r5.03.05 Relation de comportement viscoplastique de Taheri#
Résumé
On présente dans ce document l’implantation de la relation de comportement de Taheri viscoplastique, disponible pour l’ensemble des éléments isoparamétriques (milieu continu 2D et 3D) à l’exception des contraintes planes. Après une présentation des équations d’évolution de cette loi, on décrit le système obtenu par discrétisation implicite; on montre en particulier qu’il admet toujours une solution.
Ce modèle est bien adapté pour décrire la réponse des aciers austénitiques sous sollicitations cycliques, et notamment le phénomène de déformation progressive. En revanche, du fait de sa complexité (deux surfaces de charge, variable interne semi-discrète), il ne paraît pas souhaitable de l’employer pour des applications différentes (trajet de chargement monotone, par exemple).
Formulation numérique de la relation de comportement#
Afin de pouvoir traiter dans le même cadre la plasticité et la viscoplasticité, on choisit de procéder à une discrétisation implicite des relations de comportement, (cf. [R5-03-02]). Notons en outre qu’une procédure d’intégration explicite est délicate pour deux raisons: d’une part, le traitement de la variable semi-discrète est nécessairement implicite et peut conduire à des oscillations numériques (on pseudo‑décharge, donc on résout \(\text{F}=0\) , et du coup, \(\text{F}\) peut être (très faible mais) supérieur à zéro, d’où charge au pas suivant au lieu de poursuivre la décharge), et d’autre part, l’équation [éq 1.1-2] n’est pas dérivable quand \({\varepsilon}^{p}={\varepsilon}_{n}^{p}\)
Discrétisation implicite des équations de comportement#
Dorénavant, on adopte la convention de notation suivante. Si \(u\) désigne une quantité, alors:
\({u}^{-}\) |
quantité \(u\) au début du pas de temps |
\(\Deltau\) |
incrément de la quantité \(u\) au cours du pas de temps |
\(u\) |
quantité \(u\) à la fin du pas du temps (pas d’exposant \(+\) ) |
Commençons par introduire la contrainte élastique, c’est-à-dire la contrainte en l’absence d’incrément de déformation plastique. On peut d’ailleurs remarquer que seul le terme déviatorique joue un rôle dans la partie non linéaire du comportement:
\({\sigma}^{e}=K\text{tr}(\varepsilon -{\varepsilon}^{\text{th}})\mathrm{Id}+\underset{{\tilde{\sigma}}^{e}}{\underset{\underbrace{}}{2\mu (\tilde{\varepsilon}-{\varepsilon}^{{p}^{-}})}}\text{et}\tilde{\sigma}={\tilde{\sigma}}^{e}-2\mu \Delta {\varepsilon}^{p}\) éq 2.1-2.1-1
En tenant compte des équations d’état [éq 1.1-1] et [éq 1.1-3] et de la loi d’écoulement [éq 1.1-6], on a:
\(s\stackrel{\text{déf}}{=}\tilde{\sigma}-X={\tilde{\sigma}}^{e}-\text{C}(S{\varepsilon}^{{p}^{-}}-{\sigma}^{p}{\varepsilon}_{n}^{p})-\frac{3}{2}(2\mu +\text{C}S)\Deltap {s}^{0}\) éq 2.1-2.1-2
En notant que \({s}^{0}\) n’est autre que \(s\) normé, on en déduit immédiatement:
\(\left[{s}_{\mathrm{eq}}+\frac{3}{2}(2\mu +\text{C}S)\Deltap \right]{s}^{0}=\underset{{s}^{e}}{\underset{\underbrace{}}{\tilde{{\sigma}^{e}}-\text{C}(S{\varepsilon}^{p-}-{\sigma}^{p}{\varepsilon}_{n}^{p})}}\) éq 2.1- 2.1-3
Par conséquent, \(s\) est entièrement déterminé par:
\(s={s}_{\text{eq}}{s}^{0}\text{avec}{s}^{0}=\frac{{s}^{e}}{{s}_{\text{eq}}^{e}}\text{et}{s}_{\text{eq}}={s}_{\text{eq}}^{e}-\frac{3}{2}(2\mu +\text{C}S)\Deltap\) éq 2.1- 2.1-4
Finalement, les fonctions de charge sont :
\(\text{F}={s}_{\mathrm{eq}}-\text{D}\left[{R}^{0}+{(\frac{2}{3})}^{a}A{({\varepsilon}^{p-}-{\varepsilon}_{n}^{p}+\frac{3}{2}\Deltap {s}^{0})}_{\mathrm{eq}}^{a}\right]\) éq 2.1- 2.1-5
\(G=\text{C}{\left[S{\varepsilon}^{p-}-{\sigma}^{p}{\varepsilon}_{n}^{p}+\frac{3}{2}S\Deltap {s}^{0}\right]}_{\mathrm{eq}}+\text{D}\left[{R}^{0}+{(\frac{2}{3})}^{a}A{({\varepsilon}^{p-}-{\varepsilon}_{n}^{p}+\frac{3}{2}\Deltap {s}^{0})}_{\mathrm{eq}}^{a}\right]-{\sigma}^{p}\) éq 2.1- 2.1-6
Prise en compte des termes visqueux#
En l’absence de termes visqueux, la relation de cohérence discrétisée est :
\(\begin{array}{cc}\text{Régime élastique :}& \text{F}\le 0\text{et}\Delta p=0\\ \text{Régime plastique :}& \text{F}=0\text{et}\Delta p\ge 0\end{array}\) éq 2.2-2.2-1
En revanche, en présence de viscosité, la condition de cohérence est remplacée par l’équation [éq1.2‑1] qui, discrétisée, s’écrit:
\(\frac{\Deltap }{\Deltat }={(\frac{\langle \text{F}\rangle }{K{p}^{1/M}})}^{N}\text{}\iff \text{}\langle \text{F}\rangle =K{p}^{1/M}{(\frac{\Deltap }{\Deltat })}^{\frac{1}{N}}\) éq 2.2-2.2-2
Autrement dit, en posant:
\(\tilde{\text{F}}=\text{F}-K{p}^{1/M}{(\frac{\Deltap }{\Deltat })}^{\frac{1}{N}}\) éq 2.2-2.2-3
l’incrément de déformation viscoplastique cumulée est déterminé par:
\(\begin{array}{cc}\text{Régime élastique :}& \tilde{\text{F}}\le 0\text{et}\Delta p=0\\ \text{Régime viscoplastique :}& \tilde{\text{F}}=0\text{et}\Delta p\ge 0\end{array}\) éq 2.2-2.2-4
Finalement, en adoptant une discrétisation implicite, la seule différence entre les lois de comportement plastique et viscoplastique réside dans la forme de la fonction de charge \(\text{F}\) : on y observe un terme complémentaire en cas de viscosité. En fait, la plasticité incrémentale apparaît comme le cas limite (sans difficulté numérique associée) de la viscoplasticité incrémentale lorsque la viscosité \(K\) tend vers zéro. Notons que cette remarque a déjà été mentionnée par Chaboche et al. [bib1].
Discrétisation des conditions de cohérence#
Avant de discrétiser les conditions de cohérence et décrire les différents régimes de comportement possibles, une remarque s’impose quant au traitement de la variable semi-discrète. Comme \(\xi\) n’intervient que pour “piloter” \({\varepsilon}_{n}^{p}\) , on peut toujours se ramener au cours d’un pas de temps à:
\({\varepsilon}_{n}^{p}=\xi {\varepsilon}_{n}^{p-}+(1-\xi ){\varepsilon}^{p-}\text{}0\le \xi \le 1\) éq 2.3-2.3-1
La valeur de \(\xi\) est alors fixée par les conditions de cohérence, ce que traduit l’équation d’évolution [éq1.1-9] sur le plan continu. Un tel paramétrage à chaque pas de temps permet de s’affranchir du stockage de \(\xi\) , à condition bien-sûr de conserver les valeurs de \({\varepsilon}_{n}^{p}\) .
Après cette remarque préliminaire, on peut s’intéresser aux conditions de cohérence. Pour le critère \(\text{G}\) qui gouverne l’évolution de la contrainte de pic, la forme discrétisée de la condition de cohérence est:
\(\text{G}(\Deltap ,\Delta {\sigma}^{p},\xi )\le 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\ge 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\text{G}(\Deltap ,\Delta {\sigma}^{p},\xi )=0\) éq 2.3-2.3-2
La condition de cohérence portant sur \(\text{F}\) est plus délicate dans la mesure où elle gouverne l’évolution de la déformation plastique en régime de charge plastique et l’évolution de \(\xi\) en régime de décharge. Une fois discrétisée, elle s’écrit:
En régime de charge plastique \((\xi =1)\) :
\(\text{F}(\Deltap ,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)=0\text{}\Deltap \ge 0\text{}\Deltap \text{F}(\Deltap ,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)=0\) éq 2.3-2.3-3
En régime de décharge \((\Deltap =0)\) :
\(\text{F}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi )=0\text{}0\le \xi \le 1\text{}\xi \text{F}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi )=0\) éq 2.3-2.3-4
Pour pouvoir sélectionner le régime de comportement du matériau, et donc les équations à résoudre, la première question est:
Sommes-nous en situation plastique ou bien élastique?
En fait, il existe une solution en régime élastique (pseudo-décharge \(\xi >0\) ou élasticité classique \(\xi =0\) ) sion peut trouver un incrément de contrainte de pic tel que:
Condition incrémentale de décharge avec \(\xi =1\) (équation scalaire en \(\Delta {\sigma}^{p}\) ):
\(\begin{array}{}\text{F}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)\le 0\\ \text{G}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)\le 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\ge 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\text{G}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)=0\end{array}\) éq 2.3-2.3-5
En cas de charge plastique, c’est-à-dire quand il n’existe pas \(\Delta {\sigma}^{p}\) satisfaisant [éq 2.3-5], on a alors à résoudre le système non linéaire en \(\Deltap\) et \(\Delta {\sigma}^{p}\) suivant:
Régime plastique (système non linéaire en \(\Deltap\) et \(\Delta {\sigma}^{p}\) ):
\(\begin{array}{}\text{F}(\Delta p,\Delta {\sigma}^{p},\xi =0)=0\text{}\Delta p\ge 0\\ \text{G}(\Delta p,\Delta {\sigma}^{p},\xi =0)\le 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\ge 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\text{G}(\Delta p,\Delta {\sigma}^{p},\xi =0)=0\end{array}\) éq 2.3-2.3-6
En revanche, en situation élastique, deux choix sont encore possibles: pseudo-décharge \((\xi >0)\) ou élasticité classique \((\xi =0)\) . Le second cas étant plus favorable, on commence par examiner s’il n’est pas réalisable, c’est-à-dire s’il existe un incrément de contrainte de pic tel que:
Condition incrémentale de régime élastique classique (équation scalaire en \(\Delta {\sigma}^{p}\) ):
\(\begin{array}{}\text{F}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)\le 0\\ \text{G}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)\le 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\ge 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\text{G}(\Delta p=0,\Delta {\sigma}^{p},\xi =1)=0\end{array}\) éq 2.3-2.3-7
Enfin, s’il devait s’agir d’une décharge pseudo-élastique, il reste à résoudre le système non linéaire en \(\xi\) et \(\Delta {\sigma}^{p}\) suivant:
Décharge pseudo-élastique (système non linéaire en \(\xi\) et \(\Delta {\sigma}^{p}\) ):
\(\begin{array}{}\text{F}(\Deltap =0,\Delta {\sigma}^{p},\xi )=0\text{}0\le \xi \le 1\\ \text{G}(\Deltap =0,\Delta {\sigma}^{p},\xi )\le 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\ge 0\text{}\Delta {\sigma}^{p}\text{G}(\Deltap =0,\Delta {\sigma}^{p},\xi )=0\end{array}\) éq 2.3-2.3-8
Notons dès à présent que les systèmes non linéaires [éq 2.3-6] et [éq 2.3-8] peuvent se réduire à la résolution d’une simple équation scalaire si \(\Delta {\sigma}^{p}=0\) permet d’obtenir une solution.
On peut résumer l’algorithme de choix des équations à résoudre par l’arbre de décision ci-dessous.
Figure 2.3- 2.3-a : Arbre de décision pour choisir le régime de comportement
Encadrement des solutions#
A la lecture du paragraphe précédent, on a pu constater la nécessité de résoudre (numériquement) un certain nombre d’équations scalaires ou de systèmes non linéaires. Pour cela, il est toujours intéressant de disposer d’un intervalle sur lequel chercher la solution. D’une part, un encadrement de la solution démontre son existence (ce qui renforce fortement les chances de succès d’un algorithme de résolution !), et d’autre part, il permet un traitement numérique approprié, donc plus sûr.
Concernant \(\Delta {\sigma}^{p}\) , un minorant est bien entendu 0. Par ailleurs, la contrainte de rochet \(S\) représente une limite au-delà de laquelle le modèle n’a plus de sens. En fait, à l’examen des constantes matériaux obtenues par identification, cf. Taheri et al. [bib6], \(\text{G}\) devient effectivement négatif quand \({\sigma}^{p}=S\) si l’écart entre la déformation plastique et la déformation plastique à la dernière décharge n’est pas trop important (quelques %):
\(\frac{\text{G}(\Deltap ,{\sigma}^{p}=S,\xi )}{S}=\underset{\approx 13}{\underset{\underbrace{}}{({C}_{\infty}+{C}_{1})}}\underset{\le \text{3 \%}}{\underset{\underbrace{}}{{({\varepsilon}^{p}-{\varepsilon}_{n}^{p})}_{\text{eq}}}}+\underset{\approx 0,75}{\underset{\underbrace{}}{(1-m)}}(\underset{\approx \text{20 \%}}{\underset{\underbrace{}}{\frac{{R}^{0}}{S}}}+\underset{\approx 0,5}{\underset{\underbrace{}}{{(\frac{2}{3})}^{a}\frac{A}{S}}}\underset{\approx 0,7}{\underset{\underbrace{}}{{({\varepsilon}^{p}-{\varepsilon}_{n}^{p})}_{\text{eq}}^{a}}})-1\le 0\) éq 2.4- 2.4-1
On peut également chercher un majorant pour \(\Deltap\) . En examinant l’expression de \(\text{F}\) :
\(\begin{array}{}\text{F}(\Deltap ,\Delta {\sigma}^{p},\xi )\le {s}_{\text{eq}}-\text{D}{R}^{0}\\ \text{}\le {s}_{\text{eq}}^{e}-\frac{3}{2}(2\mu +\text{C}S)\Deltap -\text{D}{R}^{0}\\ \text{}\le {s}_{\max}^{e}-\frac{3}{2}(2\mu +{C}_{\infty}S)\Deltap -\text{D}({p}^{-}){R}^{0}\end{array}\) éq 2.4-2.4-2
On en déduit un majorant pour \(\Deltap\) , tel que \(\text{F}(\Deltap ,\Delta {\sigma}^{p},\xi )\le 0\) :
\(\Deltap \le \frac{{s}_{\max}^{e}({\sigma}^{p})-\text{D}({p}^{-},{\sigma}^{p}){R}^{0}}{\frac{3}{2}(2\mu +{C}_{\infty}S)}\) éq 2.4-2.4-3
\({s}_{\max}^{e}({\sigma}^{p})=\max\lbrace \begin{array}{c}{\left[{\tilde{\sigma}}^{e}-\text{C}({p}^{-},{\sigma}^{p})(S{\varepsilon}^{p-}-{\sigma}^{p}{\varepsilon}_{n}^{p})\right]}_{\text{eq}}\\ {\left[{\tilde{\sigma}}^{e}-{C}_{\infty}(S{\varepsilon}^{p-}-{\sigma}^{p}{\varepsilon}_{n}^{p})\right]}_{\text{eq}}\end{array}\) éq 2.4-2.4-4
En particulier, on peut donner un majorant (grossier) de \(\Deltap\) indépendant de \(\Delta {\sigma}^{p}\) :
\(\Delta {p}_{\max}=\frac{{s}_{\max}^{e\max}-(1-m){R}^{0}}{\frac{3}{2}(2\mu +{C}_{\infty}S)}\) éq 2.4-2.4-5
\({s}_{\max}^{e\max}={\sigma}_{\mathrm{eq}}^{e}+({C}_{1}+{C}_{\infty})\max\lbrace \begin{array}{}{\left[S{\varepsilon}^{p-}-{\sigma}^{p-}{\varepsilon}_{n}^{p}\right]}_{\mathrm{eq}}\\ {\left[S{\varepsilon}^{p-}-S{\varepsilon}_{n}^{p}\right]}_{\mathrm{eq}}\end{array}\) éq 2.4-2.4-6
On peut alors remarquer que les systèmes [éq 2.3-6] et [éq 2.3-8] admettent toujours une solution. En effet, si pour chaque système, on écrit respectivement \(\Delta {\sigma}^{p}(\Deltap )\text{et}\Delta {\sigma}^{p}(\xi )\) les solutions de \(\text{G}=0\) , alors on a:
Système non linéaire de charge plastique:
\(\text{F}(\Deltap =0,\Delta {\sigma}^{p}(\Deltap =0),\xi =1)\ge 0\text{et}\text{F}(\Delta {p}_{\max},\Delta {\sigma}^{p}(\Delta {p}_{\max}),\xi =1)\le 0\) éq 2.4-2.4-7
Système non linéaire de pseudo-décharge:
\(\text{F}(\Deltap =0,\Delta {\sigma}^{p}(\xi =1),\xi =1)\le 0\text{et}\text{F}(\Deltap =0,\Delta {\sigma}^{p}(\xi =0),\xi =0)\ge 0\) éq 2.4-2.4-8
Méthodes de résolution numérique#
La résolution des équations incrémentales nous confronte soit à une équation scalaire non linéaire, soit à un système non linéaire à deux inconnues. On expose ci-dessous les méthodes numériques employées. On examine également le calcul de la matrice tangente, éventuellement utilisée par l’algorithme global de STAT_NON_LINE, (cf. [R5.03.01]).
Équation scalaire : méthode de sécantes#
Il s’agit de résoudre une équation scalaire non linéaire en cherchant la solution dans un intervalle de confiance. Pour cela, on se propose de coupler une méthode de sécante avec un contrôle de l’intervalle de recherche. Soit l’équation suivante à résoudre:
\(\text{f}(x)=0\text{}x\in \left[a,b\right]\text{}\text{f}(a)<0\text{}\text{f}(b)>0\) éq 3.1-3.1-1
La méthode de la sécante consiste à construire une suite de points \({x}^{n}\) qui converge vers la solution. Elle est définie par récurrence (approximation linéaire de la fonction par sa corde):
\({x}^{n+1}={x}^{n-1}-\text{f}({x}^{n-1})\frac{{x}^{n}-{x}^{n-1}}{\text{f}({x}^{n})-\text{f}({x}^{n-1})}\) éq 3.1-3.1-2
Par ailleurs, si \({x}^{n+1}\) devait sortir de l’intervalle, alors on le remplace par la borne de l’intervalle en question:
\(\lbrace \begin{array}{c}\text{si}{x}^{n+1}<a\text{alors}{x}^{n+1}:=a\\ \text{si}{x}^{n+1}>b\text{alors}{x}^{n+1}:=b\end{array}\) éq 3.1-3.1-3
En revanche, si \({x}^{n+1}\) est dans l’intervalle courant, alors on réactualise l’intervalle:
\(\lbrace \begin{array}{c}\text{si}{x}^{n+1}\in \left[a,b\right]\text{et f}({x}^{n+1})<0\text{alors}a:={x}^{n+1}\\ \text{si}{x}^{n+1}\in \left[a,b\right]\text{et f}({x}^{n+1})>0\text{alors}b:={x}^{n+1}\end{array}\) éq 3.1-3.1-4
On considère avoir convergé lorsque \(\text{f}\) est suffisamment proche de 0 (tolérance à renseigner). Quant aux deux premiers points de la suite, on peut choisir les bornes de l’intervalle, ou bien, si on dispose d’une estimation de la solution, on peut adopter cette estimation et l’une des bornes de l’intervalle.
Systèmes non linéaires : méthode de Newton et recherche linéaire#
On présente ici une méthode de Newton à laquelle on a associé une technique de recherche linéaire et un contrôle de la direction de descente pour ne pas quitter le domaine de recherche (bornes sur les inconnues).
Soit le système non linéaire suivant:
\(\lbrace \begin{array}{c}\text{F}(x,y)=0\\ \text{G}(x,y)=0\end{array}\text{avec}\lbrace \begin{array}{c}{x}_{\min}\le x\le {x}_{\max}\\ {y}_{\min}\le y\le {y}_{\max}\end{array}\) éq 3.2-3.2-1
Si \((x,y)\) est un point du domaine de recherche, alors on construit une suite de points \(({x}^{n},{y}^{n})\) qui converge vers une solution (ou du moins, on l’espère) par le procédé suivant.
Détermination de la direction de descente
Une direction de descente \((\deltax ,\deltay )\) est donnée par la résolution du système linéaire 2 x 2:
\(\left[\begin{array}{cc}{F}_{,x}^{n}& {F}_{,y}^{n}\\ {G}_{,x}^{n}& {G}_{,y}^{n}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\deltax \\ \deltay \end{array}\right]=-\left[\begin{array}{c}{F}^{n}\\ {G}^{n}\end{array}\right]\) éq 3.2-3.2-2
Correction de la direction de descente
On corrige la direction de descente \((\deltax ,\deltay )\) de telle sorte que les points envisagés soient dans le domaine de recherche (avec \({\rho}_{\max}\) la longueur maximale qu’on s’autorise à décrire le long de la direction de descente):
\(\lbrace \begin{array}{cccc}\text{si}x+{\rho}_{\max}\delta x<{x}_{\min}& \delta x:=\frac{{x}_{\min}-x}{{\rho}_{\max}}& \text{si}x+{\rho}_{\max}\delta x>{x}_{\max}& \delta x:=\frac{{x}_{\max}-x}{{\rho}_{\max}}\\ \text{si}y+{\rho}_{\max}\delta y<{y}_{\min}& \delta y:=\frac{{y}_{\min}-y}{{\rho}_{\max}}& \text{si}y+{\rho}_{\max}\delta y>{y}_{\max}& \delta y:=\frac{{y}_{\max}-y}{{\rho}_{\max}}\end{array}\) éq 3.2-3.2-3
Recherche linéaire
Il ne reste plus qu’à minimiser la quantité \(\text{E}=({\text{F}}^{2}+{\text{G}}^{2})/2\) dans la direction de descente. Notons que la norme \(\text{E}\) que l’on minimise ainsi est une mesure de l’erreur commise dans la résolution du système: elle est nulle quand \((x,y)\) est solution du système [éq 3.2-1]. Pour minimiser \(\text{E}\) , on va simplement chercher à annuler sa dérivée, c’est-à-dire résoudre l’équation scalaire:
\(\underset{({\mathrm{FF}}_{,x}+{\text{GG}}_{,x})\delta x+({\mathrm{FF}}_{,y}+{\text{GG}}_{,y})\delta y}{\underset{\underbrace{}}{\frac{\partial}{\partial \rho }\left[\text{E}(x+\rho \delta x,y+\rho \delta y)\right]}}=0\mathrm{et}0\le \rho \le {\rho}_{\max}\) éq 3.2-3.2-4
Critère de convergence
On considère avoir convergé lorsque l’erreur \(\text{E}\) est inférieure à une grandeur prescrite. Par ailleurs, si la norme de la direction de descente devient trop faible (autre grandeur à renseigner), on peut penser que l’algorithme ne parvient pas à converger.
Critères d’arrêt#
Jusqu’à présent, les valeurs d’arrêt et les nombres d’itérations maximaux des méthodes de résolution précédentes n’ont pas été précisés. Il faut distinguer deux cas.
Lorsqu’on cherche à vérifier les conditions de cohérence (équation scalaire ou système non linéaire suivant la situation), on attend des résultats précis, dont la tolérance relative \(\eta\) est fixée par l’utilisateur dans la commande STAT_NON_LINE sous le mot-clé RESI_INTE_RELA, (cf. [U4.32.01]). Selon que l’on cherche à résoudre \(\text{F}=0,\text{G}=0\) ou simultanément \(\text{F}=\text{G}=0\) , le critère d’arrêt s’exprime respectivement:
\(∣\frac{\text{F}}{{R}^{0}}∣\le \eta \text{ou}∣\frac{\text{G}}{{R}^{0}}∣\le \eta \text{ou}\frac{1}{{R}^{0}}\sqrt{\frac{{\text{F}}^{2}+{\text{G}}^{2}}{2}}\le \eta\)
\({R}^{0}\) limite d’élasticité initiale, fournie par l’utilisateur, cf. [§ 1.1].
Par ailleurs, l’utilisateur spécifie un nombre d’itérations maximal toujours dans la commande STAT_NON_LINE sous le mot-clé ITER_INTE_MAXI, (cf. [U4.32.01]).
Lorsqu’on effectue des itérations de recherche linéaire, on cherche à obtenir une convergence plus rapide (ou au moins plus sure). Il ne faut pas pour autant y consacrer un temps excessif. C’est pourquoi on a fixé une fois pour toute un nombre d’itérations maximal égal à 3, une borne maximale \({\rho}_{\max}\) égale à 2 et un critère d’arrêt relatif de 1%:
\({\frac{\partial}{\partial \rho }\left[\text{E}(x+\rho \delta x,y+\rho \delta y)\right]\mid }_{\rho}\le {10}^{-2}{\frac{\partial}{\partial \rho }\left[\text{E}(x+\rho \delta x,y+\rho \delta y)\right]\mid }_{\rho =0}\)
Matrice tangente#
Dans l’optique d’une résolution des équations d’équilibre (globales) par une méthode de Newton, il est indispensable de déterminer la matrice consistante du comportement tangent, (cf. Simo et al. [bib4]). Cette matrice se compose classiquement d’une contribution élastique et d’une contribution plastique:
\(\frac{\delta \sigma }{\delta \varepsilon }=\frac{\delta {\sigma}^{e}}{\delta \varepsilon }-2\mu \frac{\delta \Delta {\varepsilon}^{p}}{\delta \varepsilon }\) éq 3.4-3.4-1
On en déduit immédiatement qu’en régime élastique (classique ou pseudo-décharge), la matrice tangente se réduit à la matrice élastique:
Régime élastique:
\(\frac{\delta \sigma }{\delta \varepsilon }=\frac{\delta {\sigma}^{e}}{\delta \varepsilon }\) éq 3.4-3.4-2
En revanche, en régime plastique, la variation de la déformation plastique n’est plus nulle. Les règles de dérivation composée permettent d’obtenir:
\(\frac{\delta \Delta {\varepsilon}^{p}}{\delta \tilde{{\sigma}^{e}}}=\frac{3}{2}\left[{s}^{0}\otimes \frac{\deltap }{\delta \tilde{{\sigma}^{e}}}+\Deltap \frac{\delta {s}^{0}}{\delta \tilde{{\sigma}^{e}}}\right]=\frac{3}{2}\left[{s}^{0}\otimes \frac{\deltap }{\delta {\sigma}^{e}}+\frac{\Deltap }{{s}_{\mathrm{eq}}^{e}}(\mathrm{Id}-\frac{3}{2}{s}^{0}\otimes {s}^{0})\right]\) éq 3.4-3.4-3
\(\otimes\) produit tensoriel
On peut noter qu’on a préféré dériver par rapport à
, sachant qu’on a:
\(\frac{\delta \Delta {\varepsilon}^{p}}{\delta \varepsilon }=\frac{\delta \Delta {\varepsilon}^{p}}{\delta {\sigma}^{e}}.\frac{\delta {\sigma}^{e}}{\delta \varepsilon }=2\mu \frac{\delta \Delta {\varepsilon}^{p}}{\delta \tilde{{\sigma}^{e}}}.P\text{avec}P:\lbrace \begin{array}{}S\to S\\ \varepsilon \to \tilde{\varepsilon}\end{array}\) éq 3.4-3.4-4
\(S\) |
espace des tenseurs symétriques |
\(P\) |
projecteur sur les déviateurs |
Finalement, il ne reste plus qu’à calculer la variation de \(p\) . Pour cela, il faut distinguer s’il s’agit d’un régime de plasticité classique \((\Delta {\sigma}^{p}=0)\) ou de plasticité à deux surfaces. Ainsi:
Plasticité classique: \(\text{F}(p,{\tilde{\sigma}}^{e})=0\)
\({\text{F}}_{,p}(p,{\tilde{\sigma}}^{e})\deltap =-{\text{F}}_{,{\tilde{\sigma}}^{e}}(p,{\tilde{\sigma}}^{e})\delta {\tilde{\sigma}}^{e}\text{}\Rightarrow \text{}\frac{\deltap }{\delta {\tilde{\sigma}}^{e}}=-\frac{{\text{F}}_{,{\tilde{\sigma}}^{e}}(p,{\tilde{\sigma}}^{e})}{{\text{F}}_{,p}(p,{\tilde{\sigma}}^{e})}\) éq 3.4-3.4-5
Plasticité à deux surfaces: \(\text{F}(p,{\sigma}^{p},{\tilde{\sigma}}^{e})=0\text{et}\text{G}(p,{\sigma}^{p},{\tilde{\sigma}}^{e})=0\)
\(\left[\begin{array}{cc}{\text{F}}_{,p}& {\text{F}}_{,{\sigma}^{p}}\\ {\text{G}}_{,p}& {\text{G}}_{,{\sigma}^{p}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\deltap \\ \delta {\sigma}^{p}\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{c}{\text{F}}_{,{\tilde{\sigma}}^{e}}\\ {\text{G}}_{,{\tilde{\sigma}}^{e}}\end{array}\right].\delta {\tilde{\sigma}}^{e}\text{}\Rightarrow \text{}\frac{\deltap }{\delta {\tilde{\sigma}}^{e}}=\frac{∣\begin{array}{cc}{\text{F}}_{,{\sigma}^{p}}& {\text{F}}_{,{\tilde{\sigma}}^{e}}\\ {\text{G}}_{,{\sigma}^{p}}& {\text{G}}_{,{\tilde{\sigma}}^{e}}\end{array}∣}{∣\begin{array}{cc}{\text{F}}_{,p}& {\text{F}}_{,{\sigma}^{p}}\\ {\text{G}}_{,p}& {\text{G}}_{,{\sigma}^{p}}\end{array}∣}\) éq 3.4-3.4-6
Un examen attentif des expressions [éq 2.1-5] et [éq 2.1-6] permet de constater que les variations de \(\text{F}\) et \(\text{G}\) par rapport à \(\tilde{{\sigma}^{e}}\) ne sont pas nécessairement colinéaires à \({s}^{0}\) . En tenant compte de [éq3.4‑3], on en déduit alors que la matrice tangente n’est en général pas symétrique en régime plastique. Plutôt que d’imposer l’emploi d’un solveur non symétrique, beaucoup plus coûteux en temps calcul, on préfère symétriser cette matrice.
Contraintes planes#
Le traitement des contraintes planes rajoute une équation non linéaire à résoudre, couplée aux systèmes [éq 2.3‑6] et [éq 2.3-8], (cf. [R5-03-02]). Devant cette difficulté non négligeable et l’absence de besoin manifesté, on a préféré ne pas offrir la possibilité de forcer un état de contraintes planes au niveau de la loi de comportement. Autrement dit, la modélisation C_PLAN n’est pas disponible pour la loi de comportement VISC_TAHERI.
Bibliographie#
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Description des versions du document#
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