Planification optimale des opérations de tournage multi-passes minimisant les coûts de fabrication et précisant le programme de remplacement de l'outil

Abstract

Ce que la production mécanique veut atteindre, c'est comment planifier de manière optimale les opérations de tournage qui garantissent les meilleures qualités aux coûts les plus bas possibles avec un programme pour changement de l’outil de coupe avant qu'il n'affecte négativement l'état de surface. L'utilisation de l'outil d'optimisation est la solution à ce type de problèmes non linéaires. L'étude présentée dans cette étude propose une stratégie pour le choix optimal des conditions de coupe pour le procédé d'usinage multi-passes. Ainsi, elle permet la connaissance préalable du nombre d'opérations effectuées par chaque outil de coupe. Cette stratégie repose sur l'introduction de variables combinatoires dans la modélisation du problème étudié et l'utilisation d'algorithmes génétiques pour la résolution du problème sur Matlab. Les résultats obtenus, dans ce travail, montrent l'importance d'utiliser d'optimisation dans le domaine de la productivité.

مما يراد الوصول إليه الإنتاج الميكانيكي هو كيفية التخطيط الأمثل في عمليات الخراطة التي تضمن أفضل الصفات بأقل التكاليف الممكنة مع وضع برنامج لتغيير أدوات القطع قبل تأثيرها بالسلب على حالة السطح. يعتبر استخدام أداة التحسين هو الحل لهذا النوع من المشاكل الغير خطية. الدراسة المقدمة في هذه المذكرة تقترح إستراتجية للاختيار الأمثل لشروط القطع لعملية الخراطة متعددة التمريرات وأيضا معرفة عدد العمليات الممكنة لكل أداة قطع .تستند هذه الإستراتجية على إدخال المتغيرات الاندماجية في نمدجة المشكلة المدروسة و استخدام الخوارزميات الجينية للقرار كل هذا في برنامج Matlab .النتائج التي توصلنا إليها ,في هذا العمل ,توضح أهمية استخدام التحسين في مجال الإنتاجية

What mechanical production wants to achieve is how to optimally plan the turning operations that guarantee the best qualities at the lowest possible costs, with a program to change cutting tools before they negatively affect the surface quality. The use of the optimization tool is the solution to this type of non-linear problems. The study presented in this study proposes a strategy for the optimal choice of cutting conditions for the multi-pass machining process as well as knowledge of the number of possible operations for each cutting tool. This strategy is based on the introduction of combinatorial variables in the modelling of the studied problem and the use of genetic algorithms for decision making, all in the Matlab. The results we have obtained in this work show the importance of using optimization in the field of productivity