Conception d’alliages d’aluminium liquide par apprentissage automatique pour l’optimisation des microstructures de solidification : une approche atomistique -Thèse de doctorat (H/F)

Description du Poste

Sujet De Thèse

Contexte :
Le sujet s’inscrit dans le cadre du projet LUMEN, qui vise à développer de nouveaux alliages d’aluminium en s’appuyant sur la connaissance de la structure liquide afin de créer des microstructures innovantes adaptées aux éléments issus du recyclage de l’aluminium. L’objectif est d’explorer l’ajout d’éléments de transition et de leurs éventuels adjuvants dans les alliages d’aluminium afin d’optimiser leurs microstructures. Des calculs de dynamique moléculaire ab initio montrent que ces modifications sont liées à une structuration du liquide présentant une forte symétrie pentagonale. Par ailleurs, l’intensification du recyclage de l’aluminium entraîne une augmentation inévitable des impuretés, parmi lesquelles des éléments de transition comme le fer (Fe), au-delà des teneurs usuelles, formant des précipités qui altèrent les propriétés mécaniques. Toutefois, certaines impuretés pourraient devenir des éléments bénéfiques : déterminer dans quelles conditions constitue l’un des objectifs de la recherche. Les alliages développés pour la fabrication additive montrent que l’ajout d’éléments à diffusion lente améliore les propriétés en sursaturant la matrice lors de la solidification et en ralentissant la précipitation à l’état solide. Les innovations incluent le déploiement de la métallurgie combinatoire sur des systèmes multi-composants, la modélisation multi-échelle intégrant de nouveaux modèles physiques, ainsi que l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle pour le passage à l’échelle entre modèles. L’identification de nouveaux produits tolérants aux impuretés issues du recyclage rendra l’industrie de l’aluminium plus résiliente face à l’intensification du recyclage.
Méthodologie :
La modélisation atomique par dynamique moléculaire utilise des potentiels interatomiques issus de l’apprentissage automatique afin de comprendre l’influence des éléments d’alliage sur la structure du liquide et le comportement des interfaces solide/liquide. Les résultats des simulations seront essentiels pour la modélisation phase-field visant à prédire la dynamique des microstructures de solidification, en tenant compte de l’anisotropie de l’énergie de surface et de la cinétique d’attachement. Le lien entre les différentes échelles est assuré par de nouveaux outils fondés sur l’apprentissage automatique basé sur des graphes, permettant de transférer les lois constitutives de l’échelle atomique vers les échelles phase-field et microstructurales. Les résultats expérimentaux serviront à valider la modélisation, avec un intérêt particulier pour les alliages ternaires comprenant les éléments Al, Cr, Fe et Ti.
Profil du/de la candidat(e) :
Nous recherchons des candidat(e)s très motivé(e)s, titulaires d’un Master en physique (ou équivalent), ayant une expérience préalable en simulations numériques et un fort intérêt pour l’informatique et l’apprentissage automatique. Les étudiant(e)s disposant d’une expérience en apprentissage automatique et/ou en simulations ab initio sont encouragé(e)s à postuler. Une bonne maîtrise de l’anglais écrit et oral est essentielle pour communiquer avec nos collaborateurs externes dans le cadre de ce projet fortement collaboratif. Le/la candidat(e) devra posséder des compétences en langages de programmation (Fortran, C/C++, Python) et sous Linux. Des connaissances de base en calcul parallèle seront appréciées.

Votre Environnement de Travail

Le ou la doctorant(e) sera accueilli(e) au laboratoire SIMaP à Grenoble. SIMaP (https://simap.grenoble-inp.fr/) est un laboratoire réunissant des scientifiques de différentes disciplines travaillant en science des matériaux, à la fois par des approches expérimentales et par la simulation. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet national DIADEM (https://www.pepr-diadem.fr/). Deux encadrants sont basés au SIMaP, sur le campus universitaire. Grenoble, capitale des Alpes, offre un environnement international et stimulant, tant pour les loisirs (sports de montagne) que pour la recherche scientifique. Des séminaires réguliers sont organisés par le MIAI, le SPF38 et d’autres centres de recherche tels que l’ESRF et l’ILL.

Rémunération et avantages

Rémunération

La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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