Sébastien BECKER

Cette thèse a été réalisée dans le cadre du Multidisciplinary Institute in Artificial Intelligence (MIAI) de l’Université Grenoble Alpes, dans la chaire Machine learning for mAterial desiGN and Efficient sysTems (MAGNET), et sous la direction de Noël JAKSE (SIMaP), Emilie DEVIJVER (LIG) et Rémi MOLINIER (IF).

Résumé :
            Les métaux et leurs alliages représentent une grande part des matériaux utilisés dans l’industrie. Leur conception est le plus souvent réalisée à partir de la phase liquide par solidification et pratiquée depuis l’âge de fer. Avec la transition énergétique à laquelle nous faisons face, un meilleur contrôle des procédés de fabrication et l’optimisation de ces matériaux est un enjeu important et passe par une compréhension fine des mécanismes structuraux à l’œuvre aux plus petites échelles de la matière, voire à l’échelle atomique.
            La germination cristalline représente l’ensemble des phénomènes qui agissent aux premiers stades de la transition d’un liquide surfondu vers un solide cristallin et peut être appréhendée par une description à l’échelle atomique. Puisqu’une telle étude reste très difficile d’accès expérimentalement, les simulations numériques à grandes échelles, au-delà du million d'atomes, offrent dès lors une voie pour modéliser ces phénomènes grâce à la constante augmentation de la puissance des centres de calculs. En contrepartie, la très grande quantité de données ainsi produite rend les approches classiques de ces phénomènes moins pertinentes pour exploiter et analyser pleinement l’information sous-jacente.
            Ainsi, ce travail est consacré à une étude par simulation de dynamique moléculaire de la germination cristalline homogène de quatre métaux purs, zirconium, tantale, aluminium et magnésium et deux compositions de l’alliage binaire aluminium-nickel (AlNi), choisis pour la diversité de leur phase cristalline et leur intérêt industriel. L’originalité consiste à combiner l’homologie persistante, un outil d’analyse topologique des données, et une technique d’apprentissage automatique non-supervisée, sur la base d’un modèle de mélange gaussien, pour l’identification autonome des structures atomiques locales issues des simulations. Les résultats obtenus pour les métaux purs montrent un scénario hétérogène de la germination homogène dans lequel l’apparition des germes cristallins est favorisée par des zones à faible densité de structures à symétrie pentagonale dans le liquide. La croissance de ces germes montre une concomitance d’ordres de translation et d’orientation ainsi qu’une interface diffuse entre les germes et le liquide. Dans le cas du magnésium, un processus de germination à deux étapes est mis en évidence où les germes passent par une phase transitoire cubique centrée qui précède la phase stable hexagonale compacte. Dans le cas des alliages, différents chemins de germination ont également été observés selon la composition. Pour Al₅₀Ni₅₀, la germination suit un processus en une seule étape vers la phase cubique centrée, avec un rôle symétrique des atomes Ni et Al. Pour Al₂₅Ni₇₅, un polymorphisme de phases, cubique centrée, hexagonale compacte et cubique à faces centrées est observé, avec l’émergence dans une première étape de germes avec une phase cubique centrée, de manière similaire à la germination du Ni pur. Pour ces deux alliages, l'ordre chimique aux courtes distances de la phase cristalline stable sous-jacente précède l’apparition de l’ordre d'orientation dans le liquide.
            Cette méthodologie ouvre la voie plus généralement à d’autres études approfondies sur les mécanismes structuraux à l’échelle atomique en lien avec les propriétés macroscopiques des matériaux.