Yuchao HUA – Projet TOP-OPTIM

Les processus de transfert de chaleur et de masse sont des éléments cruciaux dans les industries, notamment la fabrication de matériaux, le traitement chimique, le stockage d’énergie, les centrales électriques, etc. L’efficacité d’un processus ou d’un système industriel peut être considérablement augmentée en améliorant les performances des opérations de transport de chaleur et de masse. L’optimisation de la topologie (TO) optimise la disposition des matériaux dans un domaine de conception donné afin de maximiser les performances du système visé. Cependant, les dépenses de calcul de TO augmenteront rapidement avec la quantité croissante d’éléments discrets. En particulier pour les processus de transport de chaleur et de masse qui présentent généralement une complexité considérable, l’approche TO conventionnelle nécessite généralement une dépense de calcul assez importante, ce qui est un obstacle majeur pour les utilisations pratiques de TO dans les industries.

Ce projet vise à développer une plate-forme TO assistée par apprentissage automatique (ML) pour les processus de transport de chaleur et de masse, et à la combiner avec la technique de fabrication additive (AM) pour résoudre certains problèmes industriels typiques. La barrière scientifique et technologique à surmonter comprend 3 parties principales : (a) Formation de prédicteurs pour les processus industriels typiques de transport de chaleur et de masse utilisant des techniques ML ; (b) Développer le schéma TO avec des prédicteurs formés au ML ; (c) Combinaison de la boucle TO assistée par ML avec la technique AM pour certaines applications industrielles typiques. Le projet proposé est innovant et ambitieux, qui tente de combiner les trois méthodologies émergentes mais puissantes – le ML basé sur les mégadonnées, les schémas TO et les technologies AM pour optimiser les opérations industrielles de transport de chaleur et de masse.