Contribution à un système d’aide à la décision pour le choix des paramètres de coupe des aciers non alliés

Contribution to a decision support system for the selection of cutting parameters of non-alloy steels

Laboratoire de Recherche en Technologie de Fabrication Mécanique, Département de Génie Mécanique, École Nationale Polytechnique d’Oran, B.P. 1523, Oran El-M’Naouer, 31000 Oran, Algérie
alinoureddine@yahoo.fr

Reçu : 17 Avril 2014
Accepté : 26 Septembre 2014

Résumé

La génération d’une surface sur machine-outil ne peut être effectivement réalisée qu’après avoir quantifié les paramètres de coupe notamment la profondeur de passe, l’avance et la vitesse de coupe dont la valeur conditionne la productivité du processus. Cet article apporte une contribution à la mise au point d’un système d’aide à la décision pour le choix de ces paramètres dans le cas de l’usinage des aciers non alliés. Après avoir donné des éléments de réponse à la problématique de la systématisation du choix de la profondeur de passe et de l’avance, nous proposons un modèle de calcul de la vitesse de coupe, tenant compte des facteurs d’influence avérée sur lesquels se basent les données de coupe. Les algorithmes proposés forment l’ossature du système d’aide à la décision palliant ainsi en usinage classique à l’usage des abaques et tables, ou à l’utilisation de logiciels dédiés, ne permettant généralement pas de transparence ni de flexibilité pour utiliser à bon escient les paramètres obtenus.

Abstract

Generating a surface on machine tool can be effectively carried out after defining factors and quantified parameters including depth of cut, feed and cutting speed whose value affects the productivity of the process. This article is a contribution to the development of a system of decision support for the choice of these parameters in the case of machining non-alloy steels. After giving answers to the problem of systematic choice of the depth of cut and feed rate, we propose a computational model of the cutting speed, taking account of influencing factors which are based on proven cutting data. The proposed algorithms form the backbone of the system decision support thus overcoming conventional machining for the use of charts and tables, or the use of dedicated software, generally not for transparency or flexibility to use wisely parameters obtained.