Soutenance de thèse de Lucas BREDER TEIXEIRA

Les matériaux réfractaires sont conçus pour fonctionner à des températures élevées et sous des charges chimiques, thermiques et mécaniques sévères. En général, ces matériaux présentent un comportement de fluage asymétrique prononcé, c'est-à-dire des vitesses de déformation de fluage différentes en traction et en compression. Dans ce travail, deux modèles de fluage asymétrique sont proposés pour représenter numériquement le comportement d'un réfractaire alumine-spinelle utilisé dans des poches de coulée d'acier. Le premier modèle introduit la possibilité de considérer les effets primaires de fluage sous traction et compression, et l'effet de chaque signe de contrainte est calculé en utilisant une stratégie de pondération basée sur la division du tenseur de contrainte en parties positives et négatives. Le deuxième modèle étend le comportement en compression, permettant de prendre en compte le fluage transitoire, c'est-à-dire un passage progressif de la phase primaire à la phase secondaire en fonction d'un critère basé sur l'état actuel des variables internes. Le travail expérimental est divisé en deux parties : premièrement, les paramètres des lois de fluage sont identifiés à l'aide d'essais de traction et de compression uniaxiaux, considérés comme des techniques expérimentales traditionnelles ; Dans un deuxième temps, une procédure de caractérisation basée sur le test brésilien et sur la technique de corrélation d'images numériques (DIC) est proposée. Étant donné que la distribution des contraintes dans un échantillon de test brésilien est caractérisée par des valeurs positives et négatives simultanées, c'est un choix approprié pour étudier les effets asymétriques. Les résultats obtenus à l'aide de chacune des techniques sont comparés, et des essais de flexion à quatre points sont utilisés comme étape de validation supplémentaire. Il est conclu que les modèles de fluage proposés sont adéquats pour la simulation du matériau alumine-spinelle, et que les protocoles expérimentaux nouveaux et traditionnels peuvent être utilisés de manière complémentaire pour caractériser et valider les paramètres du modèle.