Conception d’alliages à Haute entropie (thermodynamique prédictive, Machine learning) et fabrication rapide par frittage SPS

Description de l'offre : Le travail proposé vise à utiliser des méthodes de fouille de données (réseaux de neurones artificiels, Random Forest, processus Gaussiens) combinée avec la thermodynamique prédictive (méthode CALPHAD) pour découvrir de nouveaux alliages HEA dans le domaine à 6 éléments Fe-Al-Ni-Co-Mo-Cr. Des méthodes expérimentales de densification rapide (frittage assisté par courants électromagnétiques pulsés (SPS pour Spark Plasma Sintering)) et de dispense automatisée de poudre seront utilisées pour la fabrication rapide des compositions identifiées. Des méthodes de caractérisation semi-automatisées permettront d’alimenter des bases de données avec des mesures rapides de propriétés physiques (densité, taille de grains, dureté). La prédiction de propriétés d’usage pour deux cas d’application (corrosion par des sels fondus et propriétés mécaniques pour application structurale) sera réalisée et les alliages correspondant élaborés pour validation expérimentale.

Profil du candidat : Doctorat en science des matériaux