Prédiction des efforts de coupe lors de l'usinagede l'acier 20Mn Cr5 en utilisant les réseaux de neurones artificiels

Abstract

Résumé La qualité et la précision des appareils mécaniques sont devenues un objectif majeur dans le processus de fabrication, le bon choix des outils et des informations de coupe est essentiel pour atteindre les objectifs souhaités. Dans ce mémoire, on a fait une modélisation des efforts de coupe par la méthode des réseaux de neurones avec l’utilisation des trois entrées (vitesse de coupe, avance et profondeur de passe) avec trois sorties (Fa, Fc et Fp) on utilisons trois types de couches cachées (3, 5 et 8) avec un nombre d’itérations. Après comparaison des écarts types et des résidus, nous avons constaté que les meilleurs résultats sont celles obtenus avec un nombre de couches cachées égale à huit.

The quality and accuracy of mechanical devices have become a major goal in the manufacturing process, the right choice of tools and cutting information is essential to achieve desired goals. In this thesis, we modeled the cutting forces using the neural network method with the use of three inputs (cutting speed, feed and depth of cut) with three outputs (Fa, Fc and Fp). Three types of hidden layers (3, 5 and 8) with a number of iterations. After comparing the standard deviations and the residuals, we found that the best results are those obtained with a number of hidden layers equal to eight.