Prédiction de la Rugosité des Prédiction de la Rugosité des Surfaces Usinées lors du Fraisage de l’Acier AISI 1060 en Utilisant la Logique FloueUsinées lors du Fraisage de l’Acier AISI 1060 en Utilisant la Logique Floue

Abstract

Dans cette étude, l'approche de la logique floue est présentée pour la prédiction de la rugosité des surfaces usinées en fraisage de l’acier AISI 1060. Les données utilisées pour la formulation et la vérification de la performance model de la logique floue sont dérivées des expériences menées sur une fraiseuse CNC. Afin d'obtenir une meilleure rugosité de surface, l’ensemble de paramètres de coupe appropriés sont déterminés avant le processus. Les facteurs pris en compte dans cette étude étaient la profondeur de passe, l’avance par dent et la vitesse de coupe. Les résultats des tests montrent un bon accord entre la sortie réelle du processus et la rugosité de surface prévue (une précision de 97.68%). Les résultats obtenus, justifient l'application et le développement d’un système d’inférences flous pour la prédiction de la rugosité des surfaces usinées en fraisage.

In this study, the fuzzy logic approach is presented for the prediction of the roughness surfaces of AISI 1060 steel machined by milling. The data used for the formulation and verification of fuzzy logic model, performance are derived from experiments ,realized on a CNC milling machine. In order to obtain a better surface roughness, the appropriate cutting parameters are determined before the machining. Factors considered in this study were depth of cut, tooth feed, and cutting speed. The test results show a good agreement between the real output of the process and the expected surface roughness (an accuracy of 97.68%). The results obtained justify the application and development of a fuzzy inference system for predicting the roughness of machined surfaces in milling.