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GT Base de données matériaux pour la fabrication additive Point d’étape et perspectives Page 1 sur 20 Groupe ad hoc Base de données pour la fabrication additive Point d’étape et perspectives Animateur : P Lubineau (Cetim) 29 juin 2017
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  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 1 sur 20

    Groupe ad hoc Base de donnes

    pour la fabrication additive

    Point dtape et perspectives

    Animateur : P Lubineau (Cetim)

    29 juin 2017

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 2 sur 20

    Contexte et enjeux

    LInitiative Fabrication Additive franaise porte par lAlliance Industrie du Futur a trouv sa premire

    concrtisation dans la publication, le 24 novembre 2016, de sa feuille de route.

    La fabrication additive est une technologie en plein essor, pour laquelle nous ne disposons pas

    encore comme pour les procds traditionnels (laboration mtallurgique et mise en forme, usinage

    par exemple) du retour dexprience suffisant pour prendre en compte la variabilit des procds,

    des matires premires et des conceptions nouvelles (structures en treillis). Les cycles de

    qualification pouvant devoir se rpter compltement chaque nouvelle configuration (pice,

    machines, matriaux).

    Afin de favoriser le dploiement de la fabrication additive (raccourcissement des temps de

    dveloppement, limitation du cot des essais ), les industriels ont donc besoin dune base de

    connaissances qualifie (tat de lart) reconnue par tous, sur laquelle sappuyer dans leur dmarche

    de conception et de certification.

    Labsence de coordination dans la gnration de ces connaissances conduira immanquablement la

    dispersion des efforts et des financements publics, chacun, fabricants, donneurs dordre, organismes

    certificateurs, acadmiques risquant davancer en ordre dispers, refaisant les mmes essais.

    Fdrer la constitution et lexploitation de donnes techniques matriau-procd-pice

    indispensables au dveloppement en production de pices reproductibles et qualifies. Cette base

    de donnes constitue un atout fort de visibilit et comptitivit pour la France sur le dialogue

    international entre fournisseurs et utilisateurs 1

    Dautre pays, les Etats-Unis notamment, ont lanc des initiatives consquentes sur ce sujet. La

    France ne peut tre absente de ces travaux, sous peine dtre rduite utiliser des valeurs et des

    protocoles de caractrisation tablis par dautres sans concertation, qui simposeront elle et qui

    nont aucune raison de favoriser les produits ou les technologies franaises.

    Pour peser dans ces dbats, la mise en place dune coordination des initiatives dtablissement de

    bases de donnes aux plans national et international est un impratif. Cest un vecteur

    incontournable pour favoriser la diffusion linternational des produits et technologies franaises.

    La cration dune base de donnes matriaux partage et mutualise est donc une action majeure et

    prioritaire identifie.

    Il est apparu ncessaire lensemble des acteurs de constituer une base de donnes matriaux mutualise destination des utilisateurs de la fabrication additive. Cette base de donnes aura pour ambition de recenser loffre actuelle en matriaux, dinvestiguer les procds, les paramtres de fabrication et de post traitement, de compiler la typologie des dfauts rencontrs.

    Cette base de donnes matriaux devrait galement dboucher sur la mise en place dune

    bibliothque des cas dusage pour les rdacteurs de cahiers des charges intgrant la fois les

    1 AIF- Initiative Fabrication Additive Actions prioritaires no 3

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 3 sur 20

    rgles de conception, les proprits gomtriques et mcaniques, le choix optimal des

    technologies.

    Elle se place galement dans la perspective de contribuer tablir des lois de comportement

    permettant dalimenter les outils numriques, et donc de prdire les performances attendues

    des pices ds la conception.

    Le Groupe Ad Hoc Base de donnes

    Le groupe de travail ad hoc a runi les membres de lAIF ayant manifest leur intrt de participer

    cette rflexion. Il a t constitu avec les personnes ayant rpondu positivement lAppel

    Manifestation dIntrt diffus au mois de janvier auprs de lensemble de la communaut

    regroupe au sein de lAIF (la liste est fournie en annexe A). Il comprend des industriels, des centres

    de R et D, des fournisseurs (de poudre, de machine, de logiciels,).

    Ses travaux se sont concentrs sur les donnes de caractrisations physiques des pices obtenues.

    Bien videmment la rflexion devra tre plus vaste (typologie des dfauts rencontrs,) et

    coordonne avec le recensement de loffre actuelle en matriaux. Ces lments avaient t identifis

    et lists lors de travaux prparatoires et prsents la plnire du 27/11/2016 (voir annexe B).

    Le groupe sest runi 3 reprises :

    - La premire fois pour confirmer lintrt des parties prenantes

    - La seconde fois pour changer sur les attendus de chacun, les donnes pouvant sous

    conditions tre partages, les donnes manquantes qui devraient tre considres en

    priorit.

    - La troisime a consist un travail sous forme de 2 ateliers, lun selon une perspective

    utilisateur et lautre sous langle offre, avec en synthse le rapprochement des 2 points de

    vue.

    Elments de synthse

    Des besoins diffrents : suivant les secteurs (outillage, aronautique, luxe, bio mdical, automobile,

    mcanique,) et le positionnement sur la chaine de valeur (Donneur dordres, Bureau dtudes et de

    ralisation, ) le type de donnes et les exigences associes en terme de traabilit, prcision

    peuvent tre diffrents. Pour certains un ordre de grandeur est suffisant, pour dautres la donne

    doit tre qualifie et caractrise statistiquement, les conditions de calibration de la machine

    dfinies et maitrises.

    Le terme donnes recouvre galement une grande diversit, du rsultat brut dun essai, ou dun

    ensemble dessais (de traction par exemple), la dfinition dune valeur rfrence issue du

    traitement statistique dun grand nombre dessais, voire, pour les acadmiques, des

    enregistrements dacquisition dynamique dinformations. Une premire liste des attendus des

    parties prenantes a t tablie (Annexe C). Une premire dfinition du contenu type a t

    identifie au sein du GT (voir annexe D). Ce dernier point sest fait en liaison avec les travaux de

    formalisation dun rfrentiel initis au sein de la commission de normalisation UNM 920.

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 4 sur 20

    La valeur des donnes : possder des donnes, ou tout du moins certaines donnes, reprsente

    galement un avantage concurrentiel. Une donne possde galement une valeur conomique

    intrinsque (a minima son cot de production). Ces rappels faits, il en dcoule que :

    Certaines donnes nauront donc jamais vocation tre mutualises. Elles seront

    propritaires .

    Dautre pourront ltre mais de faon restrictive.

    Dautres enfin pourront ltre trs largement

    Gnralement une contrepartie cette mise en commun sera demande. Un premier embryon des

    modalits daccs a t tabli (voir annexe D).

    On ne part pas de zro :

    Il existe dores et dj des bases de donnes disponibles (nota : le Cetim dans le cadre de ses

    propres actions collectives a lanc un benchmark dont il partagera les conclusions avec la

    communaut de lAIF).

    Diffrents projets, notamment collaboratifs, ou des travaux acadmiques, ont permis la

    production de donnes dans des formats et des conditions diffrentes.

    Dautres projets sont actuellement en cours et incluent dans leurs livrables la production de

    nouvelles donnes.

    Tous les acteurs de la fabrication additive capitalisent, avec diffrents outils, des donnes

    afin de consolider leur expertise et la partager avec par ex. les autres acteurs de lentreprise

    (BE, BM, etc.).

    A lissue de ce premier cycle de travaux, le groupe ad hoc confirme lintrt de constituer une base

    de donnes mutualise matriaux pour la fabrication additive, pour au moins une partie des donnes

    ncessaires. Lobjectif de la mutualisation est :

    - Daller plus vite : favoriser un vritable effet multiplicateur et acclrateur, dont tous les

    acteurs bnficieront

    - Dviter la dispersion des efforts : risque de duplication de campagnes dessais, optimisation

    des financements publics lorsque ces essais sont raliss dans le cadre de projets bnficiant

    de subventions, viter la cration ex nihilo de valeurs . dj existantes par ailleurs.

    - dharmoniser un rfrentiel commun : les proprits physiques et les performances des

    pices seront donnes en fonction des procds utiliss, des paramtres de fabrication et de

    post traitement, des matriaux ;

    Les dclinaisons sectorielles ou mme individuelles pourront alors se restreindre aux seuls besoins

    spcifiques.

    Perspectives

    Lenjeu de la mutualisation tel quidentifi par le GT est de faire plus vite et moins cher. Il ne sagit

    pas de tout partager, ni de tout organiser dans une approche Top Down. Dautre part lambition

    affiche de fdrer la constitution et lexploitation de donnes techniques, cest--dire dobtenir

    terme une base de donnes mutualise, structure, qualifie de rfrence qui rponde aux attentes

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    multiples des diffrentes parties prenantes (son contenu, les conditions daccs, larchitecture, les

    conditions de proprits) suppose une approche et une construction dans la dure.

    Les propositions du GT sont donc tablies pour favoriser les synergies, les cooprations - sans freiner

    dans un souci de structuration, de formatage, . - les initiatives et projets de production de donnes

    qui sont dores et dj nombreuses, et qui rpondent leurs impratifs propres. En effet leurs

    initiateurs ont besoin des rsultats prvus au-plus tt et sans dlais supplmentaires.

    Le GT propose donc dadopter une dmarche agile et pragmatique visant :

    Favoriser au plus tt la mutualisation dessais lorsque cela est possible et souhaits par les

    acteurs concerns. Dans ce but il convient dorganiser la circulation dinformation sur les

    campagnes dessais venir pour favoriser leur mutualisation. Toujours dans une logique

    dagilit, ce dispositif reposera sur des outils simples et classiques disponibles. Ils pourront

    tre toffs au fur et mesure des besoins.

    Poursuivre lidentification des lots de donnes dj existantes et partageables (avec leurs

    diversits en termes de caractristiques, de format, et de modalits de mise disposition

    associes). Cela permettra damorcer un premier fonds commun de donnes, certainement

    htrognes, dans un format de capitalisation temporaire.

    En parallle il propose

    - de promouvoir une structure de donnes commune pour accueillir les contenus, base sur

    les modles normaliss dont le dveloppement est en cours dtude au sein de lUNM 920,

    pour proposition au niveau ISO.

    - Dinstruire les modalits du processus de slection des donnes qui seront ligibles la base

    de donnes (niveau de traabilit, format, crdibilit ,.). En effet une procdure

    particulire doit tre prvue pour qualifier les donnes rfrences par la plateforme en

    termes de qualit ou de pertinence des donnes pour un usage particulier (intervalle de

    confiance sur les caractristiques obtenues). Outre les donnes, il faudra galement

    documenter les procdures dobtention de ces caractristiques, les procdures de calibration

    des machines. Pour les nouvelles donnes, le principe est dappliquer les meilleures

    pratiques convenir avec les acteurs, en particulier les grands utilisateurs, disponibles la

    date de ralisation des campagnes dessais. Ces pratiques sont documenter et joindre aux

    rsultats intgrs la base.

    - Le benchmark de loffre Base de Donnes actuellement disponible sur le march.

    - De prparer le cadre daccueil et de partage des donnes venir, en approfondissant la

    spcification des besoins des diffrentes parties prenantes (DO pour la certification,

    concepteur, BER, ) et donc den dduire les lments de choix dune future plateforme

    (infrastructure matriel et logiciel, service de personnalisation, maintenance, prennit et

    volutivit), de son modle conomique et de son portage.

    En corollaire il pourra dcouler de ces actions des initiatives dincitation alimenter la structure

    propose, des prconisations sur la production de nouvelles donnes et sur les nouvelles campagnes

    dessais associes, ainsi que leur organisation.

    Le GT souhaite continuer sa mission et largir son audience pour rassembler largement la

    communaut de fournisseurs et dutilisateurs de donnes.

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    Annexe A : membres du groupe de travail au 6/6/2017

    Nom Organisation

    Daniel Lecuru Airbus

    Olivier Dubet Airliquide

    Erwan Coz Bassetti

    Isabelle Dam Bureauveritas

    Jean-Daniel Penot Cea

    Nicolas Bedouin Cea

    Alain-Jean Gauthier Cea

    Joel Rosenberg DGA

    Remi Giraud Eramet-Erasteel

    Michel Pierronnet Eramet-Erasteel

    Nicolas Delpont Genesink

    Victor Arnoux Grantadesign

    Matthieu Lafare Inovsys

    Didier Boisselier Irepa-laser

    Valerie Donal IRT-Jules-Verne

    Sakina Seghir Materalia

    Jerome Dubois Mpsa

    jean-luc Jacquot Pfa-auto

    Marc Benbahi Plateforme technologique IDPro

    Rochdi Merzouki Polytech-Lille

    Florent Buttin Radiall

    Konstantin Sipos Rescoll

    Sandy Blanc Safrangroup

    Thierry Vignes Schneider Electric

    Louis-Romain Joly Sncf

    Philippe Feraud Sncf

    Victor Chastand Thalesgroup

    Pascal Ghys Alstom

    Pierre Sallamand U-Bourgogne

    Pierre Alvarez Zodiacaerospace

    Philippe Mourgue ESI

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    Annexe B : travaux prparatoires et prsents la plnire du

    27/11/2016

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    Annexe C : Les parties prenantes et leurs attendus

    Le GT a recens les parties intresses aux bases de donnes pour la fabrication additive

    Pour chaque type de partie prenante, examiner si elle est potentiellement apporteuse de contenus

    pour une base de donnes partage :

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    En fonction du type de partie prenante, quelles sont les informations attendues ?

    Profils

    Proprits mcaniques

    (Tenue en fatigue,

    caractristiques

    matriaux)

    Proprits Multi

    physique

    (thermiques,

    conductivit,

    mcaniques, etc.)

    Caractrisation mtallurgique

    (Sant matire, micro

    structure, contraintes

    rsiduelles, dfauts, Etat de

    surface)

    Caractrisation

    dimensionnel

    Aptitude la

    rparation,

    traitements

    thermiques,

    surfaces, etc.

    Traabilit des donnes

    (Matriaux, protocoles

    d'essais, fichiers 3D,

    etc.)

    Pr traitement statistique

    des donnes (liens entre

    proprits mcaniques et

    proprits mtallurgiques)

    Classifications substances

    (Reach, RoHS, etc.)

    Donnes

    conomiquesNotions HSE (FDS)

    Importation

    simple de

    donnes

    Post traitement

    (thermiques,

    surfaces,

    usinages, etc.)

    Exportation

    simple des

    donnes

    Formatage adapt

    des donnes

    Utilisateur final (Exploitants) X X X X X X X

    X X X X X

    X X

    Fabricants de pices ou de systmes X X X X X X

    Producteurs de pices en FA

    (role de conseil en +)X X X X X X X

    Ingnieristes X X X X X X X

    Centres de recherche X X X X X X X X

    Offreurs de solutions (Gaz)

    Offreurs de solutions (Logiciel) x x X X X X

    Offreurs de solutions (Poudres) X X X X X X X X X

    Offreurs de solutions (Machines) X X X X X X X X X

    Offreurs de solutions (Post traitements) X X X X X X X X

    Offreurs de solutions (contrle) X X X X

    Organismes de certifications X X X X X X X

    Organismes de formation (Ecoles et Pros) X X X X X X X X

    Socits de maintenance

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    Annexe D : contenu type

    Quels sont les Cas dusage (cibles)

    Simulation : prconception, fabrication, qualification caractrisation -> donnes dentre

    Dimensionnement avec spcificits ALM

    Donnes suffisamment nombreuses pour exploitation statistique

    Normalisation

    Veille technologique

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 16 sur 20

    Des premiers contenus dj proposs :

    TA6V, essais de traction et de fatigue, SLM

    AS7G0,6, essais de traction, SLM

    Et des matriaux/procds dont la caractrisation est attendue en priorit

    Matriaux et/ou couple matriau-procd Mtalliques : TA6V, 316L, Al7G0,6, AlSi10Mg, Inconel 718, 17-4 PH, Maraging, CoCr

    Polymres

    Cramiques

    Besoins :

    Au moins les donnes qui sont dans les normes pour les procds conventionnels et pour les

    matriaux suivants :

    AS7G0,6 et AlSi10Mg,: donnes de traction, duret, fatigue, expansion thermique linaire,

    conductivit

    thermique, conductivit lectrique

    Ti-6Al-4V : donnes de traction

    316L : donnes de traction, traction entre 100 et 550 C, expansion thermique linaire,

    conductivit thermique, capacit thermique massique, conductivit lectrique

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 17 sur 20

    Donnes, formats et structures Le primtre de caractrisation des matriaux reste prciser, en fonction des besoins, des priorits

    et moyens ncessaires.

    Une premire rflexion ouverte a cibl les lments suivants :

    Donnes dentre

    Matriau

    Granulomtrie

    Morphologie

    Composition chimique

    Densit

    Coulabilit

    Fournisseur / Mthode dlaboration / Numro de lot

    Donnes de recyclage poudre

    Donnes de scurit (inflammabilit, )

    Fiches de scurit

    Donnes fils (compo chimique, diamtre, temprature fusion, )

    Fabrication

    Type de procd

    Machine

    Numro de srie

    Puissance laser

    Longueur donde

    Diamtre du spot au plan focal

    Technique de mise en couche

    Prchauffage

    Logiciel de pilotage (version)

    Nature du gaz / Taux doxygne rsiduel

    Paramtrie

    Logiciel de prparation des stratgies de fabrication

    Bulk, contour, lattice

    Stratgie de fusion

    Epaisseur de couche, puissance, vitesse, cart de vecteur,

    Nature et dimension de la plaque support

    Temprature de prchauffage

    Gomtrie des bauches

    Dfinition des supportages

    Orientation des dpts

    Post-traitement

    Donnes TTh (en lien entre autre avec les contraintes rsiduelles)

    Donnes Revtements et TS

    Usinage / finition / superfinition : tat de surface (rugosit)

    Traitement mcanique

    Donnes de sortie (aprs fabrication, aprs post-traitement, aprs vieillissement)

    Physiques

    Thermiques

    Electriques

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 18 sur 20

    Magntiques

    Chimiques

    Tenue la corrosion et loxydation chaud

    Pollution des poudres

    Compositions chimiques localises

    Mcaniques

    Coefficient dlasticit (Young, Poisson)

    Limites dlasticit, de rupture

    Plasticit et viscoplasticit

    Contraintes dcoulement

    lambiante et en temprature

    Tenue la fatigue

    Mcanique de la rupture

    Duret

    Densit

    Tenue au choc

    Etat de surface

    Dfauthque

    Porosits

    Dfauts dtects au contrle

    Nocivit de dfaut

    Causes du dfaut (origines)

    Donnes de mtallurgie

    Atlas de microstructures

    Taille de grains, phases,

    Structure mtallurgique

    Texturation

    Diagrammes de transformation de phase (cintiques de transformation)

    TRC, TTT,

    Relaxation

    Donnes topologiques

    Orientation de construction

    Sens de prlvement

    Matriaux et/ou couple matriau-procd

    Mtalliques : TA6V, 316L, Al7G0,6, Inconel 718, 17-4 PH, Maraging, Co-Cr

    Polymres

    Cramiques

    Source des donnes

    Datasheets fournisseurs

    Rsultats dessais standards / spcifiques

    Rsultats de calculs

    Rsultats de publications

    Nature des donnes

    Valeurs / tolrances

    Documentaire (procdures)

    Courbes, tableaux, graphiques

    Images

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 19 sur 20

    Texte

    Liens entre les donnes

    Traabilit

    Fournisseur

    Laboratoire de caractrisation

    Rfrences des machines

    Dates des donnes

    Qualification des donnes

    Une BDD collaborative ne permettra pas de constituer le dossier de qualification dune pice

    structurelle

    Diffrents niveaux de BDD :

    BDD issue de bibliographie, des datasheets fournisseurs

    BDD dont le niveau de qualit des donnes est accessible et identifi (pour filtrage sur le

    niveau de qualit)

    Protection des donnes

    BDD de supportages

  • GT Base de donnes matriaux pour la fabrication additive Point dtape et perspectives Page 20 sur 20

    Etat de lart, initiatives linternational

    Principes de protection des droits des parties prenantes, contreparties la mise

    disposition de contenu