Accélération de simulations thermo-mécaniques par Réseaux de Neurones — Applications à la fabrication additive et la mise en forme des métaux

Description de l'offre : Dans un certain nombre dapos;industries telle que la mise en forme des métaux ou la fabrication additive, lapos;écart entre la forme désirée et la forme effectivement obtenue est important, ce qui freine le développement de ces méthodes de fabrication. Cela est dû en bonne partie à la complexité des processus thermiques et mécaniques en jeu, difficiles à simuler à des fins d’optimisation du fait du temps de calcul important de la simulation des phénomènes en jeu. La thèse vise à réduire significativement cet écart grâce à lapos;accélération des simulations thermo-mécaniques par éléments finis, notamment via le design dapos;une architecture de réseau de neurones adaptée, en sapos;appuyant sur les connaissances physiques théoriques. Pour mener à bien ce sujet, la thèse bénéficiera dapos;un écosystème favorable aussi bien au LMS de lapos;École polytechnique quapos;au CEA List : architecture PlastiNN développée en interne (brevet en cours de dépôt), bases de données mécanique existantes, supercalculateur FactoryIA et DGX, machine dapos;impression 3D. Il sapos;agira dans un premier temps de générer des bases de données à partir de simulations éléments finis thermo-mécaniques, puis dapos;adapter PlastiNN à apprendre de telles simulations, avant de mettre en œuvre des procédures dapos;optimisation sapos;appuyant sur ces réseaux de neurones. Lapos;objectif final de la thèse est dapos;illustrer lapos;accélération de simulations éléments finis ainsi obtenue sur des cas réels : dapos;une part par lapos;instauration dapos;une rétroaction durant lapos;impression métallique via la mesure du champ de température pour réduire lapos;écart entre géométrie désirée et géométrie fabriquée, dapos;autre part par la mise en place dapos;un outil de commande de forge qui permet dapos;arriver à une géométrie désirée à partir dapos;une géométrie initiale. Les deux applications sapos;appuieront sur une procédure dapos;optimisation rendue réalisable par lapos;accélération des simulations thermo-mécaniques.

Profil du candidat : diplôme ingénieur, master (MVA, maths appliquées, etc.)