Jumeau Numérique pour le contrôle intelligent du Processus du soufflage de bouteilles recyclées rPET
Pour améliorer le rendement de production des bouteilles en rPET (polyéthylène téréphtalate recyclé), il est essentiel d’ajuster le processus ISBM (Injection Stretch Blow Moulding) en tenant compte des variations des propriétés mécaniques et thermiques, qui peuvent différer selon la provenance du matériau. La prédiction de ces comportements variables représente un défi majeur, étant donné la diversité des sources de rPET, PET recyclé, et de leurs caractéristiques.
Nous développons un jumeau numérique capable de se calibrer en temps réel en fonction des données. Cependant, nous cherchons à réduire les coûts d’une méthodologie de calibration complète basée sur les équations aux dérivées partielles (EDP) en remplaçant l’algorithme de calibration basé sur les EDP par un méta-algorithme. En pratique, lorsqu’il est utilisé en ligne, le méta-algorithme recevra des données expérimentales et fournira les valeurs des paramètres incertains du modèle EDP ainsi que les quantités d’intérêt du modèle EDP calibré, sans jamais résoudre le modèle EDP en ligne. Le méta-algorithme sera entraîné hors ligne en utilisant des appels du modèle EDP comme ensemble de données d’entraînement.
Afin d’illustrer l’efficacité de cette approche, un jumeau numérique d’un processus de soufflage de bouteilles simplifié a été créé, offrant des prédictions rapides prenant en compte la variabilité du processus et du rPET évaluée par des mesures DMTA. Il permet d’optimiser la distribution de l’épaisseur en quelques minutes. Avec les simplifications réalisées sur le modèle de simulation, cette étude propose une preuve de concept démontrant la possibilité d’une calibration très rapide du processus ISBM.
Contact : Sabine Cantournet
Centre : Centre des Matériaux (CDM), Centre de mise en forme des matériaux (CEMEF)
