NantilusProgrammation intelligente (Step-Nc) des machines-outils hybrides multi-axes et multifonctionnelles
La complexité des machines-outils à commande numérique multi-axes et multi-fonctionnelles (à partie opératives multiples), et les exigences de précision et de productivité élevée augmentent de jour en jour. Cela renforce l'importance et la nécessité de disposer de machines de production toujour...
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| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Programmation intelligente (Step-Nc) des machines-outils hybrides multi-axes et multifonctionnelles / Rafiq Ahmad; sous la direction de Jean-Yves Hascöet |
| Publié : |
2012 |
| Description matérielle : | 1 vol. (xviii-268 p.) |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Génie mécanique : Ecole centrale de Nantes : 2012 |
| Sujets : |
| Résumé : | La complexité des machines-outils à commande numérique multi-axes et multi-fonctionnelles (à partie opératives multiples), et les exigences de précision et de productivité élevée augmentent de jour en jour. Cela renforce l'importance et la nécessité de disposer de machines de production toujours plus automatisées, au comportement intelligent, optimisé et sûr. Une amélioration est proposée sous la forme d un comportement intelligent des machines pour détecter et éviter automatiquement les collisions des différents outils utilisés en générant des trajectoires sûres et efficaces. Le contexte global de cette étude est l'optimisation du processus de production par une amélioration continue qui permet une communication réelle entre la machine-outil et les systèmes de conception et fabrication assistées par ordinateur. L'intégration de différents de processus de fabrication sur les machines (tournage/fraisage/ ) est effectif sur des machines-outils actuelles. L augmentation des parties opératives augmente également les risques de collision. Actuellement, les logiciels de fabrication assistée par ordinateur et quelques machines multi-axes sont en mesure de détecter les collisions, mais ils n'ont pas de solution pour les éviter automatiquement. A l heure actuelle, au stade de la production, ce sont les opérateurs, qui interviennent manuellement pour éviter ces collisions qui n auraient pas été détectées. Le but de ce travail est de développer et d'analyser des stratégies et des méthodes qui pourront améliorer automatiquement le processus de décisions permettant d assurer une solution acceptable évitant toutes collisions dans la machine. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est de piloter les machines multi-axes, qui, en les dotant d une faculté de vision efficace, seront capables d adopter des trajectoires (de dégagement et d approche) sures. Cette étude sera abordée soit lors du processus de programmation de la machine soit lors de la production par un pilotage réel de la machine. Le travail effectué se concentre sur le problème de la génération des trajectoires sûres et intelligentes afin de minimiser les collisions des outils. Le traitement de l'image, puis de la vidéo sera le même outil pour traiter les situations virtuelles en programmation ou réelles en production. L'outil vision proposé est capable de prendre en compte l'évolution du contexte, tels que des changements d'obstacles (forme, taille ou présence). En cas de détection de collision, des méthodologies d analyse du contexte permettent de décider des corrections de trajectoires pour l'amélioration de la production. Enfin, l'application du concept de cette thèse est projetée dans le cadre de la programmation de haut niveau (STEP-NC). Cette approche STEP-NC est la base pour le développement de la prochaine génération de commande numérique. Les contrôleurs seront plus ouverts pour l ensemble des opérateurs où les données sont portables et exploitables tout au long du cycle allant de la conception à la réalisation de produits conformes. Par conséquent, l apport de la vision devient ici une nouvelle information disponible, qui enrichit la nature et le flux des données afin d améliorer la communication intégrant la chaîne de production pour contribuer finalement à générer des trajectoires adaptées, sûres et sans collisions. Complexity of multi-axis multi-functional CNC machine tools and high productivity requirements with high precision is increasing day by day. This enhances the growing importance of machine intelligence, automation and production process optimization and safety. The global context of this study is the multi-axis production process optimization, continual improvement by strengthening communication between real machine tools and virtual CAD/CAM processes. This improvement should appear in the form of intelligence of the machine for automatic safe and efficient collision free tool trajectories generation without collisions. Integration of different types of manufacturing process is needed by modern technology, but this integration also increases the profile of collision risks. Such integration can lead to innovative technologies, but also increases the complexity and automation problems. Currently CAM software and some multi-axis machines are able to detect collisions but they do not have any solution to avoid such collisions automatically. Software and real machines leave the decision process to operators, who intervene manually for avoiding these collisions. The purpose of this study is to develop and analyze strategic approach models or methodologies that could enhance the automatic decisions process for providing a good solution during automatic collisions avoidance. Therefore, the main objective of this PhD thesis is to make multi-axis machine vision control effective, so that it can see all its activities regarding collisions and can react or command online ("real-time") as well as off-line for real and virtual productions. While narrowing the field, this work focuses more on the problem of safe and intelligent trajectory generation, minimizing the tool collisions during multi-axis machine productions. Real or virtual machine scene control and surveillance is the prime motive, which is why the study considers image and video processing as a tool. In presence of obstacles, the proposed algorithms and methodologies provide decisions regarding trajectories correction and improvement for both virtual and real production in conventional multi-axis machining context. The proposed vision tool is able to take into account the evolution of the scene, such as the aspects of obstacle changes (shape, size or presence) during production. Finally, the application of the concept of this PhD work is discussed in the context of high level programming (STEP-NC) technology for highlighting its so perspective applications. STEP-NC, which is the basis for development of the next generation of Computer Numerically Controlled (CNC) controllers need to provide a breed of CNC controller that should be open for operators, operated anywhere, portable and intelligent enough to take its own decisions for any mishaps in their vicinity especially in terms of collisions avoidance. Therefore, the vision based concept could be a better intelligent tool for capturing information from the scene and enhancing the communication process within the production chain and ultimately helps generate safe trajectories without collisions. |
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| Variantes de titre : | Intelligent and safe trajectory programming (Step-Nc) for multi-axis and multi-functional hybrid machine tools |
| Notes : | Partenaire de recherche : Institut de recherche en communications et cybernétique de Nantes |
| Bibliographie : | Bibliographie p.[257]-267. |