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| Développement d'un système expert basé sur l'intelligence artificielle pour la prédiction et le contrôle du procédé de projection plasma (Development of en expert system based on artificial intelligence to predict and control plasma spray processes) | ||
Kanta, Abdoul-fatah - (2007-12-04) / Université de Franche-Comté, UFC, UTBM - Développement d'un système expert basé sur l'intelligence artificielle pour la prédiction et le contrôle du procédé de projection plasma en : Français Directeur(s) de thèse: Montavon , Ghislain Laboratoire : Laboratoire d'études et de recherches sur les matériaux, les procédés et les Surfaces (LERMPS). Ecole doctorale : SPIM Classification : Informatique | ||
Mots-clés : intelligence artificielle, APS, alumine-rutile, propriétés mécaniques, caractéristiques microstructurales, diagnostique, contrôle. Résumé : La projection plasma est un procédé dans lequel les propriétés du dépôt sont indirectement couplées aux paramètres opératoires (paramètres de puissance, paramètres d'injection, paramètres cinématiques et paramètres environnementaux). Ce procédé se caractérise par des phénomènes de fluctuations et des dérives paramétriques à différents temps caractéristiques, phénomènes qui ont pour origine l'usure des électrodes et les fluctuations intrinsèques de l'arc électrique. L'objectif de cette thèse est de développer un système expert qui permettre d'ajuster en temps réel les paramètres opératoires du procédé en fonction, dans un premier temps, des valeurs mesurées sur les caractéristiques en vol des particules (température de surface et vitess) pour réaliser le dépôt. Considérant l'amplitude de ces dérives, la stratégie à adopter pour développer ce système expert dépend des corrections à appliquer aux caraxtéristiques en vol des particules. L'intelligence artificielle basée sur lé réseau de neurones et le contrôleur flou s'avèrent être des outils pertinents pour atteindre cet objectif. En effet, la logique floue permet de définir les règles de correction paramétrique et le réseau des neurones permet de prédire les caractéristiques en vol des particules et celles du dépot. Coupler les protocoles neuronaux à la logique floue permet alors de développer un contrôleur indépendant. Ce système offre la possibilité d'ajuster les paramètres opératoires dans le but d'assurer la reproductibilité du procédé et également, d'optimiser les conditions de la réalisation du dépôt en tenant compte des effets de l'usure de l'électrode en particulier. Résumé (anglais) : Atmospheric plasma spraying (APS) is a process in which the coating properties are indirectly linked to the selection of the operating parameters (power, injection kinematic and environmental parameters). This process is characterized by several parametric drifts and fluctuations at different characteristic times. These drifts and fluctuations originate especially from the electrode wear and intrinsic plasma jet instabilities. The objective of this work is to develop an expert system which could adjust in real time the operating parameters as a function, in a first time, of the measured in-flight particles to manufacture a coating. Due to the large amplitudes of these drifts an fluctuations, the strategy to adopt will depend on the required corrections to apply to the particle characteristics. Artificial intelligence base on artificial neural networks and fuzzy logic controller appeared as pertinent tools to reach this objective. Fuzzy logic permits to define parametric correction rules and the artificial neural networks permits to predict in-flight particle and coating characteristics. Coupling neural protocols to fuzze logic permit to develop an independent controller. This system offers the possibility to adjust the process parameters in order to improve the reproducibility of the process and also, to optimize the coatings development conditions by taking into account the effects of the electrode wear. The system is flexible in order to to permit a full control based on pre-defined rules aiming and maintaining at constant value the in-flight particle characteristics (surface temperature and velocity) by adjusting in real time pwer parameters whatever the fluctuations. Identifiant : UFC-599 | ||
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