Prédiction Intelligente de la Micro-dureté des Surfaces après Fraisage

Abstract

Le manque de compréhension et de contrôle de la micro-dureté de la surface usinée est un obstacle important à l’utilisation généralisée de fraisage. En vue de l’optimisation du processus d’usinage par fraisage, ce travail de mémoire a mis l’accent sur le problème de changement de la micro-dureté des surfaces usinées par fraisage qui a fait l’objet de plusieurs travaux scientifiques. Un modèle d’inférence floue a été développé afin d’étudier l’influences des conditions de coupe (vitesse de coupe, avance par dent et profondeur de passe) sur la micro-dureté surfaces usinées par fraisage. Les valeurs prédites, avec ce modèle floue, sont en bon accord avec les valeurs expérimentales, avec un pourcentage d’erreur moyenne de 1.13%.

يعد عدم التحكم في صلادة اأ سطح المصنعة عقبة رئيسية أمام الاستخدام الواسع للتفريز. يهدف هذا العمل إلى تحسين عملية التصنيع عن طريق التفريز وذلك عن طريق معالجة مشكلة تغيير الصلادة للأسطح المصنعة والذي كان موضوعًا لعدة أعمال علمية. تم خلال هذه الدراسة تطوير نموذج استدلال ضبابي لدراسة تأثير شروط القطع (سرعة القطع، التغذية وعمق التمريرة) على صلادة الأسطح المصنعة عن طريق التفريز. القيم المتوقعة بواسطة هذا النموذج الضبابي تتوافق إلى حد كبير مع القيم التجريبية بمعدل خطأ متوسط قدره 1.13٪.

The lack of comprehending and control of the micro-hardness of the machined surface is an important obstacle to the use of milling. In order to optimize the machining process by milling, this work has focused on the problem of micro-hardness changing of machined surfaces by milling, which has been the subject of several scientific works. A fuzzy inference model was developed to study the influence of cutting conditions (cutting speed, feed and depth of cut) on the micro-hardness of machined surfaces by milling. The predicted values, with this fuzzy model, are compatible with the experimental values, with an average error percentage of 1.13%.