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Utilisation des Plans d’Expériences pour la recherche de paramètres de soudage optimaux.

Steph_Georges

Stephane_Plans d’Expériences.mp4
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    En tant que fournisseur de solutions mécatroniques pour le traitement de tôles d’acier, Clecim a récemment étendu sa gamme de soudeuses laser en proposant une machine de nouvelle génération capable de découper et de souder des tôles fortes au moyen d’une source laser de 12kW. En 2019, le procédé de découpe laser fut largement étudié et le recours aux techniques de Machine Learning permit de créer un modèle capable de délivrer des consignes de découpe robustes pour toute la gamme d’épaisseur. Aujourd’hui, l’attention est portée sur le procédé de soudage laser autogène (sans fil d’apport). Obtenir une bonne soudure requière de remplir deux critères: avoir un cordon de soudure exempt de défauts (types éclaboussures, coulures, sous-remplissage, trous, etc), et avoir une bonne résistance (celle-ci est évaluée via un essai d’emboutissage de type Erichsen, l’objectif étant d’être le plus proche possible de la résistance de base du matériau). Pour arriver à ce résultat, de nombreuses étapes ont été mises en place, chacune nécessitant l’utilisation d’une plateforme de JMP :

    • " Fit X by Y " et " Distribution " pour non seulement déterminer statistiquement la valeur de la résistance de base du matériau, mais aussi pour s’assurer que les tôles étudiées peuvent être considérées comme identiques et homogènes
    • " Graph Builder " pour synthétiser les observations visuelles et obtenir une cartographie des défauts de soudage en fonction des paramètres étudiés, le résultat permettant de déterminer une zone où le cordon de soudure est exempt de défauts
    • Et enfin, " DoE/Custom Design " et 2 Fit Model " qui permettent d’étudier et de modéliser sur la zone précédente la résistance du cordon de soudure afin de déterminer les paramètres optimaux. La zone d’étude étant de forme irrégulière, celle-ci est renseignée sous la forme d’un ensemble de points candidats (Covariates)
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