Soutenance de thèse de Akram EL ABDI

Le MOX est un combustible nucléaire composé d’oxydes de plutonium (Pu) et d’uranium. L’objectif de la thèse est de générer en 3D un volume élémentaire représentatif de sa microstructure, de simuler le comportement mécanique des milieux générés, et enfin de développer une loi de comportement mécanique homogénéisée par la méthode de la Nonuniform Transformation Field Analysis (NTFA). La texture du matériau correspond à la répartition hétérogène de teneur Pu, cartographiée par microsonde électronique. Dans le passé, le matériau a été modélisé comme un milieu à trois phases, composé de deux phases inclusionnaires dispersées dans une matrice, avec une teneur en Pu uniforme dans chacune des trois phases. Une nouvelle modélisation, basée sur une combinaison de fonctions et ensembles aléatoires, permet de caractériser les phases de la microstructure, ainsi que la variabilité de teneur Pu dans chaque phase. Cette variabilité est modélisée par des fonctions aléatoires stationnaires, dont les caractéristiques statistiques sont obtenues après un filtrage du bruit de la mesure par microsonde. Les microstructures 3D générées prennent ainsi en compte la répartition du matériau en trois phases, et la variabilité de teneur Pu dans chaque phase. De point de vue mécanique, le combustible MOX est un matériau à comportement élastoviscoplastique vieillissant avec des gonflements libres, dont les aractéristiques dépendent de la teneur en Pu. Des calculs mécaniques ont été réalisés par une méthode à base de Transformées de Fourier Rapides sur les microstructures générées. Ils montrent l’effet de la variabilité de Pu sur les champs mécaniques locaux et sur le comportement effectif. Enfin, la méthode NTFA a permis de construire une loi de comportement mécanique homogénéisée en tenant compte de la variabilité de la teneur en Pu. L’approximation NTFA-TSO (Tangent Second Order) a été utilisée pour optimiser le comportement viscoplastique non-linéaire. La prédiction avec la loi homogénéisée permet, avec un faible nombre de variables internes, de retrouver les calculs en champs complet, pour le comportement effectif, comme pour les champs de contraintes locaux.

The MOX is a nuclear fuel made up of plutonium (Pu) and uranium oxides. The bjective of the thesis is to generate in 3D a representative elementary volume (REV) of its microstructure, to simulate the mechanical behavior of the enerated media, and to develop on it a reduced micromechanical model using the Nonuniform Transformation Field Analysis (NTFA) method. The texture of the material is recognized by maps of Pu content, obtained by electron microprobe. In the past, the material was modeled as a three-phase medium, composed of two inclusion phases dispersed in a matrix, with uniform Pu content in the three phases. A new modeling, based on a combination of random sets and functions, allows to characterize microstructure phases and the variability of Pu content inside each phase. This variability is modeled by stationary random functions, their statistical characteristics are obtained after filtering the measurement noise associated to the electron microprobe. The generated 3D microstructures take into account a distribution of the material in three phases, and a variability of the Pu content in each phase. From a mechanical point of view, the nuclear fuel is a material with non-linear aging viscoelastic behavior and free swelling, which depends on the local plutonium content. Mechanical calculations, using a Fast Fourier Transform resolution method, were performed on the generated microstructures, and the results show that the effect of variability is important on the local mechanical fields and on the effective behavior. On the other hand, the NTFA method, previously used for the same material, is extended to take into account the Pu content variability, and optimized by linearizing the non-linear behavior using the tangent second-order approximation (NTFA-TSO). The predictions of the new reduced model are in good agreement with full-field simulations with a reduced number of internal variables.