Modélisation, optimisation et analyse expérimentale de la température pour l’identification des zones de soudabilité lors du soudage par friction malaxage en milieu industriel

Le soudage par friction malaxage (FSW) constitue une avancée majeure dans l’assemblage des matériaux métalliques, notamment les alliages d’aluminium, en raison de ses nombreux avantages.

Ce procédé, basé sur la génération de chaleur par friction à l’aide d’un outil rotatif, permet de souder les matériaux sans fusion ni apport de métal additionnel. Il permet d’aboutir à des soudures robustes tout en minimisant les défauts typiques des procédés de soudage par fusion, tels que les porosités ou les fissures. Grâce à ces caractéristiques, le FSW s’est rapidement imposé dans des domaines tels que l’aéronautique, l’automobile ou encore la construction navale.

Cependant, la mise en oeuvre industrielle à grande échelle du FSW reste limitée par des défis techniques, notamment le contrôle précis des paramètres opératoires. Des variables comme la vitesse de rotation et la vitesse d’avance influencent de manière significative l’écoulement du matériau et la qualité finale de la soudure. Par ailleurs, la complexité des interactions entre l’outil et le matériau, souvent invisibles, demeure un enjeu crucial pour garantir des performances constantes et fiables.

Dans ce contexte, ce travail de thèse vise à approfondir la compréhension des mécanismes fondamentaux du FSW et à développer des outils pratiques pour optimiser le procédé. Une approche combinant expérimentations et modélisation a été adoptée.
Dans un premier temps, les travaux expérimentaux ont permis de mesurer les grandeurs physiques clés, notamment la température de soudage et d’analyser les soudures par métallographie afin d’identifier les défauts internes. Ces données ont permis de définir des fenêtres opératoires optimisant la productivité et garantissant la qualité.

Ensuite, un modèle analytique basé sur l’approche de Rosenthal a été utilisé pour relier les paramètres opératoires à la température générée pendant le processus. Ce modèle a été validé par des simulations et a permis d’affiner les fenêtres opératoires pour différents matériaux. Cependant, afin de surmonter les limites liées à l’absence de données complètes sur le comportement du matériau, un modèle semi-empirique a été développé. Ce modèle, qui relie la température à la limite d’élasticité du matériau, offre un outil simple et efficace pour prédire les paramètres opératoires optimaux, même en l’absence de données complètes sur le matériau.

Les résultats de cette recherche montrent que la combinaison d’une modélisation analytique et d’expérimentations ciblées peut répondre aux besoins des entreprises en matière de qualité, de productivité et de réduction des coûts. Ces travaux ouvrent de nouvelles perspectives pour l’adoption et l’amélioration du FSW dans des applications industrielles variées, renforçant ainsi la compétitivité des procédés de fabrication modernes.

Mots clés : vitesse d’avance, vitesse de rotation, paramètres FSW optimaux, zones opératoires, Rosenthal, limite d’élasticité en fonction de la température.
 

Modeling, optimization, and experimental analysis of temperature for identifying weldability zones in friction stir welding in an industrial environment.

Keywords: advancing speed, rotational speed, optimal FSW parameters, operational zones, Rosenthal, yield strength as a function of temperature

Abstract:
Friction stir welding (FSW) represents a breakthrough in the joining of metallic materials, particularly aluminum alloys, due to its numerous advantages.

This process, which generates heat through friction using a rotating tool, allows materials to be welded without melting or adding filler metal. It ensures robust welds while minimizing typical defects associated with fusion welding processes, such as porosity or cracks. Because of these characteristics, FSW has quickly gained acceptance in industries such as aerospace, automotive, and shipbuilding.

However, the large-scale industrial implementation of FSW is still limited by technical challenges, notably the precise control of operational parameters. Variables such as rotation speed and feed rate significantly influence the material flow and the final quality of the weld. Furthermore, the complexity of the interactions between the tool and the material, often hidden from view, remains a critical challenge in ensuring consistent and reliable performance.

In this context, this thesis aims to deepen the understanding of the fundamental mechanisms of FSW and to develop practical tools for optimizing the process. A combined approach of experimentation and modeling was adopted.
First, experimental work focused on measuring physical quantities, particularly welding temperature, and on analyzing the welds through metallographic examination to identify internal defects. These data enabled the definition of operational windows that optimize productivity while ensuring quality.

Next, an analytical model based on Rosenthal's approach was used to relate the operational parameters to the temperature generated during the process. This model was validated through simulations and allowed for the refine ment of operational windows for different materials. However, to overcome the limitations posed by the absence of complete material behavior data, a semi-empirical model was developed. This model, which relates temperature to the material's yield strength, provides a simple and effective tool for predicting optimal operational parameters, even in the absence of complete material data.

The results of this research demonstrate that the combination of analytical modeling and targeted experimentation can address industry needs in terms of quality, productivity, and cost reduction. These findings open new perspectives for the adoption and improvement of FSW in various industrial applications, thus enhancing the competitiveness of modern manufacturing processes.