Le but de ce livre est de prédire l'état induit par traitement superficiel par choc laser à la base de réseaux de neurones. Le traitement par choc laser génère des contraintes résiduelles de compression et une plastification des couches superficielles favorables à la tenue à la fatigue polycyclique. L'application du choc laser sur un superalliage de titane Ti-6Al-4V supposé être thermo-visco plastique avec sensibilité à la vitesse de déformation en utilisant la loi de plasticité de Johnson-Cook, couplé avec le critère d'endommagement de Johnson-Cook à la rupture permet la prédiction de profil de contraintes résiduelles en fonction des profondeurs et de l'état d'endommagement dans la partie traitée ainsi que le comportement en fatigue polycyclique. Ainsi, elle permet de prévoir le profil de contraintes résiduelles induites par ce procédé dans des conditions optimales. D'autre part, un algorithme d'apprentissage basé sur les réseaux de neurones est développé afin de déterminer les réponses des effets induits afin d'obtenir le profil de distribution des contraintes résiduelles. Encore, il permet de prévoir rapidement les conditions optimales sans passer par des calculs éléments finis.
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