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Nano-architecture : l’association gagnante du machine learning et de la nano-impression 3D

Posté le 7 février 2025
par Romain FOUCHARD dans Matériaux

Quelle nouveauté a émergé dans le domaine des matériaux ces dernières semaines ? Un métamatériau en cellules nanométriques à la géométrie optimisée par le machine learning...

La nano-architecture se caractérise par des matériaux constitués de nombreux blocs minuscules. Ces derniers ne font que quelques centaines de nanomètre. Il en faudrait plus de 100 rangés sur une même ligne pour atteindre l’épaisseur d’un cheveu ! Située à la frontière des métamatériaux, la nano-architecture est devenue une référence de par ses performances mécaniques reconnues. Néanmoins, la géométrie conventionnelle des designs actuels montre de mauvaises distributions de pression induisant des fractures prématurées. Une équipe de recherche internationale menée par le professeur en ingénierie Tobin Filleter, de l’Université de Toronto (Canada), a eu l’idée d’optimiser la conception en nano-architecture via le machine learning – ou apprentissage automatique. Le résultat de leur travail a été publié le 23 janvier 2025 dans le journal Advanced Materials.

Nano-architecture : la résistance de l’acier et la légèreté de la mousse

Dans leur étude, Tobin Filleter et ses collègues ont usé d’une méthode d’optimisation en machine learning dite bayésienne. Elle s’appuie sur des modèles probabilistes afin de trouver les bons paramètres – ici, les meilleures géométries possibles. Une fois le modèle de nano-architecture optimisé, la conception s’est faite à l’aide de l’impression 3D par polymérisation à deux photons. Cette technique de fabrication additive permet d’obtenir des éléments d’une taille caractéristique inférieure au micron ! En sortie, les scientifiques ont pu recueillir un matériau poreux synthétique composé de blocs de carbone nanométriques placés dans un réseau ordonné. Ce métamatériau carboné d’une surface de 14 mm3 comptait ainsi 18,75 millions de cellules mises en réseau.

De gauche à droite : géométrie du réseau complet juxtaposée à un réseau de 18,75 millions de cellules flottant sur une bulle. Crédits : Photographie de Peter Serles/University of Toronto Engineering.

L’optimisation de la conception du nanoréseau a permis l’amélioration de sa résistance et de son module de Young (mesurant la rigidité d’un matériau face à une déformation uni-axiale) de 118 % et 68 % respectivement. Sans compter la réduction du diamètre des entretoises à seulement 300 nanomètres, ce qui produit un carbone à haute résistance. Résultat : la résistance spécifique (la résistance du matériau divisée par sa densité) du nanoréseau atteignait 2,03 MPa.m3.kg-1 pour des densités faibles (< 215 kg.m-3). Une valeur près de cinq fois supérieure à celle mesurée pour le titane ! Le nouveau métamatériau associe donc une résistance type de l’acier au carbone à une densité équivalente à celle de la mousse de polystyrène expansé. Cela promet dans le futur un allègement des véhicules et donc une réduction de la consommation de carburant dans les domaines de l’automobile et de l’aérospatial.

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