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Ce livre présente une étude expérimentale sur le tournage dur de l'acier à roulements AISI 52100 durci à 60 HRC avec l'outil CBN : le comportement à l'usure de l'outil et les effets des paramètres de coupe sur la tenue, la rugosité de surface et les efforts de coupe ; ces relations sont analysées et modélisées via la méthodologie des surfaces de réponse (RSM) et les réseaux de neurones artificiels (ANN). La technique de la désirabilité composée associée aux modèles quadratiques de RSM est utilisée comme méthode d'optimisation multi-objective pour trouver les valeurs des paramètres de coupe qui optimisent simultanément les variables dépendantes. Enfin, un système de surveillance de l'usure des outils de coupe en tournage dur basé sur un modèle neuronal à architecture optimisée est proposé. L'approche semble être fiable pour modéliser, optimiser et améliorer le processus de tournage dur et peut être étendues pour étudier efficacement d'autres processus d'usinage. Le taux de réussite de la classification des différents stades de l'usure supérieur à 94% témoigne de la robustesse et la précision du modèle proposé pour la surveillance de l'usure des outils de coupe.
About the author
Samir KHAMEL: Membre au Laboratoire de Mécanique et des Structures (LMS) Université 08 mai 1945 Guelma, Enseignant à l¿Université Mohammed Chérif Messaadia Souk-Ahras/ Algérie. Mes recherches sont axées sur les sciences des matériaux, le tournage dur et les méthodologies d¿optimisation. Mes intérêts portent sur l¿ingénierie et la technologie.
