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Hybrid data-driven approaches to support the design of extrusion forming tools

Description du projet

Modélisation hybride pour la conception d’outils de formage par extrusion

Les profilés thermoplastiques extrudés sont utilisés dans de très nombreuses applications. Le processus d’extrusion façonne les polymères fondus en les forçant dans une filière. La production manque toutefois souvent d’efficacité en raison des méthodes d’essai et d’erreur qui entraînent un gaspillage de matériaux. Bien que les ingénieurs aient développé des codes de conception basés sur la physique, ces outils présentent des limites. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet HybDDEF se propose de développer un code open-source qui modélise simultanément la filière et le calibrateur. Le projet adoptera une approche d’apprentissage par la physique et de modélisation hybride qui combine des techniques d’apprentissage automatique et pilotées par les données avec des codes développés sur mesure pour créer un modèle hybride qui aide à la conception d’outils d’extrusion de polymères.

Objectif

Extruded thermoplastic profiles are widely used in a large range of application fields, such as medical, electronic, etc. The crosssection geometry of these profiles is designed to fulfill the needs of a specific application, and the engineering process used to achieve this geometric conditions is known as extrusion, where a polymer melt is pushed through a die to convert it into the desired shape. Although this technique is widely used in the industry, the process of production of extruded profiles is far from being efficient, since the standard methods of manufacturing are based on experimental trial-and-error approaches, which are time consuming and waste materials. With the increase in computational power and the development of numerical methods, efforts have been made to improve these approaches. Although engineers have developed physics-based codes that assist in the design of extrusion dies and calibrators (where the polymer is cooled down to assure its mechanical resistance) during the last years, the existing codes present several limitations; i. e., the viscoelastic nature of the polymer and realistic heating systems are not considered, and the phenomena that occur in these tools are highly coupled, but the codes treat separately both the die and the calibrator. In this project, we will improve the existing codes by incorporating the novelties previously mentioned and will develop an integrated automatic open-source code that considers the simultaneous modelling of both the die and calibrator. Lastly, we will use a physics-augmented learning and hybrid modelling approach, where we will combine novel data driven and machine-learning techniques (based on experimental data) with our developed codes in order to derive a hybrid model, which will take into account the deviation between the measured physical reality and our physics-based simulations. This hybrid approach will assist in the optimal design of polymer extrusion tools (extrusion die and calibrator).

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

UNIVERSIDADE DO MINHO
Contribution nette de l'UE
€ 191 343,12
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)