CINDERELLA : Contrôle de l’ImpressioN 3D métallique par source lasEr innovante, modèle numéRique augmEnté et inteLLigence Artificielle.

Le projet CINDERELLA ambitionne de contribuer à l’accélération de la maitrise du procédé LPBF en adoptant une approche à la fois expérimentale et numérique assistée par Intelligence Artificielle (IA), de maitriser l’interaction laser-matière au niveau du bain liquide métallique et de piloter la microstructure générée. Les résultats du projet contribueront (1) à l’accélération de l’optimisation paramétrique pour de nouveaux matériaux et pour des matériaux réputés difficiles, (2) à l’obtention des microstructures désirées en sortie du procédé, couplées à la minimisation des contraintes/déformations thermiques des composants permettant de réduire le supportage des pièces et, potentiellement, à un contrôle du procédé, (3) au développement de modèles numériques plus performants, intégrant la variété des différentes échelles d’étude.

Pour cela, le projet propose une approche selon deux axes. Le premier est l’expérimentation avancée du procédé : des études précédentes ont montré l’intérêt de la mise en forme spatiale et temporelle de faisceaux laser pour permettre l’élaboration de matériaux difficiles, l’adaptation des microstructures locales à la demande, ou encore la réduction des porosités. Des expérimentations instrumentées exploreront les effets des variations de configurations de ce type de source laser.

Les modèles d’IA scientifique seront utilisés pour l’optimisation de la recherche paramétrique (plans d’expérimentations assistés) et l’établissement de modèles phénoménologiques qui pourront être intégrés avec des modèles numériques Eléments Finis (FE), et pour affiner le contrôle en ligne des procédés. Une instrumentation et des traitements de données avancés permettront d’accélérer l’identification de ces modèles : caméras rapides pour l’étude du bain de fusion/solidification, détermination rapide d’informations microstructurales par capteurs ultra-sons. Le deuxième axe concerne la modélisation/simulation multiphysique du procédé LPBF assisté par IA. Le projet vise à développer, à terme, un jumeau numérique intelligent du procédé. L’approche proposée par CINDERELLA consiste à intégrer les modèles phénoménologiques obtenus par traitement de données expérimentales par IA à des modèles FE (réduction de modèles par IA) et Automate Cellulaires (CA) afin de réduire considérablement les temps de calcul et améliorer la réponse des modèles. Ces modèles numériques prendront en considération l’interaction laser-matière, le bain de fusion et la génération de la microstructure, en s’appuyant sur le développement d’approches de prédiction microstructurale basées sur des méthodes CA optimisées par le couplage avec les modèles phénoménologiques. Les nouvelles stratégies numériques et intelligentes seront validées, tout d’abord, sur des matériaux maitrisés, en comparant les résultats des simulations aux données expérimentales sur une grande plage paramétrique (étude de la robustesse des modèles et de leur généralisation). Par la suite, les capacités des développements expérimentaux et numériques du projet seront évaluées sur des matériaux plus difficilement utilisables actuellement en LPBF.