v6.04.171 SSNV171 – Inter-comparaison des comportements MONOCRISTAL ET POLYCRISTAL#
Résumé:
Ce test a pour but de valider les comportements MONOCRISTAL et POLYCRISTAL par inter-comparaison, dans une situation particulière: un seul grain pour le MONOCRISTAL et une seule phase pour le POLYCRISTAL. Le comportement cristallin est du type MONO_VISC1, MONO_CINE1, MONO_ISOT1 (Meric-Cailletaud).
La géométrie traitée est un point matériel, et le cristal n’est pas parallèle aux axes de coordonnées.
3 modélisationspermettent de comparer :
les comportements MONOCRISTAL (divers algorithmes d’intégration implicite, modélisations A et B)
les comportements MONOCRISTALet POLYCRISTAL à un grain, avec intégration explicite, ainsi que le post-traitement de Weibull (modélisation C).
Solution de référence#
Méthode de calcul#
Ce test procède par inter-comparaison: les comportements MONOCRISTAL (pour un seul grain) d’une part, et POLYCRISTAL d’autre part doivent donner les mêmes résultats.
La modélisation A fournit les valeurs de référence utilisées par la modélisation B pour comparer les différents algorithmes implicites.
En ce qui concerne la modélisation C, avec intégration explicite, la référence choisie est la solution fournie par MONOCRISTAL EXPLICITE, à la quelle est comparée le cas POLYCRISTAL. Ces valeurs sont légèrement différentes de celles obtenues en implicite (modélisations A et B) à cause de la discrétisation temporelle relativement grossière.
Modélisation A#
Caractéristiques de la modélisation#
Point matériel; l’orientation choisie est
.
Le comportement est MONOCRISTAL avec intégration implicite.
Grandeurs testées et résultats#
Résultats du MONOCRISTAL en implicite (Newton)
Identification |
Référence |
de SIEF_ELGA |
210 |
de EPSI_ELGA |
1.8913169223994E-03 |
de EPSI_ELGA |
-5.0273159559248E-04 |
\({V}_{2}\) de VARI_ELGA |
-6.884729831599E-05 |
\({V}_{58}\) de VARI_ELGA (rotation de réseau) |
-1.8809431585402E-04 |
Remarque: Valeurs de non régression utilisées comme référence pour la modélisation B.
Modélisation B#
Caractéristiques de la modélisation#
Point matériel; l’orientation choisie est
.
Le comportement est MONOCRISTAL avec intégration implicite (autres algorithmes).
Grandeurs testées et résultats#
Les valeurs de référence sont celles obtenues avec le MONOCRISTAL implicite (ALGO_INTE=”NEWTON”) de la modélisation A.
Résultats obtenus avec ALGO_INTE=”NEWTON_PERT”
Identification |
Référence |
Tolérance (%) |
de SIEF_ELGA |
210 |
1.E-4 |
de EPSI_ELGA |
1.8913169223994E-03 |
1.E-4 |
de EPSI_ELGA |
-5.0273159559248E-04 |
1.E-4 |
\({V}_{2}\) de VARI_ELGA |
-6.884729831599E-05 |
1.E-4 |
\({V}_{58}\) de VARI_ELGA |
-1.8809431585402E-04 |
1.E-4 |
Résultats obtenus avec ALGO_INTE=”NEWTON_RELI”
Identification |
Référence |
Tolérance (%) |
de SIEF_ELGA |
210 |
1.E-4 |
de EPSI_ELGA |
1.8913169223994E-03 |
1.E-4 |
de EPSI_ELGA |
-5.0273159559248E-04 |
1.E-4 |
\({V}_{2}\) de VARI_ELGA |
-6.884729831599E-05 |
1.E-4 |
\({V}_{58}\) de VARI_ELGA |
-1.8809431585402E-04 |
1.E-4 |
Modélisation C#
Caractéristiques de la modélisation#
Point matériel; l’orientation choisie est
.
Le comportement est MONOCRISTAL ou POLYCRISTAL avec intégration explicite.
Grandeurs testées et résultats#
Résultats obtenus avec MONOCRISTAL en explicite, ALGO_INTE=”RUNGE_KUTTA”
Identification |
Référence |
Tolérance (%) |
de SIEF_ELGA |
210 |
0.1 |
de EPSI_ELGA |
1.8913169223994E-03 |
0.6 |
de EPSI_ELGA |
-5.0273159559248E-04 |
0.4 |
Résultats obtenus avec POLYCRISTAL en explicite, ALGO_INTE=”RUNGE_KUTTA”
Identification |
Référence |
Tolérance (%) |
de SIEF_ELGA |
210 |
0.1 |
de EPSI_ELGA |
1.8913169223994E-03 |
0.6 |
de EPSI_ELGA |
-5.0273159559248E-04 |
0.4 |
Synthèse des résultats#
Les résultats obtenus avec intégration implicite sont identiques quelque soit l’algorithme utilisé, et en bon accord avec la solution de l’intégration explicite (0.6% d’écart maximum). De plus, les résultats obtenus avec le comportement POLYCRISTAL sont identiques (dans le cas d’une seule phase) à ceux obtenus avec MONOCRISTAL.