Le MIT utilise l’apprentissage automatique pour développer un alliage d’aluminium ultra-résistant pour l’impression 3D

La création d’alliages consiste à combiner deux ou plusieurs métaux afin d’obtenir de nouvelles propriétés améliorées, telles qu’une plus grande résistance ou une meilleure résistance à la corrosion. Traditionnellement, les chercheurs testent d’innombrables combinaisons pour trouver la formule parfaite, un processus qui peut prendre des mois, voire des années. Les simulations peuvent accélérer les choses, mais une équipe d’ingénieurs du MIT a trouvé un moyen encore plus rapide. Dans une étude récente, ils ont utilisé l’apprentissage automatique pour identifier un alliage d’aluminium léger et imprimable en 3D qui est cinq fois plus résistant que l’aluminium fabriqué de manière conventionnelle. Au lieu d’effectuer plus d’un million de simulations, leur modèle a réduit le champ à seulement 40, ce qui les a menés directement au mélange idéal.

Lorsque l’équipe a imprimé l’alliage d’aluminium, celui-ci s’est comporté comme prévu. Il était aussi résistant que les alliages d’aluminium les plus robustes produits aujourd’hui par les méthodes de moulage traditionnelles. Ce nouveau matériau pourrait être utilisé pour créer des composants solides, légers et résistants à la chaleur, comme les pales de ventilateur des moteurs à réaction. « Si nous pouvons utiliser un matériau plus léger et plus résistant, cela permettrait d’économiser une quantité considérable d’énergie pour l’industrie des transports », a déclaré Mohadeseh Taheri-Mousavi, qui a dirigé ces travaux en tant que post-doctorante au MIT et qui est aujourd’hui professeure adjointe à l’université Carnegie Mellon.

Le rôle de l’apprentissage automatique

Cette recherche est issue d’un cours suivi par Taheri-Mousavi au MIT en 2020, dans lequel les étudiants devaient utiliser des simulations informatiques pour concevoir des alliages d’aluminium haute performance. L’une des clés pour obtenir un alliage solide est que ses composants microscopiques, ses « précipités », soient aussi petits et aussi denses que possible. La classe a donc méthodiquement combiné l’aluminium avec différents types et concentrations d’éléments afin de simuler et de prédire la résistance de l’alliage obtenu. Cependant, les tests n’ont pas donné de résultats plus concluants, ce qui a amené Mohadeseh Taheri-Mousavi à se demander si l’apprentissage automatique pourrait donner de meilleurs résultats. Il explique :

À un certain moment, de nombreux facteurs contribuent de manière non linéaire aux propriétés d’un matériau, et on se retrouve perdu. Les outils d’apprentissage automatique peuvent vous indiquer où vous devez concentrer vos efforts et vous dire, par exemple, que ces deux éléments contrôlent cette caractéristique. Cela vous permet d’explorer l’espace de conception plus efficacement.

Pour sa nouvelle étude, Mohadeseh Taheri-Mousavi a utilisé des techniques d’apprentissage automatique conçues pour passer au crible des données telles que les propriétés des éléments, afin d’identifier les liens et les corrélations clés qui devraient conduire à un résultat plus souhaitable. Elle a découvert qu’avec seulement 40 combinaisons d’aluminium et d’autres éléments, l’approche d’apprentissage automatique pouvait identifier une combinaison idéale. Cette combinaison aurait une fraction volumique plus élevée de petits précipités, et donc une résistance plus élevée, que ce que les études précédentes avaient identifié.

Pourquoi l’impression 3D ?

Le fait que ce nouvel alliage d’aluminium soit imprimable en 3D n’est pas un hasard. L’équipe l’a spécialement conçu pour la fabrication additive, car les méthodes de moulage traditionnelles auraient affaibli sa résistance. Dans le moulage des métaux, l’aluminium fondu est coulé dans un moule et laissé à refroidir et à durcir. Plus ce processus de refroidissement est lent, plus il est probable que de gros précipités se forment, réduisant ainsi la résistance du matériau. En revanche, l’impression 3D permet un refroidissement beaucoup plus rapide, préservant ainsi une microstructure fine. « Nous devons parfois réfléchir à la manière de rendre un matériau compatible avec l’impression 3D », explique John Hart, coauteur de l’étude. « Ici, l’impression 3D ouvre de nouvelles perspectives grâce aux caractéristiques uniques du processus, en particulier la vitesse de refroidissement rapide. Le refroidissement très rapide de l’alliage après sa fusion au laser crée cet ensemble de propriétés spéciales. »

Pour ses recherches, l’équipe a envoyé sa formulation d’alliage à des collaborateurs en Allemagne, qui ont utilisé la fusion laser sur lit de poudre (L-PBF) pour imprimer des échantillons d’essai. Ces pièces ont ensuite été renvoyées au MIT, où des tests ont confirmé les résultats : l’alliage imprimé présentait les précipités fins et la résistance élevée que leur modèle d’apprentissage automatique avait prédits.

Il convient de noter que ce nouveau matériau est :

• 5 fois plus résistant que son équivalent moulé ;
• 50 % plus résistant que les alliages conçus à l’aide de simulations conventionnelles sans apprentissage automatique ;
• Stable à des températures pouvant atteindre 400 °C, un seuil exceptionnellement élevé pour les alliages d’aluminium.

Des applications dans les transports

Ce matériau pourrait être utilisé pour diverses applications, en particulier dans le secteur des transports. Les aubes de moteurs à réaction, par exemple, sont généralement moulées en titane, qui est plus de 50 % plus lourd et dix fois plus cher que l’aluminium, ou fabriquées à partir de composites avancés. La possibilité de les imprimer en 3D en aluminium pourrait rendre les moteurs à réaction à la fois plus légers et plus rentables.

« Étant donné que l’impression 3D permet de produire des géométries complexes, d’économiser des matériaux et de créer des designs uniques, nous considérons cet alliage imprimable comme un matériau pouvant également être utilisé dans les pompes à vide avancées, les voitures haut de gamme et les dispositifs de refroidissement pour les centres de données », ajoute John Hart, directeur du département de génie mécanique du MIT. L’équipe applique désormais des techniques d’apprentissage automatique similaires afin d’optimiser davantage d’autres propriétés de l’alliage. Pour en savoir plus sur cet alliage d’aluminium, consultez leur article de recherche publié dans Advanced Materials ICI.

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*Photo de couverture : Aluminium (en brun) avec précipités à l’échelle nanométrique (en bleu clair). Les précipités sont disposés selon des motifs réguliers à l’échelle nanométrique (bleu et vert dans le cercle inséré) qui confèrent une résistance exceptionnelle à l’alliage imprimé. (crédits : Felice Frankel)