Caractérisation et contrôlabilité multi-échelles par ultrasons-laser des composants WLAM : vers une surveillance en ligne basée sur la physique et augmentée par l'apprentissage automatique – COLUMBO

COLUMBO s’est appuyé sur une approche intégrée combinant modélisation multiphysique du procédé WLAM, caractérisation expérimentale avancée et méthodes d’inversion basées sur l’apprentissage automatique, afin de relier de manière cohérente paramètres procédé, dynamique du bain de fusion, microstructure et signatures ultrasonores.

La modélisation du procédé a reposé sur des approches thermo-hydrauliques simulant la formation du bain liquide, la fusion du fil d’apport et la construction du cordon. Un modèle de source volumique, sans représentation explicite du fil, décrit les transferts de masse et de chaleur. La résolution par éléments finis fournit les champs de température et la morphologie du bain en fonction des paramètres procédé. Ces résultats servent ensuite de conditions d’entrée aux modèles microstructuraux de type automate cellulaire couplé éléments finis (CA-FE), permettant de prédire la croissance des grains, l’anisotropie et les textures cristallographiques.

La propagation des ondes ultrasonores dans ces milieux hétérogènes a été modélisée par des approches analytiques fondées sur les théories de la diffusion multiple et l’équation de Dyson au second ordre, complétées par des simulations numériques haute fidélité utilisant un solveur parallèle basé sur la méthode de Galerkin discontinue appliqué à des microstructures réalistes. Ces modèles permettent de décrire la propagation des ondes volumétriques et des ondes de surface (Rayleigh), en capturant l’atténuation, la dispersion et la dépendance directionnelle caractéristiques des microstructures WLAM.

Sur le plan expérimental, l’instrumentation du banc WLAM du LURPA a combiné imagerie rapide, diagnostics optiques de type Schlieren, interférométrie laser et systèmes UL. Ces dispositifs permettent d’observer la dynamique du bain de fusion, les écoulements thermo-capillaires et les champs de vitesse (analyse PIV), fournissant des données essentielles de validation pour les modèles. Une tête optique compacte embarquée sur bras robotisé, intégrant génération et détection coaxiale via miroir dichroïque, a été développée pour l’inspection automatisée.

Le traitement des signaux a reposé sur des méthodes de reconstruction avancées (e.g. SAFT laser, filtrage spatio-temporel de Fourier, analyse temps-fréquence), permettant d’isoler les contributions cohérentes et incohérentes et d’extraire des observables physiques telles que la vitesse de phase et l’atténuation.

Enfin, des métamodèles combinant opérateurs neuronaux de Fourier (FNO) et architectures encodeur-décodeur convolutives ont été développés afin d’accélérer les simulations et de résoudre les problèmes inverses, avec des gains de calcul supérieurs à deux ordres de grandeur.

Ces approches hybrides physique-données ont permis l'inversion robuste des signatures ultrasonores vers des descripteurs microstructuraux, dans une perspective de surveillance en ligne et de développement d’un jumeau numérique du procédé WLAM.

COLUMBO a permis des avancées significatives sur la compréhension couplée du procédé WLAM, de la microstructure et de la réponse ultrasonore, en vue du développement de stratégies de surveillance en ligne et de jumeaux numériques.

Modélisation multiphysique du procédé. Des modèles thermo-hydrauliques robustes, reposant sur une formulation de source volumique résolue par éléments finis (EF), ont été développés pour simuler la formation du bain de fusion et la construction du cordon. Leur apport majeur est de réduire les temps de calcul de plusieurs semaines à quelques jours, tout en conservant une précision satisfaisante. Une analyse paramétrique en configuration monocordon a montré une bonne cohérence avec les observations expérimentales.

Prédiction microstructurale. Le couplage entre EF et automates cellulaires (CA-FE) a permis de reproduire la croissance des grains, l'anisotropie et les textures cristallographiques en fonction des conditions thermiques locales, établissant un lien quantitatif entre conditions de solidification et microstructures obtenues.

Propagation ultrasonore en milieux complexes. Des modèles analytiques fondés sur la diffusion multiple et l'équation de Dyson, complétés par des simulations d’EF haute fidélité, ont été développés pour décrire la propagation des ondes volumétriques et de Rayleigh dans des microstructures fortement anisotropes et fibrées. Ces travaux ont mis en évidence la forte dépendance directionnelle de l'atténuation et de la dispersion caractéristiques des microstructures WLAM.

Instrumentation expérimentale. La cellule WLAM du LURPA a été enrichi par des dispositifs complémentaires : imagerie rapide (Photron/Cavitar), Schlieren, analyse PIV, interférométrie laser, etc. Une tête optique UL compacte embarquable sur bras robotisé, permettant une génération et détection laser coaxiale (source ponctuelle ou linéique), a également été développée. Ces outils ont en outre permis l'observation quantitative fine de la dynamique du bain de fusion et des phénomènes thermo-fluidiques associés.

Métamodélisation et apprentissage automatique. Des architectures combinant opérateurs neuronaux de Fourier (FNO) et encodeurs-décodeurs convolutifs ont été développées pour accélérer les simulations de propagation ultrasonore, avec des gains de calcul supérieurs à deux ordres de grandeur et une bonne capacité de généralisation. Des résultats préliminaires encourageants ont été obtenus sur le problème inverse pour prédire la microstructure.

Vers un jumeau numérique. Un modèle 3D de la cellule, une architecture en boucle fermée (stéréovision, laser plan, IRC5) et une infrastructure NAS/Kafka ont été mis en place, formant un socle pour les essais UL in situ. L'ensemble structure une approche intégrée reliant procédé, microstructure et réponse ultrasonore, constituant une base essentielle pour le développement futur de stratégies de contrôle en ligne et de caractérisation non destructive des pièces WLAM.

Les résultats obtenus dans COLUMBO ouvrent plusieurs perspectives scientifiques et technologiques majeures vers une surveillance en ligne robuste du procédé WLAM et la mise en œuvre d'un jumeau numérique intégrant procédé, microstructure et contrôle non destructif.

Modélisation multiphysique. Le raffinement des modèles en configurations multi-cordons et multi-passes constitue un axe prioritaire, notamment par une meilleure prise en compte des interactions thermiques cumulées, des effets transitoires et de la cinématique du fil préchauffé (H-WLAM), afin de renforcer la capacité prédictive dans des conditions industrielles réalistes.

Microstructure et caractérisation. La généralisation des modèles microstructuraux à des géométries 3D et à des microstructures hétérogènes complexes est envisagée, en s'appuyant sur l'intégration de caractérisations expérimentales avancées (EBSD) et numérique (simulation thermo-mécanique), pour améliorer la représentativité des simulations et consolider le lien entre conditions de solidification et textures cristallographiques.

Propagation ultrasonore. L'extension des approches analytiques et numériques à des configurations 3D complètes, intégrant ondes volumétriques et ondes de Rayleigh, reste un enjeu majeur. L'isolation de signatures ultrasonores pertinentes au sein de signaux fortement composites (cohérents et incohérents) constitue un axe de recherche prioritaire pour le CND des pièces de fabrication additive en générale.

Problème inverse et apprentissage automatique. La robustesse des méthodes d'inversion en conditions expérimentales réelles doit être renforcée. L'intégration de contraintes physiques dans les architectures d'apprentissage (physics-informed ML) apparaît comme une voie prometteuse pour améliorer généralisation et interprétabilité, et permettre le transfert entre données simulées et expérimentales.

Intégration expérimentale et automatisation. L'évolution vers des dispositifs entièrement automatisés, combinant imagerie rapide 3D, tête optique UL embarquée sur robot et chaînes de traitement temps réel sur GPU, constitue une étape clé pour la montée en maturité technologique et le passage vers des démonstrateurs industriels.

Jumeau numérique. Un modèle 3D de la cellule, une architecture en boucle fermée (stéréovision, laser plan, IRC5) et une infrastructure NAS/Kafka ont été mis en place, constituant les premières briques concrètes du jumeau numérique de la cellule WLAM du LURPA. La perspective globale est de coupler modélisation multiphysique, prédiction microstructurale, propagation ultrasonore et apprentissage automatique dans une architecture intégrée. Cette convergence permettrait d'envisager des stratégies de contrôle en ligne et d'aide à la décision pour la fabrication additive métallique, avec un potentiel d'application dans les secteurs aéronautique, énergétique et industriel.

La mise en œuvre industrielle de composants élaborés par fabrication additive (FA) métallique possède un fort potentiel de croissance dans divers domaines exigeants tels l’aéronautique, l’automobile, le médical ou le nucléaire. Le souhait de réaliser des pièces structurelles implique qu’elles doivent être soumises à des contrôles non-destructifs (CND) et qu’il est primordial de maîtriser le procédé pour obtenir une microstructure favorable. La mise en œuvre d’une stratégie de surveillance CND en ligne amènerait un contrôle efficace et optimal en agissant sur les paramètres FA pour éviter les dérives ou en rebutant au plus tôt les pièces défectueuses. Or, malgré les études développées sur l’influence des paramètres FA sur les microstructures résultantes, les connaissances actuelles demeurent incomplètes, notamment pour le récent procédé fil-laser (WLAM) dont les avantages suscitent un intérêt industriel croissant. La disponibilité d’une méthode en ligne de caractérisation non-destructive locale permettrait, en conséquence, une avancée significative.

COLUMBO démontrera la contrôlabilité par ultrasons-laser (UL) de pièces WLAM en quantifiant les paramètres matériaux qui rendent ces analyses possibles et en définissant les grandeurs caractéristiques détectables, afin de prouver la faisabilité d’une stratégie de surveillance en ligne. Les méthodes CND par ultrasons, éprouvées par leur sensibilité fondamentale aux caractéristiques mécaniques locales, constituent des approches de choix pour le contrôle de défauts (ZAT, porosités ou fissures) et la caractérisation multi-échelle des microstructures. Les techniques UL permettent une inspection sans-contact dans les environnements hostiles de la FA. Enfin, l’utilisation des ondes de Rayleigh est appropriée pour inspecter successivement les couches déposées. Cependant, l’efficacité d’une telle procédure CND est garantie sous réserve d’une interprétation physique pertinente et d’une exploitation optimale des données du contrôle in situ en temps réel. Or, les pièces WLAM constituent un défi en raison des phénomènes de diffusion ultrasonore liés à leurs microstructures atypiques très marquées (enchevêtrements de grains colonnaires et équiaxes). Les signaux associés, bien que potentiellement riches d’informations, sont complexes à interpréter. Le verrou scientifique à lever est la maîtrise de la corrélation entre les paramètres procédés, les caractéristiques de la microstructure obtenue et sa signature ultrasonore.

COLUMBO lèvera ce verrou en développant des modélisations/simulations multi-échelles/multi-physiques du procédé WLAM et de la propagation ultrasonore dans les pièces élaborées, avec confrontation aux données de caractérisation et mesures expérimentales. Grâce à la complémentarité fabrication/essais-mesures/calculs entre les partenaires, la méthodologie consiste à établir un ‘benchmark’ hybride des pièces sur mesure choisies et élaborées avec des microstructures de complexité croissante via des paramètres procédés identifiés et classifiés, permettant d’avancer progressivement dans la compréhension des phénomènes impliqués, la modélisation des mécanismes physique et la quantification des grandeurs mesurables. Le but final est une exploitation optimale des données du contrôle in situ en temps réel à l’aide de modèles simplifiés basés sur l’apprentissage automatique.

Pour atteindre cet objectif ambitieux et d’actualité, COLUMBO réunit un consortium de cinq partenaires dont les compétences remplissent la chaîne complète d’expertises requises : de la modélisation/simulation du procédé, jusqu’au test pendant le processus de construction, en passant par la modélisation/simulation du CND par UL et la caractérisation (EBSD, MEB), avec l’assimilation et l’inversion des données par l’apprentissage automatique. Cette complémentarité et cet équilibre entre modélisation théorique/numérique et validation expérimentale constituent le point clé de la rigueur et de la réussite du projet.