Développement de lois d'écoulement fondées sur des réseaux de neurones artificiels pour la simulation de l'usinage du Ti-6Al-4V aéronautique

Ce projet de thèse en codirection entre l'Université de Toulouse et l'Université de Mons (UMONS) vise à développer des lois d'écoulement fondées sur des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour la simulation de l'usinage du Ti-6Al-4V. Le Ti-6Al-4V Grade 5 est un alliage de titane léger essentiel aux applications aéronautiques, mais son usinage implique des conditions thermomécaniques sévères, caractérisées par de grandes déformations plastiques, des vitesses de déformation élevées et des températures importantes. Le projet combinera des essais de compression thermomécaniques sur simulateur Gleeble-3500, des données qualifiées à grande vitesse de déformation issues de la littérature et des expériences d'usinage instrumentées. Plusieurs descriptions constitutives seront développées et comparées : une loi de Johnson-Cook de référence, des modèles ANN directs et des modèles hybrides associant ANN et loi analytique. Les lois fondées sur les ANN seront implantées dans Abaqus/Explicit par l'intermédiaire d'une sous-routine utilisateur VUHARD, puis vérifiées sur des cas mécaniques élémentaires. L'étape principale de validation reposera sur des essais instrumentés de coupe orthogonale et sur des simulations par éléments finis utilisant prioritairement des modèles ALE 2D, complétés si nécessaire par des simulations CEL 3D ciblées. Les comparaisons porteront sur les efforts de coupe, la puissance, la morphologie des copeaux et l'intégrité de surface. Le projet fournira ainsi une chaîne intégrée reliant caractérisation du matériau, apprentissage automatique, simulation numérique et validation expérimentale, avec des perspectives pour un usinage aéronautique plus efficace et plus durable. École doctorale : MEGEP - Mécanique, Energétique, Génie civil, Procédés Direction : Olivier PANTALE Financement : MSCA COFUND BEST