GreenFOAM : Découverte et optimisation accélérées de mousses à haute performance éco-responsables aux architectures hiérarchiques via des procédés photo-induits

Pilote : Arnaud SPANGENBERG

IS2M – Institut de Science des Matériaux de Mulhouse
(UMR 7361 CNRS/Univ. Haute-Alsace)

Mots clés : Polyuréthane non isocyanate ; polymérisation par ouverture de cycle ; polymère auto-moussant et dégradable ; mécanisme de la mousse polymère ; chimie des flux ; processus induits par la lumière ; fabrication additive volumétrique, photo-polymérisation frontale ; tomographie à rayons X à haut débit ; intelligence artificielle.

Chaque année, plus de 600 000 tonnes de mousses sont produites pour la literie, les meubles, les sièges, les articles de sport et de nombreux autres objets de notre quotidien.

Initialement adoptées dans l’industrie du transport pour l’allègement des structures afin de minimiser la consommation d’énergie, les mousses polymères occupent aujourd’hui une place prépondérante dans l’emballage, l’électronique, l’ameublement ou les matériaux de construction, grâce à leur légèreté exceptionnelle, leur capacité à absorber les chocs ainsi que leur faible conductivité thermique et électrique. Au regard du potentiel industriel et économique de ce secteur, ainsi que des enjeux environnementaux, la conception de mousses polymères plus performantes et dégradables, ainsi que le développement de nouveaux modes de fabrication de ces mousses plus efficients et vertueux représentent des enjeux industriels et environnementaux considérables. Cependant, les mousses sont des matériaux à l’architecture complexe. Elles sont structurées selon des agencements tridimensionnels plus ou moins complexes, périodiques, mais le plus souvent aléatoires. Le champ de conception de ces matériaux englobe un nombre considérable de combinaisons qui rend difficile d’appréhender la recherche d’une conception optimale, que ce soit via des mesures expérimentales ou des simulations numériques. En particulier, la structure complexe et parfois stochastique des mousses rend difficile le développement de modèles constitutifs pour ces matériaux architecturés.

Dans le cadre du projet GreenFoam, l’objectif est de mettre en place une démarche scientifique couplant expérimentation rationnalisée et à haut débit, simulation numérique et intelligence artificielle pour accélérer la découverte de mousses à haute performance plus éco-responsables.

Notre stratégie repose sur 4 piliers que sont :

  • la synthèse de nouveaux pré-polymères sans isocyanate, dégradables et photosensibles,
  • la fabrication d’architecture 3D macroscopique par des procédés photo-induits,
  • la caractérisation des phénomènes de moussage et des propriétés mécaniques sous environnement contrôlé, et
  • le recours à l’intelligence artificielle pour déterminer les architectures hiérarchiques optimales en fonction des propriétés ciblées.