Le Deep Learning pour l’analyse d’images de tomographies
Le Deep Learning permet d’analyser des images de tomographie de pièces fonderie aluminium.
19 Résultats de recherche pour : +défaut +fonderie +aluminium
L’impact des défauts de matière sur les propriétés mécaniques
Vous avez des défauts ? Evidemment, nous aussi, nous en avons ! Comme les humains, les pièces ont des imperfections dont il s’agit de comprendre l’influence sur le comportement… mécanique.
Le contrôle des pièces par tomographie aux rayons X
Contrôler et positionner en XYZ des imperfections dans une pièce métallique, vous en rêvez sans trop y croire ? Réveillez-vous, c’est possible et c’est maintenant avec la tomographie aux rayons X !
GIGADEF, la fissure en régime Gigacyclique
Un nombre de cycles Gigantesque avec GIGADEF, c’est Gigabien !
Les plans de caractérisation en fabrication additive
La fabrication additive, c’est magique pour des prototypes. Oui mais… il s’agit maintenant de quantifier les microstructures et leur anisotropie et les performances mécaniques pour en faire un process industriel mature. En avant la caractérisation !
EVISTO, un concept de pièce mince en moulage coquille
Evisto, un nouveau prénom à la mode ? Un dieu Grec méconnu ? Un traitement contre la chute des cheveux ? Non, non et non. Pour le savoir, lisez cet article.
Echangeur thermique hybride : structure lattice soudée par FSW
A Rennes, régalez-vous avec un kouign-amann et du chouchen. Ou alors un « Breizh Exchanger ». Lattice bien évidemment !
L’utilisation des réseaux de neurones en métallurgie
SI [Nb-Neurones] < 100 OU [Mode-Eveil] ="Faible" ALORS [Lecture-Article] = "Non"… Sinon, boostez votre réseau de neurones avec cet article sur l'IA et les ANN.