Titre : |
MODÉLISATION ET SIMULATION DU COMPORTEMENT THERMOMÉCANIQUE DE L’USINAGE À GRANDE VITESSE |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
MAKHFI, Souâd, Auteur ; HADDOUCHE, kamel, Auteur |
Editeur : |
Université tlemcen |
Année de publication : |
2018 |
Importance : |
130 p. |
Présentation : |
ill. |
Format : |
30 cm |
Accompagnement : |
cd |
Langues : |
Français (fre) |
Résumé : |
Dans ce travail, nous avons effectué une amélioration de la modélisation du comportement thermomécanique d’Oxley qui concerne principalement la révision de la formulation empirique et la distribution des contraintes à l’interface outil-copeau. Aussi, nous avons développé une modélisation statistique pour la prédiction des efforts et des contraintes résiduelles en tournage dur. Ces développements utilisent, d’une part, la Régression Linéaire Multiple (RLM), et, d’autre part, les Réseaux de Neurones Artificiels. Les simulations ont été réalisées sous différents logiciels : Matlab, Statgraphics et Microsoft Developer Studio. Les résultats de simulation obtenus par RLM sont plus performants pour les modèles non-linéaires qui offrent des coefficients de corrélation plus importants. Aussi, les résultats de simulation montrent une bonne concordance avec ceux obtenus expérimentalement et la prédiction des efforts de coupe par un Réseau de Neurones Artificiels est la plus performante |
MODÉLISATION ET SIMULATION DU COMPORTEMENT THERMOMÉCANIQUE DE L’USINAGE À GRANDE VITESSE [texte imprimé] / MAKHFI, Souâd, Auteur ; HADDOUCHE, kamel, Auteur . - Université tlemcen, 2018 . - 130 p. : ill. ; 30 cm + cd. Langues : Français ( fre)
Résumé : |
Dans ce travail, nous avons effectué une amélioration de la modélisation du comportement thermomécanique d’Oxley qui concerne principalement la révision de la formulation empirique et la distribution des contraintes à l’interface outil-copeau. Aussi, nous avons développé une modélisation statistique pour la prédiction des efforts et des contraintes résiduelles en tournage dur. Ces développements utilisent, d’une part, la Régression Linéaire Multiple (RLM), et, d’autre part, les Réseaux de Neurones Artificiels. Les simulations ont été réalisées sous différents logiciels : Matlab, Statgraphics et Microsoft Developer Studio. Les résultats de simulation obtenus par RLM sont plus performants pour les modèles non-linéaires qui offrent des coefficients de corrélation plus importants. Aussi, les résultats de simulation montrent une bonne concordance avec ceux obtenus expérimentalement et la prédiction des efforts de coupe par un Réseau de Neurones Artificiels est la plus performante |
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