Prédiction et optimisation de l’état de surface des pièces mécaniques par la méthode de régression polynomiale en vue de l’amélioration de sa durée de vie

Abstract

Notre projet de fin d’étude est réalisé pour encadrer l’influence des paramètres d’usinage sur la qualité de surface des pièces usinées, et pour cela on a développé un modèle mathématique par « machine learning », ce dernier est un modèle de régression polynomiale construit sous forme d’un algorithme codé par le langage « Python » pour le but de la prédiction et l’optimisation. Les données de cette étude sont inspirée d’une expérience précédente réalisé dans « la faculté des hydrocarbures et chimie – Université de M’hamed Bougara Boumerdès » de part de Mr « Harhout Riad », Les essais sont réalisés sur l'acier AISI 1050, en utilisant des outils de coupe en carbure métallique. L’analyse des résultats a montré que la vitesse de coupe et l’avancement ont l'effet le plus significatif sur la rugosité de surface. Le choix optimal de ces paramètres résulte un meilleur état de surface selon les besoins.