Computational fracture modelling of polymer-bonded explosives and solid propellants: A critical review of local and nonlocal continuum formulations and discrete particle approaches

À l'intérieur des cœurs solides des fusées et des charges lourdes des explosifs de haute puissance se trouve un matériau qui ressemble à un gâteau rocheux et dense, mais qui se comporte comme un tissu vivant complexe. Il s'agit d'explosifs liés par des polymères et de propergols solides, les chevaux de bataille de la défense et de l'aérospatiale. Ils ne sont pas des blocs de métal uniformes ou de simples plastiques ; ce sont des mélanges encombrés de cristaux durs et énergétiques ou de grains d'oxydants, maintenus ensemble par un liant collant et caoutchouteux. Cette architecture est ce qui les fait fonctionner, mais c'est aussi leur plus grande faiblesse. Lorsque ces matériaux sont soumis aux contraintes du stockage, au choc du transport ou à la chaleur du tir, les minuscules interstices entre les grains durs et le liant mou peuvent s'ouvrir. Ces séparations microscopiques, ou décohésions, peuvent se transformer en fissures qui compromettent l'intégrité structurelle de l'ensemble du dispositif. Dans les cas les plus graves, la friction et la chaleur générées par ces fissures peuvent déclencher une explosion prématurée ou un raté. Parce que tester ces matériaux est dangereux et détruit souvent l'échantillon, les scientifiques s'appuient sur des modèles informatiques pour prédire comment ils vont échouer. Cependant, le monde interne de ces matériaux est si désordonné et multicouche qu'aucun programme informatique unique n'a été capable d'en raconter toute l'histoire, et bien que les stratégies hybrides offrent une solution potentielle, leur application à ces matériaux n'en est qu'à un stade précoce.

Une équipe de chercheurs chinois a mené une revue exhaustive des divers outils numériques utilisés pour simuler ce processus de fracture. Ils n'ont pas inventé une nouvelle machine ni réalisé une seule expérience ; ils ont plutôt agi comme des cartographes, cartographiant les forces et les faiblesses de cinq approches de calcul distinctes que les scientifiques utilisent pour prédire comment ces matériaux énergétiques se brisent. Les chercheurs ont examiné des méthodes qui traitent le matériau comme un solide continu, des méthodes qui se concentrent sur les surfaces spécifiques où les grains se séparent, et des méthodes qui décomposent le matériau en particules individuelles. En comparant la manière dont chaque outil gère les défis spécifiques de ces mélanges encombrés et remplis de cristaux, l'équipe a identifié quelle approche est la mieux adaptée à quel type spécifique de défaillance, notant que les entrées indiquent des tendances dépendantes du mécanisme plutôt qu'un classement universel. Leur travail clarifie qu'il n'existe pas de modèle « parfait » unique. Au lieu de cela, le choix de l'outil dépend entièrement de ce que le scientifique cherche à prédire : qu'il s'agisse d'une fissure unique et nette progressant à partir d'un défaut, d'un réseau étendu de minuscules séparations, ou du brisement chaotique du matériau en fragments.

Le premier outil examiné par les chercheurs est une technique qui permet à un ordinateur de tracer une fissure nette à travers une grille d'éléments sans avoir à redessiner la grille à chaque fois que la fissure se déplace. Cela est utile lorsqu'un matériau présente un point faible connu, comme un petit trou ou une rayure préexistante, et que l'objectif est de voir comment une fissure unique voyagera à partir de ce point. La revue a conclu que cette méthode fonctionne bien pour prédire le chemin d'une fissure dominante dans un grain de propergol solide ou un échantillon d'explosif spécifique. Cependant, elle peine lorsque la défaillance n'est pas une ligne unique mais un nuage dispersé de milliers de petites ruptures se produisant toutes en même temps. Si le matériau se brise en de nombreux endroits simultanément, cette méthode devient trop lente et trop lourde pour être pratique.

Pour les situations où la défaillance se produit le long des interfaces entre les grains durs et le liant mou, les chercheurs ont étudié une deuxième approche qui traite ces interfaces comme une colle spéciale et cassante. Cette méthode est excellente pour simuler le décollement progressif des grains du liant, un processus appelé déwetting (ou déjactage), qui est une cause courante de défaillance dans les propergols solides. L'ordinateur peut suivre exactement la force nécessaire pour séparer les grains et la quantité d'énergie perdue au cours du processus. Pourtant, cette méthode a une limite : elle nécessite que le scientifique sache exactement où les fissures vont commencer. Si le matériau échoue d'une manière qui n'était pas prévue dans le modèle, ou si les fissures se forment à l'intérieur des grains plutôt qu'au simple niveau des bords, cet outil ne peut pas le prédire.

Lorsque la défaillance est imprévisible, avec des fissures se ramifiant selon des motifs complexes en forme d'arbre ou apparaissant en de nombreux endroits à la fois, les chercheurs se sont tournés vers une troisième méthode qui remplace la ligne nette d'une fissure par une zone de dommage diffuse et étendue. Cette approche est puissante car elle n'a pas besoin qu'on lui indique où la fissure ira ; l'ordinateur la détermine en fonction de la contrainte dans le matériau. Elle est particulièrement efficace pour montrer comment une fissure unique pourrait se diviser en deux ou comment un réseau de fissures pourrait fusionner. Cependant, la revue a noté que cette méthode est coûteuse en termes de calcul, surtout lorsqu'il s'agit de modéliser le matériau en trois dimensions. Elle nécessite également un calibrage minutieux pour s'assurer que le caractère « diffus » de la zone de fissure correspond à la taille physique réelle des dommages dans le matériau réel.

Pour gérer les scénarios les plus violents, où le matériau se brise en de nombreux morceaux et où ces morceaux rebondissent et frottent les uns contre les autres, les chercheurs ont évalué deux techniques plus avancées. L'une d'entre elles traite le matériau non pas comme un bloc solide, mais comme une collection de points qui interagissent avec leurs voisins sur une courte distance. Cela permet au matériau de se briser naturellement sans avoir besoin d'une règle spéciale pour lui dire où se diviser. Elle est très efficace pour simuler la fragmentation rapide observée lors d'impacts à haute vitesse. L'autre technique va encore plus loin, modélisant le matériau comme une collection de particules individuelles et distinctes qui peuvent se déplacer, tourner et entrer en collision. C'est l'approche la plus détaillée, capable de montrer comment les grains se réorganisent après la défaillance du liant. Bien que cela fournisse une image très claire des suites chaotiques d'une rupture, c'est incroyablement lent et nécessite une puissance de calcul massive, ce qui rend son utilisation difficile pour de grandes structures réelles.

La conclusion centrale de la revue est que le choix de la méthode doit être dicté par la question spécifique posée. Si un scientifique veut savoir comment une fissure va croître à partir d'un défaut connu, une méthode qui suit les fissures nettes est le bon choix. Si l'objectif est de comprendre comment les grains se séparent du liant, une méthode axée sur les interfaces est supérieure. Si le matériau est censé se briser en un nuage de débris, une méthode traitant le matériau comme une collection de particules ou un réseau non local est nécessaire. Les chercheurs ont souligné que choisir simplement l'outil le plus complexe ne garantit pas une meilleure réponse. En fait, utiliser un outil trop détaillé pour le problème peut masquer la véritable physique derrière une complexité inutile, tandis qu'utiliser un outil trop simple peut occulter le mécanisme de défaillance critique.

La revue a également mis en évidence une lacune critique dans la recherche actuelle : la difficulté de relier la rupture mécanique du matériau aux réactions thermiques et chimiques qui suivent. Lorsque ces matériaux énergétiques se fissurent, la friction et la déformation génèrent de la chaleur. Si cette chaleur reste piégée dans un petit point, elle peut provoquer l'inflammation de l'explosif. Bien que certains modèles informatiques puissent simuler la fissuration et la génération de chaleur séparément, très peu ont réussi à les combiner pour prédire exactement quand et où une ignition se produira. Les chercheurs ont conclu que pour que ces modèles deviennent de véritables outils de sécurité, ils doivent être testés par rapport à des données réelles qui n'ont pas été utilisées pour construire les modèles eux-mêmes. Ils doivent être capables de prédire comment le matériau se comportera dans de nouvelles situations, et non pas seulement répéter ce qui s'est passé lors des expériences utilisées pour les ajuster. Tant que ces modèles ne peuvent pas prédire avec précision la transition d'une simple fissure vers un point chaud dangereux, ils restent de puissantes simulations plutôt que des prédicteurs parfaits.

En fin de compte, la voie à suivre réside dans la combinaison de ces différents outils en systèmes hybrides. Les chercheurs suggèrent que la meilleure approche consisterait à utiliser un modèle simple et rapide pour les parties du matériau qui sont encore intactes, puis à passer à un modèle plus détaillé, basé sur les particules, uniquement dans les zones spécifiques où le matériau se brise. Cela permettrait aux scientifiques de capturer les détails complexes de la fracture sans submerger l'ordinateur. En faisant correspondre le bon outil numérique au bon problème physique, et en testant rigoureusement ces outils par rapport à des expériences indépendantes, la communauté scientifique peut se rapprocher d'une compréhension complète de la manière dont ces matériaux vitaux, bien que fragiles, se comportent sous la contrainte. Cette compréhension est essentielle pour concevoir des fusées et des explosifs plus sûrs et plus fiables, capables de résister aux conditions difficiles de leur vie de service sans défaillance inattendue.