Nous avons le plaisir de vous annoncer le séminaire de
Tanguy LOREAU, portant sur "Machine Learning pour la construction de jumeaux numériques, virtuels et hybrides", Postdoc à l’ENSAM
Le 07/04 à 13h15 via Teams.
Résumé :
Cette présentation résume trois applications des méthodes de l’intelligence artificielle à la simulation en temps réel des systèmes : évaluation de la déflexion d’une tôle en fonction de l’ordre des opérations de soudure, évaluation du taux de porosité dans une pièce imprimée en 3D et évaluation d’un comportement réel à partir d’une simulation.
Pour la tôle soudée, les données proviennent intégralement de simulations aux éléments finis qui durent une heure de calcul chacune. Le modèle qui en est extrait permet d’évaluer l’ensemble des déflexions de la tôle en temps réel afin d’explorer la combinatoire et viser la séquence optimale d’opérations de soudure (e.g. pour minimiser la déflexion en certains points).
Pour l’impression 3D de titane, les données sont complètement expérimentales : à partir de la trajectoire effectuée par le laser et du scan du produit fini au tomographe, un modèle de régression est construit. Il permet d’évaluer le taux de porosité dans les différentes parties de la pièce, donc d’en connaître à l’avance sa qualité mécanique.
Pour le troisième cas d’application, qui permet l’évaluation du comportement réel d’un système à partir de ses simulations, les données expérimentales et de simulations sont mélangées dans un processus de régression. Le modèle qui en résulte permet de faire dévier les simulations vers la réalité observée lors des essais. Autrement dit, au sein d’un même processus de simulation, la théorie simulée est corrigée par l’expérience accumulée.
