2019 DISCO – Imagerie des dislocations au Microscope Electronique à Balayage

La prédiction de la durée de vie en service des pièces mécaniques est un défi industriel fondamental. Afin d’améliorer la capacité de prédiction de la durée de vie des composants, il est nécessaire d’identifier et de modéliser l’influence des procédés de fabrication sur la microstructure puis sur les propriétés mécaniques. De telles approches sont désormais appliquées industriellement, comme par exemple, pour des matériaux utilisés dans le secteur aéronautique et dans l’industrie du nucléaire. La méthodologie mise au point permet de relier les paramètres micro structuraux tels que la taille des grains, la densité de dislocations, et la présence de précipités aux propriétés en service du matériau. Or il a été montré que la densité de dislocations est un paramètre influençant au premier ordre les propriétés mécaniques. Il est donc indispensable de la caractériser précisément. Cependant, les procédures actuelles de détermination de ce paramètre sont complexes et fastidieuses. De plus, les incertitudes de mesures restent importantes, quelque soit la méthode de caractérisation utilisée.

L’objectif de DISCO est de développer une méthode automatisée de mesure de la nature et de la densité des défauts cristallographiques des polycristaux, et notamment des alliages base nickel, au Microscope Electronique à Balayage. Grâce à des observations plus faciles et plus rapides par rapport aux méthodes existantes (la Microscopie Electronique en Transmission notamment) il sera possible d’analyser des volumes plus importants et de recueillir plus de données. Le développement de cette méthode permettra ainsi de générer des données plus représentatives pour la modélisation micro structurale et mécanique.

Un tel défi représente un grand intérêt pour les applications industrielles, et également pour les chercheurs qui n’ont pas un accès facile aux microscopes MET. L’obtention de données plus représentatives permettra d’améliorer la description des microstructures nécessaire pour les modèles microstructure – propriétés mécaniques.

Résultats et impacts

articles
[1] J. Gallet, M. Perez, S. Dubail, T. Chaise, T. Douillard, C. Langlois, S. Cazottes, About the automatic measurement of the dislocation density obtained by R-ECCI, Materials Characterization, Volume 194, 2022, 112358, ISSN 1044-5803, https://doi.org/10.1016/j.matchar.2022.112358.
[2] J. Gallet, M. Perez, R. Guillou, C. Ernould, C. Le Bourlot, C. Langlois, B. Beausir, E. Bouzy, T. Chaise, S. Cazottes, Experimental measurement of dislocation density in metallic materials: A quantitative comparison between measurements techniques (XRD, R-ECCI, HR-EBSD, TEM), Materials Characterization, Volume 199, 2023, 112842, ISSN 1044-5803,
https://doi.org/10.1016/j.matchar.2023.112842.

Conférence internationales
– Automatic characterization of dislocations using Scanning Electron Microscopy images, J. Gallet, S. Cazottes, T. Chaise, C. Langlois, M. Perez, Euromat 2021, Graz, Austria
– conférence Thermec à Vienne en juillet 2023 et au congrès de la SF2M : La métallurgie quel Avenir ! en Juin à Grenoble

Un logiciel de traitement des données, basé sur des approches de type Intelligence Artificielle a été développé en collaboration avec la société Axxon², qui permettra une prise en main plus rapide de la méthode pour les prochains travaux.

Porteur de projet

Sophie CAZOTTES maître de conférence MATEIS INSA Lyon

DURÉE : 3 ans FINANCEMENT : 196 300 € PLATEFORMES : MATÉRIAUX & PROCÉDÉS SECTEURS INDUSTRIELS Aéronautique, Automobile, Chimie et matériaux, Ferroviaire, Industrie navale et maritime, Nucléaire.

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