Abstract:
L’objet de cette thèse est d'étudier la topographie 3D des surfaces gauches usinées sur des machines 5 axes. L’étude est menée suivant deux axes de recherche. Le premier porte sur le développement des applications logicielles et l'optimisation des techniques utilisées dans ces applications. L'application logicielle développée est dédiée à la prédiction de la topographie 3D des surfaces gauches en phase de finition usinées par des outils hémisphériques. L’étude est basée sur la simulation géométrique d’enlèvement de matière à l’échelle macroscopique. Le deuxième est consacrée à la caractérisation de l’état de surface 3D à partir d’un nuage de points selon la norme 25178-2 de 2012. L'étude prend en compte le problème de la complexité des pièces mécaniques de forme gauche. La géométrie de ces pièces est décrite par des modèles continus ou discrets. L'utilisation de modèles discrets (ponctuel, linéaire, surfacique, volumique) est simple à mettre en oeuvre par rapport aux modèles continus, mais nécessite une discrétisation dense pour représenter fidèlement les formes théoriques. Mais, dans ce cas, le temps de traitement augmente. Pour pallier à cette difficulté, une approche est proposée consistant à regrouper les centres des éléments géométriques (segments, triangles) en clusters par la méthode de classification K-Means. Celle-ci est introduite pour la première fois à la CFAO. Le problème d'initialisation des clusters rencontré dans cette méthode est résolu par la méthode « Fast Global K-Means ». La comparaison à la méthode classique de classification « cellule » a donné des résultats intéressants qui ont permis de faire apparaitre l'efficacité de l'étude menée pour l’amélioration de la qualité de partitionnement ou le temps de calcul. En outre, la méthode utilisée peut être standardisée à tout type de logiciel traitant des modèles géométriques discrets (maillage).
