Analyse et caractérisation multidimensionnelles pour l'optimisation du fini de surface de pièces en composites

Keywords: Surface finish, RTM, multidimensional characterization, roughness
In the field of transportation, the RTM process offers a lot of potential. It however requires
several improvements, notably regarding the quality of surface finish. Since no theory
currently allows to model the process, the empirical approach is necessary. The
experimental design theory is an obvious choice, but it requires a quantitative response to
represent this phenomenon.
The shortcomings of the usual roughness index (Ra) as a characterization parameter are
demonstrated. However, by using the raw profiles measured by a profilometer, several
statistics were calculated based on signal processing techniques, statistics and time series. A
profile straightening method was developed. Four characterization variables (i.e. minimum,
maximum, skewness, and kurtosis) were subsequently selected by resorting to a
multivariate analysis. Although elementary-looking, these four variables are not only highly
complementary but they also provide much richer information than Ras, even with different
cutoff frequency thresholds.
These four characterization variables fill the need restricting the use of design of
experiments in this field. They can even provide information on the types of predominant
defects (min/cavities, max/peeks, asymmetry/truncated crests, and kurtosis/depressions.
They can also be aggregated. Because they contain redundant information, the use of the
Mahalanobis distance has proven useful. This research shows the relevance of statistical
analysis in the field of composites.

Résumé

Mots-clés : Fini de surface, RTM, caractérisation multidimensionnelle, rugosité
Dans le domaine des transports, le procédé RTM présente beaucoup de potentiel. Celui-ci
nécessite cependant encore plusieurs améliorations, notamment en ce qui a trait à la qualité
du fini de surface. Étant donné qu'il n'existe pas encore de théorie permettant de modéliser
ce phénomène, l'approche empirique devient nécessaire. La théorie des plans d'expérience
est toute désignée, mais elle nécessite d'avoir une réponse quantitative représentant bien le
phénomène.
Les lacunes de l'indice de rugosité usuel (Ra) comme paramètre de caractérisation sont
démontrées. Toutefois, en utilisant les profils bruts mesurés par un rugosimètre, plusieurs
statistiques ont été calculées en s'inspirant des techniques de traitement du signal, de la
statistique classique ou des séries chronologiques. Une méthode de redressement des
profils a été mise au point. Ensuite, à l'aide d'une analyse multidimensionnelle, quatre
variables de caractérisation (minimum, maximum, asymétrie et aplatissement) ont été
retenues. Bien que d'allure élémentaire, ces quatre variables sont non seulement très
complémentaires mais également beaucoup plus riches d'information que des Ra, même
avec différents seuils de coupure fréquentielle.
Ces quatre variables de caractérisation comblent le besoin limitant l'emploi des plans
d'expériences dans ce domaine. Elles peuvent même fournir de l'information sur les types
de défauts prédominants (min./cavités, max./aspérités, asymétrie/crêtes tronquées et
aplatissement/dénivellations). Elles peuvent également être agrégées. Parce qu'elles
contiennent de l'information redondante, l'usage de la distance de Mahalanobis s'est
démontrée utile. La présente recherche démontre l'intérêt des analyses statistiques dans le
domaine des composites.