Automatisation des conditions optimales d'usinage

2016年，欧洲宇航技术中心（CTA）与合作伙伴一起，对5种不同类型的宇航系统进行了有效的联合试验，测试了钛酸钛- 6AL-4V的使用情况。我有的d 'identifier le fluide最佳procurant一个延长de la vie有益的des outils 227%票面融洽盟fluide是precedemment利用le partenaire不相上下。在整个过程、加工、制造、监测和控制的过程中，在整个过程中产生了显著的影响；在整个过程中，在整个过程中产生了显著的影响；在整个过程中产生了显著的影响；在整个过程中产生了显著的影响。1 .“<s:1> <s:1> <s:1>系统- <s:1> <s:1>系统- <s:1>绩效系统- <s:1>流体系统- <s:1>流动系统- <s:1>流动系统- <s:1>流动系统- <s:1>资源系统-人力资源系统-机器系统- <s:1>仪器系统- <s:2> <s:1> <s:1>系统- <s:1>流动系统- <s:1>整体系统- <s:1>考虑式电子系统”。Des outils专门在分析数据doivent可能developpes倒特质efficacement le grand卷标签recueillies在但d没有得出服侍et Des预测倒Des多项德的决定。累赘赘（累赘赘）包括累赘赘（累赘赘）、累赘赘（累赘赘）和累赘赘（累赘赘）。该研究方案有4个目标：-仪器、机器、设备和自动化设备；-利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能，利用人工智能。-最优的使用条件和最优的使用条件；- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -2016年，意大利宇航技术中心（CTA）及其一个工业合作伙伴共同使用5种不同类型的切削液对Ti 6AL-4V钛合金进行了加工试验。该研究确定了最理想的流体，使工具寿命比之前使用的延长227%。考虑到这项研究确定的制造过程中刀具成本的显著降低，CTA提出了AUTOCUT，这是一个合作研究项目，将在工业环境中不断提供加工优化的新方法，包括过程自动化和实时检测。对刀具和切削液性能进行系统评估是一项昂贵的工作，涉及加工时间、仪器仪表和原材料，更不用说要考虑众多参数的复杂性。需要开发先进的数据分析工具，以有效地处理收集到的大量数据，并准确地得出决策的趋势和预测。输出数据将包括工艺信息（切削力、振动、刀具磨损等）以及工件/材料特性（几何形状、表面光洁度、残余应力、表面微观结构）。该研究计划将集中于以下目标：-在机床上集成监控设备并实现自动化数据采集；-使用人工智能工具，如神经网络和遗传算法，从研究过程中提取趋势和获取知识；-针对特定操作优化加工条件；制定标准化战略，实现生产流程的优化和全自动化。

En 2016, le Centre technologique en aérospatiale (CTA) et un de ses partenaires industriels ont effectué conjointement des tests d'usinage sur l'alliage de titane Ti 6AL-4V en utilisant 5 types différents de fluide de coupe. L'étude a permis d'identifier le fluide optimal procurant une prolongation de la vie utile des outils de 227% par rapport au fluide qui était précédemment utilisé par le partenaire. Vu l'impact significatif sur le coût en outillage des procédés de fabrication démontré par cette étude, le CTA met sur pied le programme AUTOCUT, un programme de recherche collaboratif qui se penchera sur l'étude des conditions optimales d'usinage en milieu industriel et leur automatisation. L'évaluation systématique de la performance d'outils et des fluides de coupe est un exercice très coûteux en termes de ressources humaines, de temps de machine, d'instrumentation et de matériaux vu qu'une multitude de paramètres sont à considérer. Des outils spécialisés en analyse de données doivent être développés pour traiter efficacement le grand volume d'informations recueillies dans le but d'en tirer des tendances et des prédictions pour des prises de décision. Les données de sortie incluront aussi bien les données relatives au procédé qu'à la pièce/matériau.Le programme de recherche visera les 4 objectifs suivants :- Instrumenter les machines-outils et automatiser la collecte de données ;- Utiliser les outils d'intelligence artificielle tels que les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques afin d'extraire les connaissances des procédés en place ;- Optimiser les conditions d'usinage pour des opérations spécifiques ;- Définir une stratégie standard pour la fabrication optimale des pièces.#(cr)#(lf)In 2016, the Centre technologique en aérospatiale (CTA) and one of its industrial partners jointly performed machining tests on Ti 6AL-4V titanium alloy using 5 different types of cutting fluid. The study identified the most optimal fluid resulting in a tool life extension of 227% over the one previously used. Given the significant reduction in the tooling cost of manufacturing processes identified by this study, the CTA propose AUTOCUT, a collaborative research program that will continuously deliver new ways of machining optimization in an industrial environment including the automation of the process and live inspection.Systematic evaluation of tools and cutting fluids performance is a costly exercise in terms of machining time, instrumentation and raw material not to mention its complexity with numerous parameters to consider. Advanced data analysis tools need to be developed to efficiently handle the large volume of data collected and to accurately derive trends and predictions for decision-making. The output data will include process information (cutting force, vibration, tool wear, etc.) as well as the workpiece / material characteristics (geometry, surface finish, residual stresses, surface microstructure). The research program will focus on the following objectives:- Incorporate monitoring devices on the machine tools and automate data acquisition;- Use artificial intelligence tools such as neural networks and genetic algorithms to extract trends and gain knowledge from the processes studied;- Optimize machining conditions for specific operations;- Define a standardized strategy to achieve optimization and full automation of manufacturing processes.