Modèles d’intelligence artificielle informés par la physique et par la géométrie pour la science des matériaux
La localisation des dommages, conduisant à une rupture fragile ou ductile dans les alliages polycristallins TiAl, est un phénomène régi par l’état de contrainte local au sein de la microstructure. Combinés à des méthodes d’apprentissage automatique, les modèles informatiques de rupture établis, basés sur des approches de champ de phase et de FFT, ont le potentiel d’explorer les relations microstructure-propriétés et d’identifier les structures préférables d’un point de vue mécanique. Pour ce faire, la modélisation mécanique doit être complétée par une modélisation stochastique de la microstructure capable de capturer la large gamme de morphologies de grains, de distributions de granulométrie et de textures cristallines rencontrées dans les matériaux réels.
Le projet Smile combinera la modélisation de polycristaux avec différentes réponses mécaniques, validées sur des images 3D à haute résolution, avec une approche de champ de phase pour prédire la réponse mécanique jusqu’à la rupture, validée sur des images de tomographie 4D. Cela nous permettra de concevoir une méthode parcimonieuse de classification des matériaux polycristallins sur la base de leurs propriétés mécaniques.
Contact : François WILLOT
Centres : CMM et CMAT
Partenariat académique avec Ulm Universitat
