FR 3152073 A1 20250214 FR 2308569 A 20230808 L’invention concerne un procédé et un système de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, comportant: - un module d’acquisition (3) configuré pour acquérir une configuration d’entrée (9) formée d’un ensemble de paramètres physiques relatifs aux pièces à souder et au processus de soudage, - un module d’apprentissage automatique (5) comprenant un réseau de neurones prédictif (51) configuré pour établir une courbe de friction (11) représentative de la soudure entre lesdites pièces en prenant en entrée ladite configuration d’entrée acquise, - un module de simulation (7) configuré pour simuler le comportement évolutif de l’opération de soudage en utilisant la courbe de friction (11) associée à ladite configuration d’entrée (9). Figure pour l’abrégé : Fig. 2. SIMULATION DE SOUDAGE PAR FRICTION INERTIELLE La présente invention concerne de manière générale un procédé et un système de simulation de soudage par friction inertielle et notamment sa modélisation en utilisant une loi de friction déterminée par apprentissage automatique. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE La fiabilité des soudures est une préoccupation majeure dans plusieurs domaines industriels. En particulier, le soudage par friction inertielle présente de très bonnes caractéristiques mécaniques évitant la formation de fissures, de porosité ou toute diminution de résistance dans la zone de soudure. Le comportement évolutif de l’opération de soudage par friction dépend de plusieurs paramètres physiques et par conséquent, il est avantageux de modéliser à l’avance le processus de soudage afin de choisir les paramètres physiques générant le processus de soudage le plus optimal et le plus fiable. Actuellement, les modélisations du processus de soudage par friction sont essentiellement réalisées en mode descriptif. Ceci signifie qu’il est nécessaire d’obtenir des données d’entrée de la soudure à modéliser avant d’effectuer la simulation numérique. En d’autres termes, il n’est actuellement pas possible de simuler des soudures non réalisées. Des premiers essais de prédiction des résultats de soudure par friction inertielle ont été réalisés. Ces essais permettent de prédire une soudure par friction inertielle avec une configuration de soudage constituée d’un jeu de paramètres d’entrés bien déterminés. En revanche, les résultats deviennent incorrects dès qu’un des paramètres d’entrée est modifié. Ainsi, il faut passer par une identification d’une loi de friction à chaque configuration de soudage rencontrée. Cette identification est basée sur une méthode essai-erreur en faisant évoluer la pression par palier jusqu’au succès ou jusqu’à l’arrêt des tests. Cette procédure d’identification n’est pas très précise tout en étant très longue et répétitive. L’objet de la présente invention est par conséquent de remédier aux inconvénients précités en proposant un procédé et un système de simulation de soudage par friction inertielle prédictif permettant d’anticiper les résultats du soudage sur chaque configuration tout en étant précis, efficace et rapide. La présente invention est définie par un système de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, comportant: - un module d’acquisition configuré pour acquérir une configuration d’entrée formée d’un ensemble de paramètres physiques relatifs aux pièces à souder et au processus de soudage, - un module d’apprentissage automatique comprenant un réseau de neurones prédictif configuré pour établir une courbe de friction représentative de la soudure entre lesdites pièces en prenant en entrée ladite configuration d’entrée acquise, - un module de simulation configuré pour simuler le comportement évolutif de l’opération de soudage en utilisant la courbe de friction associée à ladite configuration d’entrée. Ceci permet de prédire la loi de friction la plus représentative de l’évolution des paramètres de soudage et par conséquent, de simuler de manière prédictive la procédure de soudure afin d’anticiper les résultats sur chaque configuration tout en étant précis, efficace et rapide. Avantageusement, le module de simulation est configuré pour déterminer le comportement évolutif de l’opération de soudage en simulant l’évolution de la température, et/ou de la déformation et/ou de la contrainte dans les pièces à souder. Avantageusement, les paramètres physiques relatifs aux pièces comportent des paramètres relatifs aux matériaux des pièces à souder, aux épaisseurs des pièces à souder, et aux diamètres moyens des pièces à souder. Les paramètres physiques relatifs au processus de soudage sont des valeurs ponctuelles d’énergie surfacique de soudage, de couple des pièces à souder, de vitesse de rotation, et de pression. Chaque configuration d’entrée est sélectionnée parmi un ensemble de paramètres d’entrée permettant ainsi de prédire la soudure la plus optimale. Mis à part la matière et la géométrie des pièces, toutes les grandeurs physiques utilisées en entrée du module d’apprentissage sont issues des acquisitions courantes lors du soudage. Avantageusement, le réseau de neurones prédictif est configuré pour prendre en entrée une abscisse ponctuelle d’un point considéré de la courbe de friction à prédire et pour donner en sortie le coefficient de friction correspondant à ladite abscisse utilisée en entrée, l’abscisse ponctuelle étant un nombre sans dimension déterminé par les valeurs desdits paramètres physiques d’entrés. Ceci permet d’obtenir par prédiction itérative la courbe de friction µ=f(z) la plus représentative de la soudure. Avantageusement, le réseau de neurones prédictif comprend une succession de couches totalement connectées entre elles, les neurones ayant une même fonction d’activation logistique de type fonction sigmoïde. Avantageusement, le système comporte une base de données d’apprentissage configurée pour entrainer le réseau de neurones, la base de données d’apprentissage comportant un ensemble de courbes de frictions d’apprentissage uniformément pondérées, les courbes de frictions d’apprentissage étant des courbes de frictions expérimentales prétraitées. Avantageusement, le système comporte un module de prétraitement comprenant des réseaux de neurones de prétraitement ayant en entrée des courbes de frictions expérimentales et en sortie les courbes de frictions d’apprentissage, les réseaux de neurones de prétraitement étant configuré pour réaliser les étapes suivantes : - lissage et rééchantillonnage de chaque courbe expérimentale pour former des courbes expérimentales lissées et rééchantillonnées, et - extrapolation desdites courbes expérimentales lissées et rééchantillonnées pour former les courbes de frictions d’apprentissage avec des plages d’abscisses identiques. Avantageusement, le module de simulation est configuré pour utiliser chaque courbe de friction comme entrée pour simuler l’évolution lors du soudage de la température des pièces, et/ou de la déformation des pièces et/ou de la contrainte sur les pièces, pour chaque configuration d’entrée associée à ladite chaque courbe de friction. Ainsi, la simulation devient prédictive et s’affranchit de la réalisation physique de la soudure. En effet, la simulation utilise la courbe prédite par le schéma neuronal et ne nécessite plus de souder une configuration pour en obtenir la courbe de friction par identification inverse. Avantageusement, le module de simulation est configuré pour réaliser la simulation selon une technique de calcul par éléments finis. L’invention vise également un procédé de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, comportant les étapes suivantes mises en œuvre par ordinateur: - acquérir une configuration d’entrée formée d’un ensemble de paramètres physiques relatifs aux pièces à souder et au processus de soudage, - établir par un réseau de neurones prédictif une courbe de friction représentative de la soudure entre lesdites pièces pour ladite configuration d’entrée, - simuler le comportement évolutif de l’opération de soudage en utilisant la courbe de friction associée à ladite configuration d’entrée. Avantageusement, la simulation du comportement évolutif de l’opération de soudage comporte la simulation de l’évolution de la température, et/ou de la déformation et/ou de la contrainte dans les pièces à souder. Avantageusement, le réseau de neurones prédictif est préalablement entrainée selon une technique d’optimisation du type descente de gradient par mini-lots, en utilisant une base de données d’apprentissage comportant un ensemble de courbes de frictions d’apprentissage correspondant à des courbes de frictions expérimentales prétraitées. L’invention vise aussi un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé de simulation de soudage par friction inertielle selon l’une quelconque des caractéristiques ci-dessus, lorsque lesdites instructions de code sont exécutées par une unité de traitement. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de modes de réalisation préférentiels de l’invention faits en référence aux figures jointes parmi lesquelles : La illustre de manière schématique un processus de soudage par friction inertielle entre deux pièces à souder ; La illustre de manière schématique un système de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, selon un mode de réalisation préféré de l’invention ; La est un graphe illustrant de manière schématique une courbe de friction déterminée par le module d’apprentissage automatique, selon l’invention ; La illustre de manière schématique un système de simulation comportant un dispositif d’entraînement, selon un mode de réalisation préféré de l’invention ; La illustre de manière schématique les étapes d’un procédé de simulation pouvant être mis en œuvre par un système selon le mode de réalisation de la ; Les , et sont des graphes illustrant les étapes réalisées sur une courbe de friction expérimentale pour obtenir la courbe de friction d’apprentissage correspondante, selon l’invention ; et La est un graphe illustrant plusieurs courbes de friction prédites par le module d’apprentissage automatique, selon l’invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE l’INVENTION Le principe de l’invention consiste à utiliser un schéma neuronal afin de prédire une courbe de friction représentative de la soudure à simuler, sans avoir besoin de réaliser effectivement une soudure par friction. La illustre de manière schématique un processus de soudage par friction inertielle entre deux pièces p1, p2 à souder. Le soudage par friction inertielle est un processus de soudage à l’état solide consistant à mettre en rotation une des pièces avant de les mettre en contact sous l’effet d’une pression. Ce processus est décrit par des courbes d’évolution temporelle de la vitesse V, de la pression P et de la consommation de matière M. Plus particulièrement, ce processus de soudage comporte trois phases. La première phase (Phase 1) est une phase de lancement durant laquelle une des pièces p1 est mise en rotation R puis débrayée. Après le débrayage, la pièce p1 continue de tourner par inertie avec une vitesse de rotation R décroissante. La deuxième phase (Phase 2) est une phase de soudage qui comporte deux périodes. Lors de la première période, les deux pièces p1, p2 sont mises en contact sous l’effet d’un effort E de pression qui augmente rapidement avant de se stabiliser à une pression constante. La vitesse de rotation R continue à diminuer librement. Durant cette période de freinage les pièces p1, p2 s’échauffent localement par frottement. Lors de la seconde période, les pièces p1, p2 se déforment sous l’effet de la chaleur et de l’effort de pression. L’ensemble de deux pièces se raccourcit par l’effet d’une augmentation de la consommation de matière. La vitesse de rotation R continue toujours de diminuer. La troisième phase (Phase 3) est une phase de forgeage. Cette phase commence après la décélération complète de la pièce p1, i.e. après que sa vitesse de rotation ait atteint zéro. Durant cette troisième phase, il n’y a plus de consommation de matière et les pièces p1, p2 refroidissent pendant que l’effort E de pression est maintenu constant ou éventuellement augmenté. La illustre de manière schématique un système de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, selon un mode de réalisation préféré de l’invention. La est également utilisée pour illustrer un procédé de simulation de soudage par friction inertielle, selon un mode de réalisation de l’invention. Ce système de simulation 1 comporte un module d’acquisition 3, un module d’apprentissage automatique 5, et un module de simulation 7. Le module d’acquisition 3 est configuré pour acquérir une configuration d’entrée 9 parmi un ensemble de configurations d’entrées. Chaque configuration d’entrée 9 comporte un premier ensemble 91 de paramètres physiques relatifs aux pièces à souder et un deuxième ensemble 93 de paramètres physiques relatifs au processus de soudage. Le premier ensemble 91 correspondant aux paramètres physiques d’entrés relatifs aux pièces, comporte de préférence des paramètres relatifs aux matériaux, aux épaisseurs, et aux diamètres moyens des pièces à souder. Le deuxième ensemble 93 correspondant aux paramètres physiques d’entrés relatifs au processus de soudage, comporte de préférence des valeurs ponctuelles issues du processus de soudage comprenant des grandeurs d’énergie surfacique de soudage, d’inertie ou de couple des pièces à souder, de vitesse de rotation, et d’effort de pression. Le module d’apprentissage automatique 5 est configuré pour établir une loi (ou courbe) de friction 11 représentative de la soudure entre les pièces à souder p1, p2 pour chaque configuration d’entrée. On notera que la loi de friction est une courbe dite de Stribeck, qui définit l’évolution du coefficient de friction en fonction d’une variable sans dimensions noté caractérisant les paramètre du processus étudié. Cette loi ou courbe est connue pour la personne de l’état de la technique. Plus particulièrement, le module d’apprentissage automatique 5 comprend un réseau de neurones prédictif 51 ayant en entrée une abscisse ponctuelle d’un point considéré de la courbe de friction 11 à prédire, et en sortie le coefficient de friction correspondant à ladite abscisse utilisée en entrée. Ceci permet d’obtenir par prédiction itérative, soit point à point, la courbe de friction µ=f(z) caractérisant la soudure selon la configuration d’entrée. En effet, la est un graphe illustrant de manière schématique une courbe de friction déterminée par le module d’apprentissage automatique, selon l’invention. L’abscisse ponctuelle est un nombre sans dimension déterminé par les valeurs ponctuelles des paramètres physiques d’entrés. Ainsi, la loi de friction µ=f(z) intègre l’influence de l’ensemble des paramètres physiques d’entrés relatifs aux pièces à souder p1, p2 et au processus de soudage. Mis à part la matière et la géométrie des pièces, toutes les grandeurs physiques utilisées en entrée du module d’apprentissage 5 sont issues des acquisitions machine lors du processus de soudage. A titre d’exemple, la variable sans dimension est égale à la viscosité du matériau multiplié par la vitesse linéaire divisée par la pression. Ainsi, le réseau de neurones 51 permet d’obtenir une courbe de friction 11 pour chaque soudure intégrant l’influence de différents paramètres tels que le matériau, la géométrie des pièces et les paramètres ponctuels du processus de soudure. La courbe de friction 11 est utilisée par la suite comme entrée à une simulation numérique pour modéliser le processus de soudure. Le réseau de neurones prédictif 51 comprend une succession de couches totalement connectées entre elles. Chaque neurone de la couche précédente est relié à tous les neurones de la couche suivante. A titre d’exemple, le nombre total de couches est compris entre 5 et 25 et le nombre de neurones par couche est compris entre 20 et 50. Avantageusement, les neurones ont tous une même fonction d’activation non linéaire telle que la fonction logistique de type sigmoïde. L’entrainement du réseau de neurones prédictif 51 est réalisé grâce à une base de données d’apprentissage construite préalablement et comportant un ensemble de courbes de frictions d’apprentissage (voir Figs. 4 et 5). Le module de simulation 7 est configuré pour simuler numériquement le comportement évolutif de l’opération de soudage en utilisant la courbe de friction 11 associée à chaque configuration d’entrée 9. Le module de simulation 7 comporte une unité de calcul 71, une mémoire 73 et une unité de sortie 75 comprenant par exemple un écran. Plus particulièrement, le module de simulation 7 a de préférence comme données d’entrée la vitesse de rotation de la pièce en rotation, la pression sur la pièce en rotation, l’inertie des plateaux de la machine de friction inertielle, et la courbe de friction 11 obtenue via le module d’apprentissage automatique 5. L’unité de calcul 71 en association avec la mémoire 73 utilise la courbe de friction 11 comme entrée à une simulation par éléments finis pour déterminer l’évolution de la température, de la déformation et de la contrainte du soudage simulée pour la configuration d’entrée 9 associée à la courbe de friction. Ceci permet d’accéder à des zones de la pièce inaccessibles expérimentalement. Par exemple, la simulation permet de modéliser la montée en température à l’interface des pièces à souder p1, p2 ainsi que la déformation des pièces et notamment, la formation du bourrelet de soudage crée par l’échauffement et la pression. Cette simulation peut être affichée à l’écran ou imprimée par l’unité de sortie 75. La simulation numérique par éléments finis ne nécessite plus la réalisation physique d’une soudure selon une configuration donnée. En effet, il n’est plus nécessaire d’obtenir une courbe de friction correspondante à une soudure physique selon la configuration donnée pour réaliser par une identification inverse une simulation descriptive. La simulation selon l’invention s’affranchit de la réalisation physique de la soudure. En effet, elle utilise tout simplement la courbe 11 prédite par le réseau de neurones 51 et devient ainsi prédictive. Le procédé selon l’invention se définit ainsi en deux étapes complémentaires. La première étape comporte l’utilisation d’un schéma neuronal afin de prédire la courbe de friction µ=f(z) représentative de la soudure à simuler. L’objectif de la première étape est donc d’obtenir une courbe ou loi de friction intégrant l’influence de différents paramètres associés à chaque configuration d’entrée de la soudure. La deuxième étape comporte l’utilisation de la loi de friction prédite par le schéma neuronal comme entrée à une simulation numérique, par exemple par éléments finis, pour prédire le comportement du soudage. La illustre de manière schématique un système de simulation comportant un dispositif d’entraînement, selon un mode de réalisation préféré de l’invention. Le système de simulation 1 comporte un module d’acquisition 3, un module d’apprentissage automatique 5, un module de simulation 7, et un dispositif d’entraînement 13. Le dispositif d’entraînement 13 comporte un module de prétraitement 15 configuré pour construire une base de données d’apprentissage 17 destinée à être utilisée pour l’entraînement du module d’apprentissage 5 automatique. Le module de prétraitement 13 comporte des réseaux de neurones de prétraitement 151 comprenant une succession de couches dont le nombre de neurones est par exemple compris entre 20 et 50 par couche. Le nombre total de couches peut être compris entre 5 et 25. Les couches sont de préférence totalement connectées entre elles. Les neurones ont de préférence la même fonction d’activation qui peut être une fonction sigmoïde. On notera qu’en variante, le dispositif d’entraînement 13 peut ne pas être intégré au système de simulation. La illustre de manière schématique un procédé de simulation pouvant être mis en œuvre par un système selon le mode de réalisation de la . A l’étape E1, des courbes de friction expérimentales 110 brutes sont construites à partir des processus de soudage physiques. A l’étape E2, le module de prétraitement 13 est configuré pour déterminer des courbes de frictions d’apprentissage à partir des courbes de frictions expérimentales. Plus particulièrement, les réseaux de neurones de prétraitement 151 réalisent des opérations de prétraitement sur les courbes de frictions expérimentales 110 pour fournir en sortie les courbes de frictions d’apprentissage 111. Ces opérations de prétraitement comportent des opérations de lissage, de rééchantillonnage et d’extrapolation des courbes expérimentales 110. Les Figs. 6A-6C sont des graphes illustrant les étapes réalisées sur une courbe de friction expérimentale pour obtenir la courbe de friction d’apprentissage correspondante, selon l’invention. Chaque graphe représente le coefficient de friction en fonction de la variable sans dimension et plus précisément du logarithme de . En particulier, la illustre les effets de lissage et de rééchantillonnage réalisés par les réseaux de neurones de prétraitement 151 sur une courbe brute expérimentale. Les points 110a en forme d’étoile représentent la courbe brute tandis que les points simples 110b représentent la courbe lissée et rééchantillonnée selon une estimation grossière en 50 points. La Fig. 6B illustre l’extrapolation de la courbe expérimentale en étendant la plage des abscisses sur les faibles 120a et fortes 120b valeurs de . Ceci permet l’extension des plages d’abscisses des courbes expérimentales lissées et rééchantillonnées formant ainsi des courbes de frictions d’apprentissage avec des plages d’abscisses étendues. En effet, l’extension à des faibles 120a et grandes 120b abscisses est réalisée afin que la discrétisation des points de chacune des courbes soit sur une plage en identique pour chacune des courbes de la base de données d’apprentissage 17. A titre d’exemple, pour l’extension à faible 120a et à grande 120b abscisse , les réseaux de neurones de prétraitement 151 utilisent au plus 40% des points se situant de part et d’autre des extrémités de la courbe lissée et échantillonnée en 50 points afin d’en déduire l’extension de manière locale. La illustre les points de la courbe expérimentale et de la courbe de friction d’apprentissage 111 correspondante. Les points de la courbe expérimentale sont représentés par des étoiles 110a. Selon cet exemple, la courbe de friction d’apprentissage 111 est le résultat des opérations de lissage et rééchantillonnage en 200 points après une opération d’extrapolation. Au total selon cet exemple, chaque courbe de friction d’apprentissage 111 représente 200 points de données. Toutes ces courbes de friction d’apprentissage 111 définies sur une même plage d’abscisse forment une base de données d’apprentissage 17 pertinente. Avantageusement, les courbes de frictions d’apprentissage 111 sont uniformément pondérées. Ainsi, les pondérations de chaque point d’une courbe dépendent du nombre total de points pour la courbe. Par exemple, pour une courbe décrite par 50 points, chacun des 50 points aura une pondération de 1/50 lors de l’entrainement. La base de données d’apprentissage comporte ainsi l’ensemble des points de chacune de ces courbes de frictions uniformément pondérées. On notera que la base de données d’apprentissage 17 peut comporter plusieurs centaines de courbes de friction d'apprentissage avec différentes configurations d'entrée. Avantageusement, une identification inverse de la courbe de friction est effectuée par le module de simulation 7 pour chacune des soudures de la base de données d’apprentissage 17. A l’étape E3, la base de données d’apprentissage 17 est utilisée pour réaliser l’entraînement du module d’apprentissage automatique 5. Avantageusement, un algorithme d’optimisation du type descente de gradient par « mini-lots » (mini-batch) est utilisé pour l’entraînement du réseau de neurones prédictif 51 du module d’apprentissage automatique 5. Les poids du réseau de neurones sont mis à jour progressivement. Lors d’un cycle entier d’apprentissage, l’ensemble des mini-lots est utilisé. A titre d’exemple, la taille des mini-lots est comprise entre 32 et 128 points. Lors de l’entraînement, une technique courante dite « momentum » peut être utilisée à chaque mise à jour des poids du réseau de neurones. Le facteur utilisé lors de la mise à jour des poids est par exemple, compris entre 10% et 90%. Un exemple de la technique « momentum » est décrit par P. Kim dans MATLAB Deep Learning with Machine Learning, Neural Networks and Artificial intelligence, 2017. Avantageusement, une fois l’entraînement réalisé, des tests à l’aveugle sont effectués afin de valider la pertinence de la courbe de friction prédite lors de calculs de simulation. Le critère de succès est la bonne prédiction de la consommation de la matière en fin de soudure et de la température à l’interface durant le soudage. Après l’apprentissage, le module d’apprentissage automatique 5 est prêt pour prédire des courbes de friction à partir de différentes configurations. En effet, à l’étape E4, pour chaque configuration d’entrée 9 acquise par le module d’acquisition 3, le module d’apprentissage automatique 5 utilise cette configuration d’entrée pour établir une courbe de friction 11 correspondante représentative de la soudure. Plus particulièrement, le module d’apprentissage automatique 5 utilise la configuration d’entrée comportant les paramètres physiques relatifs aux pièces à souder (matériaux, épaisseurs, et diamètres moyens) ainsi que les valeurs ponctuelles issues du processus de soudage (énergie surfacique de soudage, inertie, vitesse de rotation, et pression) pour déterminer les abscisses ponctuelles et pour prédire la courbe de friction µ=f(z). Cette courbe de friction représentative de la soudure associée à la configuration d’entrée est prédite de manière itérative par le réseau de neurones prédictif déjà entraîné. La est un graphe illustrant plusieurs courbes de friction prédites par le module d’apprentissage automatique, selon un exemple de l’invention. Cet exemple montre trois courbes 11a, 11b, 11c pour trois configurations d’entrée 9 différentes, à savoir trois pressions différentes, 48 MPa, 68 MPa et 88 MPa respectivement, tous les autres paramètres physiques (géométrie, matériaux, énergie surfacique et vitesse) étant quasiment constants entre ces trois courbes. Pour chaque configuration 9 d’une géométrie, d’un couple matière et/ou d’une paramétrie de soudage, le module d’apprentissage automatique 5 fournit une courbe de friction 11. Ensuite, à l’étape E5, la courbe de friction 11 représentative de la soudure d’intérêt est utilisée pour alimenter le module de simulation 7. En ayant comme données d’entrée la vitesse de rotation de la pièce en rotation, la pression sur la pièce en rotation, l’inertie des plateaux de la machine de friction inertielle, et la courbe de friction 11, le module de simulation 7 détermine le comportement évolutif de l’opération de soudage. Plus particulièrement, le module de simulation 7 a de préférence comme données d’entrée la vitesse de rotation de la pièce en rotation, la pression sur la pièce en rotation, l’inertie des plateaux de la machine de friction inertielle, et la courbe de friction 11 obtenue via le module d’apprentissage automatique 5. L’unité de calcul 71 du module de simulation 7 utilise le calcul par éléments finis pour déterminer le comportement évolutif de l’opération de soudage en simulant de préférence l’évolution de la température, de la déformation et de la contrainte dans les pièces modélisées. Système de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, caractérisé en ce qu’il comporte: - un module d’acquisition (3) configuré pour acquérir une configuration d’entrée (9) formée d’un ensemble de paramètres physiques relatifs aux pièces à souder et au processus de soudage, - un module d’apprentissage automatique (5) comprenant un réseau de neurones prédictif (51) configuré pour établir une courbe de friction (11) représentative de la soudure entre lesdites pièces en prenant en entrée ladite configuration d’entrée acquise, - un module de simulation (7) configuré pour simuler le comportement évolutif de l’opération de soudage en utilisant ladite courbe de friction (11) associée à ladite configuration d’entrée (9). Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que le module de simulation (7) est configuré pour déterminer le comportement évolutif de l’opération de soudage en simulant l’évolution de la température, de la déformation et de la contrainte dans les pièces à souder. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau de neurones prédictif (51) est configuré pour prendre en entrée une abscisse ponctuelle d’un point considéré de la courbe de friction (11) à prédire, et pour donner en sortie le coefficient de friction correspondant à ladite abscisse utilisée en entrée, l’abscisse ponctuelle étant un nombre sans dimension déterminé par les valeurs desdits paramètres physiques d’entrées. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau de neurones prédictif (51) comprend une succession de couches totalement connectées entre elles, les neurones dudit réseau de neurones prédictif (51) ayant une même fonction d’activation logistique de type fonction sigmoïde. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une base de données d’apprentissage (17) configurée pour entraîner le réseau de neurones prédictif (51), la base de données d’apprentissage (17) comportant un ensemble de courbes de friction d’apprentissage (111) uniformément pondérées, les courbes de friction d’apprentissage étant des courbes de friction expérimentales prétraitées. Système selon la revendication 5, caractérisé en ce qu’il comporte un module de prétraitement (15) comprenant des réseaux de neurones de prétraitement (151) ayant en entrée des courbes de frictions expérimentales (110) et en sortie les courbes de frictions d’apprentissage (111), les réseaux de neurones de prétraitement étant configurés pour réaliser les étapes suivantes : - lissage et rééchantillonnage de chaque courbe expérimentale pour former des courbes expérimentales lissées et rééchantillonnées, et - extrapolation desdites courbes expérimentales lissées et rééchantillonnées pour former les courbes de frictions d’apprentissage (111) avec des plages d’abscisses identiques. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le module de simulation (7) est configuré pour utiliser chaque courbe de friction (11) comme entrée pour simuler l’évolution lors du soudage de la température des pièces, et/ou l’évolution de la déformation des pièces, et/ou l’évolution de la contrainte sur les pièces, pour chaque configuration d’entrée (9) associée à ladite chaque courbe de friction (11). Procédé de simulation de soudage par friction inertielle de pièces à souder, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes mises en œuvre par ordinateur : - acquérir une configuration d’entrée (9) formée d’un ensemble de paramètres physiques relatifs aux pièces à souder et au processus de soudage, - établir par un réseau de neurones prédictif (51) une courbe de friction (11) représentative de la soudure entre lesdites pièces pour ladite configuration d’entrée, - simuler le comportement évolutif de l’opération de soudage en utilisant la courbe de friction associée à ladite configuration d’entrée, le procédé étant de préférence mis en œuvre par un système de simulation selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que le réseau de neurones prédictif (51) est préalablement entraîné selon une technique d’optimisation du type descente de gradient par mini-lots, en utilisant une base de données d’apprentissage (17) comportant un ensemble de courbes de frictions d’apprentissage (111) correspondant à des courbes de frictions expérimentales prétraitées. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé de simulation de soudage par friction inertielle selon l’une quelconque des revendications 8 ou 9, lorsque lesdites instructions de code sont exécutées par une unité de traitement.