Sélection des paramètres d’usinage optimaux en tournage du 42CrMo4 par des méthodes basées sur l’intelligence artificielle
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Sélection des paramètres d’usinage optimaux en tournage du 42CrMo4 par des méthodes basées sur l’intelligence artificielle |
SPECIALITE |
Construction Mécanique |
Page de garde:
Sommaire:
Introduction Générale
Chapitre I. Méthodes d’intelligence artificielle
I. 1 Intelligence artificielle
I. 1.1 Historique de L’IA
I. 1.2 Principe de l’intelligence artificielle.
I. 1.4 Domaine de l’utilisation
I. 1.3 L’IA est-elle une science cognitive?
I. 1.5 Avantages de l’intelligence artificielle.
I. 2 Big Data
I. 2.1 Qu’est-ce que le Bige Data ?
I. 2.2 Les grands V du Big Data
I. 2.2.1 Volume
I. 2.2.2 Vitesse (Rapidité)
I. 2.2.3 Variété
I. 2.3 Cas d’utilisation
I. 2.4 Avantages et inconvénients du Big Data et de l’analyse de données
I. 2.4.1 Avantages.
I. 2.4.2 Inconvénients
I. 3 Réseaux de neurones
I. 3.1 Neurones :
I. 3.1.1 Neurones biologiques :
I. 3.1.2 Neurones formel (artificiel)
I. 3.2 Réseaux de neurones artificiels
I. 3.3 Structure des réseaux de neurones
I. 3.4 Mise en œuvre des réseaux de neurones et domaine d’applications
Conclusion
Chapitre II. Méthodologie expérimentale de la coupe orthogonale de l’acier 42CrMo4
Introduction
II. 1 Processus de tournage
II. 2 Coupe orthogonale.
II. 3 Paramètres de coupe en tournage
*Pour les grandeurs géométriques
* Pour les grandeurs cinématiques :
II. 4 Paramètres géométriques de l’outil de coupe
II. 5 Échelles d’observation du phénomène de la coupe
II. 5. 1 Observation à l’échelle mésoscopique
II. 6 Méthodologie expérimentale .
II. 7 Mesure des efforts de coupe
II. 8 Formation du copeau
II. 9 Résultats expérimentaux de la morphologie du copeau
Chapitre III. Modélisation et simulations de la coupe orthogonale de l’acier 42CrMo4
Introduction
III. 1 ABAQUS/Explicit.
III. 1.1 Définition des unités
III. 1.2 Définition du matériau.
III. 1.3 Méthode Lagrangien Eulérien
III. 2 Simulation sous ABAQUS/Explicit
III. 2.1 Bilan des résultats
• Evolution des composantes de l’effort de coupe.
III. 3 Modélisation par les Réseaux de Neurones artificiels
III. 3. 1 Acquisition des données.
III. 3. 2 Conception du Réseau de Neurones artificiels
III. 3.2.1 Conception du Réseau de Neurones artificiels Développé.
III. 3.2.2 Résultats et interprétations.
• Comparaison avec les résultats expérimentaux
Conclusion générale
Chapitre I. Méthodes d’intelligence artificielle
I. 1 Intelligence artificielle
I. 1.1 Historique de L’IA
I. 1.2 Principe de l’intelligence artificielle.
I. 1.4 Domaine de l’utilisation
I. 1.3 L’IA est-elle une science cognitive?
I. 1.5 Avantages de l’intelligence artificielle.
I. 2 Big Data
I. 2.1 Qu’est-ce que le Bige Data ?
I. 2.2 Les grands V du Big Data
I. 2.2.1 Volume
I. 2.2.2 Vitesse (Rapidité)
I. 2.2.3 Variété
I. 2.3 Cas d’utilisation
I. 2.4 Avantages et inconvénients du Big Data et de l’analyse de données
I. 2.4.1 Avantages.
I. 2.4.2 Inconvénients
I. 3 Réseaux de neurones
I. 3.1 Neurones :
I. 3.1.1 Neurones biologiques :
I. 3.1.2 Neurones formel (artificiel)
I. 3.2 Réseaux de neurones artificiels
I. 3.3 Structure des réseaux de neurones
I. 3.4 Mise en œuvre des réseaux de neurones et domaine d’applications
Conclusion
Chapitre II. Méthodologie expérimentale de la coupe orthogonale de l’acier 42CrMo4
Introduction
II. 1 Processus de tournage
II. 2 Coupe orthogonale.
II. 3 Paramètres de coupe en tournage
*Pour les grandeurs géométriques
* Pour les grandeurs cinématiques :
II. 4 Paramètres géométriques de l’outil de coupe
II. 5 Échelles d’observation du phénomène de la coupe
II. 5. 1 Observation à l’échelle mésoscopique
II. 6 Méthodologie expérimentale .
II. 7 Mesure des efforts de coupe
II. 8 Formation du copeau
II. 9 Résultats expérimentaux de la morphologie du copeau
Chapitre III. Modélisation et simulations de la coupe orthogonale de l’acier 42CrMo4
Introduction
III. 1 ABAQUS/Explicit.
III. 1.1 Définition des unités
III. 1.2 Définition du matériau.
III. 1.3 Méthode Lagrangien Eulérien
III. 2 Simulation sous ABAQUS/Explicit
III. 2.1 Bilan des résultats
• Evolution des composantes de l’effort de coupe.
III. 3 Modélisation par les Réseaux de Neurones artificiels
III. 3. 1 Acquisition des données.
III. 3. 2 Conception du Réseau de Neurones artificiels
III. 3.2.1 Conception du Réseau de Neurones artificiels Développé.
III. 3.2.2 Résultats et interprétations.
• Comparaison avec les résultats expérimentaux
Conclusion générale
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