Statistical Analysis of Machining Processes of Composite Materials

Le perçage dans les matériaux composites constitue un prérequis essentiel pour faciliter leur assemblage. L'un des principaux défis en matière de perçage est de fournir une excellente finition du produit et de minimiser les coûts de production. L'objectif de ce mémoire est d'étudier la relation entre la vitesse d'avance/vitesse de rotation et les caractéristiques de qualité du processus de perçage définies par: le délaminage à l'entrée et la sortie, la rugosité de la surface, l'erreur du diamètre à l'entrée et la sortie, et la circularité à l'entrée et la sortie. En outre, trois variables mesurables, non contrôlables par l'opérateur, (force de poussée, force de découpe et moment de torsion) sont analysées afin de comprendre comment ils réagissent au changement de la vitesse d'avance et de rotation, ainsi que la façon dont ils affectent les caractéristiques de qualité. Les méthodes de régression linéaire, linéaire multiple et non linéaire sont développées pour comprendre l'effet et l'importance de chaque variable d'entrée sur les caractéristiques de qualité du processus. Ce mémoire présente la collecte de données faite durant le perçage, leur modélisation mathématique et leur analyse statistique. En plus, le rôle et l'implication de chaque caractéristique de qualité dans le processus de perçage sont documentés. La méthode de régression linéaire multiple a démontré des bons résultats dans le cas des variables suivantes: force de poussée, force de découpe, moment de torsion, délaminage à l'entrée et sorite. Cette application n'est pas recommandée pour l'analyse ainsi que la prédiction des autres variables. De plus, les résultats indiquent d'une part que la vitesse d'avance a énormément d'impact sur toutes les variables de sorties étudiées, y compris les variables mesurables, à l'exception de la circularité à l'entrée. D'autre part, l'impact de la vitesse de rotation s'est avéré significatif sur les variables suivantes: la force de poussée, le délaminage à la sortie, l'erreur de diamètre à l'entrée et la sortie et la circularité à la sortie. Ainsi, dans le but de combiner les variables d'entrées avec les variables mesurables, l'application de l'analyse de covariance est développée, mais les résultats se sont avérés non concluants en raison de la forte corrélation présente entre les variables d'entrée. Par conséquent, la méthode de covariance est incohérente et non valable dans le processus du perçage. En conclusion, les résultats établissent un modèle de prédiction mathématique qui explique et surtout quantifier l'influence des variables d'entrée sur les caractéristiques de qualité du processus de perçage. Cette étude démontre également comment ces variables sont reliées et corrélées entre eux.