Les alliages à mémoire de forme (SMA) ont une réponse de déformation caractéristique aux stimuli thermomécaniques. Les stimuli thermomécaniques proviennent de la température élevée, du déplacement, de la transformation solide-solide, etc. (la phase d'ordre élevé à haute température est appelée austénite et la phase d'ordre faible à basse température est appelée martensite). Les transitions de phase cycliques répétées conduisent à une augmentation progressive des dislocations, de sorte que les zones non transformées réduiront la fonctionnalité de l'AMS (appelée fatigue fonctionnelle) et produiront des microfissures, qui finiront par conduire à une défaillance physique lorsque le nombre sera suffisamment grand. De toute évidence, comprendre le comportement à la fatigue de ces alliages, résoudre le problème des déchets de composants coûteux et réduire le cycle de développement de matériaux et de conception de produits généreront tous une pression économique énorme.
La fatigue thermomécanique n'a pas été explorée dans une large mesure, en particulier le manque de recherche sur la propagation des fissures de fatigue sous les cycles thermomécaniques. Au début de la mise en œuvre de la SMA en biomédecine, la recherche sur la fatigue se concentrait sur la durée de vie totale des échantillons « sans défaut » sous des charges mécaniques cycliques. Dans les applications avec une petite géométrie SMA, la croissance des fissures de fatigue a peu d'effet sur la durée de vie, de sorte que la recherche se concentre sur la prévention de l'initiation des fissures plutôt que sur le contrôle de sa croissance ; dans les applications de conduite, de réduction des vibrations et d'absorption d'énergie, il est nécessaire d'obtenir de la puissance rapidement. Les composants SMA sont généralement suffisamment grands pour maintenir une propagation significative des fissures avant la défaillance. Par conséquent, pour répondre aux exigences de fiabilité et de sécurité nécessaires, il est nécessaire de bien comprendre et quantifier le comportement de croissance des fissures de fatigue grâce à la méthode de tolérance aux dommages. L'application des méthodes de tolérance aux dommages qui reposent sur le concept de mécanique de la rupture en SMA n'est pas simple. Par rapport aux métaux de structure traditionnels, l'existence d'une transition de phase réversible et d'un couplage thermomécanique pose de nouveaux défis pour décrire efficacement la fatigue et la rupture de surcharge de l'AMF.
Des chercheurs de la Texas A&M University aux États-Unis ont mené pour la première fois des expériences de croissance de fissures de fatigue purement mécaniques et entraînées dans le superalliage Ni50.3Ti29.7Hf20, et ont proposé une expression de loi de puissance de type Paris à base intégrale qui peut être utilisée pour Fit the fatigue taux de croissance des fissures sous un seul paramètre. On en déduit que la relation empirique avec le taux de croissance des fissures peut être ajustée entre différentes conditions de chargement et configurations géométriques, qui peuvent être utilisées comme descripteur unifié potentiel de la croissance des fissures de déformation dans les SMA. L'article connexe a été publié dans Acta Materialia sous le titre « A unified description ofmechanical and actionnement fatigue crack growth in shape memory alliages ».
Lien papier :
https://doi.org/10.1016/j.actamat.2021.117155
L'étude a révélé que lorsque l'alliage Ni50.3Ti29.7Hf20 est soumis à un essai de traction uniaxial à 180℃, l'austénite est principalement déformée élastiquement sous un faible niveau de contrainte pendant le processus de chargement, et le module de Young est d'environ 90 GPa. Lorsque la contrainte atteint environ 300MPa Au début de la transformation en phase positive, l'austénite se transforme en martensite induite par la contrainte ; lors du déchargement, la martensite induite par contrainte subit principalement une déformation élastique, avec un module d'Young d'environ 60 GPa, puis se transforme à nouveau en austénite. Grâce à l'intégration, le taux de croissance des fissures de fatigue des matériaux de structure a été ajusté à l'expression de la loi de puissance de type Paris.
Fig.1 Image ESB de l'alliage à mémoire de forme à haute température Ni50.3Ti29.7Hf20 et distribution de la taille des particules d'oxyde
Figure 2 Image MET de l'alliage à mémoire de forme Ni50.3Ti29.7Hf20 haute température après traitement thermique à 550℃×3h
Fig. 3 Relation entre J et da/dN de la croissance des fissures de fatigue mécanique de l'éprouvette NiTiHf DCT à 180℃
Dans les expériences de cet article, il est prouvé que cette formule peut s'adapter aux données de taux de croissance des fissures de fatigue de toutes les expériences et peut utiliser le même ensemble de paramètres. L'exposant de la loi de puissance m est d'environ 2,2. L'analyse des fractures de fatigue montre que la propagation mécanique des fissures et la propagation des fissures par entraînement sont des fractures de quasi-clivage, et la présence fréquente d'oxyde d'hafnium en surface a aggravé la résistance à la propagation des fissures. Les résultats obtenus montrent qu'une seule expression de loi de puissance empirique peut atteindre la similarité requise dans une large gamme de conditions de charge et de configurations géométriques, fournissant ainsi une description unifiée de la fatigue thermomécanique des alliages à mémoire de forme, estimant ainsi la force motrice.
Fig. 4 Image SEM de la fracture de l'échantillon NiTiHf DCT après une expérience de croissance de fissure de fatigue mécanique à 180℃
Figure 5 Image SEM de fracture de l'échantillon NiTiHf DCT après avoir conduit une expérience de croissance de fissure de fatigue sous une charge de biais constante de 250 N
En résumé, cet article mène pour la première fois des expériences de croissance de fissures de fatigue mécanique pure sur des alliages à mémoire de forme NiTiHf riches en nickel. Sur la base d'une intégration cyclique, une expression de croissance de fissure en loi de puissance de type Paris est proposée pour ajuster le taux de croissance de fissure de fatigue de chaque expérience sous un seul paramètre
Heure de publication : 07 sept-2021