Analysis-Driven Design of Digital Multi-scale Microstructures of Materials

Statut
pourvu
Domaine

Ce travail de thèse portera sur la création de jumeaux numériques de microstructures de matériaux complexes permettant in-fine le rétro-design de matériaux optimaux à la vue de propriétés d’usages visées. Nous mettrons en application ce projet sur des supports de catalyseurs et matériaux de construction, en nous intéressant à l’amélioration de propriétés multi-physiques prenant en compte les propriétés de transport et la tenue mécanique.
Des matériaux modèles seront développés par Saint Gobain Research Provence à l’aide d’un procédé innovant d’ice templating. Les microstructures de ces matériaux seront modélisées à l’aide de modèles aléatoires morphologiques multi-échelles. Nous nous interesserons à un calage de ces modèles par une voie entièrement numérique simulant la physique de diverses méthodes d’analyses. Nous chercherons à prédire numériquement la réponse de la microstructure numérique aux sollicitations physiques de diverses méthodes d’analyses, puis à optimiser les paramètres des modèles en fonction de cette réponse. Chaque méthode d’analyse s’intéressera à caler une partie des paramètres des modèles. L’utilisation de plusieurs analyses permettra le calage complet. Pour citer deux exemples, la DRX pourra être utilisée pour estimer les paramètres géométriques des grains unitaires des modèles, et la porosimétrie pourra être utilisée pour estimer la macro/mesoporosité. Nous nous intéresserons également au SAXS ou à la RMN, et des propriétés mécaniques serviront également à caler le modèle. Nous explorerons également le calage des modèles par une approche par apprentissage permettant de combiner toutes les analyses. 
Les développements seront intégrés dans la plateforme en open acces plug im ! : www.plugim.fr

Mots clefs: jumeaux numériques, géométrie stochatique, multi-échelles, apprentissage.

 

  • Directeur de these     Dr, HDR, MOREAUD Maxime, IFP Energies nouvelles, Direction Sciences et Technologies du Numérique, maxime.moreaud@ifpen.fr ORCID; https://orcid.org/0000-0002-4908-401X
  • Ecole doctorale    488 - Ecole Doctorale Sciences, Ingéniérie, Santé (SIS) Saint Etienne; http://edsis.universite-lyon.fr/
  • Co-directeur de these  Dr., KLOTZ Michaela, Saint Gobain Research Provence, ORCID https://orcid.org/0000-0002-9777-4912
  • Localisation du doctorant    IFP Energies nouvelles, Solaize, FRANCE  
  • Durée et date de début    3 ans, début de préférence en octobre 2019 
  • Employeur    IFP Energies nouvelles
  • Qualifications    Master 2, ingénieur
  • Connaissances linguistique    Bonne maîtrise du français indispensable, anglais souhaitable
  • Autres qualifications    Math. Appli., Science des Matériaux, Machine learning, C/C++, Python
A propos d'IFP Energies nouvelles

IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d’innovation et de formation dont la mission est de développer des technologies performantes, économiques, propres et durables dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. Pour plus d’information, voir www.ifpen.fr. 
IFPEN met à disposition de ses chercheurs un environnement de recherche stimulant, avec des équipements de laboratoire et des moyens de calcul très performants. IFPEN a une politique salariale et de couverture sociale compétitive. Tous les doctorants participent à des séminaires et des formations qui leur sont dédiés.
 

Contact
Encadrant IFPEN 
Maxime MOREAUD
Direction Sciences et Technologies du Numérique