Optimisation des corrections de forme dans les engrenages droits et hélicoïdaux : Approches déterministes et probabilistes
Auteur / Autrice : | Dhafer Ghribi |
Direction : | Mohamed Haddar, Philippe Velex |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mécanique |
Date : | Soutenance le 21/02/2013 |
Etablissement(s) : | Lyon, INSA en cotutelle avec École nationale d'ingénieurs de Sfax (Tunisie) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 1993-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LaMCoS - Laboratoire de Mécanique des Contacts et des Structures (Lyon, INSA ; 2007-....) |
Jury : | Président / Présidente : David Dureisseix |
Examinateurs / Examinatrices : Mohamed Haddar, Philippe Velex, David Dureisseix, Mnaouar Chouchane, Jean-Yves Dantan, Michel Octrue, Jérôme Bruyère, Fakher Chaari | |
Rapporteur / Rapporteuse : Mnaouar Chouchane, Jean-Yves Dantan |
Mots clés
Résumé
Cette thèse a pour objectif de mener une optimisation des corrections de forme des engrenages cylindriques, droits et hélicoïdaux. Le travail se décompose en quatre parties principales. Dans la première partie, on présente un état de l’art sur les différents types de corrections de forme proposées dans la littérature. Une analyse des travaux d’optimisation, menés jusqu’à présent, est conduite. La deuxième partie est focalisée sur une approche déterministe visant à cerner l’influence des corrections de dentures sur les principaux critères de performance. Dans ce contexte, on propose un développement analytique qui caractérise les fluctuations d’erreur de transmission quasi-statique permettant d’obtenir des relations approchées originales. En présence de plusieurs paramètres de corrections, un algorithme génétique est utilisé afin d’identifier, en un temps réduit, les solutions optimales. Nous proposons, en troisième partie, une étude probabiliste pour caractériser les corrections robustes. Ainsi, on définit une fonction objectif de robustesse faisant intervenir des paramètres statistiques. Après une étape de validation, l’estimation de ces paramètres est effectuée en utilisant les formules de quadrature de Gauss. Plusieurs études paramétriques sont ensuite menées et qui reflètent entre autre l’influence des classes de qualité, la forme de la correction, etc. Enfin, on a conduit une optimisation multicritère en utilisant un algorithme d’optimisation spécifique : « NSGA-II ».