djafri chaima

Dans les industries mécaniques, le tournage est une technique très efficace et importante pour la fabrication de pièces de forme et de taille précises. Atteindre des performances élevées et sélectionner les bons paramètres de processus sont des tâches essentielles dans le tournage. Cette combinaison de paramètres de processus est généralement sélectionnée sur la base de données provenant de manuels et d’expériences antérieures. Mais dans la plupart des cas, ce n’est pas optimal. En outre, des paramètres d’usinage optimisés appropriés permettent une productivité maximale et des valeurs de sortie améliorées. En tour, les paramètres de coupe optimaux peuvent être sélectionnés à l’aide de techniques d’optimisation multi-objectifs. Au cours de la dernière décennie, pour résoudre des problèmes industriels multicritères, les méthodes d’aide à la décision multicritères (MCDM) sont apparues comme l’un des outils puissants et efficaces pour estimer et classer les conditions d’usinage optimales. En outre, plusieurs travaux antérieurs ont examiné l’application MCDM et la théorie des ensembles flous dans différents domaines. Des recherches approfondies ont été menées parallèlement au développement de modèles de prise de décision. Le but de l’utilisation de MCDM est de trouver la méthode d’extraction appropriée qui répond le mieux aux critères efficaces. Ces dernières années, l’utilisation de modèles de prise de décision est devenue très populaire. Différents modèles de prise de décision ont été utilisés, bien que leurs gains d’efficacité n’aient pas été comparés dans le cas du tournage.

Le but de ce travail est d’étudier les applications des modèles décisionnels MCDM et ceux associés à la théorie des ensembles flous dans la sélection des paramètres de tournage.