Prévision en temps réel de contraintes mécaniques en soudage par une bibliothèque de métamodèles

par Pablo Pereira Alvarez

Projet de thèse en Mécanique

Sous la direction de David Ryckelynck.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris) , en partenariat avec ENSMP MAT. Centre des matériaux (Evry, Essonne) (laboratoire) , MAT- Simulation des matériaux et des structures - SIMS (equipe de recherche) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 12-02-2019 .


  • Résumé

    Nous proposons de constituer une bibliothèque de métamodèles thermomécaniques de soudage pour la prévision de contraintes en temps réel pour une liste restreinte de configurations de soudage. Il s'agit de mettre en œuvre les apports récents des algorithmes d'apprentissage automatique et des méthodes de réduction de modèle pour obtenir des modèles phénoménologiques exploitables en temps réel afin d'évaluer un risque de fissuration lors du soudage. Dans cette approche, les prévisions en temps réel seront réalisées à l'aide de métamodèles de champs de contrainte en équilibre. Un estimateur d'erreur, potentiellement plus lent que les prévisions, sera proposé pour affiner la décision à prendre si un risque de fissuration a été reconnu par le métamodèle.

  • Titre traduit

    Real-time prediction of mechanical stresses in welding by a library of metamodels


  • Résumé

    We propose to build a library of thermomechanical welding metamodels for real-time stress prediction for a limited list of welding configurations. This involves implementing recent contributions of automatic learning algorithms and model reduction methods to obtain phenomenological models that can be used in real time to assess the risk of cracking during welding. In this approach, real-time predictions will be performed using metamodels of equilibrium stress fields. An error estimator, potentially slower than the forecasts, will be proposed to refine the decision to be taken if a risk of cracking has been recognized by the metamodel.