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Lors de l'usinage, les conditions de réussite, apparaissent dans la zone de coupe. Dans ce contexte, le lien entre les conditions de coupe (vitesse de coupe, avance, profondeur de passe, et type de l'outil) et la rugosité de surface (Ra et Rt) représente un objectif industriel majeure. Ce travail est concentré sur une étude expérimentale traitant les effets des paramètres de coupe sur la rugosité de surface, obtenue lors de l'usinage de l'acier 42Cd4 (AISI 4140) traité à 60 HRC, usiné en tournage dur à sec par des outils en céramique et en carbure métallique. L'étude est divisée en deux parties : la première porte sur la proposition des modèles mathématiques prédictifs de la rugosité de surface, en se basant sur les deux méthodes de modélisations : La méthodologie de surface de réponse (MSR) et les réseaux de neurones artificiels (RNA). La deuxième partie, concerne la comparaison des résultats des deux méthodes de modélisation MSR et RNA, afin de choisir la plus efficace. À partir de l'étude comparative, les modèles RNA se révèlent être capable de mieux prédire la rugosité de surface dans la gamme de l'expérimentation réalisée, que les modèles MSR.
About the author
Né le 07 juin 1986 à Mila (Algérie), Lakhdar Bouzid est titulaire d¿un doctorat en génie mécanique, spécialité mécanique appliquée. Actuellement, il est membre au sein du Laboratoire (LMS) de l¿Université de Guelma, et maître de conférence au sein du département génie mécanique de l¿Université Larbi ben M¿Hidi, Oum el Bouaghi, Algérie.
