Simulation numérique de matériaux hétérogènes non-linéaires : Intelligence artificielle et méta-modèles de comportement

Abstract

L'innovation technologique s'appuie de plus en plus sur l'utilisation des matériaux hétérogènes pour des domaines de pointe (Énergies renouvelables, aéronautique, biomécanique). L'utilisation de ces matériaux est devenue incontournable en raison de leur excellentes propriétés mécaniques spécifiques. Cependant, le comportement thermomécanique résultant de ces microstructures est très complexe. Il présente des mécanismes de déformation non-linéaires dont l'identification demeure un véritable challenge. D'autre part, le comportement de ces matériaux est fortement dépendant du couple matériau-microstructure, il s'agit donc d'une problématique de modélisation multi-échelles. Des approches standard comme la méthode FE2 ont été largement développées dans la littérature pour la simulation de la réponse mécanique de structures hétérogènes. Néanmoins, l'utilisation de cette méthode reste dans la plupart des cas très coûteuse en terme de temps de calcul et nécessite parfois des ressources informatiques assez robustes. Ce projet de thèse a donc pour objectif de repenser en profondeur le paradigme de la simulation multi-échelles du comportement mécanique des structures architecturés. En combinant Intelligence Artificielle (IA), thermodynamique des matériaux et simulation numérique du comportement de structures, nous avons l’ambition de développer et valider des modèles hybrides permettant de simuler, avec un gain de calcul très important, le comportement multi-échelle de structures hétérogènes. L’objectif est donc d’effectuer en quelques minutes, sur un ordinateur de bureau, des simulations prenant plusieurs jours sur des centres de calcul intensif.