Plenary conferences

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Advancing Additive Manufacturing through emerging computational techniques for optimized simulation and control

In this plenary session, we delve into the challenges and issues surrounding the development of Reduced Order Models (ROMs) for fast and accurate simulation and control in Additive Manufacturing (AM). We present a suite of suitable techniques, including Proper Generalized Decomposition (PGD), advanced neural network architectures, and reinforcement learning (RL)-based approaches. These methodologies represent significant strides in overcoming the computational and accuracy-related hurdles in AM processes.

Illustrative examples will be provided to showcase the practical applications and effectiveness of these techniques. These examples will demonstrate how ROMs, combined with PGD, enhance real-time simulation capabilities, ensuring high efficiency and accuracy in predicting thermal and mechanical behaviors in AM. The integration of advanced neural networks, such as Fourier Neural Operators (FNO), will be highlighted, showing their capability in processing complex, high-dimensional data, thus enabling faster and more precise simulations. Additionally, the application of RL in process control will be illustrated, emphasizing its role in optimizing parameters for specific manufacturing outcomes, thereby improving overall process efficiency and product quality.

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Fabrication additive et impression 3D : cas des formulations de béton

Les bâtiments consomment environ 48% de l'énergie mondiale chaque année sous forme d'énergie intrinsèque et d'exploitation. Pour réduit l’empreinte environnementale des bâtiments, le potentiel des technologies de fabrication additive pour la construction de bâtiments durables est important. La fabrication additive « FA » a trouvé des applications croissantes dans l'aérospatiale, les machines industrielles / commerciales, les produits de consommation / électronique, le médical… Cependant, la construction ne représente que 3,1% du total des applications de fabrication additive. 

La FA ou l'impression 3D deviendra un élément clé de la construction durable du futur. L'impression 3D orientée vers le bâtiment permet également de reproduire avec une grande précision des éléments de formes géométriques complexes précédemment conçues par ordinateur. Avec une impression 3D, il est possible de créer facilement des surfaces gauches et éléments uniques et adaptés. L'impression 3D peut permettre la fabrication d'éléments préfabriqués sur mesure, sans avoir besoin de coffrage / moules, ou directement construire des logements.

Dans ce but général, un consortium Marocain-Espagnol a développé dans le cadre d’un projet de recherche et développement (INNOESPAMAROC), un robot d'impression 3D capable d'imprimer des formulations de béton simple d'utilisation basée sur les technologies d'extrusion.

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Multiscale modeling of polymer solids and structures additively manufactured with the Selective Laser Sintering process

We present multi-scale modeling approaches which link the final thermo-mechanical performance of polymer products realized with the SLS (Selective Laser Sintering) additive manufacturing process. 

We first develop a model for crystallinity evolution of a semi-crystalline polymer based on a phase field formulation. Next, a model for porosity evolution is proposed. Homogenization models enable to predict the macroscopic thermo-mechanical response. 

An important engineering problem concerns the prediction of the lifetime of polymer solids and structures subjected to a large number of loading cycles. Since the behaviour remains dissipative, an approach based on several pillars is developed. First, an efficient computational method in linear viscoelasticity based on Laplace-Carson transform and its numerical inversion is validated. Next, the total strain histories thus obtained are provided to a time homogenization approach in coupled viscoelasticity-viscoplasticity. Finally, a damage model is applied, identified on experimental fatigue data of SLS-produced specimens and validated on other test data. 

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Processus de valorisation des résultats de recherche et Transfert des connaissances : Les Outils de Valorisation de la Recherche Scientifique & la Création de Valeur.

Dans le cadre de la réalisation des objectifs stratégiques visant la stimulation du transfert de la connaissance et promouvoir la contribution du système national de la recherche au développement économique et social, l’Université (la clé du savoir), l’Industrie (clé de production) et L’Etat (Clé des interactions stables) peuvent être présenter comme un modèle à Triple hélice créant une Dynamique de compétitivité et de développement Régional.

Processus de l’innovation au sein de l’Université part de L’émergence de l’idée de recherche appliquée à la concrétisation qui constitue une externalisation de connaissance et création de la valeur ayant un impact socio-économique.

Par définition, la « Valorisation des Résultats de la Recherche est le processus mis en œuvre pour que la recherche ait un réel impact économique et débouche, directement ou indirectement, sur des produits ou des procédés nouveaux … exploités par des entreprises existantes ou créées à cet effet ».

La valorisation de la recherche publique constitue l’un des modes de collaboration entre les universités et les entreprises : c’est une contribution au développement économique et sociale des universités.

Plusieurs Formes de Valorisation de la recherche

• Les publications scientifiques ; 

• Les conférences, séminaires, colloques ; et les présentations publiques d’affiches ;

• La formation d’étudiants à tous les cycles et principalement aux cycles supérieurs et la production et la diffusion de matériel pédagogique ;

• L’embauche d’étudiants diplômés, surtout ceux des cycles supérieurs ;

• Projets de Recherche et Développement-innovation collaboratifs (projets VRR, PAQ-Collabora, PRF…);

• Brevets d’invention et cession de licences,

• Création de startups,

• Mobilité des chercheurs et paquets technologiques

• Innovation et transfert de technologies et des connaissances…

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Texture images analysis with image processing and artificial intelligence

In this plenary session, we present some applications of texture classification, ‎analyses, segmentation, syntheses. The texture analysis ‎plays a significant role in different ‎fields: Areal surface topography mapping, ‎Cartography, Document analysis, Robot ‎vision Medical imaging , Military surveillance, ‎Environment modeling, Content-based image ‎retrieval, Industrial and food product quality ‎control, pattern recognition applications. Over the years, many approaches for texture characterization have been developed. The traditional texture characterization is based on extracting some statistic features from the pixel domain data (using histograms, autocorrelation, and moments). The co-occurrence matrix is also a popular statistical technique for extracting textural features. Furthermore, the texture image was modeled in several techniques as a Markov random field of pixels’gray level, where the relationships between the gray level of neighboring pixels are statistically characterized. Also, multi-resolution models were proposed and applied for texture segmentation.

The bio-inspired methods based on Artificial intelligence are also applied to texture analysis and characterization. The Fuzzy C-Means (FCM) algorithm can be used for texture segmentation in 2D and 3D cases. The models based on deep learning are recently also used for texture classification and segmentation.