Hadjadj, Lotfi2019-01-062019-01-062016http://hdl.handle.net/123456789/7678L’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’usinageotherFLANNMéthode de régressionL’Etat de surfaceGéométriques d’usinagePrédiction 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 régressionOther