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REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUP

REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE UNIVERSITE M’HAMED OUGARA BOUMERDES B Faculté des Sciences de l’Ingénieur Département Génie Mécanique GROUPE MODELISATION EN MECANIQUE ET PRODUCTIQUE – LMMC MEMOIRE Présenté par M. MAЇZA Med Bachir En vue de l’obtention du diplôme de MAGISTER en GENIE MECANIQUE OPTION : MECANIQUE ET MATERIAUX Soutenu le 30 Septembre 2006 devant le jury suivant : Pr. D. BENAZZOUZ Professeur UMBB Président Dr. I. BELAIDI CC UMBB Encadreur Dr. K. NECIB MC EMP Examinateur Dr. K. MOHAMMEDI MC UMBB Examinateur Dr. A. ZERIZER MC UMBB Examinateur Année universitaire 2005/2006 APPORT DE L’APPROCHE NEURO-FLOUE EN GENIE MECANIQUE. APPLICATION AU CHOIX AUTOMATIQUE DES OUTILS D’UN CENTRE DE TOURNAGE. Remerciements Je voudrais en premier lieu exprimer tous mes remerciements au Dr. Idir BELAIDI, Enseignant-chercheur à l’Université M’hamed Bougara de Boumerdes, pour m’avoir proposé ce sujet et accepté d’encadrer ce travail, et de m’avoir donné l’opportunité d’effectuer ce travail de magister dans un domaine passionnant et d’actualité (les réseaux de neurones et la logique floue, appliqués au génie mécanique). Je le remercie également pour les observations pertinentes et les lectures attentives lors des différentes étapes de la réalisation de ce travail Je tiens à remercier tout particulièrement les membres de l’équipe du Groupe de Recherche ‘modélisation en mécanique et productique’, dirigé par Dr Kamal Mohammedi, maître de conférence à l’Université de M’hamed Bougara Boumerdes, et le Professeur MT. ABADLIA, Directeur du LMMC. Je remercie vivement les membres du jury, à leur tête M. D. BENAZZOUZ (UMBB) pour avoir accepté de présider ce jury,ainsi que pour toute l’aide qu’il m’a apporté , Messieurs K. MOHAMMEDI (UMBB) , K. NECIB (EMP), A. ZERIZER, pour avoir accepté de faire partie du jury de soutenance, qu’ils trouvent ici l’expression de ma profonde gratitude. Mes remerciements vont aussi à tous les collègues, à ceux qui ont de près ou de loin participé à l’élaboration de ce document, je pense particulièrement à M r SEMMOUD, aux ex CAPET et à tous ceux qui par un simple mot ou geste, m’ont aidé, encouragé et supporté tout au long de mon parcours préliminaire dans le monde de la recherche, je pense particulièrement à mes parents, ma femme, mes enfants et toute ma grande famille. Je ne saurais terminer mon propos sans avoir une, pieuse, pensée pour les collègues et leurs familles victimes du séisme du 21 Mai 2003, particulièrement Mrs GHERBI SIDI-MOHAMMED et KIRATI TAYEB...... ﻣﻠﺨﺺ: إ ن اﻟﺒﺤﺚ ﻓﻲ اﻹﻧﺘﺎج اﻵﻟﻲ ﻳﺤﺘﻮي إﻟﻰ إﻧﺠﺎز ﺗﺼﻮرات و إدراك اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ ) اﻧﺘﺎج اﻟﻤﻮاد و اﻟﺘﺴﻴﻴﺮ و إدﻣﺎج اﻟﺘﺴﻴﻴﺮ اﻟﻤﻴﺪاﻧﻲ و ﺗﻜﺎﻣﻠﻪ (. ﻳﺠﺐ ﺗﻠﺒﻴﺔ اﻟﺼﻔﻘﺎت اﻟﺘﻲ ﺗﻠﺒﻲ ﺣﺎﺟﻴﺎت اﻟﺴﻮق اﻟﻤﺘﻄﻠﺒﺔ ﻟﻌﺪة ﻣﻮاد ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ذات ﺟﻮدة ﻋﺎﻟﻴﺔ وأ ﺳﻌﺎر ﻣﻌﻘﻮﻟﺔ، ﻣﺘﺠﺪدة ﺑﺎﺳﺘﻤﺮار ، وﻃﻠﺐ داﺋﻢ وﻣﺘﺠﺎﻧﺲ ﻣﻊ ﻣﺤﻴﻂ ﻣﺎﻟﻲ ، ﻗﺎﻧﻮﻧﻲ وﻋﺎدي ، داﺋﻢ اﻟﺘﻐﻴﺮات وآﺬا ﻳﺨﻀﻊ ﻟﻠﻤﻨﺎﻓﺴﺔ اﻟﻌﺎﻟﻤﻴﺔ و ﻏﻴﺮ واﺿﺤﺔ اﻟﻤﻌﺎﻟﻴﻢ . اﻟﻬﺪف ﻣﻦ دراﺳﺘﻨﺎ ﻳﻌﻨﻲ اﺳﺘﺨﺪام اﻷﻟﻴﺎف اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ اﻟ و ﻤﻨﻄﻖ اﻟ ﻤﺒﻬﻢ ﻟﻼﻗﺘﺮاح أﻧﺠﺎز ﻣﻔﻬﻮم ﻧﻈﻢ ذات ﻗﺎﻋﺪة ﻣﺘﻜﻮﻧﺔ ﻣﻦ اﻷﻟﻴﺎف اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨ ﺎﻋﻴﺔ و اﻟﻤﻨﻄﻖ اﻟﻤﺒﻬﻢ ﻻﺳﺘﻌﻤﺎﻟﻪ آﺄداة ﻟﻤﺴﺎﻋﺪة ﻣﺴﺘﻌﻤﻠﻲ اﻵﻻت اﻟﻤﺴﻴﺮة رﻗﻤﻴﺎ، ﻓﻲ اﻻﺧﺘﻴﺎر اﻵﻟﻲ ﻷداة اﻟﻘﻄﻊ ﺣﺴﺐ ﺗﻐﻴﺮات اﻷﺷﻜﺎل اﻟﻤﺘﻌﺪدة ﻟﻠ ﻘﻄﻊ اﻟﻤﻴﻜﺎﻧﻴﻜﻴﺔ . ﻓﻲ ول أ اﻟﻤﻄﺎف ، ﻧﻌ ﺮض ﺗﺮآﻴﺒﺔ ﻣﺮﺟﻌﻴﺔ ﻟ ﺤﺎﻟﺔ اﻟﺒﺤﺚ ﻓﻲ ﺗﻄﺒﻴﻖ و إﺳﻬﺎم ﺷﺒﻜﺔ اﻷﻟﻴﺎف اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ و اﻟﻤﻨ ﻄﻖ اﻟﻤﺒﻬﻢ و إدﻣﺎﺟﻬﻢ و ﻣﺰﺟﻬﻢ ﻓﻲ اﻟﻤﻴﺎدﻳﻦ اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ ﻟﻠﻬﻨﺪﺳﺔ اﻟﻤﻴﻜﺎﻧﻴﻜﻴﺔ و اﻻهﺘﻤﺎم اﻟﺬي ﺗﺤﻀﺎ ﺑﻬﻤﺎ - ﻓﻲ ﻳﻮﻣﻨﺎ هﺬا- هﺘﻴ ﻦ اﻷ دﺗﻴﻦ . و ﻓﻲ ﺛﺎﻧﻲ اﻟﻤﻄﺎف، ﻧﻌﺮض ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺔﺷﺒﻜ اﻷﻟﻴﺎف اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ و اﻟﻤﻨﻄﻖ اﻟﻤﺒﻬﻢ و ﻣﺰﺟﻬﻢ ﻻﻧﺸﺎء ﻧﻈﺎم ﻟﻤﺴﺎﻋﺪة ﻣﺴﺘﻌﻤﻠﻲ اﻻﻻت اﻟﻤﻴﻜﻨ ﻴﻜﻴﺔ اﻟﻤﺴﻴﺮة رﻗﻤﻴﺎ ﻓﻲ اﺧﺘﻴﺎراداة اﻟﻘﻄﻊ و ذﻟﻚ ﻟﻤﻮاآﺒﺔ اﻻﺷﻜﺎل اﻟﻤﺘﻌﺪدة ﻟﻠﻘﻄﻊ اﻟﻤﺼﻨﻮﻋﺔ . و ﻓﻲ اﻷﺧﻴﺮ ﻧﻨﻬﻲ هﺬا اﻟﻌﻤﻞ ﺑ ﻌﺮض اﻟﺘﻮﻗﻌﺎت اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ ﻹدﻣﺎج اﻟﻤﺪﻟﻮل اﻟﻤﻘﺘﺮح ﻓﻲ اﻻﺳﺘﻌﻤﺎﻻت اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ و ذﻟﻚ ﻟﻠﻮﺻﻮل إﻟﻰ ﻧﻈﻢ ﺻﻨﺎﻋﻴﺔ ذآﻴﺔ ، ﺗﻤﻜﻨﻨﺎ ﻣﻦ اﻟﺤﺼﻮل ﻋﻠﻰ ﺻﻨﺎﻋﺔ ﺁﻟﻴﺔ ﺷﺎ .ﻣﻠﺔ اﻟﻜﻠﻤﺎت اﻟﻤﻔﺘﺎح : ﺷﺒﻜﺔ اﻷﻟﻴﺎف اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ، اﻟﻤﻨﻄﻖ اﻟﻤﺒﻬﻢ، اﻟﻨﻈﻢ اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔاﻟﺬآﻴﺔ ، اﺧﺘﻴﺎر أداة اﻟﻘﻄﻊ، ﻣﺴﺎﻋﺪة اﺧﺬ اﻟﻘﺮار . _____________________________________________________ Résumé. La recherche en productique porte sur la conception et la mise en œuvre des systèmes de production (fabrication des produits, mais également conception, management et logistique associés). Il faut pouvoir satisfaire des marchés exigeant des produits variés, de qualité élevée, à faible coût, renouvelés fréquemment, avec une demande fluctuante, et s’adapter à un environnement monétaire, réglementaire et normatif en perpétuel changement, ainsi qu’à une concurrence mondiale de plus en plus serrée et de moins en moins prévisible. L’objet de notre étude concerne l’utilisation des réseaux de neurones et de la logique floue pour la proposition d’un concept basé sur la mise en œuvre d’un système Neuro-flou, qui servira comme outil d’aide à la décision pour assister un opérateur, sur une machine à commande numérique, dans le choix automatique des outils de coupe en fonction des variations du profil à réaliser sur une pièce. En premier lieu, nous soumettons une présentation d’un état de l’art sur l’application et l’apport des réseaux de neurones et de la logique floue ainsi que leur association dans différents domaines du génie mécanique et l’intérêt porté aujourd’hui à ces outils mathématique. En second lieu, est proposée une application des réseaux de neurones en association avec la logique floue pour la mise en œuvre d’un système, Neuro-flou, d’aide au choix rationnel des outils de coupe lors de la programmation d’un centre de tournage à commande numérique. Nous concluons sur des perspectives de mise en œuvre industrielle d’une telle démarche, pour aboutir à des systèmes, intelligents, de fabrication automatisés. Mots clés : Productique, conception, fabrication, réseaux de neurones, logique floue, système Neuro-flou, contraintes géométriques, systèmes de fabrication intelligents, choix des outils de coupe, aide à la décision, __________________________________________________________ Summary. Research in computer-integrated manufacturing relates to the design and the implementation of the systems of production (manufacture of the products, but also design, management and logistics associated).It is necessary to be able to satisfy markets requiring of the varied products, raised quality, at low cost, frequently renewed, with a fluctuating request, and to adapt to a monetary, lawful and normative environment in perpetual change, like with an increasingly tight and less and less foreseeable world competition. The object of our study relates to the use of the networks of neurons and fuzzy logic for the proposal for a concept based on the implementation of a system Neuro-fuzzy, which will be useful like tool of decision-making aid to assist an operator, on a machine with numerical control, in the automatic choice of the cutting tools according to the variations of the profile to be realized on a part. Initially, we subject a presentation of a state of the art on the application and the contribution of the networks of neurons and fuzzy logic like their association in various fields of the mechanical engineering and the interest carried today with these tools mathematics. In the second place, is proposed an application of the networks of neurons in partnership with fuzzy logic for the implementation of a system, Neuro-fuzzy, of assistance to the rational choice of the cutting tools during the programming of center of turning to numerical control. we conclude on prospects for implementation industrial for such a step, to lead to systems, intelligent, of manufacture automated. Key words: Computer-integrated manufacturing, design, manufacture, networks of neurons, fuzzy logic, system Neuro-fuzzy, constraints geometrical, intelligent systems of manufacture, choice of the cutting tools, decision-making aid, Sommaire Remerciements Liste des figures Liste des tableaux Nomenclature des abréviations INTRODUCTION GENERALE…………………………………………………......……......................….......1 PREMIÈRE PARTIE APPORT DES RESEAUX DE NEURONES ET DE LA LOGIQUE FLOUE. 1.INTRODUCTION…………………………………..............................................................................................3 2. LES APPLICATIONS EN GÉNIE MÉCANIQUE.............................................................................................5 2.1. Fabrication mécanique et réseaux de neurones......................................................................................5 2.1.1. Optimisation de trajectoire d’outil en fraisage...............................................................................5 2.1.2. Volumes flous et applications en productique...............................................................................7 2.1.3. Efforts de coupe et modèle de réseau de neurones........................................................................9 2.1.4. Usure des outils de coupe.............................................................................................................10 2.1.5. Identification de la forme des copeaux.........................................................................................12 2.1.6. Réseaux de neurones et données incomplètes.............................................................................14 2.1.7. Evaluation des efforts de coupe...................................................................................................17 2.1.8. Détection et classification de l'usure des forets...........................................................................20 2.2. Autres Applications en fabrication mécanique.................................................................................22 2.2.1. Choix de données d’usinabilité..................................................................................................22 2.2.2. Détermination et choix des conditions de coupe. ......................................................................22 2.2.3. Choix des paramètres de coupe. ................................................................................................23 2.2.4. Étude d’un contrôleur d'apprentissage flou. ..............................................................................23 2.2.5. Paramètres d’usinage pour le brunissage de surfaces. ...............................................................23 2.2.6. Système Neuro-flou pour l’estimation et la classification de l’usure. .......................................24 2.3. Conception mécanique et réseaux de neurones................................................................................... 25 2.3.1. Numérisation du processus de conception..................................................................................25 2.3.2. Conception en environnement incertain.....................................................................................29 2.3.3. Logique floue et cotation fonctionnelle. ..... ................... ..........................................................33 2.3.4. Logique floue et choix de montage de roulement. .................................................................... 36 2.3.5. Diverses applications en conception.......................................................................................... 39 2.4. Ordonnancement par réseaux de neurones.......................................................................................... 42 2.4.1. Logique floue et système multi-agents pour un ordonnancement coopératif. ........... ...............42 2.4.2. Configuration de familles de produits et ensembles flous.......................................................... 45 I 2.4.3. Autres Applications en ordonnancement.....................................................................................49 2.5. Modélisation Commande et Optimisation de processus.....................................................................51 2.5.1. Modélisation d’un processus d’usinage.......................................................................................52 2.5.2. Réseaux adaptatifs flous et modélisation de processus d’usinage. .............................................55 2.5.3. Un outil d’aide à la décision axé sur un compromis d’optimisation. ..........................................59 2.5.4. Optimisation d'un processus de fabrication virtuel par RNA......................................................60 2.5.5. Optimisation des systèmes de production uploads/Industriel/ neuro-floue-en-genie-mecanique 1 .pdf