Des chercheurs de Virginia Tech font progresser la FA par dépôt de fil (WAAM) grâce à l’intelligence artificielle
Promettant une précision accrue et moins de pertes pour la production essentielle de composants destinés aux sous-marins et aux aéronefs
Selon Virginia Tech, des chercheurs travaillent sur une solution de remplacement des pièces destinées aux sous-marins et aux aéronefs, en utilisant la FA par dépôt de fil électrique (WAAM). Une nouvelle étude dirigée par Prahalada Rao, professeur agrégé au Collège de génie (College of Engineering), a récemment été publiée dans la revue Materials and Design Elle démontre comment l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour surveiller la WAAM permet de détecter les défauts au fur et à mesure de la fabrication, de les corriger en temps réel et de garantir que les pièces soient prêtes à l’emploi dès la fin de l’impression.
« Nous nous sommes toujours appuyés sur l’usinage conventionnel, mais il faut des mois pour produire ne serait-ce qu’une seule pièce », explique Rao. « La FA nous donne la possibilité de produire ces pièces beaucoup plus rapidement et avec moins de pertes, ce qui ouvre une nouvelle façon de concevoir la fabrication. »
WAAM
Les chaînes d’approvisionnement de la défense et de l’aéronautique dépendaient autrefois de petits ateliers d’usinage familiaux. Ces petites structures possédaient le savoir-faire nécessaire pour usiner, couler ou forger des composants essentiels pour les sous-marins et les aéronefs à partir de blocs massifs de métal. Cependant, leurs méthodes étaient lentes, coûteuses en ressources et reposaient sur une main-d’œuvre vieillissante. Les défauts n’étaient souvent découverts qu’une fois la pièce terminée, entraînant la perte de semaines de travail et l’obligation de mettre les pièces au rebut.
Après la guerre froide, nombre de ces ateliers ont fermé, et les compétences ont disparu avec eux. La FA, en particulier la WAAM, est venue combler cette lacune, offrant un moyen plus rapide de produire des composants complexes et réduisant considérablement le délai de mise en service des pièces.
« La FA par dépôt de fil, c’est essentiellement du soudage en 3D », explique Rao. « Si la FA par fusion sur lit de poudre au laser produit environ un litre de matériau par jour, la WAAM en produit l’équivalent d’un fût : on peut déposer 40 à 50 kg de matériau en une seule journée. Le défi consiste à s’assurer que tout ce métal soit déposé sans le moindre défaut. »
IA
Plutôt que de découvrir des fissures ou des porosités une fois la pièce terminée, l’équipe de Rao entraîne des algorithmes d’apprentissage automatique à repérer les signes précurseurs pendant la fabrication. En étudiant le bain de fusion du métal en fusion et en comparant les impressions « réussies » et « défectueuses », l’IA apprend à reconnaître les anomalies en temps réel et à signaler les ajustements nécessaires avant qu’elles ne se propagent.
« Quand le bain de fusion était stable, la pièce sortait comme nous le voulions. Quand il ne l’était pas, nous savions ce qui allait se passer », explique Rao. « Nous avons donc développé un algorithme d’apprentissage automatique capable de prédire avec environ 90 % de certitude quand les choses allaient mal tourner. »
Industrie 4.0
Rao fait partie d’une équipe plus vaste de chercheurs du Centre Virginia Tech Made pour la fabrication avancée (Center for Advanced Manufacturing). Ce centre favorise les collaborations inter-campus, élargit les partenariats avec l’industrie et le gouvernement, et forme étudiants et professionnels en s’appuyant sur l’expertise de l’université en matériaux avancés, technologies de fabrication, conception computationnelle, analyse de données et infrastructure numérique.
Au sein du Département Grado de génie industriel et des systèmes (Grado Department of Industrial and Systems Engineering), Rao applique sa formation en pensée systémique pour rendre la fabrication non seulement plus rapide, mais aussi plus intelligente.
« Plus vite, mieux, moins cher », résume Rao. « Je veux améliorer la qualité grâce au contrôle des procédés, aller plus vite en évitant de refaire les pièces et réduire les coûts en diminuant les défauts. C’est un domaine où nous excellons. »
Rao et son équipe mènent une grande partie de leurs travaux dans leur laboratoire de Kelly Hall, mais ils utilisent également la Learning Factory, le centre pratique d’enseignement de la fabrication de Virginia Tech. Un système de fusion sur lit de poudre laser de petite taille et une machine hybride de dépôt laser-fil ont récemment été ajoutés à cette installation – un investissement que Rao attribue à la clairvoyance de Eileen Van Aken, directrice du département. Selon lui, sa volonté d’acquérir ces équipements a été cruciale, tant pour faire progresser la recherche que pour offrir aux étudiants la possibilité de s’exercer sur les mêmes technologies que celles utilisées dans l’industrie.
« Donner aux étudiants accès aux mêmes machines que celles qu’ils retrouveront dans l’industrie est essentiel », conclut Rao. « C’est pourquoi le système de fusion sur lit de poudre laser et la machine laser-fil de la Learning Factory sont si précieux. La FA est un domaine dans lequel on peut se former rapidement, et cela prépare nos étudiants à entrer de plain-pied dans l’avenir de la fabrication. »
