Xiaolei C

Docteur·e - Ingénieur matériaux

Microscopie électronique (MEB, MET, microsonde de Castaing, etc.)
Dynamique moléculaire (simulation numérique)
Intelligence artificielle (IA), systèmes experts, apprentissage automatique (machine learning), réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning), systèmes multi-agents
Théorie du signal, traitement du signal, des images, filtrage, analyse temps-fréquence
Modèles et simulations numériques
Calcul numérique, analyse numérique, éléments finis, méthodes de Monte-Carlo, calcul formel
Métaux, alliages, métallurgie
Microscopie à sonde locale, en champ proche, à effet tunnel (STM), à force atomique (AFM)
Calcul haute performance (HPC)

Ses capacités d’intervention

Région Auvergne-Rhône-Alpes
Île-de-France

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En quelque mots

Docteur-Ingénieur en science des matériaux, spécialisé en métallurgie. J’ai fait les recherches sur les matériaux métalliques en France et en Allemagne, avec les méthodes de simulation numérique, expérimentation et aussi les méthodes d’intelligence artificielle. Je suis capable de synthétiser-caractériser-optimiser des matériaux. Je me suis permis de simuler les propriétés des matériaux en différentes échelles, de l’atome à la pièce industrielle, en utilisant des logiciels puissants, notamment Abaqus, Catia ou les programmations développées moi-même. En même temps, je fais plein des essais mécaniques, en utilisant des équipements avancés dans le domaine des matériaux, comme MEB, FIB.

Sa thèse

Intitulé de la thèse : Experimental and Theoretical Studies of Incompatibility and Dislocation Pile-up Stresses at Grain Boundaries Accounting for Elastic and Plastic Anisotropies

Universités et laboratoires d’appartenance ou d’origine :

Université de Lorraine Laboratoire d’études des microstructures et de mécanique des matériaux (LEM3) Université de la Sarre

Ses expériences universitaires

Determine invariant surface elastic properties in metals via Atomistic simulation and Machine Learning methods.

Analyze the Macrozone effects on mechanical behavior of Ti-6Al-4V alloy. Numerical simulation performed by FFT. Develop Fortran

Analyze internal stresses on a welded joint in Grade 91 steel under creep test loading. Finite elements simulation performed in

Optimize architechtured material with Genitic algorithm. Metallic material, numerical simulation performed by FFT, topology opt

Predict mechanical properties of metallic polycrystals via DeepLearning method. CNN algorithm, develop database.

Analyze the interaction between dislocations and interfaces/surfaces. Develop analytical solution and its code, Finite elements

Ses expériences professionnelles

Chercheur Postdoctoral, CentraleSupélec-Michelin 03/2022 - 03/2023

Projet collaboré avec Michelin.
Mesurer les contraintes résiduelles dans les fils d’acier utilisés pour renforcer le pneu afin d’optimiser le chaîne de production.

Chercheur postdoctoral, LABoratory of EXcellence Design of Alloy Metals for low-mAss Structures (LabEx DAMAS)-LEM3 08/2020 - 01/2022

Mécanique des matériaux, simulation numérique, développement des programmations en parallel, intelligence artificielle

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