Auteur : Mojtaba KAMALINEJAD
Directeur de thèse : François VILLENEUVE
Codirecteur de thèse : Frédéric VIGNAT
Date : 14 octobre 2009
Directeur de thèse : François VILLENEUVE
Codirecteur de thèse : Frédéric VIGNAT
Date : 14 octobre 2009
Proposition de résolution numérique des problèmes
d'analyse de tolérance en fabrication : approche 3 D
d'analyse de tolérance en fabrication : approche 3 D
"Ce travail contribue à développer des méthodes de résolution associées à la méthode de simulation MMP (Model of Manufactured Part) développée par F. Vignat et F. Villeneuve. Le MMP est un modèle génériques engendrés sur les pièces fabriquées par un processus de fabrication donné. Ce modèle permet de générer un ensemble de pièces virtuellement fabriquées incluant les incertitudes de fabrication et permet par conséquent de mener l'analyse de tolérences fonctionnelles. Les méthodes de résolution développées autour du MMP permettent aux ingénieurs de fabrication d'évaluer une gamme de fabrication candidate du point de vue géométrique.
Le déveoppement des méthodes de résolution s'est effectué selon 2 axes. Le premier axe consiste à développer des méthodes pour la recherche du pire des cas (WCTA). La première approche de cet axe utilise des méthodes d'optimisation (SQP pour Sequential Quadratic Programming et GA pour les algorithmes génériques) basées sur la recherche du pire des cas. La recherche du pire des cas consiste en un algorithme d'optimisation multicouche comportant deux boucles principales. La deuxième approche de cet axe consiste à faire un adaptation de la méthode du torseur des petits déplacements avec intervalle (modèle Jacobien Torseur développé au Canada) à la méthode MMP.
Le deuxième axe concerne les méthodes stochastiques permettant une simulation de production d'un ensemble de pièces et d'analyse des résultats d'un point de vue statistique. La méthode stochastique est basée sur une méthode de tirage aléatoire sous contraintes.
Les différentes approches sont finalement comparées entre elles."
Le déveoppement des méthodes de résolution s'est effectué selon 2 axes. Le premier axe consiste à développer des méthodes pour la recherche du pire des cas (WCTA). La première approche de cet axe utilise des méthodes d'optimisation (SQP pour Sequential Quadratic Programming et GA pour les algorithmes génériques) basées sur la recherche du pire des cas. La recherche du pire des cas consiste en un algorithme d'optimisation multicouche comportant deux boucles principales. La deuxième approche de cet axe consiste à faire un adaptation de la méthode du torseur des petits déplacements avec intervalle (modèle Jacobien Torseur développé au Canada) à la méthode MMP.
Le deuxième axe concerne les méthodes stochastiques permettant une simulation de production d'un ensemble de pièces et d'analyse des résultats d'un point de vue statistique. La méthode stochastique est basée sur une méthode de tirage aléatoire sous contraintes.
Les différentes approches sont finalement comparées entre elles."