Artificial intelligence modeling of induction contour hardening of 300M steel bar and C45 steel spur-gear

Induction hardening is a heat surface treatment technique widely employed for steel components in order to improve their fatigue life without affecting the metallurgy of the bulk material. The control of the treated components goes through the prediction and the optimization of the induction hardening process parameters. The aim of this work is to propose an approach based on artificial intelligence technique to predict the in-depth hardness profile. For this purpose, experimental tests were first carried out on 300M steel bar and C45 steel spur-gear under single and double frequencies, respectively. Intermediate variables were then generated to be used as input data. Data-driven model based on XGBoost library was finally developed. It was found that the proposed approach predicts with good agreement the hardness profiles and can be used in induction treatment process optimization

Data-Driven Modeling for Multiphysics Parametrized Problems-Application to Induction Hardening Process

Data-driven modeling provides an efficient approach to compute approximate solutions for complex multiphysics parametrized problems such as induction hardening (IH) process. Basically, some physical quantities of interest (QoI) related to the IH process will be evaluated under real-time constraint, without any explicit knowledge of the physical behavior of the system. Hence, computationally expensive finite element models will be replaced by a parametric solution, called metamodel. Two data-driven models for temporal evolution of temperature and austenite phase transformation, during induction heating, were first developed by using the proper orthogonal decomposition based reduced-order model followed by a nonlinear regression method for temperature field and a classification combined with regression for austenite evolution. Then, data-driven and hybrid models were created to predict hardness, after quenching. It is shown that the results of artificial intelligence models are promising and provide good approximations in the low-data limit case

Modeling systems from partial observations

Modeling systems from collected data faces two main difficulties: the first one concerns the choice of measurable variables that will define the learnt model features, which should be the ones concerned by the addressed physics, optimally neither more nor less than the essential ones. The second one is linked to accessibility to data since, generally, only limited parts of the system are accessible to perform measurements. This work revisits some aspects related to the observation, description, and modeling of systems that are only partially accessible and shows that a model can be defined when the loading in unresolved degrees of freedom remains unaltered in the different experiments

Méthodologie basée sur l’intelligence artificielle pourla certifier la conformité de pièces traitées par renforcement superficielle

Modeling physical systems is a determining step in the industry to optimize various processes. The most used techniques for this purpose are historically the Finite Element Method (FEM) and analytical modeling. However, the complexity of multi-physics systems coupled with complex geometries, such as the induction hardening process involving induction heating and quenching, induces an extremely costly computation time for the FEM and a large approximation for analytical modeling. In recent years, with the advent of artificial intelligence (AI), machine learning (ML) techniques appear to be satisfactory solutions in terms of computation time and modeling accuracy. The aim of this thesis is to model the surface reinforcement process on a C45 steel spur gear, more particularly to predict the hardness and the residual stress.Firstly, synthetic data from finit element (FE) simulation and experimental data were collected. Prediction of the in-depth hardness profiles was made using both FE and experimental data. The first modeling based on FE was carried out using two approaches: a fully data-driven model, and a hybrid model using additional and relevant information via a physical model. The second modeling, based on experimental data, generated a multitude of different cases and resulted in promising results. Then, after hardness, residual stress profiles were also modeled using FE data. All modelings were carried out using 'black box' models such as eXtrem Gradient Boosting (XGBoost), the internal logic of which is unknown to us.Therefore, a study of the explicability of the results by ML was conducted to ensure the veracity and consistency of the predictions with respect to the well-known physical principles. For this purpose, different tools were used such as the game theory-based library, SHAP, or the substitution models which mimic in an interpretable way the results of the black box model. This allowed to justify the obtained results by major implications of different process variables or by understandable rules.Finally, an inverse modeling was done to optimize the process by allowing to obtain the process parameters according to the desired output ones. This inverse approach highlighted the difficulties of this type of modeling allowing to formulate a simpler problem that led to interesting results.La modélisation des systèmes physiques est une étape déterminante dans l'industrie pour optimiser les différents procédés. Les techniques les plus utilisées pour cela sont historiquement la modélisation par éléments finis (MEF) et la modélisation analytique. Néanmoins, la complexité de systèmes multi-physiques sur des géométries complexes, comme le procédé de renforcement superficiel faisant intervenir la chauffe par induction et ensuite la trempe, induit un temps de calcul extrêmement coûteux pour la MEF et une grande approximation au niveau des résultats pour la modélisation analytique. Depuis quelques années, avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) apparaît comme une solution satisfaisante au niveau du temps de calcul et de la précision de la prédiction. Cette thèse a donc pour but de modéliser le procédé de renforcement superficiel sur un pignon à denture droite d'acier C45, plus particulièrement la prédiction de la dureté et dans une moindre mesure la prédiction des contraintes résiudelles.Premièrement, la collection de données synthétiques provenant de la simulation par MEF et de données expérimentales a été effectuée. La prédiction des profils de dureté en profondeur a été réalisée que ce soit avec un entraînement sur les données de simulation ou les données expérimentales. La première modélisation basée sur la simulation par EF a deux approches: un modèle uniquement basé sur les données et un modèle hybride utilisant de l'information supplémentaire et pertinente via un modèle physique. La deuxième modélisation basée sur les données expérimentales a engendré une multitude de cas variés qui ont été traités. Après la dureté, les profils de contrainte résiduelle ont également été modélisés via les données de simulation par EF. Toutes les modélisations ont été réalisées via des modèles "boite-noire" tel que le eXtrem Gradient Boosting (XGBoost) dont la logique interne nous est inconnue.De ce fait, une étude d'explicabilité des résultats par ML a été menée pour s'assurer de la véracité et de la cohérence des prédictions par rapport aux principes physiques bien connus. Pour cela, différents outils ont été utilisés comme la bibliothèque basée sur la théorie du jeu, SHAP, ou encore les modèles de substitution qui miment de manière interprétable les résultats du modèle boite noire. Cela a permis de justifier les résultats obtenus par des implications majeures de différents paramètres du procédé ou par des règles compréhensibles.Pour finir, une modélisation du problème inverse a été réalisée pour optimiser le procédé en permettant d'obtenir les paramètres procédés en fonction des paramètres de sortie désirés. Cette approche inverse a mis en lumière la difficulté de ce type de modélisation permettant de formuler un problème plus simple qui a menée vers une modélisation avec des résultats intéressants

Methodology based on artificial intelligence to certify the validity of gears treated by induction hardening

La modélisation des systèmes physiques est une étape déterminante dans l'industrie pour optimiser les différents procédés. Les techniques les plus utilisées pour cela sont historiquement la modélisation par éléments finis (MEF) et la modélisation analytique. Néanmoins, la complexité de systèmes multi-physiques sur des géométries complexes, comme le procédé de renforcement superficiel faisant intervenir la chauffe par induction et ensuite la trempe, induit un temps de calcul extrêmement coûteux pour la MEF et une grande approximation au niveau des résultats pour la modélisation analytique. Depuis quelques années, avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) apparaît comme une solution satisfaisante au niveau du temps de calcul et de la précision de la prédiction. Cette thèse a donc pour but de modéliser le procédé de renforcement superficiel sur un pignon à denture droite d'acier C45, plus particulièrement la prédiction de la dureté et dans une moindre mesure la prédiction des contraintes résiudelles.Premièrement, la collection de données synthétiques provenant de la simulation par MEF et de données expérimentales a été effectuée. La prédiction des profils de dureté en profondeur a été réalisée que ce soit avec un entraînement sur les données de simulation ou les données expérimentales. La première modélisation basée sur la simulation par EF a deux approches: un modèle uniquement basé sur les données et un modèle hybride utilisant de l'information supplémentaire et pertinente via un modèle physique. La deuxième modélisation basée sur les données expérimentales a engendré une multitude de cas variés qui ont été traités. Après la dureté, les profils de contrainte résiduelle ont également été modélisés via les données de simulation par EF. Toutes les modélisations ont été réalisées via des modèles "boite-noire" tel que le eXtrem Gradient Boosting (XGBoost) dont la logique interne nous est inconnue.De ce fait, une étude d'explicabilité des résultats par ML a été menée pour s'assurer de la véracité et de la cohérence des prédictions par rapport aux principes physiques bien connus. Pour cela, différents outils ont été utilisés comme la bibliothèque basée sur la théorie du jeu, SHAP, ou encore les modèles de substitution qui miment de manière interprétable les résultats du modèle boite noire. Cela a permis de justifier les résultats obtenus par des implications majeures de différents paramètres du procédé ou par des règles compréhensibles.Pour finir, une modélisation du problème inverse a été réalisée pour optimiser le procédé en permettant d'obtenir les paramètres procédés en fonction des paramètres de sortie désirés. Cette approche inverse a mis en lumière la difficulté de ce type de modélisation permettant de formuler un problème plus simple qui a menée vers une modélisation avec des résultats intéressants.Modeling physical systems is a determining step in the industry to optimize various processes. The most used techniques for this purpose are historically the Finite Element Method (FEM) and analytical modeling. However, the complexity of multi-physics systems coupled with complex geometries, such as the induction hardening process involving induction heating and quenching, induces an extremely costly computation time for the FEM and a large approximation for analytical modeling. In recent years, with the advent of artificial intelligence (AI), machine learning (ML) techniques appear to be satisfactory solutions in terms of computation time and modeling accuracy. The aim of this thesis is to model the surface reinforcement process on a C45 steel spur gear, more particularly to predict the hardness and the residual stress.Firstly, synthetic data from finit element (FE) simulation and experimental data were collected. Prediction of the in-depth hardness profiles was made using both FE and experimental data. The first modeling based on FE was carried out using two approaches: a fully data-driven model, and a hybrid model using additional and relevant information via a physical model. The second modeling, based on experimental data, generated a multitude of different cases and resulted in promising results. Then, after hardness, residual stress profiles were also modeled using FE data. All modelings were carried out using 'black box' models such as eXtrem Gradient Boosting (XGBoost), the internal logic of which is unknown to us.Therefore, a study of the explicability of the results by ML was conducted to ensure the veracity and consistency of the predictions with respect to the well-known physical principles. For this purpose, different tools were used such as the game theory-based library, SHAP, or the substitution models which mimic in an interpretable way the results of the black box model. This allowed to justify the obtained results by major implications of different process variables or by understandable rules.Finally, an inverse modeling was done to optimize the process by allowing to obtain the process parameters according to the desired output ones. This inverse approach highlighted the difficulties of this type of modeling allowing to formulate a simpler problem that led to interesting results

Méthodologie basée sur l’intelligence artificielle pour certifier la conformité de pièces traitées par renforcement superficielle

Modeling physical systems is a determining step in the industry to optimize various processes. The most used techniques for this purpose are historically the Finite Element Method (FEM) and analytical modeling. However, the complexity of multi-physics systems coupled with complex geometries, such as the induction hardening process involving induction heating and quenching, induces an extremely costly computation time for the FEM and a large approximation for analytical modeling. In recent years, with the advent of artificial intelligence (AI), machine learning (ML) techniques appear to be satisfactory solutions in terms of computation time and modeling accuracy. The aim of this thesis is to model the surface reinforcement process on a C45 steel spur gear, more particularly to predict the hardness and the residual stress.Firstly, synthetic data from finit element (FE) simulation and experimental data were collected. Prediction of the in-depth hardness profiles was made using both FE and experimental data. The first modeling based on FE was carried out using two approaches: a fully data-driven model, and a hybrid model using additional and relevant information via a physical model. The second modeling, based on experimental data, generated a multitude of different cases and resulted in promising results. Then, after hardness, residual stress profiles were also modeled using FE data. All modelings were carried out using 'black box' models such as eXtrem Gradient Boosting (XGBoost), the internal logic of which is unknown to us.Therefore, a study of the explicability of the results by ML was conducted to ensure the veracity and consistency of the predictions with respect to the well-known physical principles. For this purpose, different tools were used such as the game theory-based library, SHAP, or the substitution models which mimic in an interpretable way the results of the black box model. This allowed to justify the obtained results by major implications of different process variables or by understandable rules.Finally, an inverse modeling was done to optimize the process by allowing to obtain the process parameters according to the desired output ones. This inverse approach highlighted the difficulties of this type of modeling allowing to formulate a simpler problem that led to interesting results.La modélisation des systèmes physiques est une étape déterminante dans l'industrie pour optimiser les différents procédés. Les techniques les plus utilisées pour cela sont historiquement la modélisation par éléments finis (MEF) et la modélisation analytique. Néanmoins, la complexité de systèmes multi-physiques sur des géométries complexes, comme le procédé de renforcement superficiel faisant intervenir la chauffe par induction et ensuite la trempe, induit un temps de calcul extrêmement coûteux pour la MEF et une grande approximation au niveau des résultats pour la modélisation analytique. Depuis quelques années, avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) apparaît comme une solution satisfaisante au niveau du temps de calcul et de la précision de la prédiction. Cette thèse a donc pour but de modéliser le procédé de renforcement superficiel sur un pignon à denture droite d'acier C45, plus particulièrement la prédiction de la dureté et dans une moindre mesure la prédiction des contraintes résiudelles.Premièrement, la collection de données synthétiques provenant de la simulation par MEF et de données expérimentales a été effectuée. La prédiction des profils de dureté en profondeur a été réalisée que ce soit avec un entraînement sur les données de simulation ou les données expérimentales. La première modélisation basée sur la simulation par EF a deux approches: un modèle uniquement basé sur les données et un modèle hybride utilisant de l'information supplémentaire et pertinente via un modèle physique. La deuxième modélisation basée sur les données expérimentales a engendré une multitude de cas variés qui ont été traités. Après la dureté, les profils de contrainte résiduelle ont également été modélisés via les données de simulation par EF. Toutes les modélisations ont été réalisées via des modèles "boite-noire" tel que le eXtrem Gradient Boosting (XGBoost) dont la logique interne nous est inconnue.De ce fait, une étude d'explicabilité des résultats par ML a été menée pour s'assurer de la véracité et de la cohérence des prédictions par rapport aux principes physiques bien connus. Pour cela, différents outils ont été utilisés comme la bibliothèque basée sur la théorie du jeu, SHAP, ou encore les modèles de substitution qui miment de manière interprétable les résultats du modèle boite noire. Cela a permis de justifier les résultats obtenus par des implications majeures de différents paramètres du procédé ou par des règles compréhensibles.Pour finir, une modélisation du problème inverse a été réalisée pour optimiser le procédé en permettant d'obtenir les paramètres procédés en fonction des paramètres de sortie désirés. Cette approche inverse a mis en lumière la difficulté de ce type de modélisation permettant de formuler un problème plus simple qui a menée vers une modélisation avec des résultats intéressants