Modélisation et caractérisation des défauts de structure de machine-outil 5 axes pour la mesure in-process

Le principe de la métrologie en cours d’usinage est d'obtenir des données de mesure directement dans le flot de production. Ce principe fait suite au besoin croissant des industriels de réaliser des mesures en ligne durant une opération ou entre deux opérations d'usinage en employant le mo...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Viprey, Fabien
Other Authors: Université Paris-Saclay (ComUE)
Language:fr
Published: 2016
Subjects:
Online Access:http://www.theses.fr/2016SACLN071/document
Description
Summary:Le principe de la métrologie en cours d’usinage est d'obtenir des données de mesure directement dans le flot de production. Ce principe fait suite au besoin croissant des industriels de réaliser des mesures en ligne durant une opération ou entre deux opérations d'usinage en employant le moyen de production pour mesurer la pièce usinée. La maîtrise des sources d’erreur de mesure telles que les erreurs géométriques est une condition sine qua non pour garantir la métrologie dimensionnelle traçable directement sur les machines-outils. Ces travaux portent sur la modélisation géométrique de machine-outil 5 axes, basée sur une paramétrisation normalisée des erreurs géométriques. Ce modèle est simulé et simplifié par l’utilisation d’une machine virtuelle développée comme un outil d’aide à la compréhension et à la visualisation des effets des erreurs géométriques sur l’erreur volumétrique. Un nouvel étalon matériel thermo-invariant a été développé : la Multi-Feature Bar. Raccordé à la définition internationale du mètre par un étalonnage et une intercomparaison européenne, il permet d’envisager des mesures traçables sur machine-outil dans un environnement hostile. L’identification de trois paramètres intrinsèques à cet étalon, couplée à une procédure de mesure, assure une identification complète et traçable des erreurs de mouvement d’axes linéaires. Suite à cela, l’identification des erreurs entre axes est quant à elle basée sur une analyse de combinaisons de paramètres suffisants pour caractériser au mieux l’erreur volumétrique. Une procédure d’identification des paramètres du modèle est proposée en minimisant la dérive temporelle de la structure ainsi que les effets des erreurs de mouvement précédemment identifiées. Une analyse de sensibilité des paramètres de réglages de la procédure de mesure ainsi que des effets de bruits permet de garantir la qualité de l’identification proposée. === In-process metrology consists in obtaining measurement data directly into the manufacturing process. This method results from an increasing need of manufacturers to carry out on-line measurements during one manufacturing task or between two manufacturing tasks by using the mean of production to measure the machined part. Monitoring the sources of errors like geometric errors is one of the prerequisites to ensure the traceable dimensional metrology directly on the machine tool.This thesis deals with the geometric modeling of 5-axis machine tool based on a standardized parameterization of geometric errors. This model is simulated and simplified by the use of a virtual machine developed in order to help understand and visualize the effects of geometric errors on the volumetric error.A new standard thermo-invariant material namely Multi-Feature Bar has been developed.After its calibration and after a European intercomparison, it provides a direct metrological traceability to the SI meter for dimensional measurement on machine tool in a hostile environment. The identification of three intrinsic parameters of this standard, coupled with a measurement procedure ensures complete and traceable identification of motion errors of linear axes. The identification of position and orientation errors of axis is based on an analysis of combinations of necessary parameters to characterize volumetric error and at best. A model parameter identification procedure is proposed by minimizing the time drift of the structural loop and the effects of previously identified motion errors. Asensitivity analysis of the measurement procedure settings and of the noise effects ensures the quality of this proposed identification.