Matériaux composites

L’intelligence artificielle comme solution aux résidus de matériaux composites?

Par Yves Therrien, collaboration spéciale

La demande de pièces en matériau composite connaît une croissance exponentielle depuis des années. Que ce soit des pièces pour alléger les composants dans l’aéronautique ou dans les véhicules automobiles, même dans la construction, les matériaux composites ont des propriétés supérieures à l’acier, à l’aluminium ou au bois, et ce, à un poids moindre.
Avec la croissance apparaît un autre phénomène : les résidus de production et les déchets. Comment les réutiliser et revaloriser ces rebuts? La solution novatrice viendra vraisemblablement de l’apprentissage-machine et de l’utilisation de l’automatisation avec des robots, des capteurs et l’intelligence artificielle capable d’analyser les données pour optimiser la fabrication avec les rebuts recyclés.

Mme Martine Dubé, professeure au département de génie mécanique à l’École de technologie supérieure et codirectrice du CREPEC (Centre de recherche sur les systèmes polymères et composites à haute performance), donne l’exemple des pales d’éoliennes en fin de vie. Elles s’accumulent dans des champs en attendant de trouver un moyen pour réutiliser les composants.

RÉUTILISER LES REBUTS DE PRODUCTION

« Il serait possible de revaloriser la fibre de verre des pales d’éolienne. Cependant, si le démantèlement et la récupération du produit coûtent plus cher que de la fibre de verre neuve, les producteurs n’ont aucun intérêt financier à utiliser cette matière recyclée », expose Mme Dubé.

C’est le même phénomène avec les découpes de production des pièces en fibre de carbone, les thermoplastiques et les matériaux composites laminés. Si les découpes sont des produits sains, ils ne servent pas à grand-chose tant qu’il n’y a pas de moyens pour les réutiliser pour fabriquer d’autres produits.

« La solution de recyclage dépend de la nature des matériaux. Ce seront des solutions spécifiques selon les types de déchets », estime Mme Dubé. « Pour le thermoplastique, ça devrait être un peu plus simple pour les transformer en flocons et fabriquer d’autres pièces qui demandent de moins grandes performances. Ce ne seront pas des fibres de carbone continues, mais discontinues. Les propriétés mécaniques seront différentes, mais utiles pour d’autres applications. »

LES ENJEUX DE L’APPROVISIONNEMENT STABLE

L’autre enjeu sera de voir le volume de déchets produits en fonction des besoins de l’industrie. Mme Dubé donne l’exemple de produits recyclés provenant de l’aéronautique pouvant servir à l’industrie automobile, le constructeur voudra s’assurer d’avoir une chaîne d’approvisionnement stable.
Un deuxième enjeu de nature économique influence le recyclage : si le matériau recyclé coûte plus cher que le matériau vierge, ça ne fonctionnera pas. Par exemple, on peut traiter les rebuts avec des solvants ou la pyrolyse pour enlever les polymères et ne garder que la fibre. Les procédés sont très coûteux et ça ne répond pas aux intérêts économiques des fabricants.

« Les chercheurs se penchent sur la réduction des rebuts de production et l’utilisation des déchets dans le recyclage. On devrait voir l’évolution des recherches de solutions dans les prochaines années », estime-t-elle.

L’ÉVOLUTION DES PROCÉDÉS DE FABRICATION

Actuellement, la chercheuse constate que l’évolution dans les procédés de fabrication arrive à un moment charnière. Que ce soit le moulage par compression, le moulage par autoclave dans des fours pressurisés, l’enroulement filamentaire ou les dépôts automatisés, tous ces procédés devront passer par une ère d’automatisation dans un avenir rapproché.

« Nous devrions voir le développement de nouveaux procédés hautement automatisés et même des procédés capables de récolter de nombreuses données pour les utiliser dans l’apprentissage-machine. Les industriels avec qui nous travaillons expriment clairement ce type de besoin », souligne Mme Dubé.
Dans cette ère 4.0, avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage-machine, il faudra utiliser de nouveaux outils pour améliorer les procédés existants. « On peut imaginer une usine intelligente qui va savoir quelle station est occupée, quelle autre est inoccupée, et comment optimiser la fabrication des pièces. Il y aura une accumulation des données avec de nombreux capteurs pour comprendre ce qui s’est passé pendant la fabrication. Avec une analyse automatisée de l’inspection et le relevé des problèmes et des défaillances, l’intelligence artificielle pourra avec les algorithmes faire le lien entre les défaillances notées et les paramètres de fabrication afin d’optimiser les paramètres du processus », souligne-t-elle pour décrire l’apprentissage-machine.

L’AIDE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Selon elle, il faut passer outre le mode expérimental pour utiliser les simulations informatiques, sinon ce serait très coûteux à implanter. Les chercheurs utilisent depuis longtemps la simulation et la modélisation pour comprendre ce qui se passe afin de trouver les paramètres optimums de production sans faire uniquement le travail expérimental en usine pour alimenter les bases de données.

« En alimentant l’algorithme de l’apprentissage-machine avec des simulations par ordinateur et quelques expérimentations en usine, il sera plus rapide d’optimiser les processus à moindres coûts », estime-t-elle.

La demande étant toujours plus grande pour les matériaux composites, Mme Dubé soutient que les défis de l’avenir seront l’automatisation des chaînes de production et la recherche de solutions pour réutiliser les rebuts dont la quantité croît aussi rapidement que la demande de produits.
Que ce soit la fibre de verre provenant des palles d’éolienne en fin de vie ou des rebuts de production, que ce soit la récupération des fibres de carbone recyclées, l’intelligence artificielle jointe à l’apprentissage-machine, incluant les simulations par ordinateur, permettra la création de nouveaux produits performants avec des fibres courtes. Au lieu des expérimentations par essais et erreurs, les travaux des chercheurs serviront à démontrer que l’intelligence artificielle identifiera les défaillances plus rapidement que les humains en proposant des moyens pour résoudre les problèmes efficacement.
Site Web du CREPEC : https://www.polymtl.ca/crepec/