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ChatGPT est un chatbot conversationnel développé à l’aide de la technologie des Transformers (GPT-3) par la société nord-américaine OpenAI. ChatGPT semble avoir un potentiel énorme et ses résultats sont très impressionnants dans de multiples domaines à tel point que les médias mainstre…
L’optimisation topologique est un outil de conception pour les bureaux d’études à côté d’autres outils plus conventionnels (CAO, simulation des process de transformation, …). Cet article en rappelle le principe et détaille des exemples d’utilisation en fonderie en moulage sable et mo…
Thermo-Calc est un logiciel de thermodynamique qui permet aux métallurgistes, à partir du calcul de l’énergie de Gibbs, de prédire les différentes propriétés thermophysiques d’un alliage métallique à l’équilibre (phases en présence, température de liquidus et …
Le cuivre offre un potentiel très intéressant pour la fabrication additive par fusion laser sur lit de poudre. En effet, par rapport à d’autres métaux (aluminium, acier), le cuivre possède plusieurs spécificités qui le rendent dans certains cas incontournable (forte conductivité, tenue à…
La simulation numérique joue un rôle très important dans la prédiction du comportement mécanique des pièces issues de la fabrication additive. La simulation du SLM permet en effet d’appréhender l’impact des paramètres du procédé de fabrication (puissance du laser, recouvrement…
La détection d’anomalies parmi une population d’individus peut être réalisée par des algorithmes de Machine Learning non supervisés tels que l’Isolation Forest ou le LOF (Local Outlier Factor). En utilisant la bibliothèque Scikit-Learn, nous avons développé deux exemples d’utilisati…
Les structures lattices innovantes de type Schwartz et gyroïde par voie de fonderie permettent d’amener des fonctionnalités intéressantes complexes à obtenir de manière traditionnelle. Ces nouvelles géométries complètent les structures dites de Kelvin déjà mises au point en fonderie par…
L’analyse d’images est basée sur deux types d’outils majeurs : la morphologie mathématique et le Deep Learning. Ces outils permettent de réaliser des traitements de type analyse quantitative ou de classification. Ils sont basés chacun sur des principes bien différents et sont dans c…
Les innovations en IA (Intelligence Artificielle) vont sans doute être très nombreuses ces prochaines années. Sans vouloir être exhaustif, il nous a paru intéressant, dans cet article de veille, de dessiner les tendances et nouvelles technologies que l’on voit apparaître et qui, pour certai…
Le calcul de masselottage est une étape importante en fonderie car il conditionne la santé interne des pièces et la mise au mille (ratio masse grappe sur masse pièces). Les systèmes de masselottage se rencontrent dans les principaux procédés de fonderie (moulage sable, moulage coquille et…
Cet article qui traite de la comparaison des mesures dimensionnelles à partir d’images acquises par tomographie synchrotron avec VGSTUDIO MAX et ImageJ est paru initialement en langue anglaise dans une publication EUSPEN et ASPE « Comparison of dimensional measurements from images acquired by …
Les PINNs (Physics-Informed Neural Networks) constituent une nouvelle classe de réseaux de neurones qui hybride apprentissage automatique et lois physiques. Cette nouvelle technologie algorithmique, relativement récente (2019) et issue des laboratoires de recherche, pourrait avoir dans les année…
La simulation numérique des procédés de fonderie permet d’optimiser la fabrication des pièces en limitant les coûts de mise au point par la réduction du nombre d’essais réels nécessaires et en augmentant le niveau de qualité. Mais pour donner des résultats les plus proches possible…
La métallurgie numérique est une nouvelle discipline qui permet, en amont de la production de pièces, de calculer et prédire le comportement d’un alliage lors de sa transformation et ses propriétés fonctionnelles à l’aide d’outils numériques par différentes approches possibles (méth…
Les réseaux de neurones récurrents (RNN pour Recurrent Neural Network) permettent de traiter des séquences temporelles (langage, vidéos, données numériques). Ils conservent la mémoire des données du passé pour prédire des séquences de données dans le futur proche. Cet article, qui trait…
Le Deep Learning a été utilisé pour analyser des images de tomographies de pièces de fonderie en aluminium. Le projet CRITER TOMO a permis, avec un groupe d’industriels fondeurs, de développer dans le cadre d’une thèse avec l’INSA de Lyon (laboratoire LVA) un algorithme d’intelligence…
L’optimisation topologique est de plus en plus utilisée dans la conception des pièces industrielles pour optimiser leur design en fonction d’une ou plusieurs contrainte(s) fonctionnelle(s) (tenue mécanique, allègement…). Cette nouvelle méthodologie en rupture permet des gains de temps…
L’impression 3D. Un thème à la mode ? Pas seulement. Cette nouvelle technologie est en passe de révolutionner les délais, les modes de conception industriels, le design des pièces, l’assemblage, les matériaux utilisés……
Les réseaux de neurones permettent de faire du Machine Learning (traitement de données numériques, analyse d’images ou de séries temporelles). Dans un article précédent, nous abordions les différents algorithmes (KNN, RandomForest, …) de Machine Learning en nous appuyant sur les librairi…
Le Machine Learning, tendance lourde de l’industrie 4.0 avec des applications en croissance (analyse de données, traitement d’images, Analytics, …), utilise aujourd’hui majoritairement le langage Python. Nous avons déjà traité de l’IA (Intelligence Artificielle) dans de précéden…
Depuis quelques années, la chaîne numérique fait partie intégrante du process de conception des pièces forgées. Les avantages de la boucle conception-simulation sont multiples, outre le gain de temps dans la mise au point des outillages et des gammes de fabrication, elle apporte une sécur…
Si la fonderie a cette capacité à intégrer des fonctions diverses (fixations, cage de roulement, conduits de circulation de fluide, ..) avec la possibilité de réaliser des formes très complexes, elle est néanmoins desservie par les défauts internes ou externes inhérents aux procédés de fa…
La numérisation ne concernait jusqu’à présent que les développements en amont (R&D, bureau d’études et méthodes). Elle s’étend aussi aujourd’hui aux phases de mise au point série pour aider à la détermination et à la maitrise des paramètres process (température, composit…
L’intelligence artificielle (IA) en métallurgie (fonderie, …) va peu à peu se développer (d’abord dans les grands groupes, puis dans les ETI et les PME) avec la démocratisation des technologies du numérique, la présence de data en grand nombre et sous la pression des donneurs d’ordre,…
