Les alliages métalliques avancés sont essentiels dans les éléments clés de la vie moderne, des voitures aux satellites, des matériaux de construction à l'électronique. Mais créer de nouveaux alliages pour des usages spécifiques, avec une force optimisée, dureté, résistance à la corrosion, conductivité, etc, a été limitée par la compréhension floue des chercheurs de ce qui se passe aux frontières entre les minuscules grains cristallins qui composent la plupart des métaux.

Lorsque deux métaux sont mélangés, les atomes du métal secondaire pourraient s'accumuler le long de ces joints de grains, ou ils pourraient s'étendre à travers le réseau d'atomes dans les grains. Les propriétés globales du matériau sont déterminées en grande partie par le comportement de ces atomes, mais jusqu'à présent, il n'y avait aucun moyen systématique de prédire ce qu'ils feraient.

Les chercheurs du MIT ont maintenant trouvé un moyen, en utilisant une combinaison de simulations informatiques et d'un processus d'apprentissage automatique, pour produire les types de prédictions détaillées de ces propriétés qui pourraient guider le développement de nouveaux alliages pour une grande variété d'applications. Les résultats sont décrits aujourd'hui dans la revue Communication Nature , dans un article de l'étudiant diplômé Malik Wagih, post-doctorant Peter Larsen, et professeur de science et d'ingénierie des matériaux Christopher Schuh.

Schuh explique que comprendre le comportement au niveau atomique des métaux polycristallins, qui représentent la grande majorité des métaux que nous utilisons, est un défi de taille. Alors que les atomes d'un monocristal sont disposés selon un motif ordonné, pour que la relation entre les atomes adjacents soit simple et prévisible, ce n'est pas le cas avec les multiples cristaux minuscules dans la plupart des objets métalliques. "Vous avez des cristaux brisés ensemble à ce que nous appelons des joints de grains. Et dans un matériau structurel conventionnel, il y a des millions et des millions de telles frontières, " il dit.

Ces limites aident à déterminer les propriétés du matériau. "Vous pouvez les considérer comme la colle qui maintient les cristaux ensemble, " dit-il. " Mais ils sont désordonnés, les atomes s'enchevêtrent. Ils ne correspondent à aucun des cristaux qu'ils rejoignent." Cela signifie qu'ils offrent des milliards d'arrangements atomiques possibles, il dit, comparé à quelques-uns dans un cristal. La création de nouveaux alliages implique "d'essayer de concevoir ces régions à l'intérieur d'un métal, et c'est littéralement des milliards de fois plus compliqué que de concevoir dans un cristal."

Schuh fait une analogie avec les gens d'un quartier. "C'est un peu comme être dans une banlieue, où vous pouvez avoir 12 voisins autour de vous. Dans la plupart des métaux, tu regardes autour de toi, vous voyez 12 personnes et elles sont toutes à la même distance de vous. C'est totalement homogène. Alors que dans un joint de grain, vous avez toujours quelque chose comme 12 voisins, mais elles sont toutes à des distances différentes et ce sont toutes des maisons de tailles différentes dans des directions différentes."

Traditionnellement, il dit, ceux qui conçoivent de nouveaux alliages ignorent simplement le problème, ou simplement regarder les propriétés moyennes des joints de grains comme s'ils étaient tous les mêmes, même s'ils savent que ce n'est pas le cas.

Au lieu, l'équipe a décidé d'aborder le problème avec rigueur en examinant la distribution réelle des configurations et des interactions pour un grand nombre de cas représentatifs, puis en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour extrapoler à partir de ces cas spécifiques et fournir des valeurs prédites pour toute une gamme de variations d'alliage possibles.

Dans certains cas, le regroupement d'atomes le long des joints de grains est une propriété souhaitée qui peut améliorer la dureté et la résistance à la corrosion d'un métal, mais elle peut aussi parfois conduire à la fragilisation. Selon l'utilisation prévue d'un alliage, les ingénieurs essaieront d'optimiser la combinaison des propriétés. Pour cette étude, l'équipe a examiné plus de 200 combinaisons différentes d'un métal de base et d'un métal d'alliage, sur la base de combinaisons qui avaient été décrites à un niveau de base dans la littérature. Les chercheurs ont ensuite systématiquement simulé certains de ces composés pour étudier leurs configurations de joints de grains. Ceux-ci ont été utilisés pour générer des prédictions à l'aide de l'apprentissage automatique, qui ont été à leur tour validés avec des simulations plus ciblées. Les prédictions de l'apprentissage automatique correspondaient étroitement aux mesures détaillées.

Par conséquent, les chercheurs ont pu montrer que de nombreuses combinaisons d'alliages qui avaient été exclues comme non viables s'avèrent en fait réalisables, dit Wagih. La nouvelle base de données compilée à partir de cette étude, qui a été rendu disponible dans le domaine public, pourrait aider quiconque travaille actuellement à la conception de nouveaux alliages, il dit.

L'équipe va de l'avant avec l'analyse. "Dans notre monde idéal, ce que nous ferions est de prendre chaque métal dans le tableau périodique, et ensuite nous y ajouterions tous les autres éléments du tableau périodique, " dit Schuh. " Alors vous prenez le tableau périodique et vous le croisez avec lui-même, et vous vérifieriez toutes les combinaisons possibles." Pour la plupart de ces combinaisons, les données de base ne sont pas encore disponibles, mais comme de plus en plus de simulations sont faites et de données collectées, cela peut être intégré dans le nouveau système, il dit.

Youri Michine, professeur de physique et d'astronomie à l'université George Mason, qui n'a pas participé à ce travail, dit "La ségrégation des joints de grains des éléments solutés dans les alliages est l'un des phénomènes les plus fondamentaux de la science des matériaux. La ségrégation peut fragiliser de manière catastrophique les joints de grains ou améliorer leur cohésion et leur résistance au glissement. Le contrôle précis des énergies de ségrégation est un outil efficace pour concevoir de nouveaux matériaux technologiques avec une mécanique avancée, thermique, ou des propriétés électroniques."

Mais, il ajoute, "Une limitation majeure des modèles de ségrégation existants est le recours à une énergie de ségrégation moyenne, ce qui est une approximation très grossière." C'est le défi, il dit, que cette équipe a abordé avec succès :« La qualité de la recherche est excellente, et l'idée de base a un potentiel significatif d'impact sur le domaine de la conception d'alliages en fournissant un cadre pour le criblage rapide des éléments d'alliage pour leur capacité à se séparer aux joints de grains. »

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l'actualité de la recherche du MIT, innovation et enseignement.