La technologie d'impression 3D, également connue sous le nom de fabrication additive, a provoqué une véritable révolution dans la manière dont nous concevons et créons des objets, des prototypes simples aux composants complexes pour les industries aérospatiale et médicale. Cependant, malgré des progrès incroyables, il existe un écart important entre ce qu'un ordinateur conçoit et ce qu'une imprimante 3D peut réellement produire. Cette inadéquation entre le plan numérique et le produit physique représente l'un des plus grands obstacles à une application plus large de cette technologie dans des secteurs critiques où la précision et la fiabilité sont d'une importance cruciale. Les conceptions créées par des algorithmes avancés dépassent souvent les capacités réelles des dispositifs de fabrication, ce qui donne des pièces dont les performances réelles s'écartent des attentes. Des scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont maintenant développé une méthode innovante qui pourrait combler cet écart, en permettant au logiciel de conception de prendre en compte à l'avance les limitations physiques des imprimantes 3D.

Le problème à l'interface des mondes numérique et physique

Au cours de la dernière décennie, la fusion des nouvelles technologies de conception et de fabrication a remodelé des industries telles que l'aérospatiale, l'automobile et le génie biomédical. Dans ces domaines, les matériaux doivent répondre à des critères extrêmement stricts, tels que des rapports résistance/poids spécifiques et d'autres seuils de performance. L'impression 3D s'est imposée comme une technologie permettant de créer des pièces avec des structures internes jusqu'alors inimaginables, ouvrant la voie à des composants plus légers, plus solides et plus fonctionnels. L'une des techniques de conception informatisée les plus avancées utilisées à cette fin est l'optimisation topologique.

L'optimisation topologique est un processus algorithmique qui, dans un espace donné, répartit de manière optimale le matériau pour atteindre les caractéristiques souhaitées – par exemple, une rigidité maximale avec une masse minimale. Les résultats sont souvent des structures organiques, d'apparence aléatoire, qui rappellent des formes naturelles comme les os ou les réseaux cellulaires, et qui sont nettement plus efficaces que celles conçues par des méthodes traditionnelles. Elle est utilisée pour concevoir des matériaux à rigidité, résistance, absorption d'énergie maximale, perméabilité aux fluides et bien d'autres propriétés optimisées. Cependant, c'est précisément cette complexité et cette finesse des détails que génère l'optimisation topologique qui représentent un défi pour les imprimantes 3D. Le problème réside dans les limitations physiques du processus d'impression lui-même. L'une des principales limitations est la taille de la tête d'impression, c'est-à-dire la buse qui extrude le matériau. Si l'algorithme, par exemple, spécifie une épaisseur de couche de 0,5 millimètre, et que la buse de l'imprimante ne peut physiquement extruder qu'une couche d'au minimum 1 millimètre, le produit final sera déformé et imprécis. Cette différence entre l'instruction numérique et la réalisation physique entraîne des variations inattendues de masse et de densité, ce qui affecte directement les propriétés mécaniques de la pièce.

Anisotropie : La faiblesse cachée de l'impression 3D

Un autre problème fondamental découle de la manière même dont les imprimantes 3D construisent les objets – couche par couche. La tête d'impression se déplace sur la surface de travail, extrudant un mince filament de matériau fondu. Chaque nouvelle couche est appliquée sur la précédente, qui a entre-temps déjà commencé à refroidir. De ce fait, la liaison entre les différentes couches n'est pas aussi parfaite que le matériau à l'intérieur de la couche elle-même. Ce phénomène, connu sous le nom d'anisotropie, signifie que les propriétés mécaniques de l'objet dépendent de la direction de la force appliquée. La pièce sera nettement plus solide dans la direction où le matériau a été imprimé (le long des lignes d'impression), mais sensiblement plus faible perpendiculairement aux couches, aux endroits où les couches se sont jointes. Cela crée des points de faiblesse potentiels où une délamination ou une fracture peut se produire sous charge, même si la charge est considérablement inférieure à celle que le matériau devrait théoriquement supporter. C'est précisément cette inadéquation entre les propriétés attendues et réelles du matériau qui a été au centre des préoccupations de l'équipe de recherche du MIT.

« Si ces contraintes ne sont pas prises en compte, les imprimantes peuvent déposer trop ou trop peu de matériau, de sorte que votre pièce devient plus lourde ou plus légère que prévu. Cela peut également conduire à une surestimation ou une sous-estimation significative des performances du matériau », explique Josephine Carstensen, professeure agrégée au Département de génie civil et environnemental et directrice de la recherche. « Avec notre technique, vous savez ce que vous obtenez en termes de performances car le modèle numérique et les résultats expérimentaux correspondent très bien. » La recherche est décrite en détail dans la revue scientifique Materials and Design, dans un article rédigé par Carstensen et le doctorant Hajin Kim-Tackowiak.

Une approche innovante : Intégrer les imperfections dans la conception même

Au lieu d'essayer de modifier le matériel de l'imprimante, les chercheurs ont opté pour une solution plus élégante : « enseigner » au logiciel de conception les imperfections du processus de fabrication. « Nous avons réalisé que nous connaissions ces contraintes depuis le début, et le domaine scientifique est devenu meilleur pour les quantifier. Nous avons donc pensé que nous pourrions concevoir en les gardant à l'esprit dès le départ », déclare Kim-Tackowiak. Dans un travail précédent, la professeure Carstensen a développé un algorithme qui intégrait des informations sur la taille de la buse de l'imprimante dans le processus de conception de structures en poutres. Dans cette recherche, ils ont amélioré cette approche pour inclure également la direction du mouvement de la tête d'impression et l'impact conséquent de la faible liaison entre les couches. Ils ont également adapté la méthode pour travailler avec des structures poreuses plus complexes pouvant avoir des propriétés hautement élastiques.

Leur approche permet aux utilisateurs d'ajouter aux algorithmes de conception des variables qui tiennent compte précisément du centre du filament de matériau extrudé par la buse et de l'emplacement exact des liaisons plus faibles entre les couches. Fait crucial, l'approche dicte également automatiquement le trajet optimal que la tête d'impression devrait suivre pendant la production pour minimiser les effets négatifs. De cette manière, le logiciel ne crée pas une conception idéalisée, mais un plan optimisé qui est déjà adapté aux capacités et aux défauts réels d'une imprimante 3D spécifique.

Confirmation par des expériences et des résultats réels

Pour tester leur technique, les chercheurs l'ont utilisée pour créer une série de conceptions 2D répétitives avec différentes tailles de pores creux, c'est-à-dire différentes densités. Ils ont ensuite comparé ces échantillons avec des matériaux de mêmes densités, mais fabriqués à l'aide de méthodes traditionnelles d'optimisation topologique qui ne tiennent pas compte des limitations de l'imprimante. Les résultats des tests ont été sans équivoque. Les matériaux conçus avec des méthodes traditionnelles s'écartaient considérablement de leurs performances mécaniques prévues, en particulier pour des densités de matériaux inférieures à 70 %. D'un autre côté, les matériaux conçus avec la nouvelle technique de l'équipe du MIT ont montré des performances beaucoup plus proches de celles prévues dans le modèle informatique. Les chercheurs ont également constaté que les conceptions conventionnelles déposaient systématiquement un excès de matériau lors de la fabrication, rendant les pièces plus lourdes et moins efficaces. Dans l'ensemble, l'approche des scientifiques du MIT a abouti à des pièces aux performances plus fiables et prévisibles pour la plupart des densités testées.

« L'un des défis de l'optimisation topologique était qu'il fallait beaucoup d'expertise pour obtenir de bons résultats, de sorte que lorsque vous transférez la conception de l'ordinateur, les matériaux se comportent comme vous l'aviez prévu », souligne Carstensen. « Nous essayons de faciliter l'obtention de ces produits de haute fidélité. » Cette avancée pourrait démocratiser l'utilisation de techniques de conception avancées, réduisant la dépendance à l'égard d'experts expérimentés en impression 3D qui devaient jusqu'à présent intervenir manuellement et ajuster les conceptions pour compenser les limitations des machines.

L'avenir de la conception et de la fabrication

Les chercheurs pensent que c'est la première fois qu'une technique de conception prend simultanément en compte à la fois la taille de la tête d'impression et le problème de la faible liaison inter-couches. « Lorsque vous concevez quelque chose, vous devriez utiliser autant de contexte que possible », souligne Kim-Tackowiak. « C'était satisfaisant de voir que l'introduction de plus de contexte dans le processus de conception rend vos matériaux finaux plus précis. Cela signifie qu'il y a moins de surprises. Surtout lorsque nous investissons de plus en plus de ressources informatiques dans ces conceptions, il est agréable de voir que nous pouvons relier ce qui sort de l'ordinateur à ce qui sort du processus de fabrication. »

Dans leurs futurs travaux, l'équipe espère améliorer sa méthode pour les matériaux de plus haute densité et pour différents types de matériaux tels que le ciment et la céramique, qui présentent leurs propres défis d'impression spécifiques. Néanmoins, ils soulignent que leur approche offre déjà une amélioration significative par rapport aux techniques existantes. Les scientifiques affirment que ce travail ouvre la voie à la conception avec un plus grand nombre de matériaux. « Nous aimerions que cela permette l'utilisation de matériaux que les gens ont négligés parce que l'impression avec eux posait des problèmes », conclut Kim-Tackowiak. « Maintenant, nous pouvons tirer parti de ces propriétés ou travailler avec ces 'bizarreries' au lieu de simplement ne pas utiliser toutes les options de matériaux qui sont à notre disposition. » Cette innovation non seulement améliore la fiabilité de l'impression 3D, mais promet également de libérer tout le potentiel de la fabrication additive, permettant la création d'une nouvelle génération de matériaux et de produits avec des performances qui n'étaient jusqu'à présent réalisables qu'en théorie.