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Titre : | L'intelligence artificielle appliquée à la rhéologie et à la mise en uvre réactive des polymères (2020) |
Auteurs : | Fanny Castéran, Auteur ; Nicolas Garois, Auteur ; Amine Ammar, Auteur ; Elias Cueto, Auteur ; Francisco Chinesta, Auteur ; Philippe Cassagnau, Auteur ; Karim Delage, Auteur |
Type de document : | Article |
Dans : | actualité chimique (L') (456-457-458, Novembre-décembre-janvier 2020-2021) |
Article en page(s) : | p. 167-172 |
Note générale : | Bibliogr. |
Langues: | Français |
Mots-clés: | Données ; Extrusion réactive ; Intelligence artificielle ; Matières plastiques ; Extrusion ; Polymères ; Polypropylène ; Rhéologie |
Résumé : |
Les données et l'intelligence artificielle ont fait irruption dans de nombreux domaines de la science et de l'ingénierie, et la science et l'ingénierie des polymères nont pas été l'exception. Cet article a pour objectif de réconcilier les méthodologies basées sur la connaissance, c'est-à-dire les modèles issus de la physique, qui ont eu du succès tout au long du siècle dernier, avec cette toute nouvelle méthodologie basée sur l'emploi de données.
C'est dans ce cadre, qualifié d'hybride, que les données viendront enrichir les modèles existants, et ces derniers permettront de transformer le paradigme des données massives dans celui des données "smart", plus économe et adapté à l'ingénierie. Il est fait appel ici à la science des données pour prouver la possibilité détablir des modèles rhéologiques et des procédés complexes, telle l'extrusion réactive, dont les modélisations basées sur la physique font défaut ou ne sont pas suffisamment générales et/ou précises, grâce aux données expérimentales. |
Note de contenu : |
- L'intelligence artificielle entre en scène
- Des applications pour les matériaux : IA et modèles rhéologiques des polymères - Renforcement du polypropylène par une phase thermodurcissable - Synthèse dune phase dispersée polyéthylène réticulé - Gagner en efficacité - Tableau 1 : Erreurs relatives pour les différentes techniques de régression - Tableau 2 : Erreurs relatives pour la modélisation hybride ("hybrid-twin") - Fig. 1 : Cette figure met en évidence lénorme différence entre une fonction analytique (en haut à gauche) et la même fonction décrite par des données et des interpolations linéaires entre elles. - Fig. 2 : Comparaison de simulations directes (gauche) et prédiction du réseau de neurones (droite) en ce qui concerne la conformation moléculaire (orientation et extension des chaines) dans un écoulement caractérisé par le gradient de vitesses V11 = 1,77, V12 = 0,822 - Fig. 3 : Schéma du profil de vis utilisé dans létude - Fig. 4 : A) Réaction possible entre Ceramer 1608 et la Jeffamine T-403. B) Réaction entre Ceramer 1608 et le sorbitol - Fig. 5 : Schéma de la configuration de lextrudeuse utilisée dans létude |
Disponible en ligne : | Non |
Exemplaires (1)
Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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