Prédiction de la rugosité de surface lors de l’usinage de l’acier inoxydable martensitique X20Cr13 en utilisant les réseaux de neurones artificiels, la logique floue et le modèle de régression

dc.contributor.author	Hadjadj, Lotfi
dc.date.accessioned	2019-01-06T10:13:07Z
dc.date.available	2019-01-06T10:13:07Z
dc.date.issued	2016
dc.description.abstract	L’Optimisation, qui concerne toute amélioration économique, technologique et de qualité, est devenue un objectif majeur pour la production mécanique. Le champ d’opportunité de l’optimisation en production mécanique est très étendu. Nous nous sommes intéressés dans notre étude à une seule partie de cette problématique qui est l’état de surface de la pièce usinée on tournage et d’avoir une meilleure prédiction de rugosité. L’intérêt de notre étude est de faire une comparaison entres les trois méthodes (FL ,ANN et méthode de régression) pour le but de déterminer la meilleure méthode qui nous permet d’avoir un model prédictif assez proche dans l’industrie en tenant compte les grandeurs géométriques d’usinage	ar
dc.description.sponsorship	Bendada Larbi	ar
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/7678
dc.language.iso	other	ar
dc.publisher	Université Oum El Bouaghi	ar
dc.subject	FL	ar
dc.subject	ANN	ar
dc.subject	Méthode de régression	ar
dc.subject	L’Etat de surface	ar
dc.subject	Géométriques d’usinage	ar
dc.title	Prédiction de la rugosité de surface lors de l’usinage de l’acier inoxydable martensitique X20Cr13 en utilisant les réseaux de neurones artificiels, la logique floue et le modèle de régression	ar
dc.type	Other	ar

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Name:: prédicition de la rugosité de surrface lors de l usinage de l acier inoxydable martensitique.pdf
Size:: 5.33 MB
Format:: Adobe Portable Document Format
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