On recourt fréquemment aux traitements thermiques après soudage (TTAS) pour améliorer les propriétés métallurgiques et mécaniques des soudures. Toutefois, ces procédés sont longs et friands en ressources, alourdissant les coûts de fabrication des produits finis. L'objectif de cette étude fut de remplacer un TTAS par une approche assistée par des outils d'intelligence artificielle (IA) afin de rendre l'ensemble de l'opération de soudage plus économique.
A cette fin, L'algorithme Bonobo Optimizer (BO), un outil d'optimisation intelligent, pourrait surpasser l'algorithme d'optimisation par essaims particulaires (OEP), car il a démontré une meilleure vitesse de convergence. Les paramètres régissant le BO ont été configurés pour être adaptatifs, faisant ainsi de lui un outil d'optimisation intelligent. Le BO a permis de prédire avec précision les paramètres d'entrée (ou paramètres opératoires) du procédé de soudage susceptibles de conférer à la soudure des propriétés mécaniques (limite d'élasticité, résistance à la traction, allongement) équivalentes à celles obtenues par un TTAS.
L'originalité de cette étude réside donc dans l'évaluation de la pertinence d'outils d'IA pour suggérer des paramètres appropriés, permettant d'obtenir des soudures aux caractéristiques améliorées sans recourir au procédé coûteux de TTAS.
- Auteur(s) : GUPTA S.K., PRATIHAR B., PRATIHAR D. K., SAHA P.
- Affiliation(s) : Indian Institute of Technology Kharagpur
- Pays : Inde
- Source : Welding in the World, Vol.70, n°7, juillet 2026, pp. 2787-2805 (19 pages), en anglais
- Cote ISDOC : WW202607.2787-2805
