Optimisation en ligne de l’usinage et du ponçage robotisés du bois

Description

du sujet de thèse et objectifs

Le présent sujet de thèse traite de l’optimisation en ligne de l’usinage et du ponçage robotisés du bois. Ces travaux ont pour objectif de développer, dans le cadre d’usinages réalisés avec un robot, une méthode permettant de réaliser automatiquement des opérations de ponçage optimisées sur la base de signaux d’efforts de coupe et d’émission acoustiques mesurés via des capteurs adéquats en cours d’usinage.

à Le premier objectif sera donc de déterminer quelles propriétés indicatrices sont significatives au sein de ces signaux et dans quelle mesure l’état de surface lors du fraisage peut être estimé par leur mesure et traitement. Il sera possible pour cela de s’appuyer sur des campagnes déjà réalisées au sein du laboratoire.

à Ce travail doit également déterminer si une approche utilisant des modèles explicites (comme des régressions linéaires) afin d’estimer les états de surfaces produits en fonction de ces signaux mesurés est envisageable ou si l’emploi d’intelligence artificielle est la solution la plus pertinente. Ces deux approches seront à confronter quantitativement pour valider la méthode numérique la plus pertinente.

à Une fois ces propriétés indicatrices identifiées, l’optimisation de la phase de ponçage pourra être réalisée en deux temps. Des essais en usinage robotisé sur des ressources aux propriétés particulièrement variables (bois de qualité secondaire, présentant des défauts) permettront dans un premier temps de vérifier la robustesse des modèles et de valider les seuils au-delà desquels des reprises en ponçage sont nécessaires. Le ponçage en lui-même fera enfin l’objet d’une attention particulière et une campagne expérimentale particulière de ponçage robotisé sera menée afin de déterminer comment optimiser convenablement les paramètres de ponçage en fonction de l’état de surface de la pièce après usinage, mais aussi et surtout de l’état de surface souhaité.

Starting date

-10-01

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Funding further details

Projet ANR