Polymères et Polymères Chargés

Transcription

Polymères et Polymères Chargés
Journée Technique du GFPIM
Mardi 28 Septembre 2010 – ENSMM Besançon
Polymères et Polymères Chargés
Modélisation, physique, mécanique et
technologies de mise en forme
J.C.GELIN, Th. BARRIERE, M. SAHLI
Événement - date
Institut FEMTO-ST – Département Mécanique Appliquée
UMR CNRS 6174 – ENSMM – Université de Franche-Comté
Journée Technique du GFPIM – 28 Septembre 2010
1
Contenu de la présentation
1. Introduction
2. Les micro et nano composants et leur
fabrication
3. Micromoulage des polymères chargés en
micro et nanoparticules
4. Les outillages souples pour les
microtechnologies
5. Microformage des structures mincesÉvénement
- date
6. Micro-usinage à grande vitesse
7. Conclusions et perspectives
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2
Les micro-composants et les
technologies d’élaboration
•
•
•
•
Importance croissante de l’utilisation de microcomposants dans
les TICs, en optique, biomédical, énergie, micromécanique…,
Petites tailles et formes complexes, propriétés physiques et
mécaniques souvent spécifiques, multi-matériaux assemblés,
Technologies de la microélectronique (Liga, Liga UV, masquage,
gravure…),
Alternatives offertes par les technologies de la micro mécanique:
– Ablation : usinage par gravure LIGA, usinage ionique …
– Addition : densification par diffusion sélective, croissance
cristalline …
– Réplication : micromoulage, micro-estampage …
Événement
- date
Un remarquable champ d’investigation pour la mécanique et
physique des fluides, matériaux, structures et procédés.
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3
Quelques exemples de technologies de
réplication, séquentielles ou au déroulé
Microtechnologies par réplication dans ou sur des empreintes dures ou molles
Moulage par injection
Hot embossing
Extrusion
Roll to roll
Soufflage
Calandrage
Événement - date
Microtechnologies séquentielles ou au déroulé
Empreintes réalisés par des procédés ou issus de la micro-électronique
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4
Quelques exemples de technologies de
réplication, séquentielles ou au déroulé
Formage incrémental des structures minces
100µm
Micro-injection des polymères et polymères chargés
―
Hot embossing des polymères et polymères chargés
Micro-fraisage à grande vitesse
flange
Événement - date
Diameter:0.46mm, 13 teeth
Blankholder
grip
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5
Le moulage par injection de poudres métalliques ou céramiques
et les composants typiques
Petits composants complexes,
Matériaux difficiles à former,
Composants techniques (énergie,
électronique),
Composants ou produits
portés…
Événement - date
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6
L’injection de polymères chargés en particules métalliques ou céramiques
Une technologie pour la réalisation de microcomposants
Mélangeage
Les procédés
MIP
Moulage
Déliantage
Densification
Poudres métalliques
Liant plastique
Composants et micro-composants réalisés par MIP
Mélange
Composant densifié
Composant moulé
Événement - date
www.griffond.com
www.alliance-mim.com
Ph. Imgrund & all, IFAM, JMPT 2008
L. Liu & all, NTU, Material
Characterization 2005
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7
Polymères chargés en micro poudres métalliques ou céramiques
Poudres, polymères employés, préparation
Micro-poudres d’acier inoxydable 316L de diamètre moyen 3 µm
► Propriétés :
Acier inoxydable 316L 3 µm
- Matériau
: acier inoxydable 316L,
- Taille
: 3 µm en moyenne (D50),
- Forme
: approximativement sphérique,
- Densité
: 7,9 g/cm3.
La poudre proposée est mélangée avec un
taux de charge en volume de 63% ou plus, si
possible
2 µm
Les paramètres de mélangeage (couple, température, homogénéité…)
permettent de déterminer le taux de charge maximum admissible
PE : polyéthylène
PP : polypropylène
PW : cire de paraffine
OA : acide oléique
SA : acide stéarique
Couple, N.m
Formulation :
40% PP + 55% PW + 5% SA
Événement - date
30
25
Formulation 3
Poudre 16µm
Poudre 5µm
20
15
Poudre 5µm
10
Formulation 1
Poudre 16µm
5
Mélange commercial Advamed ®
Poudre 16µm
0
0
5
10
Poudre 5µm
15
20
Formulation 2
25
30
Temps, min
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8
Mesures de viscosité des polymères chargés
en poudres métalliques
Résultats expérimentaux
Viscosité de cisaillement des mélanges modèles, à différentes températures et en
fonction de la fraction volumique de poudres Ф (valeurs obtenues par rhéométrie
capillaire).
Événement - date
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9
Quelques modèles phénoménologiques de la littérature
Les modèles (Mills 1985) ne prennent peu en compte :
• L’influence de la température
• L’Influence de la taille des particules.

 
  0  1   1  
 m 
2
Événement - date
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Identification séquentielle d’un modèle de viscosité équivalente
Comparaison courbes numériques et courbes expérimentales
La loi exponentielle ajustée aux points expérimentaux s’écrit :
B
  A. exp 
T 
Avec :
A=21±7mPa.s
et
Événement - date
B=2607±97K
Viscosité de cisaillement en fonction de la température
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Proposition d’un nouveau modèle de viscosité
Modèle complet
Prise en compte de l’influence de 4 paramètres:




Taux de charge (Ф)
Taux de cisaillement ()
Température (T)
Taille des particules (d10, d50 et d90)

d90

1 
1 
 10
A exp  B T   

2
0
d10 d50
n  1    m  
Événement
 - date
 
•
•
•
•
•
η : la viscosité
Ф : le taux de charge
d10: la taille des particules à 10%
d50: la taille des particules à 50%
d90: la taille des particules à 90%
η0: la viscosité apparente
Фm: le taux de charge maximal
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Modélisation et simulation de la phase d’injection
Fast
increasing
Shear viscosity, Pa.s
250
200
10000 s -1
5000 s -1
150
2682 s -1
1390 s -
50
1
Slow
increasing
100
772 s -1
374 s -1
192 s -1
100 s -1
Constant
0
60
62
64
66
68
70
72
Powder volume loading, %vol.
Événement - date
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13
Simulation du remplissage de cavités et évaluation des
ségrégations de phase
Vitesse d’injection : 1 m s-1, conditions d’ adhésion aux parois
viscosité: 100 Pa.s, densité: 100 kg m-3
Algorithme
proposé
Événement - date
Moldflow
20%
50%
Position des fronts de remplissage
80%
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14
Simulations pour la caractérisation du remplissage et
l’évaluation des ségrégations
Événement - date
Inlet
Event
Inlet
0.550 0.548
0.545
0.543
0.542
0.547
0.550 0.570
0.550
Event
0.549
0.544
0.539 0.538
Inlet
0.540
0.549 0.550
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15
Modélisation de l’ avancée du front de remplissage
par couplage FEM / FDM
Travaux de thèse de Guillaume Larsen
Objectifs et état actuel
•
Mieux décrire l’ avancement
du front remplissage
•
Eviter, voir supprimer la
diffusion numérique
•
Eviter les ségrégations
artificielles de poudres le long
des fronts d’écoulements
•
Globalement améliorer la
Événement - date
précision de résolution, sans
augmenter le temps.
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Avancée du front de remplissage par une méthode SUPG
Objectif des développements : réduire la diffusion au niveau des fronts fluides,
et mieux décrire les interactions avec les parois des moules
Événement - date
Passage au 3D en cours
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Mécanismes physiques de la densification par
diffusion à l’état solide
Température, °C
Etapes et cinétiques de densification par diffusion
pour les poudres en inox 316 L
Type 1
Densification
316L
Type 2
Type 3 Type 4
Réduction des oxydes
Diffusion
Formation des cols de
densification
Déliantage thermique
Composants densifiés,
réalisés au laboratoire
Événement - date
Poudre
Etat initial
Etat intermédiaire
Etat final
R. Gerrman, 1992 et al.
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18
Aspects phénoménologiques de la densification
par diffusion solide
On note que la cinétique
de densification influence
notablement la porosité
résiduelle
Micro-composants
injectés,
déliantés et densifiés
(10°C/min)
100
Porosité : 2,3 %
Cinétique, °C/min
5
8
10
12
15
18
20
Retrait, %
13,5
14,5
15,0
14,6
14,4
13,0
13,3
Densité relative, %
92,7
96,0
97,7
96,3
95,7
94,0
92,1
Densité relative, %
96
► Retrait [injecté / densifié] % :
92
88
Événement - date
► Relation approximative entre densité relative et retrait :84

d
(1   ) 3
Φ : %vol. poudre (60%)
δ : retrait après densification
5
8
10
12
15
18
20
Cinétique, °C/min
Il semble difficile d’aller au-delà de de 95 à 97 % de densité
les procédés de type HIP ou SPS permettent d’aller au delà
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Eléments de modélisation de la densification par diffusion
solide des poudres
Caractérisation par essais de dilatométrie
Composants en alumine
Tube support d’échantillon
Echantillon
Densification libre

dL
  T  s
3K p
L dt
Modélisation physique de la densification par diffusion des poudres :
Diffusion en volume: (Modèle de Nabarro-Herring)
Diffusion aux joints de grains: Modèle de Coble
47.5 c b Db 
c 
kTG3
c 
Db  Db0 exp( Qb / RT )
10 c Dv
kTG 2
Cas 1D
Dv  Dv0 exp( Qv / RT ) (shrinkage rate)
Extensions possibles
Equations constitutives:
ε = ε e + ε th + ε vp
σ = D e ε e = D e (ε - ε th - ε vp ) ε th   TI
ε vp 
σ  m   s

I
2Gp
3K p
σ  (2Gp ε 'vp  K p tr(ε vp )I )   s I
Événement - date
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Modélisation phénoménologique de la densification par
diffusion à l’état solide
► Modèle phénoménologique macroscopique pour la densification par diffusion
Après injection
Après densification
Retrait
Porosité:  
Vpores
Vtotal
Densité relative:   1  
Matériau
compressible
Distorsion
► Ensemble d’équations constitutives basées sur la mécanique des milieux continus
ε  ε e  ε th  ε vp
Événement - date
σ  Deε e  De (ε  ε th  ε vp )
Distorsions de forme
ε th   TI
σ  (2Gpε 'vp  K p tr(ε vp )I)   s I
Changement du volume
ε vp 
σ  m   s

I
2Gp
3K p
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Equations de conservation associées à la densification
par diffusion à l’état solide
dev( )  m   s
ε 

I
2G
3K
► Modélisation de la densification par diffusion à
l'état solide à l'échelle macroscopique :
vp
G, K et s, dépendent de la densité relative, de la température et des modèles employés.
Conservation de la masse
d  d .tr ( vp )  0
vp
Loi de comportement
dev( )  m   s
ε vp 

I
2G
3K
  A  d , T  :    S
T
Densité finale
densité


Conservation de la quantité
de mouvement
V
div   g  
Événementt- date
vp
Conservation de l’énergie
T
0 dC
   (k T )   :  vp
t
Géométrie après
densification
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Procédure d’identification utilisée
► Composante viscoplastique :
Contrainte de
densification:
dev( )  m   s
ε 

I
2G
3K
 s  Bd
vp
C
Module de compressibilité
visqueuse :
K
p
31  2 p 
Densité relative :

d
1   3
Coefficient de Poisson :
p 
1
d
2 3  2d
Événement - date
Module de cisaillement
visqueux :
p
G
21   p 
Viscosité uniaxiale :
1 FLs 3
p  
 4bh3
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Identification par essais mécaniques à l’intérieur
des dilatomètres
► Dilatomètre horizontal ou vertical
Poussoir
Pompe à vide
purge
Mesure axiale (capteur LVDT),
Cycles de température (max 1650°C),
Atmosphère (vide : 10-3 mbar).
Système de
mesure
Four
► Tests de dilatométrie :
Composant
Support
► Tests de fluage :
Thermocouple
Poussoir
Mesure du retrait en fonction du
temps et de la température.
Composant
Support
Ls = 10 mm
Événement - date
Mesure de la déflection en fonction
du temps et de la température.
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Simulation des retraits
sur un composant de type volant
Densités finales relatives
Illustrations des changements dimensionnels
Expérimentations
Simulations
Événement - date
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25
Simulation des retraits sur un composant
de type prothèse de hanche
Illustration des changements dimensionnels
Événement - date
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Simulation sur un composant
de type prothèse de hanche (cont.)
Événement - date
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Boucle d’identification paramétrique et optimisation
en moulage par injection de poudres
Développement d’optimiseurs pour l’identification et l’optimisation paramétrique
et mise en place de stratégies de contrôle adaptatif de procédés
Outil de simulation de la
phase d’injection
Optimiseur 1
CAO
-Géométrie ? (remplissage incomplet ...)
-Sans défauts ?(ségrégation-jet de paroi.. )
Définition des dimensions
des empreintes de moule
en tenant compte des
retraits
Solveur EF ‘ explicite à pas fractionnaire ’
Outil de simulation de la phase de
densification
Optimiseur 2
- Géométrie ? Conditions aux limites ?
- Propriétés mécaniques ?
EF solveur ‘approche multi-échelles du
comportement macroscopique de l’empilement
aléatoire et hétérogène des particules ’
Identification du modèle
Optimiseur
Remplissage 25%
Définition de la fonction objectif
- Plan d’expériences
- Détermination des paramètres les plus
influents en utilisant l’analyse de la
variance
- Définition des fonctions
objectifs
Approximation de la fonction objectif
Surfaces réponses et méthode MLSA
Remplissage 75%
Remplissage 90 %
Simulation EF avec l’optimum
Algorithme d’optimisation
algorithme génétique ‘ GENOCOPIII ’
Événement - date
Contrôle du temps de calcul
Surfaces réponse adaptative par rapport à
l’optimum
Déterminations optimales des paramètres et de procédé pour la minimisation de la ségrégation
Optimisation de la géométrie des empreintes de moules pour obtenir un composant de géométrie
et propriétés définies
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28
Extensions (?) aux polymères chargés en NTC
SWCNT ou MWCNT
(Nanocyl®)
Problèmes :
Difficiles à disperser dans le polymère
Comment optimiser les procédés de mise en forme ?
Mélangeage et injection, quel comportement rhéologique ?
Utilisation du procédé de mélangeage par incorporation directe (Pötschke & al.)
 bonne dispersion des NTC dans la matrice polymère
 réalisation de plusieurs lots PP/NTC à 1%, 2%, 4% et 8 % en masse de NTC
PP + CNT
Insertion dans
le mélangeur
30
Composite broyé
prêt à la mise
en forme
Événement
- date
Mesure du couple de mélangeage en temps réel
25
torque (Nm)
Composite mélangé
20
PP/NTC 1%
PP/NTC 2%
PP/NTC 4%
PP/NTC 8%
neat PP
15
10
5
• pour chaque nuance, le couple diminue
avec le temps
• à t fixé, le couple augmente avec le
pourcentage de CNT
0
0
5
10
time (min)
15
20
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29
Caractérisation rhéologique des Polymères
chargés en NTC et identification
Comportement rhéologique PP/NTC
Mesures par rhéométrie capillaire
T=180, 200, 220, 240°C
Identification par une loi de viscosité type Carreau
 ( )  0 1  ( )
n 1
2 2

Enrichissement de la loi par un terme en température
 ( , T )  0 e
Exemple de résultat à 200°C
 bT
1  ( ) 
2
Comparaison courbes expérimentales / interpolation
10000
T=180°C : mesure
T= 180°C : inter.
T = 200°C mesure
T=200°C : inter.
T=220°C : mesure
T=220°C : inter.
T=240°C : mesure
T=240°C inter.
T=200°C
10000
1000
neat PP
1wt% CNT
2wt% CNT
4wt% CNT
8wt% CNT
100
shear viscosity (Pa.s)
shear viscosity (Pa.s)
1000000
100000
n 1
2
1000
Événement - date
100
10
10
1
1
0,1
1
10
100
1000
10000 10000
0
0,1
1
10
100
1000
shear rate (/s)
10000 100000
shear rate (/s)
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30
Simulation numérique
du mélangeage des NTC dans le polymère
Champs de température
Implémentation de la loi de Carreau enrichie en température
dans COMSOL :
• formulation ALE
• couplage avec l’équation de la chaleur
• calcul du couple sur une pale du mélangeur
Champs de vitesse
Événement - date
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31
Rhéologie, injection et essais mécaniques
sur le composite résultant, cont.
Réalisation de composants par
injection plastique
Comportement mécanique caractérisé par des essais
en DMA
25
normal stress (MPA)
20
PP pur
PP 1%
PP 2%
PP 4%
PP 8%
15
10
5
0
0
Exemple des éprouvettes de traction
0,2
0,4
0,6
0,8
strain
Module d’Young
Contrainte à rupture
25
900
20
700
rupture stress (Mpa)
Young's modulus (Mpa)
800
600
500
400
300
200
Événement - date
15
10
5
100
0
0
0
2
4
MWCNT content (wt%)
6
8
0
2
4
6
8
MWCNT content (wt%)
• augmentation de la raideur avec taux de charge en CNT
• baisse de ductilité avec % CNT
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32
Caractérisation mécanique
du composite résultant par essais dynamiques
Essais vibratoires sur éprouvettes
Evolution de E en fonction du taux de charge
Événement - date
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33
Estampage à chaud des polymères et polymères chargés
ou Hot Embossing
L’estampage à chaud des polymères et polymères chargés permet de réaliser des
microcavités structurées, par compression des polymères à l’état pseudo-plastique, sur
des moules ou plaques en matériaux métalliques ou silicium.
La technologie est complémentaire par rapport au Micro-moulage par injection, et permet
de s’affranchir de la réalisation de moules complexes.
100
110°C
80
120°C
130°C
140°C
Événement - date
20
―
height [μm]
40
0
100µm
60
-20
-40
-60
-80
0
200
400
600
800
1000
1200
Width [μm]
Les problématiques consistent à déterminer les conditions et les possibilités de remplissage des
empreintes, ainsi que les formes et propriétés résultantes des composants
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34
Identification du comportement thermoplastique
des polymères COC et COP utilisés en embossing
Caractérisation du comportement dans les domaines de déformations,
vitesses de déformations et températures, associées au hot embossing
Polymers
Density
Transition temperature
Tg (°C)
Thermal conductivity
‫( ג‬W/mK )
Melt flow index
MFI (g/10 min)
Young modulus
E (MPa)
COC 5013
1.02
140
0.15
[260°C/2.16kg]: 48
3200
COC 6013
1.02
135
0.15
[260°C/2.16kg]: 14
2900
0,4
Analytical results
Experimental results
Stress [MPa]
0,3
COC60113
0,2
Événement - date
COC50113
0,1
0
Tensile test simulations ( 25°C)
0
1
2
3
4
5
Strain [%]
→ Une corrélation satisfaisante peut être obtenue après ajustement paramétrique
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35
Identification du comportement thermoplastique
des polymères COC et COP utilisés en embossing (cont.)
Au delà de 120°C, le comportement des COC ou COP devient pseudo-plastique et l’on
note des possibilités de déformations réversibles
30
Stress [MPa]
100°C
120°C
140°C
160°C
20
10
0
0
2
4
6
8
10
12
14
Événement - date
Strain rate [%]
Etats viscoélastiques, pseudo-plastiques,
viscoplastiques
Problèmes d’interfaces - Couplages
physiques - Effets d’échelles
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36
Quelques exemples de simulation en hot embossing
des polymères COC et COP
Configurations des simulations 2D et 3D
Résultats typiques concernant le remplissage des empreintes
Événement - date
Analyse du remplissage des motifs
Comparaisons calculs-expériences
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37
Techniques d’embossing au déroulé
pour la structuration des polymères et polymères chargés
Le roll embossing des polymères consiste à réaliser « en continu » des empreintes microstructurées, par
« roulage » d’une bande polymère entre un ou deux rouleaux micro-structurés
50
Cavité
3.8ms
7.6ms
10.3ms
14.8ms
Profendeur [μm]
40
30
20
10
0
400
Réplique
Plaque polymère
500
600
700
800
900
1000
Largeur [μm]
Événement - date
Caractérisation des profils
Etats viscoélastiques, pseudo-plastiques,
viscoplastiques
Problèmes d’interfaces - Couplages
physiques - Effets d’échelles
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Combinaison des technologies d’embossing
et de moulage par injection des poudres métalliques
Réalisation d’empreintes en micro-injection par embossing sur supports
polymères souples
Événement - date
Diagramme de la combinaison HE+ MIP
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Tests de soft embossing sur des empreintes de type micro‐canaux
Analyse de la qualité de réplication
La qualité de réplication obtenue grâce à des essais comparatifs dépend de façon
significative de la température d’embossing, de nombreuses expérimentations ont
été réalisées pour valider les conditions de remplissage des empreintes, en
particulier en profondeur.
Événement - date
Les expériences doivent être réalisées avec des outillages à des températures suffisamment élevées
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Utilisation des empreintes réalisées par soft embossing pour l’injection de poudres métalliques ou céramiques
La température de mise en forme conditionne la qualité de réplication. Une température est
élevée favorise l’obtention de répliques de bonnes qualités géométriques.
Moulded microstructures after final solid state sintering
Événement - date
Comme en moulage par injection de poudres, des retrais de 10 à 15 sont en
général observés.
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Tests de soft embossing sur des empreintes de type micro‐canaux (cont.)
Injection des polymères de type COC sur les empreintes métalliques
obtenues par soft embossing
Événement - date
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Injection plastique avec des Moules non conventionnels
(moules souples en silicone)
États de surfaces et défauts de remplissage liés aux répliques du moule
Réplique PMMA (240°C)
Réplique PMMA (240°C)
Événement - date
Salle grise ENSMMCAO ‐ moule souple
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Injection plastique avec des Moules non conventionnels
(moules souples en silicone)
Varaition des duretés en fonction de la température de frittage
Événement - date
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Injection plastique avec des Moules non conventionnels
Moules en silicium
Les technologies de la micro‐électronique permettent la réalisation de gravures de formes complexes, avec des dimensions micro ou nanométriques
Des Motifs micro‐fluidiques de formes serpentin lignes droite en SU‐8 de large 600μm et 50μm de haut) ont été imprimés par lithographie sur des substrats en silicium.
Wafer 3pouces
Événement - date
Plaque en laiton
CAO des motifs micro fluidiques
Moule dur – wafer en silicium
‐ wafer en silicium ‐
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Injection Plastique avec des Moules non conventionnels
(moules souples en silicone)
Des moules souples en silicone comportant des motifs micrométriques obtenus par casting sur des wafer en silicium à partir d’un master en SU8 produit par photolithographie ont été réalisés et testés en moulage par injection.
PDMS Sylgard 184 réticulé
PDMS Wacker
Représentation schématique des différents étapes de fabrication des moules souples
Événement - date
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Injection plastique avec des Moules non conventionnels
Moules en silicium
On constate que le profil des cavités dans la direction x‐x est quasi équivalent à celui du moule.
20
SU-8
Réplique en PP
Profondeur [μm]
0
x
-20
x
x
x
-40
-60
0
0,2
0,4
0,6
Largeur [mm]
0,8
1
CAO des motifs micro fluidiques
‐ wafer en silicium ‐
Événement - date
On note un excellent alignement entre la partie micro fluidique du wafer et la réplique Journée Technique du GFPIM – 28 Septembre 2010
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Conclusions
1. La modélisation physique et la simulation numérique de l’injection
et de la compression des polymères et polymères chargés fait
intervenir de nombreux aspects associés à la physico-chimie des
matériaux, et reposent sur la mécanique des matériaux, fluides,
solides et structures, ainsi que sur les techniques de simulations
numériques extensives.
2. Les polymères chargés en micro et nanoparticules ou nanotubes
de carbone, offrent de très intéressantes possibilités pour
l’obtention de composants à propriétés contrôlées, mais la
complexité et caractère multi-étape des procédés implique des
analyses, modélisations et simulations précises et représentatives
de la physique.
3. L’utilisation et donc la réalisation de composants fonctionnels
Événement - date
« intelligents » est un réel challenge auquel les laboratoires tentent
de répondre.
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Conclusions… suite
5. Les simulations « extensives » des procédés sont maintenant
largement employées, mais doivent encore progresser dans
certains autres domaines (usinage, micro-usinage, micro et
nanotechnologies…).
6. Les méthodologies complémentaires d’identification et
d’optimisation paramétrique doivent elles aussi progresser pour
tirer pleinement parti des possibilités offertes par les simulations.
7. Les micro et nanotechnologies « digitales » sont fertiles pour le
développement de méthodologies avancées en matière de
Événement - date
modélisations et simulations : techniques d’adaptation, de
transition d’échelles, méthodes numériques avancées, méthodes
sans maillages….
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