| Titre : | Contribution à l’analyse de l’efficacité des techniques d’optimisation appliquées en production industrielle |
| Auteurs : | Abderrahim Belloufi, Auteur ; Mekki Assas, Directeur de thèse |
| Support: | Thése doctorat |
| Editeur : | Biskra [Algerie] : Université Mohamed Khider, 2015 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | les méthodes d’optimisation déterministes ; les méthodes stochastiques ; l’optimisation des conditions de coupe pour les procédés de tournage et de fraisage. optimizing cutting conditions for the processes of turning and milling ; the deterministic optimization methods ; stochastic methods |
| Résumé : |
L’objectif de cette thèse est la mise au point d’une méthodologie de travail pour l’optimisation des conditions de coupe pour les procédés de tournage et de fraisage. La première partie du travail est consacrée au choix de la méthode d’optimisation la plus fiable. Ce choix a été effectué selon une comparaison entre les méthodes d’optimisation déterministes (la méthode du gradient conjugué, GC et la programmation quadratique séquentielle, SQP), et les méthodes stochastiques (l’algorithme génétique, GA et la méthode d’essaim particulaire, PSO) ou bien, une méthode hybride (GA-SQP). La deuxième partie du travail intéresse à l’élaboration d’une stratégie d’optimisation. Cette stratégie est adaptée aux caractéristiques des procédés d’usinage, c'est-à-dire à des systèmes non linéaires, multi-variables et soumis a des contraintes diverses. L’optimisation a été réalisée numériquement à l’aide de trois modèles. Dans la troisième partie du travail, la méthodologie est appliquée à trois exemples d’application afin d’obtenir les conditions de coupe pertinentes optimisant les critères du temps et du coût de production. Cette méthodologie peut être appliquée dans un grand nombre de procédés d’usinage. La performance des résultats dépend néanmoins de l’utilisation des modèles d’optimisation adéquats. The objective of this thesis is the development of a working methodology for optimizing cutting conditions for the processes of turning and milling. . The first part of the work is devoted to the choice of the optimization method. This choice is made by means of a comparison between the deterministic optimization methods ( the conjugate gradient method , and the GC sequential quadratic programming , SQP ) and stochastic methods ( genetic algorithm , GA and method of particle swarm PSO ) or a hybrid method ( GA- SQP ). The second part of the work focuses on the development of an optimization strategy. This strategy is adapted to the characteristics of the machining processes, that is to say non-linear, multi- variable and subject to the various system constraints. Optimization is performed digitally using three models. In the third part of the work, the methodology is applied to three examples of application to obtain optimum cutting conditions optimization criteria of the time and cost of production. This methodology can be applied in a large number of machining processes. However, the performance results depend on the use of appropriate optimization models |
Exemplaires (2)
| Cote | Support | Localisation | Disponibilité | Emplacement |
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| TH/1736 | Thèse doctorat | Bibliothèque centrale El Allia | Exclu du prêt | Salle de consultation |
| TH/1736 | Thèse doctorat | Bibliothèque centrale El Allia | Exclu du prêt | Salle de consultation |
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