Thèses en ligne de l'université 8 Mai 1945 Guelma

Optimisation des conditions de coupe et analyse de leur effet sur les paramètres technologiques d’usinage -Application à l’usinage de l’acier inoxydable X20Cr13

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dc.contributor.author BOUZID, Lakhdar
dc.date.accessioned 2018-07-08T08:25:26Z
dc.date.available 2018-07-08T08:25:26Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.uri http://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/325
dc.description.abstract L’impact économique des coûts de fabrication et des exigences techniques sur l’état de surface du produit fini impose l’optimisation des paramètres de coupe. L'optimisation est donc une tâche importante dans le processus d'usinage, permettant au choix des conditions de coupe les plus commodes. C’est dans ce contexte que s’inscrit ce travail de recherche. Il consiste à investiguer le comportement des outils en carbure métallique (GC2015) et (GC1015) avec revêtements CVD et PVD, face à l’acier inoxydable martensitique (X20Cr13). La présente recherche commence par l’étude de l’influence des paramètres de coupe, soit, la vitesse de coupe, l’avance, la profondeur de passe et le temps d’usinage sur les paramètres technologiques d’usinage (l'usure de l’outil, les efforts de coupe et la rugosité de surface). Nous exposons également les résultats de l’évolution des efforts de coupe et la rugosité de surface sous l’effet de l’usure de ces deux matériaux d’outils. Ensuite, on s’intéresse à la modélisation des efforts de coupe, des critères de la rugosité de surface et de l’usure de l’outil en fonction des paramètres de régime de coupe, en utilisant la méthodologie des plans d’expériences (modélisation par la méthodologie de surface de réponse RSM et les réseaux de neurones artificiels ANN). La dernière partie du travail est réservée à l’optimisation mono et multi objectif afin de trouver les valeurs optimales des paramètres de coupe par rapport aux objectifs de l’optimisation. Les résultats trouvés prouvent que la méthode ANN donne des résultats excellents par rapport à la méthode RSM. La méthode de Taguchi peut être plus efficace dans le cas d’une seule réponse. Par contre les méthodes Grey et RSM sont les meilleurs pour l’optimisation multi-objectif. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.subject plans d’expérience ; usure ; ANOVA ; optimisation ; Taguchi ; RSM ; ANN ; GRA en_US
dc.title Optimisation des conditions de coupe et analyse de leur effet sur les paramètres technologiques d’usinage -Application à l’usinage de l’acier inoxydable X20Cr13 en_US
dc.type Thesis en_US


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