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Titre: | Optimisation multi-objectif et multidisciplinaire pour la conception de machines agiles innovantes pour l’usinage à très grandes vitesses : application au système poly-articulé delta |
Auteur(s): | Mansouri, Khaled Belaidi, Idir(Directeur de thèse) |
Mots-clés: | Optimisation multi-objectif Système poly-articulés Optimisation robuste |
Date de publication: | 2022 |
Editeur: | Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie |
Résumé: | La conception d’architectures innovantes de machines poly-articulées agiles dédiées à l’UTGV
nécessite la mise en œuvre de modèles analytiques et numériques pour l’optimisation du comportement
cinématique, statique et dynamique de la machine, avec prise en considération des déformations
élastiques et leur compensation au niveau de la commande de la machine.
Dans le contexte de cette étude, nous avons, dans une première étape, identifié les paramètres et
variables inhérents à chaque élément constitutif d’une machine d’usinage poly articulée de type robot
DELTA, dont le but d’optimiser les éléments essentiels de sa structure. Ceci a nécessité une formulation
du problème mono- et multi-objectif, en exprimant notamment pour chacun de cas considérés, les
fonctions objectives, les contraintes et les espaces de recherche correspondants. Nous proposons ensuite,
pour la résolution des problèmes d’optimisation formulés, l’utilisation de méthodes et outils
mathématiques, basées sur des algorithmes bio-inspirés performants.
Dans une deuxième étape, on s’est intéressé au problème d’optimisation robuste, que nous avons
formulé, après avoir identifié les fonctions "objectives", les incertitudes liées aux composantes de la
structure, les contraintes et variables géométriques, cinématiques et dynamiques, ainsi que les espaces
de recherche. Les incertitudes liées aux différents supports de calcul de la structure ont été ensuite
quantifiée et prises en compte, en même temps que les éléments de conception imposés par le cahier des
charges. Pour la résolution du problème d’optimisation robuste, nous avons proposé une approche
algorithmique basée sur le couplage de l'algorithme génétique et de la méthode de Monte Carlo. Dans la dernière étape, nous avons réalisé une optimisation topologique des barres de la structure
de la machine, pour mettre en évidence l’intérêt de la réduction des masses.
Une étude comparative des différentes méthodes de résolution mises en œuvre de résolution
parachève notre présent travail. |
Description: | 139 p. : ill. ; 30 cm |
URI/URL: | http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/9969 |
Collection(s) : | Doctorat
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