Institut National Polytechnique de Toulouse Laboratoire Génie de Production - ENIT Habilitation à Diriger des Recherches Plateforme de Prototypage Virtuel pour la Simulation Numérique en Grandes Transformations Thermomécaniques Rapides Olivier Pantalé Groupe G2TR – Equipe CMAO 13 Juillet 2005

Sommaire de la présentation Introduction et positionnement Curriculum Vitae Activités d’enseignement et de recherche Modélisation numérique de la coupe des métaux Mise en œuvre de modèles numériques de simulation de la coupe Synthèse des difficultés de modélisation de la coupe Lois de comportement en Grandes Transformations Formulation mécanique en Grandes Transformations Approche expérimentale Développement du code de calcul DynELA Implémentation numérique et validation du code de calcul Parallélisation du solveur Plateforme Orientée-Objets de développement Intégration de nouveaux algorithmes Développement d’application spécifiques Conclusions et travaux futurs Plateforme de Prototypage Virtuel pour la Simulation Numérique en Grandes Transformations Thermomécaniques Rapides Olivier Pantalé – 13 Juillet 2005 2

Curriculum Vitae Olivier Pantalé Grades et titres Position actuelle Né le 9 mai 1969 à Cahors (Lot) Marié, 1 enfant Grades et titres 1996 Doctorat de l’Université de Bordeaux I 1992 DEA de mécanique (Bordeaux I) 1992 Diplôme d’ingénieur de Production (ENIT) Position actuelle  1998 Maître de Conférences 60ème section à l’ENIT

Historique des activités de recherche au LGP Modélisation numérique de la coupe des métaux Laboratoire PEARL Thèse Développement numérique de DynELA Laboratoire d’identification 2000 2005 1991 1995 J. L. Bacaria I. Nistor C. Sattouf ATER Vacataire MCF section 60 Contractuel L. Menanteau

Encadrement de travaux de recherche Encadrement de thèses de doctorat J. L. Bacaria (13 novembre 2001) 30% Un modèle comportemental et transitoire pour la coupe des métaux C. Sattouf (30 juin 2003) 40% Caractérisation en dynamique rapide du comportement de matériaux utilisés en aéronautique L. Menanteau (25 octobre 2004) 50% Développement d’un module de prototypage virtuel multi-physique, multi-domaine et multitemps: Application aux convertisseurs de puissance I. Nistor (début novembre 2005) 30% Identification expérimentale et simulation numérique de l’endommagement en dynamique rapide: Application aux structures aéronautiques Encadrement de DEA 10 stages de DEA encadrés depuis 1996

Activités administratives Activités liées à la recherche Membre de l’association DYMAT Membre détaché au sein du laboratoire PEARL – ALSTOM Responsable du laboratoire d’identification dynamique Responsable des moyens de calcul numériques de l’équipe CMAO Activités collectives et administratives Membre titulaire du conseil d’Administration de l’ENIT Responsable de la coordination des enseignements de mécanique Membre de la commission informatique Membre de la commission bibliothèque

Activités d’enseignement Cours M2R Grandes Transformations Therm. Rapides 12 h 5ème A Eléments finis de structures 21 h 5ème A Module optionnel CMAO 9 h 5ème A Systèmes Unix 6 h 4ème A Machines mécaniques et Turbomachines 24 h 4ème A Thermodynamique 24 h 4ème A Mécanique des milieux continus 48 h Travaux dirigés 4ème A Machines mécaniques et Turbomachines 8 h Travaux pratiques M2R Grandes Transformations Therm. Rapides 4 h 5ème A Eléments finis de structures 4 h 4ème A Eléments finis linéaires 4 h volumes horaires exprimés en heures équivalent TD

Objectif des travaux de recherche Positionnement dans le cadre de la modélisation numérique des structures soumises à de Grandes Transformations. Proposer un ensemble d’outils numériques et expérimentaux intégrés au sein d’une plateforme de prototypage virtuel Développer sur le plan expérimental : Une plateforme d’identification du comportement de matériaux soumis à de fortes sollicitations thermomécaniques. Développer sur le plan numérique : Une plateforme de simulation numérique en Grandes Transformations basée sur le code de calcul Orienté-Objets DynELA.

Sommaire de la présentation Introduction et positionnement Curriculum Vitae Activités d’enseignement et de recherche Modélisation numérique de la coupe des métaux Mise en œuvre de modèles numériques de simulation de la coupe Synthèse des difficultés de modélisation de la coupe

Modélisation numérique de la coupe des métaux 2000 2005 1991 1995 P. Joyot Coupe orthogonale continue O. Pantalé Coupe orthogonale et oblique 3D continue J. L. Bacaria Coupe orthogonale et fraisage 3D discontinus Formulation ALE

Modélisation de la coupe Modèles de coupe stationnaires ALE Formalisme ALE à « tendance » Eulérienne Ecoulement de la matière en régime stationnaire Actualisation des surfaces libres du modèle Surface libre Vitesse de coupe V c Noeuds Eulériens Noeuds ALE Pièce Outil Noeuds Lagrangiens

Coupe orthogonale 2D Influence du frottement Influence de l’usure en cratère de l’outil Champ de températures Champ de contraintes P. Joyot, R. Rakotomalala, O. Pantalé, M. Touratier and N. Hakem A Numerical Simulation of Steady State Metal Cutting Journal for Mechanical Engineers, 212: 331-341, 1998

Coupe orthogonale et oblique 3D Modélisation tridimensionnelle Première approche numérique 3D Apports de la 3ème dimension (gonflement latéral du copeau) Corrélation température / usure de la face de coupe Apports de la coupe oblique / coupe orthogonale O. Pantalé, R. Rakotomalala and M. Touratier An ALE Three-Dimensional Model of Orthogonal and Oblique Metal Cutting Processes International Journal of Forming Processes, 1 (3): 371-388, 1998

Coupe transitoire 2D Modèles de coupe stationnaires ALE Formalisme ALE à « tendance » Lagrangienne Critère d’endommagement de Johnson-Cook Détermination expérimentale de la loi d’endommagement J.L. Bacaria, O. Dalverny, O. Pantalé and R. Rakotomalala Transient Numerical models of metal cutting using the Johnson-Cook's Rupture Criterion International Journal of Forming Processes, 5: 53-70, 2002 Thèse de J.L. Bacaria

Coupe transitoire 3D Modèles de coupe transitoires ALE Formalisme ALE à « tendance » Lagrangienne Modélisation numérique d’une opération de fraisage wr=120 tr/min Vc=50 m/s f=3 mm q=30° n=8 O. Pantalé, J. L. Bacaria, O. Dalverny, R. Rakotomalala and S. Caperaa 2D and 3D numerical models of metal cutting with damage effects Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 193 (39-41) : 4383-4399, 2004

Synthèse des difficultés liées à la SN de la coupe Identification des paramètres des lois de comportement Identifier au plus près des sollicitations réelles Simplicité de mise en œuvre des essais « Universalité » des lois de comportement Développement d’une plateforme d’identification Approche comportementale échelle mésoscopique Grandes Transformations Thermomécaniques rapides O. Pantalé, I. Nistor, O. Dalverny, E. Gorce and S. Caperaa Caractérisation du comportement dynamique des matériaux à partir d’essais d’impact 1er Séminaire Optimus - ENSAM de Bordeaux, mai 2004

Synthèse des difficultés liées à la SN de la coupe Codes de calcul commerciaux classiques non adaptés Utilisation de logiciels spécialisés Boites noires non adaptées à des travaux de recherche Difficultés liées au caractère commercial de ces codes Développement d’un code de calcul spécifique Choix d’un formalisme GT Modèles comportementaux évolués Algorithmes de contact évolués Calcul parallèle et DDM Couplage multi-physique Choix effectif au sein du laboratoire O. Pantalé and S. Caperaa Développement d'un code de calcul explicite en grandes transformations: Application à la coupe des métaux 2ème Séminaire Optimus - ENSAM de Cluny, octobre 2004

Sommaire de la présentation Modélisation numérique de la coupe des métaux Mise en œuvre de modèles numériques de simulation de la coupe Synthèse des difficultés de modélisation de la coupe Lois de comportement en Grandes Transformations Formulation mécanique en Grandes Transformations Approche expérimentale développée au laboratoire

Formulation hypo-élastique GT Formulation co-rotationnelle objective Plasticité J2 à écrouissage isotrope/cinématique combiné Intégration basée sur l’utilisation du retour radial Prédiction élastique Correction plastique

Lois d’écoulement plastique Niveau de vitesse de déformation accessible en fonction du type d’essai Barres d’Hopkinson Essais d’impact 5.102 s-1 5.103 s-1 5.106 s-1 5.1012 s-1 Techniques utilisant des explosifs Lois d’écoulement: Zerilli-Armstrong Johnson-Cook Ramberg-Osgood Thèse de C. Sattouf

Integration numérique Retour radial Décomposition additive des vitesses de déformation Schéma implicite d’ordre 1 Prise en compte de l’objectivité Rotation Finale Instantanée s n+1 n e Prédiction élastique Correction plastique O. Pantalé and S. Caperaa Development of an object-oriented finite element program: application to metal forming and impact simulations Journal of Computational and Applied Mathematics, 168: 341-351, 2004

Dispositif expérimental Chambre de tir (sous vide) Tube Diamètre du tube = 20 mm Longueur du tube = 1400 mm Vmax = 350 m/s Pression maxi = 180 bar Masse du projectile = 30 gr Barrière opto-electronique Mesure de vitesse Culasse et réservoir

Gamme des essais expérimentaux Essai d’extrusion rapide Essai de Taylor Essai de traction dynamique Essai de cisaillement dynamique Essai de rupture dynamique

Extraction des réponses expérimentales Procédé macro-photographique numérique de mesure Extraction automatique des contours d’une pièce Résolution: 8 µm pour un rapport macro 1:1 (capteur 16x24 mm)

Identification paramétrique Modèle Eléments Finis Résultats numériques Résultats essais Paramètres identifiés I. Nistor, O. Pantalé, S. Caperaa and C. Sattouf Identification of a dynamic viscoplastic flow law using a combined Levenberg-Marquardt and Monte-carlo algorithm VII Complas conference, Barcelona, 2003

Exemple d’identification Identification à partir de deux essais dynamiques Matériau : 42CrMo4 Loi de Johnson-Cook Essai de Taylor Vi = 328 m/s Essai de traction Vi = 96 m/s Test A (Mpa) B (Mpa) n C Taylor 806 614 0.168 0.0089 Traction 817 699 0.157 0.0088

Sommaire de la présentation Lois de comportement en Grandes Transformations Formulation mécanique en Grandes Transformations Approche expérimentale Développement du code de calcul DynELA Implémentation numérique et validation du code de calcul Parallélisation du solveur

Développement numérique de DynELA Code de calcul DynELA Solveur Eléments-Finis : 80.000 lignes de code C++ Interpréteur de commande : 10.000 lignes de code C++, Lex et Yacc Post-processeur graphique : 20.000 lignes de code C++ Utilitaires : 45.000 lignes de code C++ Développement numérique de DynELA 2000 2005 1991 1995

Pourquoi développer un nouveau code de calcul Code Ouvert et Maîtrisé de recherche Approche recherche / boite noire Code spécialisé dans le domaine de la SN en GT Support pour le développement d’algorithmes spécialisés Formulation mécanique en GT, intégration, XFEM, DDM, … Approche informatique, parallélisation, calcul distribué, … Evolutions du logiciel et développement à la demande Plateforme de développement Orientée-Objets Déclinaison d’applications spécialisées Consolidation des connaissances en GT Utilisation didactique dans la formation M2R Support pour le cours de Grandes Transformations

Formulation mécanique Formulation Lagrangienne réactualisée en Grandes Transformations (X,t) f x référence W X courante Description Lagrangienne Intégration explicite a-généralisé de Chung-Hulbert

Transfert des données au sein de la plateforme Extracteur script Fichier source Parser Lex & Yacc Solveur FEM Fichiers résultats Postprocesseur graphique Sorties ps, pdf, mpeg I/O Ideas Abaqus

Langage de commande Orienté-Objets Interpréteur de commandes Ecrit en Lex et Yacc Langage OO proche du C++ Concepts mathématiques Tests (if, then et else) Boucles (for et while) I/O cout, fopen, fclose et << Génération automatique Définition par fichiers en-tête Fichiers C++, Lex et Yacc M. à j. automatique documentation O. Pantalé Manuel utilisateur du code de calcul DynELA v 1.0 LGP ENI Tarbes, 2003

Interface graphique du post-Processeur Menu principal Boutons Interface 3D OpenGL

Organisation interne des classes Interface entre le domaine et les fichiers de données Définition du domaine de calcul Données nodales telles que les coordonnées Interface de contact et gestion du frottement Définition des matériaux et lois d’écoulement Classe de base virtuelle servant pour tous les éléments Quantités nodales (2 instances, t et t+Dt) Points d’intégration Classes élément dérivées dépendant de la topologie et de la nature de l’élément

Organisation interne des classes

Validation numérique (1/2) Traction d’un barreau cylindrique r z 26.67 6.350 6.413

Validation numérique (2/2) Mur rigide Vitesse initiale = 227 m/s Cylindre cuivre 5x50 elements Contact sans frottement - 21.42 7.15 Liu 3.04 21.43 7.13 Metafor 3.23 21.48 7.08 Abaqus 3.21 7.12 DynELA lf rf code Comparaison des résultats numériques Loi d’écoulement: l0=32.4 mm r0=6.4 mm O. Pantalé An object-oriented programming of an explicit dynamics code: Application to impact simulation Advances in Engineering Software, 33 (5):297-306, 2002

Architecture à Mémoire Distribuée Chaque processeur possède sa propre mémoire. Pas d’interférences des données entre processeurs. Définition explicite des échanges de données entre processeurs. Avantages: Mémoire proportionnelle au nombre de processeurs. Accès rapide à la zone mémoire par les processeurs. Inconvénients: Responsabilité des communications au programmeur. Difficultés de parallélisation d’un programme existant.

Architecture à Mémoire Partagée Processeurs partageant la même ressource mémoire. Changements en mémoire visibles globalement. Compaq Proliant 8000 8 Intel Xeon 550 / 2Mb cache 5 Gb RAM Redhat Linux 8.0 Compiler Intel C++ 7.1 OpenMP Avantages: Adressage mémoire global. Proximité de la mémoire et des processeurs. Inconvénients: Mémoire non proportionnelle au nombre de processeurs. Synchronisations sous la responsabilité du programmeur. Nombre limité de processeurs dû à l’architecture.

Parallélisation OpenMP Série Fork Calcul parallèle Join Série Perte pure Pertes / calcul série

Calcul des forces internes (1/5) Calcul des forces internes pour chaque élément Assemblage des vecteurs de forces internes locaux Parallélisation simple Parallélisation délicate O. Pantalé and S. Caperaa Strategies for a parallel 3D FEM code: Application to impact and crash problems in structural mechanics Coupled Problems - Santorini Island, 25-28 may 2005

Calcul série 1+2 = ? 1 +2 Processeur 3 3 2 Mémoire =3

=4 1+2+3 = ? Calcul parallèle (1/2) 1 2 +3 +3 4 5 3 5 4 Processeur 2 Mémoire =4 Nécessité de synchronisations

=6 1+2+3 = ? Calcul parallèle (2/2) 1 2 +3 +4 4 6 3 6 4 Processeur 2 Mémoire =6

Calcul des forces internes (2/5) Parallélisation directe sans modification de la structure du code Vector Fint; #pragma omp parallel for for (int elm = 0; elm < elements.size (); elm++) { Vector FintElm; elements(elm).computeInternalForces (FintElm); #pragma omp critical Fint.gatherFrom (FintElm, elements(elm)); } Vector Fint; for (int elm = 0; elm < elements.size (); elm++) { Vector FintElm; elements(elm).computeInternalForces (FintElm); Fint.gatherFrom (FintElm, elements(elm)); } Variables locales Fint variable globale Utilisation d’une directive critical

Calcul des forces internes (3/5) Utilisation d’un vecteur privé pour Fint dans chaque thread Vector Fint; for (int elm = 0; elm < elements.size (); elm++) { Vector FintElm; elements(elm).computeInternalForces (FintElm); Fint.gatherFrom (FintElm, elements(elm)); } // parallel computation #pragma omp parallel { Element* element; int thread = omp_get_thread_num(); while (element = elements.next()) { Vector FintElm; element->computeInternalForces (FintElm); FintLocal[thread].gatherFrom (FintElm, element); } // parallel gather operation #pragma omp parallel for for (int row = 0; row < Fint.rows(); row++) { for (thread = 0; thread < threads; thread++) Fint(row) += FintLocal[thread](row); Pas de directives « critical »

Calcul des forces internes (4/5) Gestion de la répartition des éléments / processeur // parallel computation #pragma omp parallel { Element* element; int thread = omp_get_thread_num(); while (element = elements.next()) { Vector FintElm; element->computeInternalForces (FintElm); FintLocal[thread].gatherFrom (FintElm, element); } // parallel gather operation #pragma omp parallel for for (int row = 0; row < Fint.rows(); row++) { for (thread = 0; thread < threads; thread++) Fint(row) += FintLocal[thread](row); // parallel computation #pragma omp parallel { Element* element; Job* job = jobs.getJob(); int thread = jobs.getThreadNum(); while (element = job->next()) { Vector FintElm; element->computeInternalForces (FintElm); FintLocal[thread].gatherFrom (FintElm, element); } // parallel gather operation #pragma omp parallel for for (int row = 0; row < Fint.rows(); row++) { for (thread = 0; thread < threads; thread++) Fint(row) += FintLocal[thread](row);

Equilibrage de la charge des processseurs Variation du temps CPU dû à la correction plastique Prédiction impossible à effectuer Element Job +elements: List <Element> +waitingTime: Real +next(): element +waitOthers(): void Jobs +job: Job +wasteOfTime: Real +equilibrate(): void +init(elements:List <Element>): void +getMaxThreads(): int +getJob(): Job +getThreadNum(): int Equilibrage dynamique Coût de l’équilibrage minimal Intégration explicite Distribution spatiale élément/processeur quelconque Pas de problème interfacial Traitement temps réel Minimisation des temps d’attente des processeurs O. Pantalé Parallelization of an object-oriented fem dynamics code: Influence of the strategies on the speedup Advances in Engineering Software, 36 (6):361-373, 2005

Calcul des forces internes (5/5) jobs.init(elements); // list of jobs to do (instance of class Jobs) int threads = jobs.getMaxThreads(); // number of threads Vector Fint = 0.0; // internal force Vector Vector FintLocal[threads]; // local internal force vectors #pragma omp parallel { Element* element; Job* job = jobs.getJob(); // get the job for the thread int thread = jobs.getThreadNum(); // get the thread Id while (element = job->next()) Vector FintElm; // element force vector element->computeInternalForces (FintElm); FintLocal[thread].gatherFrom (FintElm, element); } job->waitOthers(); // compute waiting time for the thread } // end of parallel region // parallel gather operation #pragma omp parallel for for (int row = 0; row < Fint.rows(); row++) { // assemble local vectors into global internal vector for (thread = 0; thread < threads; thread++) Fint(row) += FintLocal[thread](row); } // end of parallel for loop // equilibrate the sub-domains jobs.equilibrate(); Speedup > Ncpu « Superlinear Speedup » 8.35 - Suppression totale de la directive #pragma omp critical - Equilibrage dynamique - Opération d’assemblage optimisée

Performances globales de la version parallèle 1420 Élements quadrilatères 4 noeuds Masse projectile = 44.1 gr Vitesse impact = 80 m/s Loi d’écoulement: code emax longueur diamètre épaisseur DynELA 0.260 50.84 10.07 0.857 Abaqus 0.259 10.08 0.856

Performances globales de la version parallèle 1 proc 8 proc Speedup Time step 78.5 10.6 7.40 Predictions 18.8 13.7 1.37 matrices int 74.2 9.1 8.16 Forces int 949.4 140.7 6.74 Explicit sol 37.0 28.0 1.32 End step 5.4 4.9 1.10 Total 1164.1 207.4 5.61 Speedup global = 5.61 de 329 à 411 éléments / thread Gain possible : 40 à 50 secondes

Influence de l’objectivité en GT Cisaillement d’un cube en déformations planes e =10 m Jaumann Lie Avec objectivité Sans objectivité 1 m Comportement élastique: Solver::setRFI(Boolean)

Utilisation pédagogique de DynELA Mise en évidence du vérouillage volumique Intégration réduite sélective (-1,-1) (+1,-1) (+1,+1) (-1,+1) Point d'intégration Point de sous-intégration x h g1 g2 g3 g4 y r g1 g2 g3 g4 Vérouillage volumique Solver::setUnderIntegratePressure(Boolean)

Sommaire de la présentation Développement du code de calcul DynELA Implémentation numérique et validation du code de calcul Parallélisation du solveur Plateforme Orientée-Objets de développement Intégration de nouveaux algorithmes Développement d’application spécifiques

Plateforme de développement Orientée-Objets But des travaux Utiliser les librairies de DynELA comme plateforme de développement Développer et tester de nouvelles approches Décomposition multi-domaine et multi-temps Approche multi-physique Formulation X-FEM Capitaliser les développements réalisés dans DynELA Besoins Plateforme de développement stabilisée Approche Orientée-Objets Développements en équipe Moyens annexes Outils de développement en équipe (cvs, support Web, forum, …)

Collaboration avec le laboratoire PEARL Moteur Multi-physique Multi-domaine Muti-pas de temps Approche multi-physique - Electrique (passive et active) - Thermique (conduction et convection) - Mécanique (thermo-élasticité) Solveur MulphyDo Thèse de L. Menanteau L. Menanteau, O. Pantalé and S. Caperaa A multigrid method for the thermomechanical behaviour simulation applicated to power electronics converter VII Complas conference, Barcelona, 2003

Décomposition en sous-domaines (1/2) Domaine de calcul Sous-domaine 1 Sous-domaine 2 Interface Décomposition du domaine de calcul + Interface Construction du problème interfacial Parallélisation Résolution du problème interfacial Résolution des sous-problèmes locaux L. Menanteau, O. Pantalé and S. Caperaa A coupled electro-thermo-mechanical FEM code for large scale problems including multi-domain and multiple time-step aspects Coupled Problems 2005 – Santorini Island, 25-28 mai 2005

Décomposition en sous-domaines (2/2) Problème interfacial Résolution sur les sous-domaines λ non flottant flottant

Validation de MulPhyDo Validation du solveur mécanique multi-domaine t F 0.001 s 0.002 s 8 sous-domaines Dimensions: 10 x 1 x 1 m F = 2.205 106 N E = 109 Pa ν = 0,25 Intégration implicite de Newmark MulPhyDo : β=0.5 et γ=0.25 Abaqus 6.3 : β=0.55 et γ=0.276

Application aux convertisseurs de puissance DBC supérieur Connecteurs Puce silicium 1 2 3 4 L. Menanteau, O. Pantalé and S. Caperaa A methodology for large scale Finite Element models including multi-physics, multi-domain and multi-timestep aspects submitted to Finite Element in Analysis and Design

Modélisation numérique de la fissuration Approche X-FEM Utilisation de fonctions enrichies de type Heaviside Modélisation numérique de la fissuration « intra » éléments Pas de remaillage de la structure ddl classiques ddl enrichis Thèse de I. Nistor

Critère de propagation de fissure Critères de propagation de la fissure Indépendance / au maillage de la pièce Critère identifié à partir d’essais expérimentaux Modèle de cohésion Lèvres de la fissure Zone endommagée Zone vierge GF dcrit smax d discontinuité de déplacement s contrainte de cohésion I. Nistor, O. Pantalé and S. Caperaa Numerical implementation of the extended finite element method for dynamic crack analysis submitted to Computers and Structures

Etude stationnaire en mode I I. Nistor, O. Pantalé, and S. Caperaa. Numerical implementation of the extended finite element method for dynamic crack analysis. In VIII international Conference on Computational Plasticity, Barcelona, 2005

Propagation de fissure dynamique Essai d’impact dynamique Approche expérimentale Modélisation X-FEM Vi = 67 m/s

Application à la mise en forme Fédération des connaissances sur la mise en forme des tôles minces dans une plateforme de prototypage virtuel Identification des lois de comportement Détermination des lois d’endommagement Modélisation numérique du processus d’emboutissage Validation sur exemple industriel (SPRIA) Endommagement des structures lors du processus de mise en forme par emboutissage Tenue structurelle pour des sollicitations dynamiques (Airbag) Thèse en cotutelle avec l’ESSTT Thèse de F. Abbassi

Sommaire de la présentation Plateforme Orientée-Objets de développement Intégration de nouveaux algorithmes Développement d’application spécifiques Conclusions et travaux futurs

Travaux réalisés Création du groupe de travail G2TR au sein de l’équipe CMAO Contributions dans le domaine de la SN en GT Activités liées à la SN de la coupe des métaux (1991-2001) Modèles numériques de coupe 2D, 3D en tournage et fraisage Mise en œuvre du laboratoire d’identification ICMS-G2TR Procédure d’identification numérique Développement d’essais spécifiques Développement du code de calcul DynELA Intégration et développement d’algorithmes spécifiques Plateforme de développement numérique OO en C++ Diffusion du code de calcul sous forme de Live CD

Production scientifique Travaux scientifiques Encadrement doctoral Articles Communications DEA Thèses avec actes sans actes 9 18 5 10 4 2 1

Principales perspectives de travaux Amélioration de l’approche expérimentale Développement de nouveaux essais expérimentaux Développement de nouvelles procédures d’identification Développement du code de calcul DynELA Développement de nouveaux algorithmes Développement des aspects contact et comportement volumique Travaux complémentaires concernant la parallélisation du code Développement d’applicatifs dédiés (MulPhyDo v.2.0) Diffusion du code de calcul DynELA et de ses applicatifs Distribution du code de DynELA et des « produits dérivés » Développement de collaborations avec des laboratoires externes Mise en place d’un support technique et d’un serveur web