Méta-modèle et optimisation pour l’allocation dynamique des tolérances et des stratégies d'assemblage

Abstract

This thesis focuses on the functional behavior of intricate assembled systems, such as micro gears, which rely on high-precision components. The performance of these systems is determined by various factors, including design, manufacturing, assembly, and internal and external conditions. To address the complexity of these assemblies and the challenge of analyzing their functional behavior, surrogate models are proposed to estimate the effects of tolerance and their impact on functionality. The use of machine learning techniques, particularly AI, is explored as an efficient approach to predict assembly precision and improve cost-effectiveness and time-saving. In addition to proposing surrogate models, this thesis presents production strategies, such as resource allocation, reworking, and assembly strategies, to enhance assembly quality and reduce production cost. A novel cost-activity model framework is also introduced to identify high-cost and low-tolerance specifications in the production process and enable manufacturers to optimize the balance between cost and tolerance while maintaining quality. The modular structure of the model provides an organized and systematic approach to analyzing and optimizing the manufacturing process.Cette thèse se concentre sur le développement fonctionnel de systèmes assemblés complexes, tels que les micro-engrenages, qui reposent sur des composants de haute précision. La performance de ces systèmes est déterminée par divers facteurs, notamment la conception, la fabrication, l'assemblage et les conditions internes et externes. Pour faire face à la complexité de ces assemblages et au défi que représente l'analyse de leur comportement fonctionnel, des modèles de substitution sont proposés pour estimer les effets de la tolérance et leur impact sur la fonctionnalité. L'utilisation de techniques d'apprentissage automatique, en particulier l'IA, est explorée comme une approche efficace pour prédire la précision de l'assemblage et améliorer la rentabilité et le gain de temps. En plus de proposer des modèles de substitution, cette thèse présente des stratégies de production, telles que l'allocation des ressources, le retraitement et les stratégies d'assemblage, afin d'améliorer la qualité de l'assemblage et de réduire les coûts de production. Un nouveau cadre de modèle coût-activité est également introduit pour identifier les spécifications à coût élevé et à faible tolérance dans le processus de production et permettre aux fabricants d'optimiser l'équilibre entre le coût et la tolérance tout en maintenant la qualité. La structure modulaire du modèle offre une approche organisée et systématique de l'analyse et de l'optimisation du processus de fabrication