Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Les alliages modernes peuvent faire appel à de nombreux éléments, si bien que le concepteur se heurte à deux problèmes majeurs, d’une part la complexité des relations entre composition, procédés et propriétés, et d’autre part à l’immensité de l’espace des compositions possibles. Cet article montre comment certains outils computationnels (la thermodynamique prédictive ainsi que des techniques issues de l’intelligence artificielle comme la fouille de données ou l’optimisation combinatoire) permettent de gérer ces problèmes et de concevoir de nouveaux alliages par le calcul, avec des gains en temps, en coûts et en performances par rapport à des méthodes par essai-erreur.
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Modern alloys can potentially incorporate many elements, so that the designer faces two major problems, on the one hand the complexity of the relations between composition, processes and properties, and on the other hand the immensity of the space of possible compositions. This article shows how certain computational tools (predictive thermodynamics as well as techniques inherited from artificial intelligence such as data mining or combinatorial optimisation) make it possible to tackle these problems and to design new alloys by calculation, associated to time, cost and performance savings compared to trial-and-error methods.
Auteur(s)
-
Franck TANCRET : Professeur des Universités - Nantes Université, Institut des Matériaux de Nantes Jean Rouxel (IMN), Nantes, France
INTRODUCTION
Le présent article décrit une méthode générique de conception d’alliages par le calcul, qui permet des gains en temps, en coûts et en performances par rapport à des méthodes de développement par essai-erreur. Cette méthode s’appuie d’une part sur des méthodes issues de l’intelligence artificielle, telles l’optimisation combinatoire multi-objectif (algorithmes génétiques, etc.) et la fouille de données (réseaux de neurones artificiels, processus gaussiens, etc.), et d’autre part sur la thermodynamique prédictive par la méthode dite « Calphad » (pour « CALculation of PHAse Diagrams » en anglais). Ce sont les principaux outils qui permettent aujourd’hui d’embrasser la complexité des espaces de composition des matériaux métalliques modernes, qu’il s’agisse d’établir des liens entre composition, procédés et propriétés, ou de rechercher les compositions qui conduiront à des combinaisons optimales de caractéristiques.
La méthode concerne potentiellement toute l’industrie métallurgique (aciers, alliages de nickel, d’aluminium, de titane, etc.), et tous les domaines nécessitant l’emploi d’alliages métalliques performants : transport (automobile, aéronautique, spatial, ferroviaire, naval, etc.), énergie (nucléaire, gaz, pétrole, etc.), génie chimique (réacteurs, etc.), biomédical (prothèses, implants, agrafes, etc.), etc. Le contexte global du développement de nouveaux alliages est tout d’abord exposé sous une triple perspective historique, combinatoire et de complexité. Après la présentation de quelques caractéristiques techniques des outils exploités, la méthode est illustrée à l’aide d’exemples de conception d’alliages complexes, tels les superalliages à base de nickel ou les alliages multi-concentrés dits « à haute entropie ». On montre ensuite comment la méthode peut être exploitée pour concevoir des matériaux en prenant en compte des considérations environnementales (éco-conception). Quelques perspectives liées aux développements en cours de la méthode sont finalement exposées.
Domaine : Matériaux
Degré de diffusion de la technologie : Maturité
Technologies impliquées : Thermodynamique prédictive/méthode Calphad [M 4 105] ; intelligence artificielle [H 3 720], dont apprentissage machine [H 5 010] et optimisation combinatoire [S 7 218]
Domaines d’application : Métallurgie, et tous les domaines nécessitant l’emploi d’alliages métalliques performants : fabrication de moyens de transport (automobile, aéronautique, spatial, ferroviaire, naval, etc.), énergie (nucléaire, gaz, pétrole, etc.), génie chimique (réacteurs, etc.), biomédical (prothèses, implants, agrafes, etc.), etc.
Principaux acteurs français :
-
Centres de compétence : Nantes Université (Institut des Matériaux de Nantes Jean Rouxel, IMN) ; Mines Saint-Étienne (Laboratoire Georges Friedel, LGF)
-
Industriels : Safran
Autres acteurs dans le monde : Principalement des académiques, en Europe (Royaume-Uni, Pays-Bas, Allemagne), aux États-Unis et en Chine
Contact : [email protected]
L'expertise technique et scientifique de référence
KEYWORDS
Genetic algorithms | Calphad | machine learning | neural networks
DOI (Digital Object Identifier)
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Contexte
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6. Conclusion
La méthode ici décrite fait notamment appel à des outils issus de l’intelligence artificielle pour concevoir de nouveaux alliages. Elle permet notamment des gains en coûts par rapport à une méthode par essai-erreur car elle fait appel à du calcul numérique, moins onéreux que l’expérimentation. Elle permet également des gains en temps de développement. Ceux-ci restent toutefois modestes car la méthode demande un travail important : constitution et « nettoyage » des bases de données, test de diverses configurations des modèles de fouille et leur validation, paramétrage des algorithmes d’optimisation (définition et test de différentes configurations d’objectifs et de contraintes, ensemencement) et validation expérimentale finale. Cette dernière met parfois en évidence la nécessité de retourner vers la phase de conception pour en ajuster le paramétrage. En revanche, l’association d’optimisation utilisant des modèles de substitution (§ 5.2) avec une expérimentation à haut débit devrait également permettre une réduction significative des temps de développement. Quoi qu’il en soit, le principal atout de la méthode réside plutôt dans les performances des matériaux que l’on peut concevoir : elles sont, la plupart du temps, inaccessibles par des méthodes classiques.
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Conclusion
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BHADESHIA (H.K.D.H.) - Neural networks in materials science. - ISIJ International, 39, p. 966-979 (1999).
-
(2) - WILLIAMS (C.K.I.), RASMUSSEN (C.E.) - Gaussian processes for regression. - Advances in Neural Information Processing Systems, 8, MIT Press (1996).
-
(3) - PEI (J.F.), CAI (C.Z.), ZHU (X.J.), WANG (G.L.) - Investigation on the processing-properties of hot deformed TA15 titanium alloy via support vector regression. - Materials Science Forum, 689, p. 134-143 (2011).
-
(4) - JHA (R.), PETTERSSON (F.), DULIKRAVICH (G.S.), SAXEN (H.), CHAKRABORTI (N.) - Evolutionary design of nickel-based superalloys using data-driven genetic algorithms and related strategies. - Materials and Manufacturing Processes, 30, p. 488-510 (2015).
-
(5) - TANCRET (F.), BHADESHIA (H.K.D.H.), MACKAY (D.J.C.) - Comparison of neural networks with Gaussian processes to model the yield strength of nickel-base superalloys. - ISIJ International, 39, p. 1020-1026 (1999).
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...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
1.1 Constructeurs – Fournisseurs – Distributeurs (liste non exhaustive)
Matlab, logiciel de calcul scientifique (permettant notamment la fouille de données et l’optimisation) distribué par Mathwoks : https://fr.mathworks.com/products/matlab.html
Thermo-Calc, logiciel Calphad distribué par Thermo-Calc Software : https://thermocalc.com/
HAUT DE PAGE1.2 Organismes – Fédérations – Associations (liste non exhaustive)
Réseau National de la Métalurgie (RNM) : https://www.rnm-metallurgie.fr/
Société Française de Métallurgie et de Matériaux (SF2M) : https://sf2m.fr/
HAUT DE PAGE1.3 Laboratoires – Bureaux d'études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)
Institut des Matériaux de Nantes Jean Rouxel (IMN), Nantes Université, CNRS : https://www.cnrs-imn.fr/...
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