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Title: Etude comparative des différentes techniques d’optimisation multi-objective lors du tournage du polyamide PA66-GF30
Authors: Hamida, Faiçal
Keywords: Usinage, PA66-GF30, Plans d’expérience, RSM,
ANOVA, optimisation, Taguchi, PCA , GRA, TOPSIS.
Issue Date: Jul-2021
Publisher: Université 8Mai 1945 – Guelma
Abstract: Les polymères sont de plus en plus utilisés dans l'industrie en raison de plusieurs avantages tels que : la possibilité de production en série, faible coefficient de frottement, concurrençant certains métaux grâce à leur légèreté, non- corrosion et résistance dans le temps. Le présent travail concerne une étude expérimentale portant sur les effets des paramètres de coupe sur la rugosité de surface, les efforts de coupe, la puissance de coupe, le débit du copeau enlevé dans la zone coupe lors du tournage du polymère PA66-GF30. Pour cela, un outil de coupe en carbure métallique a été utilisé. Le travail est divisé en trois parties. La première concerne les essais paramétriques, où l'évolution des paramètres d'usinage (critères de rugosité, l’effort de coupe et puissance de coupe, et le débit du copeau enlevé dans la zone de coupe) est étudiée en variant le rayon de bec, la vitesse de coupe, l’avance par tour, la profondeur de passe. La deuxième partie traite la modélisation des paramètres de sortie : rugosité de surface, effort de coupe, puissance de coupe et le débit du coupeau enlevé en utilisant les résultats d'un plan des expériences de Taguchi (L18). La première étape dans l’analyse des données de cette étude est d’extraire les résultats des essais pour chaque expérience effectuée en utilisant la méthodologie de la surface de réponse (RSM). Les résultats obtenus pour la rugosité de surface (Ra), l’effort de coupe principal (Fz), la puissance de coupe (P) et le débit de coupeau enlevé (MRR).Deux techniques de modélisation ont été utilisées à savoir la méthode des surfaces de réponse (RSM) et les analyses de variance (ANOVA). La dernière partie du travail est réservée à l'optimisation par l'analyse en composantes principales (ACP ou PCA). Dans ce cadre, quatre techniques d’optimisation ont été utilisées : PCA, PCA combinée avec la théorie GRA, PCA combinée avec la théorie d’utilité et PCA couplée avec TOPSIS.
URI: http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/11754
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