| Summary: | Les constructeurs automobiles travaillent depuis bon nombre d'années à réduire le poids de leurs voitures en incluant des composantes en aluminium fabriquées par moulage. Le moulage par voie semi-solide permet de réaliser des pièces de haute qualité avec une cadence de production élevée. Afin de prédire la qualité de solidification des pièces moulées, il faut résoudre des simulations numériques et ces dernières nécessitent la connaissance du coefficient d'interface de transfert de chaleur (h). Le h est une valeur qui permet de quantifier l'échange thermique qui se produit entre la pièce et le moule tout au long du processus de moulage. Ce coefficient change en fonction du temps puisque la qualité du contact entre les deux surfaces est en constante évolution en cours de moulage. Puisqu'il existe peu d'information dans la littérature en lien avec les h obtenus en utilisant du métal à l'état semi-solide et que cette information est nécessaire pour effectuer les simulations numériques, un objectif a été mis de l'avant afin de pouvoir résoudre la problématique. Cet objectif vise à obtenir une banque de données de h pour le moulage sous pression de l'aluminium A357 à l'état semi-solide pour certains paramètres de moulage, ou facteurs, considérés importants, soient : la température du moule, la vitesse du piston, la pression d'intensification, la quantité et le type de lubrifiant.
La démarche scientifique utilisée pour atteindre cet objectif inclut des travaux expérimentaux, numériques et statistiques. Un plan d'expériences fractionnaire est élaboré de façon à optimiser le nombre d'essais expérimentaux de moulage sous pression devant être réalisé. Pour chacun des essais du plan d'expériences, un lopin semi-solide est fabriqué selon le procédé SEED avec la recette développée pour l'aluminium A357. Une courbe de calibration a été obtenue expérimentalement afin de connaître la température en régime stationnaire que doit atteindre le moule avant de procéder au moulage. La température du moule en régime stationnaire présente une relation linéaire avec la consigne de température donnée aux unités de régulation Regloplas. Lors de l'opération de moulage, des thermocouples placés stratégiquement à l'intérieur du moule permettent de mesurer l'évolution en température tout près de l'interface pièce/moule. Cette information est nécessaire pour procéder aux simulations numériques visant à déterminer, par le biais d'une méthode de calcul inverse, l'évolution du h qui caractérise le transfert de chaleur entre la pièce et le moule. Les simulations numériques s'effectuent à l'aide du logiciel ProCAST.
Le modèle numérique et la méthodologie numérique utilisés dans le cadre du projet ont été élaborés suite à une étude de sensibilité approfondie portant sur différents facteurs. Cette étude a permis de faire ressortir quelques conclusions intéressantes :
La présence du trou permettant l'insertion du thermocouple dans le moule, les valeurs choisies pour les paramètres de résolution TAU et DTMAX ainsi que la position du thermocouple (pointe du trou) sur la géométrie du modèle numérique sont quatre facteurs étudiés indépendamment qui affectent beaucoup l'évolution du h obtenue par calcul inverse à l'interface pièce/moule. Un TAU de 1 s, un DTMAX de 1 s et la position du thermocouple à 2,6 mm de l'interface sont trois conditions vérifiées qui démontrent une différence marquée au niveau des évolutions du h par rapport à celle obtenue avec le modèle optimisé (TAU = 0,001 s, DTMAX = 0,01 s et position du thermocouple à 1,6 mm de l'interface).
La taille du maillage discrétisant le domaine du modèle étudié, le pas de temps choisi pour exprimer les valeurs initiales du h de 0 à 3 s ainsi que l'angle présent dans le fond du trou permettant l'insertion du thermocouple sont trois facteurs étudiés indépendamment qui affectent dans une certaine proportion l'évolution du h obtenue par calcul inverse à l'interface pièce/moule. Un maillage grossier, un pas de temps de 1 s et un angle de 45° dans le fond du trou sont trois conditions vérifiées qui démontrent une certaine différence au niveau des évolutions du h par rapport à celle obtenue avec le modèle optimisé (maillage raffiné, pas de temps de 0,1 s et angle de 67,5°).
La dimension du modèle (ID ou 2D), la température initiale imposée à la partie moule du modèle étudié (identique en tout point du moule ou varie linéairement tel un gradient) et la température initiale imposée à la partie pièce du modèle étudié (586,5 ou 591,5 °C) sont trois facteurs étudiés indépendamment qui n'affectent que peu ou pas les évolutions du h obtenues par calcul inverse à l'interface pièce/moule. Cette même conclusion peut être tirée lorsque le modèle numérique pièce/moule est simplifié en imposant une condition de Dirichlet à un endroit donné du moule ou que le modèle étudié soit couplé ou découplé.
Les courbes de h ont été déterminées pour chacun des essais retrouvés dans le plan d'expériences. Un modèle mathématique simple représentant l'évolution type du h a été appliqué à l'ensemble des courbes. Le modèle mathématique se divise en deux zones : évolution linéaire du h jusqu'à une valeur maximale (0 à 0,1 s) et décroissance exponentielle du h jusqu'à un régime stationnaire (0,1 à 25 s). Les valeurs de quatre variables réponses (m, a, b, ho) ont été prélevées sur chacune des courbes et incluses dans le logiciel Statgraphics pour effectuer une analyse statistique. L'analyse statistique a permis de faire ressortir un système d'équations, associé aux variables réponses, capable de reproduire le modèle mathématique décrivant l'évolution du h pour des conditions de moulage données. Ce système d'équations donne accès à une banque de données de h considérant les cinq paramètres de moulage étudiés et l'étendue des valeurs retrouvées dans le plan d'expériences. Les évolutions du h obtenues suite à l'évaluation des équations donnent tout de même de très bons résultats, mais une amélioration pourrait être faite en utilisant un modèle mathématique plus représentatif des valeurs de h obtenues suite aux calculs inverses et/ou en traitant davantage de données dans l'analyse statistique. L'analyse statistique a également mené à l'identification du paramètre de moulage dont l'influence est la plus marquée sur le h parmi ceux étudiés, soit la pression d'intensification. D'autres facteurs et interactions influencent également le h, mais de façon moins significative.
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