Soutenance de thèse de Zaid BOUTALEB

Le mercredi 10 juin 2026 à 14h, Zaid BOUTALEB soutiendra sa thèse en salle 167.

Approche thermique des procédés de soudage à l’arc par métamodèles et apprentissage automatique : identification des sources de chaleur équivalentes et reconstruction des champs de température

Les simulations numériques des procédés de soudage à l’arc utilisent souvent une approche par sources de chaleur équivalentes. La source de chaleur équivalente est définie par plusieurs paramètres dans la modélisation thermique. Cependant, ces paramètres ne sont pas toujours bien connus. Ils sont souvent estimés grâce à la résolution d’un problème inverse de conduction thermique qui consiste en la minimisation d’un critère : la différence entre les données expérimentales et numériques (par exemple les dimensions du bain de fusion). Cette approche est assez chronophage, car l’analyse thermique par éléments finis (EF) nécessite d’importantes ressources computationnelles, particulièrement pour les géométries de grandes tailles. Afin de réduire ce temps de calcul, une approche d’apprentissage automatique est utilisée pour développer un métamodèle destiné à remplacer l’analyse thermique par EF. Dans un premier temps, un jeu de données numériques est construit à partir d’analyses EF suivant un plan d’expériences de Sobol. Les paramètres de la source de chaleur constituent les entrées du plan d’expérience. En sortie, deux jeux de données sont constitués : le premier est basé sur les dimensions du bain de fusion et le second sur le champ thermique. Dans un second temps, le métamodèle est entraîné et validé sur le premier jeu de données, établissant un lien entre les paramètres de la source de chaleur et les dimensions du bain de fusion. Le métamodèle est ensuite employé dans le processus de minimisation pour estimer les paramètres de la source de chaleur à partir du contour expérimental du bain de fusion. Finalement, le champ thermique, appelé champ prédit, est reconstruit à partir des paramètres estimés de la source de chaleur et du second jeu de données contenant les champs de température numériques. Pour cela, deux approches sont mobilisées : une méthode des k plus proches voisins et une approche de réduction d’ordre du modèle fondée sur la décomposition orthogonale propre (POD). Cette approche est appliquée à diverses positions de soudage TIG (horizontale, à plat, verticale…). Ce sujet de thèse s’intègre dans les travaux de recherche menés au sein du LMGC par l’équipe Assemblages Soudés sur le développement et la valorisation des procédés de soudage et de la fabrication additive, notamment en proposant des moyens de caractérisation expérimentale et des outils numériques facilitant la compréhension de la physique des procédés.