Contributions à la modélisation et la simulation de la coupe des métaux : vers un outil d'aide à la surveillance par apprentissage

Les procédés de mise en forme par enlèvement de matière, encore appelés usinage, sont les procédés de fabrication les plus utilisés pour la production des pièces mécaniques, notamment dans les secteurs industriels tels que l’aéronautique, l’automobile, le ferroviaire, etc. Bien que ces procédés soient largement utilisés dans l’industrie, la prédiction des grandeurs caractéristiques de l’usinage n’est pas toujours précise, et un mauvais choix des conditions de coupe peut être a l’origine de l’usure anormale de l’outil, voire de la dégradation de la qualité de la pièce usinée. La simulation fine des grandeurs de l’usinage, en vue de la détection des anomalies, est un bon exemple de cette problématique, car représentative du problème général d’optimisation de la coupe des métaux pour obtenir une précision de coupe et anticiper l’usure rapide des outils. Cette thèse est une contribution a la modélisation et a la simulation de la coupe des métaux, en vue d’une aide a la décision aux entreprises de fabrication de pièces mécaniques, basée sur l’extraction des connaissances a partir des données simulées. Une implémentation efficiente d'un modèle analytique de coupe orthogonale de métaux, capable de prédire les paramètres de coupe en un temps réduit a été proposée. La performance de ce modèle a été étudiée en comparant ses prédictions avec les données d’usinage de l’acier 1045 et de l’acier au carbone, disponibles dans la littérature. En exploitant la rapidité de la résolution obtenue à partir de l’implémentation proposée, une grande quantité de données simulant des conditions réelles de coupe a été générée, et a permis d’élaborer une démarche de surveillance de l’usinage, basée sur une méthode d’apprentissage profond non supervisée. La mise en œuvre avec les données simulées a permis de mettre en exergue la capacité de la démarche de détection proposée a identifier les combinaisons de valeurs des paramètres d’entrée (du modèle analytique de coupe) susceptibles de provoquer une température interne anormalement élevée ; celle-ci a en effet été considérée dans la thèse comme indicateur de santé du système d’usinage. L'implémentation du modèle d'apprentissage proposé a donné un taux de justesse de 99,96 % et une précision de 96 %, traduisant ainsi sa capacité à prédire efficacement le résultat

An analytical model of orthogonal metal cutting: implementation using LMFIT library in Python

International audienceIn this study, an analytical model for orthogonal metal cutting is presented for predicting cutting forces and temperature at tool-chip interface. In this approach, the properties of the materials are modeled by the Johnson-Cook constitutive material flow law, where the stress is a function of strain, strain rate, and temperature. The aim of the proposed work is to improve the numerical resolution of the analytical model. The determination of the optimal cutting parameters is based on the use of the Nonlinear Least-Squares Minimization and Curve-Fitting library for Python (LMFIT) whith a dual Levenberg-Marquardt optimization algorithm that has been developed and implemented in Python. The performance of the developed model has been studied by comparing its predictions with some experimental machining data for 1045 steels. A good correlation between the results of the proposed model and those resulting from literature and experiments has been demonstrated

A new algorithm to solve the extended-Oxley analytical model of orthogonal metal cutting in Python

This paper presents a new implementation method of the Extended-Oxley analytical model, previously proposed by Lalwani in 2009, for orthogonal cutting of metals with a Johnson--Cook thermo-elastoplastic flow law. The present work aims to improve the implementation of this analytical model in order to propose a unified solution that overcomes the main shortcomings of the original model: the non-uniqueness of the solution, the low accuracy of the obtained solution, and the relatively long computational time for a purely analytical approach. In the proposed implementation, the determination of the optimal set of model parameters is based on an optimization method using the Python LMFIT library with which we have developed a dual Levenberg--Marquardt optimization algorithm. In this paper, the performance and efficiency of the developed model are presented by comparing our results for a 1045 steel with the simulation results obtained in the original paper proposed by Lalwani. The comparison shows a considerable gain in terms of computational speed (more than 2000 times faster than the original model), uniqueness of the obtained solution, and accuracy of the obtained numerical solution (almost zero force imbalance)

Anomaly detection in orthogonal metal cutting based on autoencoder method

The choice of appropriate cutting conditions is widely acknowledged as a key performance indicator for efficient machining, since it allows to mitigate tools wear. In precision machinery, tool wear can indeed lead to poor surface quality and even affect the dimensions of the final product. In such a context, the cutting and feed forces, along with other parameters are affected and are not optimal. It is therefore necessary to detect any anomaly and provide the operators in the plant with a decision support, allowing to monitor the machining conditions in order to predict the outputs values and anticipate the wear's damage on the whole cutting process. In this article, cutting speed, cutting angle, cutting width and feed depth are the input parameters. Using the extended-Oxley analytical model of orthogonal metal cutting, a sample of cutting conditions has been simulated in order to analyze the optimality of the cutting force, the feed force and the internal temperature, based on the autoencoder method. Given a threshold for decision, the results allow to identify abnormal parameters and provide significant insights for operators, allowing them to avoid error and make the best choices of the inputs for optimal cutting conditions

An analytical model of orthogonal metal cutting: implementation using LMFIT library in Python

In this study, an analytical model for orthogonal metal cutting is presented for predicting cutting forces and temperature at tool-chip interface. In this approach, the properties of the materials are modeled by the Johnson-Cook constitutive material flow law, where the stress is a function of strain, strain rate, and temperature. The aim of the proposed work is to improve the numerical resolution of the analytical model. The determination of the optimal cutting parameters is based on the use of the Nonlinear Least-Squares Minimization and Curve-Fitting library for Python (LMFIT) whith a dual Levenberg-Marquardt optimization algorithm that has been developed and implemented in Python. The performance of the developed model has been studied by comparing its predictions with some experimental machining data for 1045 steels. A good correlation between the results of the proposed model and those resulting from literature and experiments has been demonstrated

Contributions to metal cutting modelling and simulation : towards a monitoring tool through machine learning

Les procédés de mise en forme par enlèvement de matière, encore appelés usinage, sont les procédés de fabrication les plus utilisés pour la production des pièces mécaniques, notamment dans les secteurs industriels tels que l’aéronautique, l’automobile, le ferroviaire, etc. Bien que ces procédés soient largement utilisés dans l’industrie, la prédiction des grandeurs caractéristiques de l’usinage n’est pas toujours précise, et un mauvais choix des conditions de coupe peut être a l’origine de l’usure anormale de l’outil, voire de la dégradation de la qualité de la pièce usinée. La simulation fine des grandeurs de l’usinage, en vue de la détection des anomalies, est un bon exemple de cette problématique, car représentative du problème général d’optimisation de la coupe des métaux pour obtenir une précision de coupe et anticiper l’usure rapide des outils. Cette thèse est une contribution a la modélisation et a la simulation de la coupe des métaux, en vue d’une aide a la décision aux entreprises de fabrication de pièces mécaniques, basée sur l’extraction des connaissances a partir des données simulées. Une implémentation efficiente d'un modèle analytique de coupe orthogonale de métaux, capable de prédire les paramètres de coupe en un temps réduit a été proposée. La performance de ce modèle a été étudiée en comparant ses prédictions avec les données d’usinage de l’acier 1045 et de l’acier au carbone, disponibles dans la littérature. En exploitant la rapidité de la résolution obtenue à partir de l’implémentation proposée, une grande quantité de données simulant des conditions réelles de coupe a été générée, et a permis d’élaborer une démarche de surveillance de l’usinage, basée sur une méthode d’apprentissage profond non supervisée. La mise en œuvre avec les données simulées a permis de mettre en exergue la capacité de la démarche de détection proposée a identifier les combinaisons de valeurs des paramètres d’entrée (du modèle analytique de coupe) susceptibles de provoquer une température interne anormalement élevée ; celle-ci a en effet été considérée dans la thèse comme indicateur de santé du système d’usinage. L'implémentation du modèle d'apprentissage proposé a donné un taux de justesse de 99,96 % et une précision de 96 %, traduisant ainsi sa capacité à prédire efficacement le résultat.Shaping processes by material removal, also known as machining, are the manufacturing processes most commonly used for the production of mechanical parts, particularly in industrial sectors such as aeronautics, automotive, railways, etc. Although these processes are widely used in industry, the prediction of the characteristic sizes of the machining process is not always accurate, and a poor choice of cutting conditions can lead to abnormal tool wear or even to a deterioration in the quality of the machined part. The fine simulation of machining parameters, aiming at detecting anomalies, is a good example of this problem, as it represents the general problem of optimizing metal cutting to obtain cutting accuracy and anticipate rapid tool wear. This thesis is a contribution to the modelling and simulation of metal cutting, with a view to assisting mechanical parts manufacturing companies in their decision-making, based on knowledge extraction from simulated data. An efficient implementation of an analytical model of orthogonal cutting of metals, able to predict cutting parameters in a reduced time was proposed. The performance of this model was studied by comparing its predictions with the 1045 and carbon steel machining data that are available in the literature. By using the high speed resolution obtained from the proposed implementation, a large quantity of data simulating real cutting conditions was generated, and allowed the elaboration of a machining monitoring approach, based on a deep unsupervised learning method. The implementation with the simulated data highlighted the ability of the proposed detection approach to identify combinations of input parameter values (from the analytical cutting model) that could generate an abnormally high internal temperature; this was considered in the thesis as an indicator of the health of the machining system. Implementation of the proposed learning model gave an accuracy of 99,96 % and a precision of 96%, reflecting its ability to effectively predict the outcome

Characterisation of a composite material with polyester matrix reinforced with particles from doum palm (hyphaene thebaica) fruit

The objective of this paper is to extract the hulls of Hyphaene thebaica fruit to elaborate a composite material with polyester matrix and to characterize it physically and mechanically. The first step of the process consisted of crushing, drying and then physically characterizing the hulls. The obtained results show that the average density is 766 kg/m3, the kinetic of water absorption is 40.39% and the average kinetic of humidity is 9.23%. The second step of the process consisted of crushing and sieving the hulls in order to classify them in four different sizes, and then proceeding to the manufacture of panels according to the different sizes of particles and different dosages. Another phase of characterisation has thus been achieved and the following results have been obtained: general theoretical density is 1275.86 kg/m3; average apparent density is 0.892 g/cm3, and the average density of the shells is 0.766 g/cm3. The average porosity rate obtained is 0.3%. As for the mechanical characteristics obtained by the three-point bending, the results on the average flexural modulus of elasticity (MOE) are presented as follows: 3400 ± 511 MPa for 10%–90% and size 0.5–2.5 mm, 4100± 320 MPa for 15%–85% size less than 0.5 mm; 5730± 212 MPa for 30%–70% size 0.5–2.5 mm; 6510± 211 MPa for 15%–85% size 0.5–2.5 mm; 5880± 110 MPa for 30%–70% size less than 0.5 mm. The corresponding flexural breaking strength (MOR) are respectively: 12.8± 0.2 MPa; 13.5± 0.2 MPa; 12.0± 0.5 MPa; 10.8± 0.2 MPa and 13.8± 0.3 MPa. The methods used in this work are experimental. These results allowed to deduce that the composites elaborated are particleboard type P2 and have the advantage to be used as panels useable in furniture, thermal and acoustic insulation and as structural materials. Thus, it is also possible to use it as an abrasive aggregate for sanding. All prepared particleboards had exterior and interior quality capabilities, for both working and non-working environments. It is also possible to use it as an abrasive aggregate for sanding