Academic literature on the topic 'Surveillance de l'usinage'

Devant la reconnaissance judiciaire accrue des clauses d'exonération clairement rédigées, il est devenu pratiquement impossible d'écarter l’application de telles clauses aux litiges en responsabilité. L'auteur affirme que le monde commercial a besoin de ces clauses, mais souligne qu'il faut également protéger la bonne foi entre les co-contractants afin d'assurer des normes minimales de rendement dans l'exécution des contrats. A cet égard, l'auteur pose le problème suivant : supposons que le demandeur engage une compagnie de sécurité pour protéger son usine contre les risques de vol et de feu. Une clause d'exonération parfaitement rédigée protège la défenderesse, la compagnie de sécurité, contre la responsabilité qu'elle pourrait encourir par sa négligence ou celle de ses préposés dans la garde des lieux. Un gardien de sécurité met feu intentionnellement à l'usine. Est-ce que la compagnie de sécurité est protégée par la clause ? Selon la jurisprudence des provinces canadiennes de common law et celle d'Angleterre, la réponse est affirmative, l'arrêt de principe (Photo Productions v. Securicor) est étudié à cet égard. Au Québec, selon l'auteur, la réponse serait négative : la responsabilité de la compagnie de sécurité serait engagée. L'auteur prétend que cette différence substantielle s'explique par l'histoire et les conceptions théoriques de base qui ont donné lieu aux deux systèmes de droit. L'auteur examine la division retrouvée en common law entre le droit délictuel (tort) et contractuel (contract) par rapport à l'unité théorique de « responsabilité civile » du droit civil québécois. Il constate ensuite que les clauses d'exonération ont été facilement acceptées dans le droit des « contracts » de la common law mais qu'elles ont été jugées sévèrement en droit civil québécois en utilisant la notion de bonnes moeurs et d'ordre public. Malgré les différences entre la common law et le droit civil québécois, les deux systèmes reconnaissent aujourd'hui les clauses de non-responsabilité. L'auteur soumet, cependant, que le droit civil québécois offre la meilleure réponse au problème exprimé ci-haut. Selon lui, lorsque l'exécution négligente d'une obligation contractuelle équivaut à un manque de bonne foi, elle doit donner lieu à la responsabilité civile malgré la clause d'exonération, vu la notion de « faute lourde » développée par la jurisprudence québécoise. Cette notion est comparée favorablement aux notions de fundamental breach de la common law et celle de l'obligation essentielle du droit civil. Après avoir examiné et discuté de la notion de « faute lourde » en étudiant les arrêts québécois avec référence particulière aux contrats de sécurité/surveillance, l'auteur termine son étude en proposant que la common law a besoin de ce genre d'analyse pour redresser le problème des clauses de non-responsabilité parfaitement rédigées en évoluant vers une théorie générale des obligations et de la responsabilité civile.

A l'heure de la banalisation de l'usinage à grande vitesse et de la surenchère dans les systèmes de surveillance, cette thèse aborde le problème de la bande passante pour l'analyse de l'effort de coupe en fraisage, et développe une nouvelle approche pour l'observation et la surveillance du fraisage. Les dynamomètres à quartz piézoélectriques sont largement utilisés dans le cadre des laboratoires pour qualifier et observer l'usinage. En revanche, leur bande passante est limitée pour l'observation du fraisage, en particulier pour l'usinage à grande vitesse et l'usinage de finition. Le travail développé dans cette thèse démontre toutefois que la table dynamométrique délivre une information qualitative à haute fréquence, même après ses premiers modes de résonance, et permet de détecter des phénomènes fondamentaux dans la compréhension de l'usinage, tels que les fréquences de segmentation du copeau. Une analyse fine de la réponse fréquentielle du dynamomètre sert de base à une correction dans le domaine fréquentiel permettant de doubler la bande passante. Les équipes de recherche sur les machines tournantes ont développé dernièrement des techniques de surveillance de la vitesse angulaire instantanée pour détecter des défauts sur des dents d'engrenage. La transposition de ces méthodes dans le domaine de l'usinage, combinée avec une technique d'échantillonnage originale du signal du codeur de broche, a démontré un potentiel d'observation très prometteur. La vitesse angulaire instantanée de la broche s'est révélée être un très bon signal pour surveiller les opérations de fraisage. Les variations locales de cette vitesse générées par les passages des différentes dents de l'outil associées à un modèle dynamique de la broche en rotation ont permis de reconstruire une image très fidèle du couple d'usinage. De plus, l'évolution de ces variations de vitesse a été démontrée comme étant une excellente indication pour l'état de l'outil, débouchant sur le suivi de l'usure et la détection de la rupture des différentes dents de l'outil. Ce travail ouvre également de nombreuses perspectives pour l'observation et la surveillance de l'usinage, allant d'une meilleure intégration du codeur sur la broche à la détection des modes propres de la broche et la surveillance des vibrations auto-régénérées en usinage
Piezoelectric dynamometers are widely used in laboratory in order to observe and qualify cutting. The study developed in this thesis shows that dynamometer deliver qualitative information in high frequency domain, upper than the its natural modes. Fundamental phenomena can thus be detected, such as chip segmentation frequency. A precise analyse of frequential response of the dynamometer has been used in order to correct the measure in frequency domain. Bandwidth has been doubled. Recently, research groups on rotating machine have developed some monitoring techniques of instantaneous angular speed, in order to detect defect on gear teeth. Adaptation of these techniques in cutting domain, combined with special sampling method of rotary encoder signal, shows very interesting perspectives. Angular speed of the spindle was shown to be an excellent signal for monitoring encoder signal, shows very interesting perspectives. Angular speed of the spindle was shown to be an excellent signal for monitoring milling operations. Local variations of angular speed, due to successive passage of the teeth of the tool associated with dynamic model of the spindle were used for computing a cutting torque very close to real one. Moreover, the evolution of these variations of speed were shown to be a very effective indicator for tool condition monitoring such as wear evolution, or break detection for the different tool teeth

Les processus d'usinage par enlevement de matiere evoluent vers le concept de cellule flexible automatisee de production. Dans ce cadre, la surveillance de l'usinage a pris une importance considerable. La mise au point d'un tel systeme de surveillance passe par une etude de la coupe pour en determiner les specificites et les contraintes. Une etude bibliographique des procedes de surveillance d'usinage existants montre qu'aucun ne presente a ce jour une efficacite suffisante. Nous proposons alors l'etude d'un systeme de surveillance utilisant les signaux elabores par les asservissements de la brocha et des axes de la machine, et sur lesquels nous apportons un traitement. Notre procede s'applique au tournage et sa validation est realisee par comparaison avec les signaux efforts de coupe sur l'outil. Dans les domaines d'application choisis dans cette etude, une correlation a ete etablie et confirmee entre les signaux efforts de coupe et l'evolution de l'usure des outils. Une analyse de la chaine cinematique de la broche permet d'identifier la puissance utile a l'usinage et ainsi de mieux elaborer l'information a valider dans le suivi de l'usure des outils

Dans le cadre des recherches sur l’industrie 4.0, la surveillance des procédés de fabrication est un sujet clé. De grandes quantités d’information, transitant dans les machines de fabrications, sont mesurables et peuvent être utilisées dans les entreprises pour optimiser de nombreux processus. Ces processus, de la conception à la qualité en passant par la maintenance, sont tous intéressés par les données de terrain issues de la production pour réaliser une amélioration continue. Il faut donc capitaliser ces données puis les traiter afin de les rendre pertinentes pour chacun des utilisateurs. Le broutement est un phénomène d’instabilité de la coupe en usinage qui dégrade la qualité des pièces usinées. Dans une première partie, un modèle de simulation numérique a été réalisé pour lier les vibrations mesurées en machine et leurs impacts sur la qualité de la pièce finie. De nouvelles données concernant la qualité sont donc prédites par la surveillance. Dans une seconde partie, des méthodes d’extraction des connaissances dans les données sont adaptées et appliquées aux données capitalisées en usinage. Cette étude, concernant la maintenance des moyens de production, tend à répondre à la question de l’impact des évènements survenant en usinage sur la durée de vie des broches. Finalement, les derniers travaux porteront sur l’intégration des systèmes de surveillance dans les entreprises et sur la création d’indicateurs de performance adaptés à chaque service, pour tirer parti, au maximum, du potentiel de ces données
In the industry 4.0 research field, the monitoring of the process is a key issue. Milling machines are in the center of an important flow of information that are measurable and that can be used to improve company processes. Those processes (conception, industrialization, quality, maintenance) are all interested in field manufacturing data to continuously improve themselves. Capitalizing this data flow and transform it into relevant criteria for all services, is then necessary. Chatter is an instability phenomenon of the cut during machining. It deteriorates the quality of machined part surfaces. In a first part, a numerical model has been created to link the vibration measured during machining to their impact on finished part quality. So, new data concerning quality issues is collected. In a second part, methods of knowledge discovery in databases are adapted and applied to monitoring data. This study, concern a maintenance issue. It tends to answer the question: which kind of machining events impacts the wear of machining spindles. Finally, last works will talk about the integration of monitoring systems in the information system of industries and the computation of new Key Performance Indicators (KPI) adapted to each specific need of factories to take advantage of the full potential of the monitoring data

Les évolutions importantes dans le concept de cellule flexible automatisée font naitre des besoins croissants de surveillance automatique de la coupe. Apres un rapide tour d'horizon des diverses techniques, nous justifions le choix du principe de suivi du courant de moteur de broche pour déterminer l'état d'usure d'outils en fraisage. Afin de simplifier les apprentissages indispensables à cette surveillance, nous proposons une modélisation des actions mécaniques. L'approche est comparable à celle de Merchant, mais trouve son originalité dans l'intégration des actions de contact liées à l'usure en dépouille des outils. Les résultats obtenus pour une série d'essais, nous permettent de confirmer la faisabilité du calcul. Cette technique nécessite de déterminer divers paramètres par des essais longs et couteux ; de ce fait, l'utilisation de notre modélisation pour la surveillance d'usinage n'est pas applicable à tous les cas de production de pièces. Afin d'éviter la modélisation et en vue de la simplification des apprentissages, nous avons développé une nouvelle approche du suivi du courant de broche, en analysant la forme des signaux. La dernière partie de cette thèse présente donc l'analyse des dynamiques des signaux images du courant et montre la séparation franche des signaux issus des essais outils neufs et outils à usures maximales. Aux vues de nos résultats, il est possible d'envisager un développement prometteur de cette technique, en la testant sur différentes configurations de coupe en fraisage.

La mise en œuvre d'un processus de CFAO performant passe nécessairement par une maîtrise des paramètres opératoires et par conséquent du processus de coupe pour générer, optimiser et surveiller le trajet des outils lors de l'usinage. Pour ce faire, le préparateur doit disposer de données technologiques pour caractériser le processus de coupe et effectuer le choix optimal des paramètres opératoires en fonction de la géométrie de l'outil utilisé, de la matière usinée, des performances des machines et des exigences de qualité et de coût sur la pièce usinée. Face aux différentes attentes de la CFAO, la modélisation des efforts de coupe permet de caractériser le processus et de fournir des informations pertinentes pour la mise en place d'un système de surveillance d'usinage. La modélisation des efforts envisagée doit nécessairement avoir un caractère générique pour appréhender les multiples configurations outil/matière/conditions opératoires utilisées dans le secteur industriel. Dans le cadre de nos travaux, nous proposons une modélisation des efforts qui utilise une loi de comportement de type thermo-visco-plastique identifiée. L'identification de cette loi est réalisée avec une méthode inverse à partir des résultats d'essais en fraisage orthogonal 2D. La méthode présentée utilise la modélisation d'Oxley pour paramétrer le processus de coupe (prise en compte de l'angle de coupe, de la vitesse de coupe et des engagements) pour assurer l'aspect générique indispensable en vue d'une utilisation industrielle. La loi de comportement identifiée dans le cadre d'essais en fraisage orthogonal 2D permet de tenir compte du comportement de la matière selon les conditions opératoires utilisées. Nous présentons les lois de comportement identifiées pour trois matériaux différents X38CrMnMoV5, 40CrMnMo8 et Al2024. Les résultats des simulations d'efforts comparés avec les résultats expérimentaux donnent un écart moyen inférieur à 20% et permettent également de valider l'aspect générique de la méthode proposée.

Les evolutions importantes operees ces dernieres annees dans le domaine de la production mecanique, et principalement, l'apparition des commandes numeriques et de la flexibilite de la production, induisent pour rendre les systemes autonomes, la creation de systemes automatiques de surveillance d'usinage. Apres un rapide tour d'horizon des diverses techniques utilisees dans le milieu industriel et de la recherche, nous avons choisi d'orienter nos recherches sur le suivi de l'usure en fraisage. Afin de permettre une plus grande flexibilite, nous avons base notre etude, au travers de l'utilisation d'un modele, sur la determination de criteres descriptifs de l'etat d'usure des outils. Nous avons identifie deux parametres nous permettant de realiser ce suivi lors de l'usinage. Ces parametres sont evalues independamment du couple outil/matiere. Le premier permet d'observer des evenements importants lors de l'usinage tels que les bris d'outils. Le second lui est dedie a l'evaluation de l'usure des outils et est lie a l'evolution de la forme de l'effort tangentiel. Nous sommes capables d'evaluer separement ces parametres pour des fraises a plusieurs plaquettes. L'interet majeur de ces coefficients est qu'ils permettent une evaluation precise de l'etat d'usure de l'outil. De plus, etant faiblement influence par la matiere, il est possible de determiner un protocole valide pour differentes familles de materiaux. Cette etude s'est basee sur plusieurs series d'experiences et la methodologie des plans d'experiences fractionnaires a ete utilisee pour traiter une grande partie de nos donnees. Dans l'etat actuel de nos travaux, ces coefficients ont ete extraits uniquement a partir de signaux d'efforts. Afin de permettre une exploitation industrielle de ces resultats, le passage a une extraction a partir de signaux de puissance ou de courant de broche est envisage.

L'usinage est un processus de fabrication d'une grande importance économique qui se base sur l'utilisation d'un outil de coupe affuté pour couper et enlever mécaniquement de la matière d'une pièce afin d'obtenir une géométrie souhaitée. Compte tenu des exigences toujours croissantes en termes de qualité, de variabilité des produits et de réduction des coûts, les systèmes de surveillance de l'état des outils ainsi que de la qualité de la pièce usinée, basés sur des techniques du domaine de l'intelligence artificielle (IA), constituent une solution potentielle pour en avoir des processus de fabrication plus fiables et économiques. Les récents développements dans le domaine de l'IA, ont montré un grand potentiel pour transformer le domaine de la fabrication avec des outils avancés dédiés à l'analyse et à la modélisation des données. En particulier, les algorithmes d'apprentissage machine supervisé (ML), constituent un outil puissant pour modéliser les relations complexes entre les variables d'entrée et de sortie sur la base d'un ensemble de données contenant des exemples, c'est-à-dire, de paires d'entrées-sorties. Néanmoins, l'un des principaux inconvénients de ces techniques de modélisation est qu'une grande quantité de données, généralement obtenues par la réalisation d'expériences (souvent longues et coûteuses à réaliser), est nécessaire pour former des modèles précis et fiables. Ce qui limite l'applicabilité de ces types de modèle dans un contexte industriel. Compte tenu de ce contexte, l'étude menée vise à contribuer à l'identification de méthodologies pour le développement de modèles ML dédiés à la surveillance d'usinage en conditions industrielles, dans lesquelles le temps et les ressources pour la réalisation d'expériences sont souvent limités. A cet effet, il est considéré dans cette étude que, bien que les expériences puissent parfois être coûteuses, dans l'industrie, il est courant qu'avant de lancer des productions d'usinage avec un nouvel outil ou un nouveau matériau, des expériences de réglage soient effectuées afin de déterminer les paramètres de coupe les plus appropriés pour réaliser cette production. Compte tenu de cette nécessité (ou recommandation), il sera investigué dans cette thèse, les performances prédictives qui peuvent être atteintes si des données, issues de ces expériences de réglage, sont utilisées pour générer des modèles prédictifs pour la surveillance de l'usinage. Plus précisément, des expériences de réglage issues de la méthodologie normalisée Couple-Outil-Matière (NF E 66-520) sont considérées. Soucieux d'obtenir de bonnes performances prédictives avec une quantité limitée de données expérimentales, des capteurs pour la mesure des efforts, de la température et des vibrations de coupe sont choisis comme instrumentation du système de surveillance à développer, en raison de ses relations étroites avec la cinématique du procédé d'usinage. A ce propos, une attention particulière est accordée à l'étape d'ingénierie des caractéristiques. Autrement dit, le processus qui consiste à transformer les données brutes disponibles, par exemple, les signaux enregistrés par les capteurs, en caractéristiques, c'est-à-dire, des informations, représentant plus précisément le problème sous-jacent au modèle prédictif. Finalement, étant donné que, dans l'industrie, le changement de référence de l'outil de coupe peut se produire assez souvent, il sera aussi étudié si les modèles développés pour un type d'outil de coupe cible peuvent être appliqués à d'autres types d'outils légèrement différents (variations sur le rayon de bec, substrat et revêtement) et si, pour l'entrainement de modèles ML, l'utilisation de bases de données plus volumineuses, mais contenant des observations relatives pas seulement l'outil cible, mais aussi à d'autres outils légèrement différents de celle-ci, sera plus avantageuse, par rapport à l'utilisation d'une base de données moins volumineuse, mais spécifique à l'outil cible
Machining is an economically important manufacturing process that relies on the use of a sharpened cutting tool to mechanically cut and remove material from a part to achieve a desired geometry. Given the ever-increasing demands for quality, product variability and cost reduction, tool condition and workpiece quality monitoring systems based on artificial intelligence (AI) techniques are a potential solution are a potential solution for a more reliable and economical manufacturing processes. Recent developments in the field of AI, have shown great potential to transform the manufacturing domain with advanced tools dedicated to data analysis and modeling. In particular, supervised machine learning (ML) algorithms are a powerful tool for modeling complex relationships between input and output variables based on a dataset containing examples, i.e., input-output pairs. Nevertheless, one of the main drawbacks of these modeling techniques is that a large amount of data, usually obtained through experiments (often long and expensive to perform), is required to train accurate and reliable models. This fact limits the applicability of these types of models in an industrial context. Considering this context, this study aims to contribute to the identification of methodologies for the development of ML models dedicated to machining monitoring within industrial conditions, in which time and resources for the realization of experiments are often limited. For this purpose, it is considered in this study that, although experiments can be onerous, in the industry it is common that, before starting large scale machining productions with a new tool or material, setup experiments are performed to determine the most appropriate cutting parameters to perform that production. Given this need (or recommendation), it will be investigated in this thesis, the predictive performances that can be achieved if data, obtained from these tuning experiments, are used to generate predictive models for machining monitoring. More precisely, setting experiments from the standardized methodology Couple Tool-Material protocol (NF E 66-520) are considered. In an effort to obtain good predictive performance with a limited amount of experimental data, sensors for measuring cutting forces, temperature and vibrations are chosen as instrumentation for the monitoring system to be developed, given its close relationship with the kinematics of the machining process. In this matter, special attention is given to the feature engineering step. That is, the process of transforming the available raw data, for example, the signals recorded by the sensors, into features, i.e., information, that more accurately represent the problem underlying the predictive model. Finally, since in the industry the changes in cutting tool reference can occur quite often, it will also be investigated whether the models developed for a given target tool can be applied to other slightly different tools (variations on nose radius, substrate and coating) and whether, for the training of ML models, the use of larger databases, but containing observations related not only to the target tool but also to other tools slightly different from it, will be more advantageous, compared to the use of a smaller database specific to the target tool