FR 3153417 A1 20250328 FR 2403894 A 20240415 L'invention concerne un procédé de mesure de caractéristiques associées à un matériau formant une pièce ayant subi une rupture, comprenant les étapes consistant à : - effectuer un relevé topographique de la surface de rupture de ce matériau, - utiliser au moins un algorithme d’apprentissage automatique pour déterminer, à partir de ce relevé topographique, lesdites caractéristiques. (Fig. 1) Procédé de mesure de caractéristiques associées au matériau d’une pièce ayant subi une rupture La présente invention se rapporte au domaine de la fractographie statistique, c’est-à-dire à l’analyse quantitative de la topographie des surfaces de rupture des matériaux. De nombreux travaux précédents ont porté sur de telles analyses : il est alors apparu que le relevé topographique de la surface de rupture d’un composant mécanique contient de nombreuses informations qui, correctement traitées et interprétées, permettent notamment de mieux comprendre les causes et les modalités de la rupture du matériau formant la pièce. Cette meilleure compréhension notamment des phénomènes de rupture est essentielle dans de nombreux domaines industriels, comme l’aéronautique, le ferroviaire, l’automobile ou le secteur de l’énergie où l’on cherche à anticiper et, in fine , à s’affranchir de ruptures mécaniques en service. La présente invention a notamment pour but de fournir une nouvelle approche permettant, à partir de l’analyse du faciès de rupture d’un matériau, d’accéder à des informations caractéristiques associées à ce matériau. On atteint ce but de l’invention avec un procédé de mesure de caractéristiques associées à un matériau formant une pièce ayant subi une rupture, comprenant les étapes consistant à : - effectuer un relevé topographique de la surface de rupture de ce matériau, - utiliser au moins un algorithme d’apprentissage automatique pour déterminer, à partir de ce relevé topographique, lesdites caractéristiques. De manière surprenante en effet, on s’est rendu compte, à travers l’analyse de nombreux faciès de rupture permise par les outils de l’intelligence artificielle – et notamment de l’apprentissage automatique – qu’il existait une relation prévisible entre la topographie de ces faciès et des caractéristiques intrinsèques ou liées à l’historique du matériau formant la pièce qui s’est rompue. Suivant d’autres caractéristiques optionnelles du procédé selon l’invention, prises seules ou en combinaison : ledit algorithme est du type à apprentissage profond : ce type d’algorithme – désigné aussi par algorithme à réseau neuronal convolutionnel – s’est révélé particulièrement efficace dans le cadre de la présente invention, permettant d’atteindre une fiabilité élevée ; lesdites caractéristiques sont choisies dans le groupe comprenant : l’amplitude des sollicitations ayant conduit à la rupture du matériau, notamment par fatigue, l’intensité des contraintes ayant conduit à la rupture du matériau, les propriétés mécaniques du matériau comme sa ténacité, sa limite élastique ou son coefficient d’écrouissage, la nature de la corrosion ayant conduit à la rupture du matériau, la nature du matériau, le traitement subi par le matériau, l’origine du matériau. Le procédé selon la présente invention, qui peut être appliqué notamment aux métaux et alliages métalliques, peut ainsi trouver une gamme très large d’applications, permettant d’obtenir de nombreuses informations très utiles sur les caractéristiques intrinsèques et historiques des matériaux ainsi que sur les sollicitations subies en service. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : une matrice de confusion, permettant de visualiser l’écart entre, d’une part les valeurs déterminées au moyen du procédé selon l’invention et, d’autre part, de l’amplitude des sollicitations ayant conduit à la rupture par fatigue d’une pièce formée dans un matériau donné, pour différentes amplitudes de sollicitation, et FIG. 2 : un graphique bidimensionnel permettant de visualiser que des points déterminés au moyen du procédé selon l’invention se regroupent par paquets représentatifs de la nature du matériau formant la pièce ayant subi la rupture. Dans ce qui suit, on va plus particulièrement illustrer le procédé selon l’invention lorsqu’il est utilisé pour déterminer l’amplitude des sollicitations d’une pièce formée dans matériau ayant subi une rupture par fatigue. Comme cela est connu en soi, une rupture par fatigue est le résultat de sollicitations répétées appliquées au matériau, présentant une amplitude variable ou sensiblement constante, conduisant à la fissuration et, in fine , à la rupture du matériau. D’autres scénarios de rupture rentrent également dans le champ de la présente invention, tels que la rupture brutale, provoquée par une unique sollicitation dont l’intensité dépasse le seuil de rupture du matériau, ou tels que la rupture par corrosion sous contrainte. S’agissant donc de la rupture par fatigue d’une pièce formée dans un matériau donné, l’objectif est de déterminer l’amplitude des cycles de fatigue couramment notée ΔΚ et exprimée en MPa.m 1/2 ayant conduit à la rupture de la pièce. En effet, pour les alliages métalliques notamment, plus l’amplitude ΔΚ est élevée, plus la fissure se propage rapidement, et donc plus le phénomène de rupture de la pièce a lieu rapidement. Ainsi, lorsqu’on analyse post-mortem une pièce formée d’un matériau donné, c’est-à-dire après rupture, il est essentiel de connaître l’amplitude ΔΚ des cycles de fatigue car cette information fournit le chargement mécanique à l’origine de la rupture, permettant in fine de dimensionner correctement la pièce de remplacement et/ou de choisir un matériau approprié de sorte à ce que la pièce reste opérationnelle pendant toute la durée de service souhaitée. Selon le procédé selon l’invention, on commence par entraîner un logiciel utilisant au moins un algorithme d’apprentissage automatique (« machine learning ») au moyen d’une base de faciès de rupture de pièces. Dans ce qui suit, on désignera par « logiciel d’apprentissage automatique » le logiciel utilisant l’algorithme d’apprentissage automatique. Cette base de faciès est constituée d’un grand nombre de relevés topographiques de surfaces de rupture de pièces formées dans un ou plusieurs matériaux différents, ayant subi des cycles de fatigue pour différentes gammes de valeurs d’amplitude ΔΚ. Ces relevés topographiques, obtenus par exemple au moyen d’un profilomètre, permettent typiquement d’obtenir des images de quelques dizaines de milliers de μm 2 contenant de l’ordre de 10 6 pixels chacune. Ces images sont réparties en classes d’images, toutes les images d’une même classe correspondant à des faciès de rupture de pièces formées dans un même matériau et ayant subi des cycles de fatigue de même amplitude ΔΚ. Au sein d’une classe d’images, on sélectionne une partie des images (typiquement 80% des images) pour procéder à l’entraînement du logiciel d’apprentissage automatique, et l’autre partie des images (typiquement 20% des images) pour procéder à la validation des résultats fournis par ce logiciel. Concrètement, lors de l’entraînement du logiciel d’apprentissage automatique, pour chaque classe d’images, on annote chaque faciès de rupture, en lui associant des informations pouvant comprendre typiquement : la nature du matériau, l’amplitude ΔΚ des sollicitations ayant conduit à la rupture de la pièce par fatigue, le traitement subi par le matériau, l’origine du matériau, etc. Pour la validation du logiciel d’apprentissage automatique, pour chaque classe d’images, on soumet au logiciel des images de faciès de rupture issues de la base d’images de validation, et on compare l’amplitude prédite par ce logiciel ΔΚ Prédite à l’amplitude réelle ΔK correspondant à chaque faciès de rupture d’image de validation. On peut ainsi obtenir une matrice de confusion telle que celle représentée à la FIG. 1 , dont l’axe des abscisses indique les valeurs d’amplitude prédites ΔΚ Prédites et l’axe des ordonnées les valeurs d’amplitude réelle ΔΚ. Comme on peut le constater sur cette matrice de confusion, pour différentes images de validation correspondant à un même ΔΚ, c’est-à-dire à des pièces ayant subi des sollicitations de fatigue de même amplitude, le logiciel d’apprentissage automatique fournit des valeurs d’amplitude prédites ΔΚ Prédites faiblement dispersées autour de la valeur réelle ΔΚ : ceci se traduit par le fait que l’ensemble des carrés représentés sur cette figure se répartissent sensiblement autour d’une droite de pente -1 correspondant à un accord parfait entre les valeurs prédites et les valeurs réelles. Ce résultat étonnant exprime que pour différentes pièces formées dans un matériau donné ayant subi des cycles de sollicitation en fatigue de même amplitude donnée ΔΚ, on trouve des faciès de rupture présentant des reliefs (champs de hauteurs et de pentes, notamment) similaires, et que ces reliefs diffèrent de ceux présents sur les surfaces de rupture de pièces ayant subies des cycles de fatigue de différentes amplitudes. Une fois identifiée cette propriété inattendue, on comprend que les outils de l’intelligence artificielle, et en particulier l’apprentissage automatique, soient particulièrement adaptés pour mesurer post-mortem l’amplitude ΔΚ des cycles de fatigue. Ces outils permettent en effet, au fur et à mesure qu’on leur soumet de nouveaux faciès de rupture, d’enrichir leur base de faciès annotés, et ainsi de de calculer des amplitudes prédites ΔΚ Prédites pour de nouveaux faciès de rupture qui seront d’autant plus proches des amplitudes ΔΚ ayant conduit à la rupture des pièces concernées. De manière préférée, on utilise, comme algorithme de classification des faciès de rupture, un algorithme d’apprentissage profond du type à réseau neuronal convolutionnel (CNN). La rétro-propagation des résultats fournis par cet algorithme à chaque analyse de nouveau faciès de rupture, permet d’optimiser les poids associés aux neurones, par exemple en utilisant un optimiseur de type Descente de Gradient Stochastique (SGD). La classification des images représentatives de faciès de rupture analysés peut s’effectuer au moyen de fonctions de coûts, connues en soi. De préférence, la phase d’entraînement de l’algorithme d’apprentissage profond repose sur le champ des log-volatilités du champ des hauteurs des surfaces de rupture, plutôt que sur leur simple relevé topographique. En chaque point de coordonnées de la surface de rupture, cette log-volatilité est définie comme , étant la hauteur de la surface de rupture mesurée au point de coordonnées , et étant l’échelle à laquelle on mesure la variation du champ . En pratique, en effectuant des tests sur différents alliages métalliques tels que l’acier 15-5PH, l’inconel, l’aluminium, le titane TA6V, on a pu constater que le procédé selon l’invention permettait de connaître l’amplitude ΔΚ avec une marge d’erreur inférieure à 10%. Selon une autre possibilité offerte par le procédé selon l’invention, on s’est rendu compte qu’en analysant des faciès de rupture brutale et en supprimant l’étape de classification de ces faciès, on pouvait transformer les images en données à haute dimensionnalité (typiquement des vecteurs à environ 1000 cordonnées). En appliquant à ces données un algorithme de réduction de dimensionnalité tel que l’algorithme t-SNE, on peut réduire cette dimensionnalité à quelques coordonnées (typiquement 2 coordonnées), tout en préservant la structure des données initiales : on peut de la sorte transformer des données complexes en un format plus accessible, adapté à l’interprétation visuelle. Ce faisant, on peut établir, pour des faciès de rupture de pièces formées dans des matériaux différents, des graphiques tel que celui de la FIG. 2 , sur lesquels on reporte des points ayant pour coordonnées celles obtenues après la réduction dimensionnelle susmentionnée. Sans que ces coordonnées soient en elles-mêmes représentatives de caractéristiques physiques des matériaux étudiés, on a pu se rendre compte que les points correspondant à des faciès de rupture de pièces formées dans le même matériau, se regroupent par paquet sur le graphique. Ainsi par exemple sur la FIG. 2 : le groupe de points 3 est représentatif de faciès de rupture de pièces formées dans un premier alliage d’aluminium, le groupe de points 5 est représentatif de faciès de rupture de pièces formées dans un second alliage d’aluminium, le groupe de points 7 est représentatif de faciès de rupture de pièces en acier inoxydable, les groupes de points 9, 11, 13 sont représentatifs de faciès de rupture de pièces formées dans trois aciers de nuances différentes, le groupe de points 15 est représentatif de faciès de rupture de pièces en titane TA6V, et le groupe de points 17 est représentatif de faciès de rupture de pièces en acier 15-5PH. Comme on peut donc le comprendre à la lumière de ce qui précède, le procédé selon l’invention permet donc également, en analysant le faciès de rupture d’une pièce formée dans un matériau donné, de déterminer la nature de ce matériau. Naturellement, l’invention est décrite dans ce qui précède à titre d’exemple. Il est entendu que l’homme du métier est à même de réaliser différentes variantes de réalisation de l’invention sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Procédé de mesure de caractéristiques (ΔΚ) associées à un matériau formant une pièce ayant subi une rupture, comprenant les étapes consistant à : - effectuer un relevé topographique de la surface de rupture de ce matériau, - utiliser au moins un algorithme d’apprentissage automatique pour déterminer, à partir de ce relevé topographique, lesdites caractéristiques (ΔΚ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit algorithme est du type à apprentissage profond. Procédé selon la revendication 1, dans lequel lesdites caractéristiques (ΔΚ) sont choisies dans le groupe comprenant : - l’amplitude des sollicitations (ΔΚ) ayant conduit à la rupture du matériau, notamment par fatigue, - l’intensité des contraintes ayant conduit à la rupture du matériau, - les propriétés mécaniques du matériau comme sa ténacité, sa limite élastique ou son coefficient d’écrouissage, - la nature de la corrosion ayant conduit à la rupture du matériau, - la nature du matériau, - le traitement subi par le matériau, - l’origine du matériau.