Journées de formation du REGAL

Résumé de la formation

Disposant d’une panoplie de capteurs, on croit généralement à tort que le développement de projets industriels basés sur les données est facile… mais derrière chaque succès, une équipe a dû surmonter des difficultés que vivront toutes les entreprises désirant mettre en place ces technologies. Lors de cette présentation, le professeur Gaudreault aborde les risques et écueils les plus communs dans ce type de projets.

Jonathan Gaudreault est professeur à l’Université Laval. Il est directeur du « Consortium de recherche en génie des systèmes industriels 4.0 ». Son équipe crée des systèmes de prise de décision à base d’intelligence artificielle en collaboration avec plus d’une dizaine de partenaires industriels tels qu’APN, Produits forestiers Résolu, Biscuits Leclerc et le CRIQ. L’expertise du professeur Gaudreault a été récompensée à de nombreuses reprises; il est notamment l’un des lauréats du Prix du Canada pour la recherche interdisciplinaire en sciences et génie.

Résumé de la formation

Le procédé de production d’aluminium est souvent difficile à modéliser: il inclut une vaste gamme de phénomènes physiques interreliés (électrique, thermique, mécanique, électro-chimique, magnétohydrodynamique, etc.) se produisant dans un milieu industriel où les mesures sont limitées et imparfaites.

L’objectif de cette formation est de présenter quelques exemples de modélisation qui ont été appliqués avec succès dans l’industrie. Nous discuterons notamment d’un modèle de distribution du courant et de l’ACD, d’un algorithme de détection précoce des anodes posées à la mauvaise hauteur, et d’un modèle représentant les bulles de CO₂ sous les anodes. Au-delà des exemples eux-mêmes, l’emphase sera mise sur les meilleures stratégies à utiliser pour développer des modèles utiles en industrie: comment réussir à bien représenter les principaux phénomènes physiques, comment viser le bon niveau de complexité, comment coupler différents modèles entre eux, et comment exploiter efficacement toutes les mesures qui sont maintenant disponibles.

Sébastien Guérard a complété un baccalauréat en génie chimique ainsi qu’une maîtrise en génie à l’Université du Québec à Chicoutimi en 2010. Après ses études, il a travaillé un an chez Hatch, où il s’est spécialisé en modélisation par CFD. Il a ensuite commencé à travailler chez Rio Tinto en 2011. Ses principaux champs d’expertise incluent la conception des cuves d’électrolyse, l’optimisation du procédé, et l’amélioration des algorithmes de contrôle. Ceci l’a amené à développer plusieurs modèles reliés au procédé, certains par les méthodes d’éléments ou de volumes finis, d’autres basés sur différents types d’approches mathématique, physique ou statistique. Plus récemment, il a été impliqué dans la conception et l’exploitation de nouvelles mesures sur les cuves d’électrolyse.

Patrice Chartrand: Diplômé en génie des matériaux en 1994, le professeur Chartrand a reçu son diplôme de doctorat en génie métallurgique de l’École Polytechnique de Montréal en 2000. Il est professeur au Département de génie chimique de l’École Polytechnique depuis mai 2003. Il est membre du Centre de recherche en calcul thermochimique (CRCT) où il co-développe le logiciel FactSage de calcul de thermodynamique chimique et d’équilibre de phases depuis 1995. FactSage est utilisé par plus de 400 centres de recherche industriels et gouvernementaux et par plus de 400 universités à travers le monde. Les intérêts de recherche du professeur Chartrand sont le développement de modèles thermodynamiques et physico-chimiques pour les mélanges de sels et d’oxydes fondus de même que pour les métaux légers. Le professeur Chartrand dirige depuis 2004 le projet CRSNG de Recherche et de développement “Un laboratoire virtuel pour l’industrie de l’aluminium” en partenariat avec Alcoa, Constellium, Élysis, Hydro Aluminium et Rio Tinto. Il a été co-investigateur des projets RDCell1 et RDCell2 portant sur la formation de la gelée et la dissolution de l’alumine dans les cellules d’électrolyse (CRSNG – UQAC – Poly – Rio Tinto). Le professeur Chartrand s’est vu decerné le Grand Prix Alcan 2007 de l’Académie des Sciences de l’Institut de France pour ses travaux sur l’électrolyte de cryolithe fondue. Il est aussi co-récipiendaire du Prix Synergie Léo-Derikx 2013 du CRSNG pour ses collaborations industrielles. Il a publié plus de 130 articles scientifiques dans des revues avec comité de lecture et plus de 60 autres articles scientifiques et rapports industriels incluant un chapitre de livre et deux brevets. Il dirige ou co-dirige une dizaine d’étudiants gradués et plusieurs associés de recherche.

Résumé de la formation

Les ingénieurs et scientifiques utilisent l’expérimentation comme stratégie fondamentale pour accroitre leurs connaissances. L’art et la pratique de la planification d’expériences n’est pas bien connue et est négligée des ingénieurs et scientifiques. Les concepts de base pour concevoir des plans d’expérimentation efficaces et efficients dans un contexte de multi facteurs est un outil extrêmement valable pour toute personne qui entrevoit un plan de collecte de données et de tests. Il existe de la confusion et des recettes erronées sur la méthode véritable pour la planification d’expériences servant de guide la phase expérimentale de collecte des données en recherche scientifique. L’objectif de notre présentation est de proposer les principaux concepts et des règles sûres permettant de guider efficacement tout chercheur en phase de construction d’un plan d’expériences pour la collecte de données lors d’une expérience scientifique. Les plans d’expériences proposés et les principes mis de l’avant permettront à tout chercheur, quel que soit le domaine d’application, d’obtenir le maximum d’information avec le minimum d’essais. L’analyse des résultats est faite par des méthodes statistiques éprouvées donnant des interprétations claires et sans ambiguïté. Quand vous tester plusieurs facteurs en même temps, vous obtenez davantage de résultats de vos ressources. Les stratégies de plans d’expériences proposés sont flexibles et peuvent être employés dans la conception de produits et de procédés, en laboratoire et en production. Ils peuvent aussi être employés pour l’étude et émulation de programmes informatiques avec des calculs lourds. Un plan d’expérience dans le domaine de l’aluminium sera employé pour illustrer les concepts.

Bernard Clément, PhD, est professeur titulaire au département de mathématiques et de génie industriel de l’École Polytechnique de Montréal affiliée à l’Université de Montréal. Il possède plus de 40 années d’expérience en enseignement des méthodes de statistiques appliquées et en management de la qualité aux ingénieurs et scientifiques. Sa liste de clients comprend IBM, Sidbec-Dosco, Noranda Research Center, Bolting Technology Council, Nortel, Institut de Recherche en Biotechnologie, Compagnie Générale des Eaux (Vivendi), Bell, Postes Canada, DALSA semiconducteurs, Cardianove, Warnex, Camoplast et plusieurs établissements de recherche. Il est membre élu de l’International Statistical Institute (ISI) et membre d’American Statistical Association (ASA). Il a été vice-président du Canada Quality Council, administrateur de l’Association québécoise de la Qualité (Mouvement Québécois Qualité), et il fut président de la Société Statistique de Montréal. Il a été membre du comité ISO du Standard Council du Canada. Il a fondé Génistat Conseils Inc., une firme de consultation spécialisée en design et analyse d’études statistiques. Son produit principal est le transfert d’expertise, de connaissance et de management pour l’amélioration de la qualité des produits et des procédés.

Résumé de la formation

L’aluminium et ces alliages ont un potentiel très grand en fabrication additive, mais ils possèdent tout de même certaines contraintes intrinsèques. La présentation traitera tout d’abord des caractéristiques des alliages d’aluminium qui dictent leur utilisation en fabrication additive. Les différents procédés de FA seront ensuite présentés en relation avec leurs capacités à produire des pièces en aluminium. Les caractéristiques microstructurales en fonction des procédés, le comportement mécanique des alliages en FA et les aspects de contrôle non destructif seront aussi traités.

Alexandre Bois-Brochu, Ph.D., ing., opère au Centre de métallurgie du Québec en tant que chargé de projet depuis 2012, travaille comme chargé de projets en fabrication additive depuis 2015 et est responsable de l’axe de recherche en fabrication additive depuis 2020. Il a obtenu un doctorat sur les « effets de la texture cristallographique sur les propriétés mécaniques statiques de l’alliage aéronautique Al-Li 2099 T83 » en 2017 et un baccalauréat en Génie de la Métallurgie et des Matériaux de l’Université Laval. Au CMQ, il est en charge des projets de recherche en fabrication additive, ce qui inclut les procédés par dépôt de matière sous énergie dirigée (DED) d’Optomec et DED hybride d’Hybrid Manufacturing, du procédé de fusion au laser sur lit de poudre SLM 125, du système de soudage par ultrasons de Fabrisonic ainsi que du développement de traitements thermiques et des END associés à la FA.

Résumé de la formation

La conception d’extrusions d’aluminium pour des structures de collision, incluant les boîtes-tampons, les pare-chocs et les composantes structurales du châssis, dépend de requis spécifiques tels que l’énergie à absorber, la force transférée à l’occupant ainsi que l’espace disponible. En outre, le comportement mécanique des matériaux va établir les dimensions des extrusions afin d’atteindre ces critères. Toutefois, lors de la conception, c’est un défi d’évaluer la performance à l’impact d’un matériau, étant donné les états de contrainte et les chemins de déformation complexes. L’expérience est actuellement le meilleur outil pour déterminer l’alliage, l’état et les paramètres d’extrusion. Malgré cela, ces choix doivent régulièrement être modifiés suite aux essais d’extrusion afin d’atteindre la ductilité requise, souvent au détriment de la résistance. Cette formation montre le développement d’un outil virtuel afin de prédire précisément la performance à la collision d’un matériau et de paramètres d’extrusion donnés, en amont, à la phase de conception.

Jean-François Béland est un agent de recherche au conseil national de recherche depuis 14 ans. Il travaille sur plusieurs procédés de formage à froid et à chaud, se spécialisant dans les techniques de simulation numérique, comme les éléments finis et les méthodes sans maillage, afin d’étudier et d’optimiser la mise en forme, le comportement à l’impact et l’assemblage de l’aluminium.