| Titre : | Optimisation des conditions de coupe en utilisant le calcul evolutionnaire |
| Auteurs : | Toufik Ameur, Auteur ; Mekki Assas, Directeur de thèse ; مكى عساس, Auteur |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algerie] : Université Mohamed Kheider, 2005 |
| Format : | 73.P / Ill / 30/20 cm |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Dans ce travail, une nouvelle technique évolutionnaire, l’optimisation par essaim de particules, est introduit pour la résolution du problème d’optimisation des conditions de coupe. En étudiant les différentes
méthodes de résolution des problèmes d’optimisation multiobjectif non-Pareto, l’approche d’agrégation des objectifs montre une très bonne efficacité avec une simplicité d’application. Cette méthode est parue la plus adéquate pour notre situation de problème. Afin de minimiser le temps et le coût de production simultanément, sous un ensemble de contraintes qui présente globalement les plus importants paramètres à satisfaire, nous avons utilisé les deux variantes de l’algorithme à essaim de particules : standard (PSO) et avec rassemblement passif (PSOPC). Implémentées et appliquées sur une opération de tournage, ces deux variantes ont diminué avec efficacité le temps et le coût de réalisation d’une opération de chariotage (tournage) dans un temps de calcul très réduit. Nous pouvons dire que les algorithmes à essaim de particules ont apporté une nette amélioration à la résolution des problèmes d’optimisation non-linéaire avec une très bonne convergence In this work, a new evolutionary technique, particle swarm optimization, is introduced for the resolution of the problem of cutting conditions optimization. By studying the various methods of resolution of the multi-criterion optimization problems, the aggregation of objectives approach shows a very good efficient with a simplicity of application. This method is appeared most adequate for our problem situation. In order to minimize the production rate and the production cost simultaneously, under a set of constraints which presents the most significant parameters to be satisfied, we used the two variants of the particle swarm algorithm: standard (PSO) and with passive congregation (PSOPC). Implemented and applied to a turning operation, these two variants efficiently decreased the production rate and the production cost of realization of a turning operation in a much reduced computing time. We can say that the particle swarm algorithms give clear improvement to the resolution of the non-linear optimization problems with a very good convergence. |
| Sommaire : |
Tables des matières …………………………………………………………….…….…………………………………….
Liste des Figures …………………………………………………………….……..….…………………………………… Liste des Tableaux …………………………………………………………………….…………………………………….. Nomenclature …………………………………………………………………………….…………………………………….. Introduction générale ……………………………………………………………….……………………………………. Chapitre I : Choix des conditions de coupe I.1 Introduction ………………………………………………………………….……………………………………….. I.2 Notions de base ………………………………………………………….……………….………………………….. I.2.1 Surfaces de la pièce …………………………………………...……….……….………………………….. I.2.2 Eléments de l’outil ………………………………………………………….…...………………….……… I.2.3 Paramètres cinématiques de coupe …………………………….……...…….…………….….….… I.2.4 Paramètres géométriques de coupe ……………………………………….…………..…………… I.3 Etude de la coupe de métaux ……………………………………………….……….……………………… I.3.1 Efforts de coupe ……………………………………..…………………….……………….………………… I.3.2 Mécanisme de formation de copeau …………………….…………………………………….…… I.4 Endommagement des outils de coupe ………………………………………………..…..….……..….. I.4.1 Mécanisme endommageant des outils de coupe …………………..………….………….….. I.4.2 Détermination de la durée de vie des outils de coupe …………………......……………… I.5 Discussion ………………………………………………………….……………………………………...…….……… Chapitre II : Algorithmes évolutionnaires II.1 Introduction ………………………………………………………………….………………………..…………….. II.2 Algorithme évolutionnaire ………………….……………….………………………………………….….. II.3 Principes généraux ……………………………………………….……….……………………………..……… II.4 Algorithme génétique ………………………………………………..…..…………………………..……..….. II.4.1 Principes généraux ………………………….……………………………………………………...….….. II.4.2 Représentation ………………...………………………………………………...……………………..…… II.4.3 Evolution………..……………………………………….………………………….………….…………...…… II.5 Algorithme à essaim de particules …………….……………………………..…………...…….……… II.5.1 Principes généraux ………………………….…………………………………………………..…….….. II.5.2 Représentation …………………………………………………………...……………….....……………… II.5.3 Evolution ...……………………………………..………………………………..………….....……………… II.6 Notre choix ...………………………….……………………………………………………….….....……………… Chapitre III : Optimisation multiobjectif des conditions de coupe III.1 Problème d’optimisation……………………..……...…………….……………………………………….. III.1.1 Critères d’optimisation .……………………………………………….….…………………….……… III.1.2 Contraintes d’optimisation …………...……………………………..……….…………….……….… III.2 Optimisation mono-objectif ……………..……………………………………………………………….. III.3 Optimisation multiobjectif ……………………………………………….….…….……………………… III.3.1 Les méthode d’agrégation des objectifs ...………….……..….…………….………………… III.3.2 L’approche par ε-contraintes ………………………………………….…..…...……………….…… III.3.3 L’approche Min-Max ………………………...…………………………….……...……………….…… III.3.4 Le but à atteindre ……………………………….…………………………………....……………….…… III.4 Modèle d’optimisation retenu ..………..……………………………………………..…..….……..….. Chapitre IV : Algorithmes a essaim de particules IV.1 Introduction ……………………………………………………………….…………….…………..…………….. IV.2 Algorithme à essaim de particules standard (PSO) ………..………………………..….….. IV.3 Algorithme à essaim de particules avec rassemblement passif (PSOPC) …..… IV.4 Optimisation par essaim de particules ...………………..…..…………………………..……..….. IV.4.1 Méthode de pénalité ……………………….………….……………………………...…………...….….. IV.4.2 Application d’algorithme à essaim de particules 56 Chapitre V : Application et discussion des résultats V.1 Cas d’application ………..……………………………………………….…………….…………..…………….. V.2 Résultats ……………………………………………………………………………….………………………..….….. V.3 Discussion et interprétation des résultats ………………………………………………………..… Conclusion et perspectives …………………………………………………………………………………………..… Références ……………………………………………………………………………………………………………………..… |
Disponibilité (2)
| Cote | Support | Localisation | Statut | Emplacement | |
|---|---|---|---|---|---|
| TH/0005 | Mémoire de magistere | BIB.FAC.ST. | Empruntable | Salle de mémoires et de théses | |
| TH/0005 | Mémoire de magistere | BIB.FAC.ST. | Empruntable | Salle de mémoires et de théses |
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