Comparaison de deux approches numériques pour le traitement de boruration thermochimique de l’acier XC38

Comparison of two numerical approaches for the thermochemical boriding treatment of XC38 steel

¹ École Préparatoire aux Sciences et Techniques d’Alger, BP 474, Place des Martyrs, Algérie
e-mail: mebarekbendaoud@yahoo.fr
² École Nationale Polytechnique d’Oran, BP 1523, Oran El M’Naouer, Algérie
³ Université Djilali Liabes, 22000 Sidi Bel Abbes, Algérie

Reçu : 4 Septembre 2014
Accepté : 30 Octobre 2015

Résumé

Notre étude porte sur la simulation numérique de la cinétique de croissance de la couche borurée sur le substrat de fer dans un traitement de boruration dans un milieu liquide (70 % de borax + 30 % de carbure de silicium) de l’acier XC38. Nous avons d’abord soumis l’acier XC38 au premier modèle de simulation développé précédemment pour l’étude de l’acier inoxydable « AISI 316 ». Ce modèle, basé sur la seconde loi de Fick, tient compte des propriétés thermodynamiques du diagramme de phase de Fe-B. Ensuite, nous avons développé un second modèle basé sur l’apport du réseau de neurones artificiels dans le processus de la boruration thermochimique du même matériau (XC38), pour la prédiction de l’épaisseur de la couche borurée et les caractéristiques de la cinétique de ce processus. La comparaison des résultats obtenus par les deux modèles de simulation avec ceux obtenus expérimentalement permet de vérifier la validité de l’étude théorique (2^ème loi de Fick et réseau de neurones artificiels). Le premier modèle permet non seulement d’estimer l’épaisseur de la couche borurée (Fe₂B), mais aussi de prévoir les profils de concentration de bore en profondeur en fonction du temps.

Abstract

Our study is on the numerical simulation of the growth kinetics of the boride layer on the iron substrate obtained by a boriding treatment of XC38 steel in a liquid medium (70% borax + 30% silicon carbide). We first submitted the XC38 steel to the simulation model previously developed for the study of “AISI 316” stainless steel. This model, based on Fick’s second law, takes into account the thermodynamic properties of the phase diagram of Fe-B. Then, we developed a second model based on the application of the artificial neural network to the thermochemical boriding process of the same material (XC38), for the prediction of the boride layer thickness and the characteristics of this process kinetics. The comparison of the results obtained by the two simulation models with those obtained experimentally allows checking the validity of the theoretical study (2nd Fick law and artificial neural network). The first model enables to estimate not only the boride layer thickness (Fe₂B), but also to predict the profiles of boron concentration in depth as a function of time.