Multiobjective Comprehensive Optimization of Fibre-Reinforced Concrete Mix Proportions Based on Entropy Weight Improved MOPSO in Multiscale Context

Le béton est le matériau de construction le plus largement utilisé sur Terre, un mélange de ciment, d'eau, de sable et de pierre qui forme le squelette de notre monde moderne. Pourtant, l'industrie est confrontée à un dilemme croissant : comment rendre ce matériau plus solide et plus durable sans consommer davantage les ressources finies de la planète. Une solution consiste à recycler l'ancien béton, en le broyant pour créer de nouveaux granulats, mais ce matériau recyclé est souvent plus faible et plus poreux que la pierre fraîche, ce qui conduit à des structures qui peuvent se fissurer ou se dégrader plus rapidement. Pour remédier à cela, les ingénieurs ont longtemps eu recours à l'ajout de fibres — de minuscules brins d'acier ou de plastique — pour combler les fissures et maintenir le matériau ensemble. Cependant, l'ajout de fibres n'est pas une solution simple ; différents types de fibres agissent à différentes échelles, du niveau microscopique de la pâte de ciment au niveau macroscopique de la structure entière, et trouver l'équilibre parfait nécessite de naviguer dans un réseau complexe d'interactions où l'excès d'un élément peut affaiblir l'ensemble.

Dans une étude récente, des chercheurs se sont donné pour mission de résoudre cet équilibre délicat pour un type spécifique de béton avancé appelé béton à granulats recyclés et renfort multiscalaire. Ce matériau combine de la pierre recyclée avec trois types distincts de fibres : des brins d'acier rigides, des fibres plastiques flexibles et de minuscules moustaches minérales en forme d'aiguilles. L'objectif n'était pas seulement de tester ces ingrédients, mais de trouver la recette exacte qui rendrait le béton aussi résistant que possible en compression, aussi tenace que possible à la traction, et aussi résistant que possible à la corrosion saline, tout cela simultanément. L'équipe, dirigée par des scientifiques de l'Université de Hohai et d'autres institutions chinoises, a réalisé que les méthodes traditionnelles par tâtonnements étaient trop lentes et que l'intuition humaine seule ne pouvait pas calculer le meilleur mélange parmi les milliers de combinaisons possibles. Au lieu de cela, ils ont traité le problème comme une tâche de navigation complexe, en utilisant un algorithme informatique sophistiqué pour chercher le chemin parfait à travers les données.

Les chercheurs ont commencé par créer une série de lots de béton, chacun ayant une quantité légèrement différente des trois fibres. Ils ont utilisé une méthode de conception statistique pour s'assurer qu'ils couvraient toute la gamme de possibilités sans perdre de temps en tests inutiles. Après avoir fait durcir ces échantillons pendant vingt-huit jours, ils les ont soumis à des tests physiques rigoureux. Ils ont écrasé des cubes de béton jusqu'à leur rupture pour mesurer la résistance à la compression, ont étiré des cylindres pour mesurer la résistance à la traction, et les ont soumis à un courant électrique pour voir à quelle vitesse les ions chlorure pouvaient pénétrer le matériau, un indicateur clé de la capacité du béton à résister à la corrosion dans des environnements hostiles. Les résultats ont montré que la quantité de chaque fibre importait, mais que l'interaction entre les fibres comptait également. Par exemple, l'ajout de fibres d'acier rendait généralement le béton plus solide, mais seulement jusqu'à un certain point ; si la quantité de fibres plastiques était trop élevée, les fibres d'acier s'emmêlaient et perdaient leur efficacité. De même, les minuscules moustaches minérales permettaient de combler les vides dans le matériau, mais l'ajout de trop nombreuses moustaches créait de nouveaux points faibles.

Pour donner du sens à ces résultats contradictoires, l'équipe a développé une nouvelle façon de laisser les données parler d'elles-mêmes. Dans de nombreuses décisions d'ingénierie, les experts attribuent une importance à différents objectifs en fonction de leur propre jugement, ce qui peut introduire un biais. Cette étude a évité cela en utilisant un concept mathématique appelé entropie de l'information pour pondérer l'importance de la force par rapport à la durabilité de manière objective. Ils ont ensuite injecté ces poids dans un algorithme de recherche avancé, une évolution numérique de la manière dont un vol d'oiseaux trouve de la nourriture, où un groupe de « particules » virtuelles explore l'espace des solutions pour trouver la meilleure réponse. Cet algorithme amélioré, que les chercheurs appellent EWMOPSO, a été conçu pour trouver un mélange unique offrant la meilleure performance globale plutôt que de simplement la meilleure performance dans une catégorie spécifique.

La recherche a désigné un vainqueur clair. L'algorithme a déterminé que le mélange optimal pour ce béton multiscalaire contenait 1,06 % de fibres d'acier, 0,23 % de fibres plastiques et 1,39 % de moustaches minérales en volume. À cette combinaison précise, le béton a atteint une résistance à la compression de 44,28 mégapascals, une résistance à la traction par fendage de 5,38 mégapascals et un coefficient de migration des chlorures de 6,52 × 10⁻¹² m²/s. Ces chiffres représentent un équilibre supérieur, surpassant les meilleurs résultats trouvés lors des expériences physiques initiales. L'étude a démontré qu'en utilisant cette approche objective pilotée par ordinateur, les ingénieurs peuvent dépasser l'improvisation pour identifier des conceptions de mélange qui sont non seulement théoriquement fondées, mais aussi pratiquement viables pour la construction réelle. Les conclusions suggèrent qu'avec la bonne combinaison de matériaux recyclés et de renforcement multiscalaire, il est possible de créer un béton qui soit à la fois respectueux de l'environnement et structurellement supérieur, offrant une voie fiable vers des pratiques de construction durables.