ANR- REDeSIGN 4D – matéRiaux compositEs aDaptatifS obtenus par machIne learninG et impressioN 4D

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  • Institut de Recherche Dupuy de Lôme (IRDL) Lorient, INRAE BIA Nantes, PIMM, UMR Arts et Métiers, CNAM, CNRS Paris
  • Funds : ANR CE10 : Industrie et usine du futur: Homme, organisation, technologies
  • Candidates : ##### to be determined
  • People involved : Le Duigou Antoine, Combescure Christelle, Di Cesare Noelie and Castro Mickael (IRDL), Beaugrand Johnny, Villares Ana, Cathala Bernard, Guessasma Sofiane (INRAE – BIA), Dirrenberger Justin (PIMM)

OBJECTIFS ET HYPOTHÈSES DE RECHERCHE
REDeSIGN 4D propose d’étudier le potentiel de rupture de nouveaux matériaux composites adaptatifs élaborés par impression 4D tout en garantissant un impact environnemental réduit. Les enjeux environnementaux seront évalués tout au long des 48 mois par la mise en place d’une démarche d’ACV. Nous avons choisi comme cas d’étude des biocomposites hygromorphes réalisés à partir de ressources locales (fibres de lin) ciblant plusieurs secteurs industriels (bâtiment, défense, énergie…). Afin de répondre ainsi aux enjeux de l’industrie du futur, nous avons identifié quatre verrous scientifiques limitant actuellement le développement industriel de tels matériaux composites adaptatifs obtenus par fabrication additive, capables de réagir de façon prédictive spatialement et temporellement sous des sollicitations environnementales naturelles et/ou artificielles. La détermination des paramètres du procédé d’impression incluant les paramètres de tranchage et leurs interrelations sont un verrou inhérent à toute démarche de fabrication additive lequel constituera le verrou n°1 du projet. La compréhension de la corrélation entre les paramètres du processus d’impression 3D et les propriétés mécaniques des matériaux et structures imprimées a fait l’objet d’un certain nombre d’études [10]. Très peu d’études traitent des matériaux composites et encore moins d’impression 4D. Au-delà des essais/erreurs, des études plus élaborées sont proposées pour réduire le nombre d’expériences en utilisant, par exemple, les plans d’expérience Taguchi [10]. L’exploitation des résultats a également été envisagée en utilisant des techniques de surface de réponse pour obtenir un jeu optimal de paramètres et ainsi fabriquer des pièces en polymère [11]. Plus récemment, les outils d’intelligence artificielle sont considérés comme une alternative en raison de leur aptitude à gérer un grand nombre de paramètres [12].

REDeSIGN4D s’appuiera sur ces nouveaux outils propres à l’industrie du futur pour lever le verrou n°1. Par ailleurs, l’état de l’art met en évidence que la réponse des biocomposites hygromorphes (matrice polymère et de fibres végétales) à une variation d’humidité est (i) relativement lente, de l’ordre de l’heure, car dictée par des mécanismes de diffusion au sein du matériau [13], et (ii) non-contrôlable car dépendante de l’environnement extérieur [14]. Ces caractéristiques limitant l’applicabilité de ces nouveaux matériaux lorsque le mouvement ciblé doit être contrôlé dans le temps et dans l’espace, constitueront les verrous n°2 et n°3. Ces deux verrous (lenteur et contrôlable) seront traités dans REDeSIGN 4D en explorant les voies suivantes :
-(i) L’association de la conductivité électrique via la fonctionnalisation physico-chimique des fibres de lin à l’hygromorphisme pour accélérer et contrôler le déploiement de la structure par effet Joule
-(ii) La détermination d’architectures bio-inspirées et optimisées par des approches métaheuristiques d’optimisation topologique et paramétrique pouvant contribuer à l’accélération et à l’amplification des mécanismes induits par la variation d’humidité.
La vaste majorité des matériaux architecturés disponibles dans la littérature proviennent de démarches empiriques d’essais/erreurs souvent combinées à de bonnes intuitions d’ingénieur. Il n’existe pas aujourd’hui de méthode systématique pour la structuration et l’optimisation topologique des matériaux architecturés [15]. La difficulté principale consiste à formuler le problème d’optimisation pour un cahier des charges donné. L’optimisation de ces architectures adaptatives nécessite une modélisation multi-physique et multi-échelle appropriée, obtenue par un dialogue entre expérimentation et simulation numérique afin de conférer un caractère prédictif (verrou n°4) à la méthodologie de conception proposée dans un objectif de transfert technologique vers le monde industriel.

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