Conception d’alliages par optimisation combinatoire multiobjectifs : thermodynamique prédictive, fouille de données, algorithmes génétiques et analyse décisionnelle

par Edern Menou

Thèse de doctorat en Génie des matériaux

Sous la direction de Franck Tancret et de Gérard Ramstein.

Le président du jury était Pascale Kuntz.

Le jury était composé de Emmanuel Bertrand, Anna Fraczkiewicz.

Les rapporteurs étaient Laetitia Jourdan, Jacques Lacaze.


  • Résumé

    Ce travail a pour objet le développement d’un système combinant un algorithme génétique d’optimisation multiobjectifs avec des outils de thermodynamique prédictive de type calphad (calcul des diagrammes de phases) et de fouille de données permettant l’estimation des propriétés thermochimiques et thermomécaniques d’alliages multicomposants. L’intégration de ces techniques permet l’optimisation quasi-autonome de la composition d’alliages complexes vis-à-vis de plusieurs critères antagonistes telles les résistances mécaniques et chimiques, la stabilité microstructurelle à haute température et le coût. La méthode est complétée d’une technique d’analyse décisionnelle multicritères pour assister la sélection d’alliages. L’approche est illustrée par l’optimisation de la chimie de deux familles d’alliages multicomposants. Le premier cas d’étude porte sur les superalliages à base de nickel polycristallins corroyés renforcés par précipitation de la phase 0 destinés à la fabrication de disques de turbines dans l’aéronautique ou de tuyauteries de centrales thermiques. L’optimisation résulte en la conception d’alliages moins onéreux et prédits plus résistants que l’Inconel 740H et le Haynes 282, deux superalliages de dernière génération. Le second cas d’étude concerne les alliages dits « à forte entropie » dont la métallurgie singulière est emblématique des problèmes combinatoires. À l’issue de l’optimisation, quelques alliages à forte entropie ont été sélectionnés et fabriqués ; leur caractérisation expérimentale préliminaire met en évidence des propriétés attrayantes tel un ratio dureté sur masse volumique inédit.

  • Titre traduit

    Designing new alloys through multiobjective combinatorial optimisation : computational thermodynamics, data mining, genetic algorithms and decision analysis


  • Résumé

    The present work revolves around the development of an integrated system combining a multi-objective genetic algorithm with calphad-type computational thermodynamics (calculations of phase diagrams) and data mining techniques enabling the estimation of thermochemical and thermomechanical properties of multicomponent alloys. This integration allows the quasiautonomous chemistry optimisation of complex alloys against antagonistic criteria such as mechanical and chemical resistance, high-temperature microstructural stability, and cost. Further alloy selection capability is provided by a multi-criteria decision analysis technique. The proposed design methodology is illustrated on two multicomponent alloy families. The first case study relates to the design of wrought, polycrystalline 0-hardened nickel-base superalloys intended for aerospace turbine disks or tubing applications in the energy industry. The optimisation leads to the discovery of novel superalloys featuring lower costs and higher predicted strength than Inconel 740H and Haynes 282, two state-of-the-art superalloys. The second case study concerns the so-called “high-entropy alloys” whose singular metallurgy embodies typical combinatorial issues. Following the optimisation, several high-entropy alloys are produced; preliminary experimental characterisation highlights attractive properties such as an unprecedented hardness to density ratio.


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