Numéro |
Mater. Tech.
Volume 95, Numéro 6, 2007
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Page(s) | 371 - 380 | |
Section | Modélisation et simulation | |
DOI | https://doi.org/10.1051/mattech:2008019 | |
Publié en ligne | 7 août 2008 |
Optimisation des paramètres de coupe en utilisant l'algorithme à essaim de particules
Optimization of cutting parameters by using particles swarm optimization algorithm
1
Département de Génie Mécanique, Université Mohamed Kheider, Biskra, Algérie e-mail :
2
Laboratoire de Recherche en Productique, Université Hadj Lakhdar, Batna, Algérie
Reçu :
21
Juillet
2007
Accepté :
12
Décembre
2007
Dans cet article, une nouvelle technique évolutionnaire, Optimisation par Essaim de Particules (PSO), est introduite pour résoudre un problème d'optimisation multicritère des paramètres de coupe pour des opérations de tournage. La fonction "objectif" multicritère est formulée en utilisant l'approche d'agrégation des objectifs. Dans notre cas il s'agit de deux fonctions "objectif" à minimiser simultanément à savoir le temps et le coût d'usinage d'une pièce mécanique. Cette technique a été programmée sur MATLAB en deux variantes : standard (PSOSt) et avec rassemblement passif (PSOPC). L'objectif de ce travail est en premier lieu de montrer la possibilité d'utilisation du PSO pour les problèmes d'usinage, ensuite de comparer ses performances avec d'autres techniques d'optimisation.
Abstract
In this paper, a new evolutionary technique, Particles Swarm Optimization (PSO), is introduced to solve a problem of machining conditions multi-criterion optimization for turning operations. The multi-criterion function-objective is formulated by using the objectives aggregation approach. In our case, we have two functions to minimize simultaneously; the machining rate and cost of mechanic part. This technique was programmed with MATLAB in two variants: standard (PSOSt) and with passive congregation (PSOPC). The objective of this work is initially to show the possibility of using the PSO for the machining problems, then to compare its performances with other optimization techniques.
Mots clés : Usinage / optimisation multicritère / calcul évolutionnaire / algorithme à essaim de particules
Key words: Machining / multi-criterion optimization / evolutionary computation / particles swarm optimization
© EDP Sciences, 2008
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