Fabrication Additive Robotisée pour le silicone assistée par Intelligence Artificielle – RAMSAI
Fabrication Additive Robotisée pour le silicone assistée par Intelligence Artificielle
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Enjeux et objectifs
L'usine du futur doit assurer une production flexible, fiable et efficace. Pour la production de pièces en silicone, les procédés actuels basés sur les techniques de moulage et d'injection ne répondent pas à ces exigences. Pour ce matériau souple (silicone), le comportement rhéologique lors du dépôt en Fabrication Additive (FA) est complexe et difficile à modéliser. Les stratégies conventionnelles de FA avec une dépose ajustée hors ligne sur base de modèles de connaissance a priori, trouvent alors leurs limites. Dans le projet RAMSAI, l’équipe propose de développer une nouvelle approche de la FA en exploitant une approche pluridisciplinaire, associant science des matériaux, mécatronique, intelligence artificielle et robotique. Le projet s’articule autour de trois axes : 1) Caractériser et modéliser le comportement rhéologique du silicone au cours de la dépose en utilisant une approche basée sur l’IA. 2) Superviser et contrôler la fabrication afin d’accroître la productivité et la robustesse du processus. Une approche en boucle fermée intégrant un modèle de comportement du silicone permettra de corriger les petites erreurs d’impression. 3) Optimiser la FA silicone pour des pièces complexes en utilisant un bras robotique et une buse à géométrie variable. Le domaine applicatif visé sera la santé, avec un besoin avéré d’outils de production de modèles anatomiques réalistes qui soient patient-spécifiques pour la formation et la planification des interventions en chirurgie.
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Les résultats marquants à ce niveau d’avancement du projet concernent essentiellement : 1) La caractérisation du comportement rhéologique du silicone, et la détermination des silicones les mieux adaptés à l’impression 3D (défini par un ensemble de paramètres qui conditionneront la capacité du silicone à pouvoir être utilisé en fabrication additive). 2) Le développement d’un environnement expérimental de fabrication additive intégrant un bras robotique série équipé d’une tête d’impression silicone. 3) Le développement logiciel permettant, à partir d’un fichier STL, d’obtenir les trajectoires robotique pour la dépose couche par couche du silicone. 4) L’élaboration des métriques pour réaliser la supervision de l’impression 3D. Actuellement, plusieurs indicateurs sont envisagés, notamment l’erreur entre la hauteur réelle de la pièce et la hauteur théorique à l’aide d’un profilomètre. Les développements scientifiques et technologiques menés conduiront également à la réalisation de démonstrateurs qui mettront en évidence les performances inédites du procédé.
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Mosser, L.; Barbé, L.; Rubbert, L.; Renaud, P. ROS2 for soft materials additive manufacturing. ROSConFr. Bordeaux, France. June 2023.
Sand, J.; Wach, B.; Bednarczyk, M.; Barbé, L.; Geiskopf, F. Robotized Additive Manufacturing of Silicone for Skeleton-Reinforced Linear Soft Actuators. 6th IEEE-RAS International Conference on Soft Robotics. Singapore. April 2023.
L'usine du futur doit assurer une production flexible, fiable et efficace. Pour la production de pièces en silicone, largement utilisée dans l'industrie, les procédés actuels basés sur les techniques de moulage et d'injection ne répondent pas à ces exigences. La fabrication additive (AM) devrait permettre de surmonter ces problèmes. Mais pour ce matériau souple qu’est le silicone, le comportement rhéologique lors du dépôt est complexe est difficile à modéliser. Les stratégies conventionnelles de fabrication additive, avec une dépose ajustée hors ligne sur base de modèles de connaissance a priori, trouvent alors leurs limites. Dans le projet RAMSAI, nous proposons de développer une nouvelle approche de la FA en exploitant l’intelligence artificielle pour maitriser le comportement rhéologique du silicone pendant l'extrusion. Le travail sera pluridisciplinaire en associant science des matériaux, mécatronique, intelligence artificielle et robotique. Une nouvelle tête d'impression intégrant un contrôle rhéologique du silicone et un contrôle dimensionnel du filament sera développée. Le contrôle en boucle fermée du comportement rhéologique du silicone utilisera un apprentissage automatique basé sur la physique et des algorithmes prédictifs. Les dimensions du filament seront contrôlées à l'aide d'une buse à forme variable déjà développée par les partenaires du projet. Pour les pièces complexes, l’apport d’un contrôle de la tête d’impression en position et orientation à l'aide d'un bras robotisé sera déterminé. Ces développements scientifiques et technologiques conduiront à la réalisation de démonstrateurs qui mettront en évidence les performances inédites du procédé. Le premier domaine applicatif visé sera celui de la santé, avec un besoin avéré aujourd’hui d’outils de production de modèles anatomiques réalistes qui soient patient-spécifiques pour la formation et la planification des interventions en chirurgie.
Coordination du projet
Laurent Barbé (Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
ENSAM - PIMM Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers - Procédés et Ingénierie en Mécanique et Matériaux
ICBMS Institut de Chimie et de Biochimie Moléculaires et Supramoléculaires
IMP Ingénierie des Matériaux Polymères
ICube Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie
Aide de l'ANR 639 777 euros
Début et durée du projet scientifique :
janvier 2023
- 48 Mois