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1 - DÉMARCHES CLASSIQUES

2 - UNE AIDE PROSPECTIVE ORDONNÉE

3 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : BM5073 v1

Une aide prospective ordonnée
Sélection des matériaux métalliques - Démarches de choix

Auteur(s) : Philippe CHOMEL

Date de publication : 10 avr. 2002

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Auteur(s)

  • Philippe CHOMEL : Docteur d’État - Professeur honoraire à l’Institut national des sciences appliquées de Toulouse

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INTRODUCTION

Ua sélection des matériaux est aussi vieille que l’humanité : elle a relevé longtemps d’une pratique « débrouillarde » pour la réalisation d’objets, appelée par les grecs « teknè » et par les latins « ars » et dont il était peu courant d’écrire les recettes et les règles (cf. aussi [76] [77] [78]).

Aujourd’hui, cette démarche est une discipline jeune, à l’intersection de la science des matériaux, des sciences de l’ingénieur (procédés de fabrication, méthodes de conception et estimation des coûts), et de l’informatique appliquée (gestion de l’information, interfaces homme/machine, techniques d’optimisation numérique) [93].

Cependant, l’importance du nombre de matériaux (plusieurs dizaines de milliers) et des données s’y rapportant, l’étendue des procédés de mise en œuvre (plusieurs milliers), la dispersion et la qualité des informations, les difficultés de trouver les compromis les plus efficaces (en termes de qualité, de coût, de délais) en conception, en fonction de l’environnement du concepteur, incitent à une certaine modestie quant au caractère « scientifique » d’une démarche de sélection. Le rôle de l’opérateur reste essentiel, surtout s’il est dans une petite structure.

C’est pourquoi le contenu de cet article n’est pas de fournir « la » bonne méthode, mais de tracer des repères en parlant de la pratique « classique » en soulignant ses difficultés, puis de présenter des outils d’aide à la décision, encore assez récents et issus du travail initié et développé à l’université de Cambridge (Grande-Bretagne), et étendu en France, avec le soutien du Cetim. Dans le même temps, la conception assistée par ordinateur et son optimisation font l’objet d’une importante activité, notamment en France à « l’école primécanicienne » dont l’extension internationale est en cours ([4] [80]).

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-bm5073


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2. Une aide prospective ordonnée

2.1 Une démarche récente

Nota :

le lecteur se reportera utilement à [17], ou à l’ouvrage plus récent : Sélection des matériaux et des procédés de mise en œuvre de M. Ashby, Y. Brechet et L. Salvo, aux Presses polytechniques et universitaires romandes (2001).

La multiplicité des matériaux, et leur concurrence, la variété des procédés de mise en œuvre, et le développement des outils assistés par ordinateur, ont amené à approfondir la réflexion sur les méthodes de conception en mécanique [4] et les méthodes de sélection des matériaux pour la conception.

Parmi les initiatives dans ce dernier domaine, le Département d’ingénierie de l’université de Cambridge a développé depuis 10 ans une démarche intéressante [13] [17], qui s’adapte, se répand et s’enrichit aussi en France depuis les Journées d’études organisées par le Cetim, le GAMI (Groupement pour l’avancement de la mécanique industrielle) et la Commission « Matériaux » du CNISF (Centre national des ingénieurs et scientifiques de France) en 1994 [92]. À côté des publications sur cette démarche [57] [100] [114], un logiciel de sélection de matériaux pour la mécanique (CD-Rom sur PC) est en vente en France [100.4]. Des prolongements en vue d’intégrer les procédés de mise en œuvre, d’assemblage, de traitements de surface, sont en cours de développement [93].

L’objectif de ce qui suit est d’en dessiner les contours, sachant que l’évolution, rapide dans ce domaine, rendra assez vite obsolète cette présentation.

HAUT DE PAGE

2.2 Une méthode large de sélection des matériaux

Il y a deux étapes fondamentales dans chaque exercice de sélection [13.2] : le filtrage pour identifier les candidats viables, et l’information détaillée sur chaque candidat retenu par la première étape en vue d’un classement des meilleurs candidats (comme on l’a vu dans l’exemple simplifié du choix d’un acier plus haut). Cela implique des bases de données structurées :

  • exhaustives, c’est-à-dire contenant toutes les familles et sous-familles (de matériaux, de...

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