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Apport du Machine Learning dans la caractérisation des débris d’usure et la prédiction des phénomènes tribologiques
Débris d’usure - Indices connexes en tribologie
TRI1450 v2 Article de référence

Apport du Machine Learning dans la caractérisation des débris d’usure et la prédiction des phénomènes tribologiques
Débris d’usure - Indices connexes en tribologie

Auteur(s) : Caroline Richard

Date de publication : 10 déc. 2025 | Read in English

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RÉSUMÉ

Les frottements entre pièces mécaniques génèrent des débris dont l’analyse révèle les mécanismes d’usure. Les concepts de troisième corps et de circuit tribologique, ainsi que la caractérisation morphologique, chimique et dynamique des particules, sont essentiels pour diagnostiquer précocement les défauts et optimiser la durée de vie des composants. Les techniques analytiques avancées et l’IA permettent une compréhension fine des phénomènes tribologiques, utile notamment pour prévenir les défaillances des prothèses biomédicales.

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Auteur(s)

  • Caroline Richard : Professeur des universités - Université de Tours, PolytechTours, Tours, France

INTRODUCTION

La tribologie, « Science Carrefour », a été successivement abordée sous trois angles différents lors des dernières soixante années. La première approche qui concerne en particulier la tribologie des volumes a permis la détermination de lois de comportement de frottement et d’usure. Elle repose avant tout sur les concepts de la mécanique et les matériaux sont réduits à quelques propriétés fondamentales intrinsèques (module d’Young, coefficient de Poisson, dureté…). L’échelle considérée est alors d’ordre macroscopique. La deuxième approche s’intéresse à la tribologie des surfaces et vise plus spécifiquement l’étude des matériaux. Grâce à la mise au point de moyens d’analyse de surface de plus en plus fins et à leur utilisation de plus en plus courante (ESCA, XPS, Auger, SIMS, SDL, AFM…), ceci a introduit la physico-chimie des surfaces et donc la compréhension des comportements tribologiques à l’échelle microscopique, voire nanoscopique. La troisième approche vise la tribologie des interfaces et induit une complémentarité mécanique/matériaux soit un mix des deux premières approches. Elle tient ainsi compte de la notion d’écrans intercalaires statique et dynamique. Les trois outils conceptuels de base de cette approche donnent un rôle déterminant à des éléments interfaciaux (troisième corps) bordant les deux massifs (premiers corps). Ces trois concepts de base sont :

  • le triplet tribologique ;

  • les mécanismes d’accommodation de vitesse ;

  • le circuit tribologique.

La tribologie des interfaces ne permet pas la prédiction des phénomènes, mais fournit un cadre conceptuel, soit une construction logique où l’on peut les répertorier et les classer. Il s’agit d’une théorie-cadre, basée sur des données expérimentales, qui fournit des principes généraux et ouvre à d’autres théories plus spécifiques, avec des possibilités d’innovation.

Notons également que quel que soit le type d’usure, quand des surfaces sont en contact et en mouvement relatif, des débris d’usure donc troisième corps peuvent être générés de manière plus ou moins immédiate. Ceux-ci sont soit éjectés du contact, soit piégés à l’interface des deux pièces antagonistes, pouvant créer encore plus de dommages aux surfaces. La morphologie des débris d’usure est directement reliée à la destruction des surfaces interagissantes et est par conséquent indicatrice des processus d’usure et de leur sévérité. Dès les années 1970, des systèmes d’analyse d’images ont été mis à profit afin de qualifier les débris. Cet article répertorie un certain nombre d’exemples montrant la prise en compte de ces véritables indices permettant de remonter aux scénarii d’« avarie tribologique ». Il sera ainsi décrit les concepts de troisième corps, de circuit tribologique ainsi que les différents descripteurs souvent utilisés pour caractériser les particules d’usure. La technique par ferrographie analytique appliquée aux débris d’usure rencontrés dans les prothèses articulaires illustrera ce domaine particulier de la tribologie.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v2-tri1450

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7. Apport du Machine Learning dans la caractérisation des débris d’usure et la prédiction des phénomènes tribologiques

Le développement récent des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) ouvre de nouvelles perspectives pour l’analyse et l’interprétation des phénomènes tribologiques, en particulier dans le contexte de la caractérisation des débris d’usure. Face à la complexité et à la nature multidimensionnelle des données générées par les méthodes de caractérisation (microscopie électronique, spectroscopie, détection en ligne, etc.), les algorithmes de ML se révèlent particulièrement efficaces pour extraire des corrélations complexes, souvent non linéaires, qui échappent aux approches statistiques traditionnelles (figure 15).

Parmi les méthodes les plus couramment utilisées figurent les forêts aléatoires, les réseaux de neurones artificiels (ANN) et les machines à vecteurs de support (SVM) .

Ces approches permettent, par exemple, de classer automatiquement les débris d’usure selon les mécanismes prédominants (adhésif, abrasif, oxydatif ou par fatigue), de prédire l’évolution du coefficient de frottement à partir des caractéristiques morphologiques ou spectrales des particules, ou encore d’estimer la durée de vie résiduelle d’un système tribologique à partir de la distribution spatiale et temporelle des débris collectés.

En complément de l’apprentissage supervisé, les méthodes non supervisées — telles que l’analyse en composantes principales (ACP), le clustering par k-means ou DBSCAN (Density-Based Clustering of Applications with Noise) — permettent d’identifier des regroupements typologiques ou fonctionnels au sein des données de débris. Cette classification automatique contribue à une meilleure compréhension des transitions entre régimes d’usure et facilite l’élaboration de modèles tribologiques prédictifs sans nécessiter de bases de données annotées.

Par ailleurs, Bouchot et al. ont développé deux modèles parallèles et indépendants de prédiction du frottement...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - GODET (M.) -   The third-body approach: A mechanical view of wear.  -  Wear, vol. 100, n° 1-3, p. 437-452 (1984).

  • (2) - GODET (M.) -   Third bodies in tribology.  -  Wear, vol. 136, n° 1, p. 29-45 (1990).

  • (3) - LUDEMA (K.C.) -   Wear of materials.  -  Ed. Sc. ASME, (1985).

  • (4) - LUDEMA (K.C.) -   Third bodies in wear models.  -  Wear particles (1992).

  • (5) - BILL (R.C.) -   Review of Factors That Influence Fretting Wear, Materials Evaluation Under Fretting Conditions.  -  ASTM STP 780, American Society for Testing and Materials, p. 165-162 (1982).

  • (6) - DENAPE (J.) -   Science Friction : introduction à la tribologie – frottement et usure des matériaux Dans Cours de 5e année...

NORMES

  • AFNOR – Spécification géométrique des produits (GPS) – Imperfections de surface – Termes, définitions et paramètres - NF EN ISO 8785 - 1999

  • Transmissions hydrauliques – Fluides – Méthode de codification du niveau de pollution particulaire solide - ISO 4406 ISO - 2021

  • ASTM International – International Standard Guide for Microscopic Characterization of Particles from In-Service Lubricants - ASTM D7684 - 2020

1 Annuaire

HAUT DE PAGE

1.1 Documentation

Wear Particle Atlas https://store.noria.com/products/wear-particle-atlas

Wear Debris Analysis Case Study http://www.machinerylubrication.com/Read/960/wear-debris-analysis

Characterization of Particles from In-Service Lubricants http://www.machinerylubrication.com/Read/28859/lubricant-particles-characterization

Analytical Ferrography – Make It Work For You http://www.machinerylubrication.com/Read/5/analytical-ferrography

Spectro Scientific https://www.spectrosci.com/

Allergie aux débris d’usure de prothèse. Une affection méconnue de diagnostic et de traitement difficiles http://www.nicoledelepine.fr/publication/allergie-debris-usure-prothese-145.pdf

Étude de cas : surveillance de l’état de la boîte de vitesses avec analyse des débris d’usure https://fluidsandlubricants.com/2025/03/05/etude-de-cas-surveillance-de-letat-de-la-boite-de-vitesses-avec-analyse-des-debris-dusure/

Centre de ressources sur les paliers https://www.ggbearings.com/fr/ressources/ressources-paliers/la-tribologie

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