Webinaire

Afin d’assurer sa pérennité, l’assemblage par adhésifs ne doit pas échapper aux nouvelles technologies numériques!

Ce webinaire présentera comment le CNRC a mis à profit l’apprentissage machine (« machine learning ») afin de prédire, sur la base d’essais en laboratoire, quelle sera la durée de vie d’assemblages en service sur route. Parallèlement à ce développement, un capteur électrochimique permettant de suivre en temps réel, sur un véhicule, l’intégrité structurale des joints collés, a été conçu et aussi mis à l’essai sur un véhicule.

À propos du conférencier

Danick Gallant est titulaire d'un doctorat en chimie physique de l'Université Laval, avec une spécialité en analyses de surface et spectro-électrochimie appliquée aux sciences de la corrosion. Depuis le début de sa carrière au CNRC en 2007, il a réalisé plus de 120 projets pour le compte de plus de 50 entreprises privées et rédigé près de 200 rapports techniques. Il est également l'auteur de 21 articles publiés dans des revues scientifiques. En 2012, il a été nommé au poste de chef technique, corrosion et durabilité, avec pour mandat d'établir et de mettre en œuvre la vision du CNRC permettant de soutenir l’industrie automobile face aux nouveaux défis de la corrosion. Dans ce contexte, il a lancé de nombreuses activités industrielles qui ont permis le développement de modèles de simulation numérique, d’algorithmes d'apprentissage automatique et d’installations de laboratoire pour reproduire l'environnement de service sur route.