Caractérisation des propriétés des matériaux à haute température : benchmark en cours et dernières avancées expérimentales

La production de données ciblées et fiables revêt tout son sens dans un contexte de constitution de bases de données permettant d’alimenter les nouveaux outils de modélisation numérique. La constitution d’une statistique suffisante (e.g. approche IA) s’avère d’autant plus vitale eu égard aux températures élevées (> 1000°C), pour lesquelles peu ou pas de données thermophysiques (densité, tension de surface, viscosité, capacité calorifique, émissivité…) sont disponibles suivant les matériaux, en particulier pour les alliages, qui plus est en phase liquide.