Optimisation robuste de la qualité de surface usinée et de la productivité sous la limitation des vibrations

Dans cette contribution, nous présentons une optimisation robuste des paramètres de coupe, avec la prise en compte des incertitudes inhérentes à l'usure et à la déflexion de l'outil pour une opération de chariotage d'un acier 100C6. Dans une première étape, nous procédons à la construction des modèles de substitution qui relient les paramètres de coupe aux variables d'intérêt basée sur l'utilisation de plan d'expériences. Nos deux objectifs sont le meilleur état de surface et le maximum de productivité sous limitations liées aux vibrations et aux niveaux des trois paramètres de coupe. Ensuite, à l'aide de l'algorithme génétique développé et basé sur un mécanisme d'évaluation robuste de chromosomes par les simulations de Monte-Carlo, l'influence et l'intérêt de l'intégration des incertitudes dans l'optimisation en usinage sont mis en évidence. Après comparaison des fronts de Pareto classique et robuste, des qualités de surfaces moins efficaces mais robustes peut être obtenue avec la prise en compte des facteurs incontrôlables ou des incertitudes contrairement à ce que prévoit l'optimisation déterministe et classique pour les mêmes valeurs de la productivit

Evaluation des effets des paramètres du tournage : modélisation et optimisation multi-objectifs basées sur des méthodes de soft computing – stratégies et précision

173 p. : ill. ; 30 cmLa quasi-totalité des travaux, dédiés à l'optimisation des paramètres de coupe en tournage, repose sur des stratégies d’optimisation classiques, qui ont toutefois été appliquées efficacement à l'échelle industrielle. Cependant, la robustesse et la fiabilité de ce procédé ont été négligées à tort, car l'existence de quelques facteurs incontrôlables peut altérer la justesse des résultats obtenus et affecter d’écarts risquant de dégrader la qualité des pièces usinées, la productivité et le matériel usinant. Dans un premier temps, nous avons identifié les sources d’incertitudes relatives au procédé de tournage. Puis la quantification et la modélisation des incertitudes ainsi que la maîtrise des mesures de robustesse basée sur différents critères statistiques nous ont permis de développer une approche pour l’optimisation multi-objectifs des paramètres de coupe en nous basant sur une technique d’optimisation innovante de la classe des Soft-Computing, qui a permis de déterminer et de départager les optima performants, robustes et fiables. Nous avons, à cet effet, développé et implémenté sous Matlab™, un algorithme génétique efficient de type Monte Carlo-Genetic Algorithm, intégrant un mécanisme d’évaluation robuste de la fonction « fitness » basée sur les simulations de Monte-Carlo pour le seul calcul de la mesure de robustesse. Cette première approche a été validée, après une application illustrative pour la minimisation du coût et du temps de production sous contraintes des limitations de production liées au système Pièce-Outil-Machine, ayant permis la détermination des résultats performants et robustes, ainsi que leur identification. Cette approche a également montré des limitations concernant la satisfaction des contraintes de production imposées. Dans un deuxième temps, une approche fiabiliste pour l’optimisation multi-objectifs est proposée, introduisant un concept de fiabilité pragmatique basé sur des probabilités de défaillance pour contourner et maîtriser le risque de violation des contraintes d’optimisation stochastiques. Cette deuxième approche est basée sur l’algorithme génétique de tri non dominé probabiliste, dit P-NSGA-II, qui intègre les simulations Monte-Carlo pour un calcul précis aussi bien de la fiabilité, que de la robustesse. L’efficience et l'efficacité de cette approche ont été vérifiées par la résolution de deux problèmes numériques de référence. Les deux cas d’étude traités, qui sont d’une extrême complexité, sont relatifs aux opérations d’ébauche multi-passes et de finition, et se caractérisent par des espaces de recherche, respectivement «clos» et « déformé ». Dans les deux situations explorées, les solutions optimales obtenues par la mise en oeuvre de l'algorithme P-NSGA-II, sont analysées, discutées et comparées avec les résultats obtenus et publiés dans des travaux de recherche de références. En conclusion, cette approche a permis de générer et de départager de façon efficace et précise des solutions performantes, robustes et fiable

Effets des Paramètres de Coupe sur l’Etat Vibratoire et la Déflexion de l’Outil pour Différentes Densités de Matériau - Apport des Elements Finis

Le but de ce travail est d’illustrer les effets des paramètres de coupe (avance (ap) et profondeur de passe (f)), la sortie de l’outil ainsi que la densité (ρ) du corps de l’outil sur la première fréquence modale de service et sa déflexion à travers l’analyse vibratoire précontrainte. L’opération choisie est le chariotage d’un acier XC38 recuit avec un outil couteau en carbure brasé (R 2020 P30). La mise en œuvre d’un plan d’expériences numériques (DOE dans Ansys) et la modélisation de la surface de réponse (RMS) sont nécessaires pour obtenir des modèles mathématiques reliant les paramètres de coupe, densité du matériau et les réponses. L’analyse de la variance des résultats obtenus a permis ensuite d’apporter des éclaircissements sur l’influence des paramètres étudiés. Enfin, les modèles ainsi recueillis serviront de fonctions objectifs ou contraintes pour une future et exhaustive optimisation multi objectifs des paramètres de coup