient complètes et précises.
• Évaluer la qualité des futures mesures DIC multi-caméras : la préparation virtuelle a permis de valider la bonne visibilité des zones où les déformations seraient les plus importantes et d’estimer une incertitude de mesure a priori.
• Limiter les ajustements lors de l’essai réel : en définissant les meilleurs réglages optiques dès la phase de préparation, les corrections sur le banc d’essai ont été minimisées, permettant un gain de temps lors de l’instrumentation.

Cette approche a non seulement sécurisé la faisabilité de l’essai, mais elle a également permis de réduire les coûts et les incertitudes associées à la mise en place. L’intégration d’une préparation virtuelle des essais avec EikoTwin Virtual constitue ainsi un levier clé pour fiabiliser les mesures expérimentales et garantir une comparaison optimale avec les simulations numériques.

Mise en place de l’essai

L’éprouvette testée correspond à une portion découpée de pied d’aube, soumise à un chargement monotone combinant traction et torsion. Des images sont acquises toutes les deux secondes à l’aide du dispositif multi-caméras positionné autour de l’éprouvette. On procède à une surveillance en temps réel des premiers signes d’endommagement grâce à l’émission acoustique, afin d’arrêter l’essai au moment des premiers endommagements.

Cet essai vise à répondre à plusieurs enjeux clés :

1. Comprendre le chargement complexe appliqué à l’éprouvette et valider les hypothèses du modèle de calcul.
2. Détecter et localiser l’apparition d’endommagements afin de définir un critère de premier endommagement.

L’acquisition d’images en continu, combinée à la corrélation d’images numériques (DIC) multi-caméras, permet une analyse fine de la distribution des déformations sur la surface de l’éprouvette. L’essai étant conçu pour analyser un chargement complexe en traction-torsion, il nécessitait une acquisition de données fiable et détaillée pour comparer précisément les déplacements et les déformations expérimentales avec les prédictions numériques.

Traitement des images et calcul des champs de déformation

Les images acquises ont ensuite été analysées avec EikoTwin DIC, logiciel de corrélation d’images numériques qui permet d’exploiter directement les mesures de déplacement sur le maillage de simulation.

Cette approche présente plusieurs avantages :

• Corrélation directe avec la simulation : les champs de déplacement et de déformation sont calculés dans le même repère spatial (XYZ) que la simulation éléments finis, facilitant ainsi les comparaisons (vrai aussi pour la considération du repère local dans les éléments composites, notamment pour les déformations et contraintes)
• Analyse transitoire des résultats : les données sont disponibles en fonction du temps, permettant d’examiner l’évolution du chargement et des déformations à chaque instant de l’essai.
• Sélection d’instants-clés : l’étude s’est concentrée sur un état de charge bien défini, juste avant l’arrêt de l’essai, pour comparer les résultats expérimentaux et numériques dans des conditions maîtrisées.

Les données traitées permettent d’obtenir :

• Des cartes de déplacement et de déformation montrant la répartition des efforts sur l’éprouvette.

• Des figures des déformations obtenues, qui peuvent être visualisées avec un facteur d’amplification pour faciliter l’interprétation des phénomènes mécaniques.

• Une analyse des résidus de corrélation, confirmant l’absence de fissures visibles et validant ainsi un domaine non-endommageable de l’éprouvette technologique.

L’ensemble de ces résultats servira de base pour la phase suivante : le recalage du modèle de simulation avec Ansys Workbench.

Collaboration avec Ansys et recalage du modèle de calcul

Une fois les résultats expérimentaux obtenus et analysés, l’étape suivante consistait à comparer ces données avec la simulation numérique et à recaler le modèle de calcul afin d’améliorer sa précision. Cette phase a été réalisée en collaboration avec Ansys, en intégrant les résultats d’essai dans Ansys Workbench.

Pour assurer une comparaison efficace entre l’essai et la simulation, un script spécifique a été développé afin de rendre les résultats de mesure multi-caméras d’EikoTwin DIC compatibles avec Ansys Workbench. Ce script permet :

• D’importer les champs de déplacement mesurés directement sur le maillage de simulation.
• De comparer visuellement les résultats expérimentaux et les prédictions numériques sur le même référentiel.
• D’analyser les écarts entre l’essai et la simulation, afin d’identifier les ajustements nécessaires au modèle.

Définition et application des conditions limites

Une fois la comparaison initiale réalisée, il a été nécessaire d’ajuster les conditions aux limites du modèle pour obtenir un recalage plus précis :

• Extraction des déplacements mesurés en haut et en bas de l’éprouvette.
• Détermination des efforts et rotations réels appliqués sur la section d’essai.
• Application des conditions limites issues de l’essai dans la simulation.

Dans un premier temps, l’approche retenue consistait à utiliser un torseur global (6 degrés de liberté : 3 translations et 3 rotations) pour imposer les conditions limites. Cependant, cette méthode s’est révélée trop rigide et ne permettait pas de capturer correctement les effets locaux de déformation.

Optimisation du recalage avec une interpolation des conditions limites

Pour améliorer la précision du recalage, une approche plus souple a été mise en place :

• Interpolation des conditions limites sur la section d’essai à partir des résultats de surface.
• Meilleure prise en compte des déformations locales pour reproduire fidèlement le comportement mécanique de l’éprouvette.

Le recalage du modèle nécessitant un traitement de données conséquent, les équipes d’Ansys ont apporté leur expertise pour améliorer l’efficacité du script et optimiser l’intégration des résultats dans Workbench. Cette collaboration a permis de :

• Réduire la complexité computationnelle du processus d’importation et de recalage.
• Accélérer les itérations d’ajustement entre essai et simulation.
• Assurer une comparabilité robuste entre les prédictions numériques et les observations expérimentales.

Grâce à cette approche, les paramètres matériaux du modèle de simulation ont pu être ajustés de manière plus précise, garantissant une meilleure prédictivité des comportements mécaniques du pied d’aube.

Impact et perspectives pour Safran

L’un des principaux bénéfices de cette étude réside dans l’amélioration de la prédictivité des modèles de simulation grâce à l’exploitation de données expérimentales très riches. En intégrant directement les résultats d’essai dans la validation du modèle numérique, il devient possible de renforcer la confiance dans les simulations et de réduire progressivement la dépendance aux essais physiques. Le recalage du modèle sur des données issues de mesures riches permet :

• D’améliorer la prédictivité des simulations et de mieux comprendre les phénomènes mécaniques en jeu.
• D’augmenter la crédibilité des modèles numériques, ce qui est un facteur clé dans l’optique de permettre la certification par l’analyse (CbA).

Grâce à ces avancées, Safran peut accroitre la confiance des conditions aux limites d’essais complexes et ainsi rendre plus robuste l’utilisation des outils de simulation sur des cas de chargement technologique pour optimiser la conception de ses composants et réduire le nombre d’essais expérimentaux coûteux et longs.

À terme, en multipliant ce type d’études et de recalages, l’objectif est de s’appuyer de plus en plus sur la simulation pour le développement et l’optimisation des pièces, tout en réduisant le nombre d’essais physiques nécessaires. Cette approche s’inscrit dans une tendance globale de transition vers des méthodes numériques avancées, où les essais ne servent plus systématiquement à valider un design, mais plutôt à consolider et affiner les modèles de simulation.

En s’appuyant sur des solutions comme EikoTwin DIC pour l’analyse des essais en multi-caméras et Ansys Workbench pour le recalage des modèles, Safran se dote d’outils puissants pour accélérer l’innovation et sécuriser ses choix de conception. Cette étude démontre ainsi la puissance des outils numériques lorsqu’ils sont intégrés à un processus d’ingénierie rigoureux, et souligne l’importance de collaborations entre industriels et spécialistes du test et de la simulation pour relever les défis de l’aéronautique de demain.