Optimisation du processus d’usinage en utilisant la méthode des essaims de particules.

Abstract

Ce travail est une contribution au développement des Algorithmes multi-objectif à essaim de particules. La hausse remarquable d’intérêt pour ces méthodes récentes constatée depuis le dernier temps s’explique notamment par leur capacité de trouver une bonne approximation de l’ensemble des solutions Pareto optimales en une seule exécution de l’algorithme, à la différence des approches traditionnelles pour l’optimisation multi-objectif, qui ne trouvent qu’une solution-compromis à une exécution. En effet, lors de la résolution des problèmes réels, il est souvent préférable de prendre la décision finale à partir des informations les plus complètes possibles, même si cela nécessite un effort de calcul supplémentaire. Dans ce contexte, une nouvelle approche de type Pareto basée sur les algorithmes à essaim de particules est introduite. Cette approche consiste à trouver l’ensemble limité des solutions non dominées, pour un problème d’optimisation multi-objectif, considérée ensuite comme une approximation de la frontière de Pareto. De plus, une fonction d’utilité est utilisée pour l’extraction du meilleur compromis à partir des solutions obtenues. Ensuite, les performances de cette approche sont démontrées à l’aide de la résolution du problème d’optimisation des conditions de coupe. Pour une opération de tournage, les intérêts économiques et technologiques d’usinage sont discutés en deux exemples d’applications. Le premier consiste à minimiser le temps total de production et la consommation en outil en tenant compte des limitations liées à l’utilisation de la machine, à l’utilisation de l’outil et à l’opération. Le deuxième qui se pose généralement pour les passes de finition introduit un troisième critère d’optimisation, la minimisation de la rugosité de surface obtenue, qui présente l’intérêt technologique de l’opération. Dans les deux cas, le coût de production est utilisé comme un critère de jugement supplémentaire car il représente une combinaison linéaire du temps de production et de la consommation en outil. Cependant, la comparaison de l’approche proposée avec d’autres méthodes existantes a démontré ses performances dans la résolution des problèmes non linéaires surtout pour les problèmes comportant plus de deux objectifs