Cette étude concerne une expérimentation visant à améliorer la résistance à l’arrachement d’un sous-ensemble destiné à l’habillage d’un moteur automobile.
Objectif : assembler un collecteur en élastomère et un tube en nylon en respectant une spécification de résistance minimale à l’arrachement.
Formulation
Réponse Y : résistance à l’arrachement
Facteurs de contrôle
A : interférence : 3 niveaux
B : épaisseur de paroi : 3 niveaux
C : profondeur d’insertion : 3 niveaux
D : pourcentage de substance adhésive : 3 niveaux
Facteurs Bruits
E : Temps de conditionnement : 2 niveaux (24heures ; 120 heures)
F : Température de conditionnement : 2 niveaux (25°C ; 50°C)
G : humidité relative pendant le conditionnement : 2 niveaux (25% ; 75%)
Plan croisé
Analyse régulière
ddl disponibles ?
Facteurs et interactions à analyser
A, B,C,D,E,F,G
AG, DE
Analyse régulière
Effets moyens : facteurs
Analyse régulière
Analyse régulière : ANAVAR
Optimisation
Analyse Ratio – Signal Bruit
Analyse Ratio – Signal Bruit
Effets moyens
Optimisation du Ration Signal Bruit
Maximisation
Synthèse
Exemple 2 : Optimisation de la consommation d’un moteur diesel
Facteurs et réponse
Choix d’un plan d’expériences
Résultat des essais
Modélisation du ratio Signal Bruit
Calcul des Ratio Signal Bruit
ANAVAR – Modèle S/B
Optimisation Robuste
Démarche Taguchi Bruit Dynamique
Plan
Optimisation dynamique
Principe
Plan croisé dynamique
Notion de fonction Perte
Les facteurs dans le cas dynamique
La robustesse dynamique
Le Ration S/N dynamique
Application
Principe
L’optimisation dynamique s'applique au cas où la caractéristique qualité « fonctionne » pour toute une gamme
Généralement la fonction idéal est une droite Y=X
Plan croisé dynamique
Plan croisé dynamique : exemple
Exemples d’optimisations dynamiques
Robustesse dans le cas dynamique
On cherche à obtenir une fonction idéal Y=X
3 axes pour rendre une conception robuste :
Diminuer la dispersion autour de la fonction idéale
Linéariser la réponse
Augmenter la sensibilité du système
Évaluer la robustesse : Notion de fonction Perte Dynamique
La fonction perte se détermine par rapport à la fonction idéal et non par rapport à une cible :
Sur une mesure
Sur n mesures, la perte moyenne
Le Ration S/N Dynamique
Pour chaque combinaison du plan on peut écrire : Y=X+ ( pente, : écart entre le point expérimental et la droite)
Détermination de :
par minimisation de la moyenne des carrés de écarts par rapport à la fonction idéale
Ration S/N dynamique
Principe d’optimisation 1 :
Minimiser la perte moyenne Q,
Un critère : le ratio signal bruit à maximiser
Le Ration S/N Dynamique
Principe d’optimisation 2 :
Augmenter la sensibilité au signal
Faire évoluer les réponses pour rendre la sensibilité tel que =’ ( maximiser la sensibilité au signal)
Exemple : Vérin
Objectif : obtenir un effort en sortie maximal pour une pression minimale en entrée
Résultats de l’analyse
Modèles (A: Jeu ; B:Graisse ; C = AB
Analyse
Représentation graphique de l’optimisation
Remarque
Lorsque la fonction idéale n’est pas directement Y=X mais Y=X+a0 faire un changement d’échelle.
Bibliographie
L'ingénierie robuste William Y. Fowlkes, Dunod
Application
Réduction des vibrations perçues dans l’habitacle à différents régimes moteurs
