Résumé:
Ce travail porte sur la modélisation de la résistance aux chocs thermiques d’un matériau
fragile : les céramiques de type Alumine (Al2O3) par des réseaux de neurones
artificiels. Considérant que les méthodes classiques sont très coûteuses en termes de mise
en oeuvre expérimentale et nécessitent beaucoup de temps et en raison du chevauchement
et de l’influence de nombreux paramètres qui doivent être contrôlés.
Notre contribution est de modéliser de manière prédictive la résistance aux chocs thermiques
de l’alumine dans les meilleurs délais et avec une grande efficacité. Nous avons
utilisé des modèles de réseaux de neurones simples et hybrides.
L’efficacité des réseaux utilisés a été testée à l’aide d’un ensemble de critères statistiques
utilisés dans la littérature scientifique dans ce domaine, mais pour que les résultats
prédictifs obtenus soient applicables, ils ont été comparés aux résultats expérimentaux. Il
a été constaté dans cette étude que notre approche a un grand potentiel pour modéliser
la relation entre le paramètre de résistance au choc thermique et les paramètres d’élaboration
et physiques qui sont difficiles à modéliser à l’aide de modèles mathématiques.
L’efficacité du modèle prédictif obtenu est convaincante.
Ces travaux ouvrent des perspectives prometteuses pour le contrôle des paramètres
affectant la résistance aux chocs thermiques des matériaux céramiques. Elle peut être
généralisée et exploitée sur d’autres matériaux fragiles ayant des propriétés physiques
similaires à l’alumine.
