Thèse Cifre AIRBUS : Prédiction de l’intégrité de surface et sa surveillance in situ sur pièces en alliage d’aluminium

Période : 2022-2025

Alliage d’aluminium, Fraisage, Intégrité de surface, Simulation thermomécanique, Surveillance, Prédiction, Modélisation

Airbus est, entre autres, leader mondial de la conception et de la production de pièces structurales d’aéronefs en alliage d’aluminium. Dans ce domaine, le procédé d’usinage qui consiste à retirer de la matière à l’aide d’outils coupants est le plus utilisé par les usines d’Airbus et ses fournisseurs. Les enjeux présents et futurs sont : l’augmentation des cadences, le niveau
d’exigences qualité, la compétitivité demandée sur nos programmes actuels et à venir. Cela nécessite la maîtrise totale de nos procédés dès le démarrage en production, ainsi que la possibilité d’adapter nos paramètres en ligne pour avoir la garantie d’une production optimale sans non–conformité et sans surcoût.

Cette thèse porte sur la fiabilisation des paramètres d’usinage avec la tenue en fatigue des pièces à travers des mesures indirectes des paramètres d’intégrité de surface. Elle s’inscrit dans le cadre du projet « Machining of tomorrow » en fraisage de finition de l’alliage d’aluminium 7050 dirigé par la société Airbus Operations. L’objectif est d’améliorer la compréhension de l’impact sur la tenue en fatigue des pièces, des anomalies d’usinage (notamment du phénomène d’overheating),
pouvant conduire à une rupture prématurée des pièces de structure.

Les objectifs scientifiques de la thèse permettront de :

• Modéliser le chargement thermomécanique du matériau pendant la coupe ;
  
• Démontrer les liens entre les paramètres de coupe, l’intégrité de surface et la tenue en
  fatigue ;
  
• Proposer un modèle de simulation numérique du chargement thermomécanique ;
  
• Identifier les paramètres de coupe et les conditions aux limites en intégrant les particularités des cas de surchauffe ;
• Déterminer à chaque étape du processus de fabrication, comment prédire l’intégrité de surface ;
• Identifier et démontrer les paramètres machines mesurables et adaptatifs pour un suivi et une adaptation automatique en ligne.

Contacts :

• Virginie Charbonnier : virginie.charbonnier@airbus.com
  
• Anne Laure Lafly : anne–laure.lafly@airbus.com
  
• Gérard Poulachon : gerard.poulachon@ensam.eu
• Mathieu Ritou : mathieu.ritou@univ–nantes.fr