Étude par datamining de certaines propriétés physiques de quelques borures, nitrures et carbures de fer

Abstract

Dans notre travail nous avons appliqué deux techniques du datamining, cen l'occurrence l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et le clustering (k-means), afin d'extraire, pour un ensemble de 53 composés à base de fer (borures, carbures, nitrures), des corrélations linéaires entre certaines propriétés mécaniques, tels que le module de Young (E). le module de d'élasticité isostatique (B), le module de cisaillement (G). la dureté de Vickers (HV), le coefficient de poisson (v), le rapport KGB et une des propriétés magnétiques : le moment magnétique (pa). L'analyse ACP est faite par le logiciel R. A partir des graphiques de l'ACP, un clustering et une classification sont faites. Nous avons établi des corrélations lineaires positives entre les proprietès élastique E, G, B, HV et des corrélations linéaires négatives entre le coefficient de Poisson de les propriétés (G. B. E, K. HV). En revanche, aucune corrélation lineaire n'existe entre le moment magnétique et les autres propriétés. Les 53 composés sont rassemblés en 4 groupes diffèrents à partir de leurs propriétés physiques. Nous avons montré que chaque groupe n'est pas spécifique A une nature chimique donnée des composés considérés.