Résumé:
L'acier inoxydable se caractérise par une mauvaise usinabilité due à sa grande
revêtu ; ANOVA ; RSM ; Optimisation.
ductilité et à sa faible conductivité thermique. Le travail de recherche réalisé dans cette
thèse de doctorat concerne le fraisage de face de l'acier inoxydable austénitique
X2CrNi18-9 avec des plaquettes en carbure revêtues (GC4040). Le travail est divisé
en trois parties. La première concerne la modélisation des réponses de sortie à savoir :
La rugosité de surface (Ra), l’effort de coupe (Fc), la puissance de coupe (Pc), la
pression spécifique de coupe (Ks) et la quantité de copeau enlevé (QCE), en utilisant
la méthodologie de la surface de réponse (RSM). L’analyse de la variance (ANOVA)
est utilisée afin d'évaluer l'influence des paramètres de coupe, à savoir : Vitesse de
coupe (Vc), avance par dent et profondeur de passe (ap) sur les paramètres de sortie.
La deuxième partie du travail concerne la modélisation des paramètres de sortie en
utilisant les réseaux de neurones artificiels (ANN). Cette dernière est appliquée pour la
modélisation non linéaire du processus de coupe en fraisage. L’étude est réalisée pour
les paramètres technologiques d’usinage (Ra, Fc, Ks, Pc et QCE). Cette partie est
suivie par une comparaison entre la modélisation par (RSM) et la modélisation par
(ANN) et cela dans le but de vérifier l’efficacité et la robustesse des deux méthodes.
La troisième partie de ce travail de recherche concerne l’optimisation des conditions
de coupe en utilisant l’approche de Taguchi (analyse signal / bruit) et la fonction de
désirabilité (DF), selon trois cas; Minimiser (Ra), maximiser (QCE) et optimisation
combinée entre (Ra) et (QCE ) en même temps.
