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Linking Testing Activities with Success in Agile Development of Physical Products
No full textISSN:2212-827
Integrating mechanical behaviour of non-ideal features in prismatic polyhedra based tolerance analysis
No full textLes architectures des produits sont aujourd’hui plus complexes en raison du besoin du marchéde produits personnalisés et optimisés, des progrès technologiques dans les machines defabrication et les dispositifs d’inspection, et de l’utilisation des données dans la modélisationet la simulation des pièces. Les progrès des capacités de fabrication et de mesure enréponse aux besoins du marché ne se traduisent pas immédiatement par des modèles plusprécis. En fait, la prise en compte des défauts géométriques et de la variabilité dans leprocessus de conception est encore très limitée, cela est dû en partie aux limites des modèlesmathématiques et de leurs hypothèses subjacentes. La première contribution de ce travailporte sur la caractérisation de la variabilité géométrique en tolérancement. La premièrepartie de ce travail concerne les modèles de représentation de forme et plus particulièrementl’adoption du paradigme de forme du modèle de peau (skin model) dans le contexte degestion des tolérances en utilisant la méthode polyédrique. Les instances du modèle de peausont plus représentatives des pièces réelles individuelles que les modèles CAO traditionnels.Pour simuler un comportement plus réaliste des assemblages, la deuxième partie présenteune nouvelle approche de simulation de contact rigide à l’aide de polyèdres. L’approcheintègre les conditions aux limites de charge qui permettent le contact entre les élémentspotentiellement en contact en enrichissant la définition d’un opérande polyèdre prismatiquepour la simulation du contact. Avec cette approche enrichie, pour un mécanisme donné, unequantification objective de l’impact de la non-prise en compte des défauts de forme peutêtre calculée en fonction d’une condition de chargement. Une approche pour la simulationdes contacts en prenant en compte les déformations locales des pièces potentiellement encontact a également été développée pour la méthode polyédrique en tolérancement. Enfin,les algorithmes de simulation de contact et le générateur de instances de formes réalistes ontété implémentés dans un logiciel open source dans un environnement CAO.The architectures of new products are more complex nowadays due to the need of the marketfor customized and optimized products, the technological advancements in manufacturingmachines and inspection devices, and the extensive use of data in the product’s modelingand simulation. The evolution of manufacturing processes and the advanced measurementcapabilities in response to the market needs do not translate immediately into more accurateproducts. Actually, there is a limited consideration of geometric defects and variability inthe design process, this is partially due to the limitations of the mathematical models andtheir underlying hypothesis. The first contribution of this work is on the characterizationof the geometric variability in tolerancing. The first part of this work concerns the shaperepresentation models and specifically the adoption of the skin model shapes paradigm inthe tolerance management context using the polyhedral-based method. The skin modelinstances are more representative of individual real parts than the traditional CAD models.To simulate more realistic behavior of assemblies, the second part presents a novel approachfor simulation of rigid contact using polyhedra is presented. The approach integrates the loadboundary conditions that allow the contact between matting features by enriching the defintion of a prismatic polyhedron operand for contact simulation. With this enriched approachan objective quantification of the impact of disregarding form defects for a given mechanismcan be computed given a loading condition. An approach for simulating features potentiallyin contact by taking into account the local deformations of potentially contacting parts hasalso been developed for the polyhedral method in tolerancing. Finally, the algorithms for thecontact simulation and the generator of realistic shape representatives were implemented inan open source CAD compatible software
Geometric processing and data mining for freeform machining features recognition
No full textFace à la concurrence et aux nouveaux enjeux industriels, la maitrise du savoir-faire industriel de la chaîne numérique support des activités de développement de produits de l’entreprise deviennent alors une nécessité pour raccourcir le temps d’industrialisation des produits tout en en assurant une meilleure qualité.Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés dans cette thèse à la valorisation des données générées par la chaîne numérique pour la capitalisation des bonnes pratiques de conception de programmes d’usinage suivant une approche orientée entité. Nous avons ainsi identifié plusieurs problématiques liées à la caractérisation de l’entité d’usinage et l’exploitation des données de la chaîne numérique pour la structuration et réutilisation des données d’usinage dans le cas des formes complexes.Pour répondre à ces problématiques, une nouvelle caractérisation de l’entité d’usinage complexe multi-niveaux a été proposée. Cette approche se distingue par une structuration hiérarchique des données de la chaîne numérique et une mise en correspondance par niveau entre les données géométriques et les données d’usinage. Une analyse statistique est ensuite effectuée pour traiter et exploiter ces données. Une segmentation à base de la courbure et un clustering statistique des données d’usinage ont été combinés pour définir une nouvelle approche de segmentation technologique orientée région. Ces régions ont servi à caractériser l’entité d’usinage et assurer ainsi la réutilisation des données d’usinage entre les pièces similaires à travers une approche orientée entité et une autre orientée région basée sur la mesure de similarité. Enfin, une application de la démarche globale a été réalisée sur un cas industriel de pièce en aéronautique.In response to competition and new industrial challenges, companies are forced to be more and more efficient, productive and competitive. Managing industrial know-how and the data flow of the manufacturing digital chain must be explored in order to shorten the industrialisation time while ensuring better quality.In this context, this thesis focuses on digital chain data exploration for the capture of good practices in NC machining using a feature-based approach. Several issues related to machining feature characterisation and digital chain data exploitation for machining process knowledge reuse have been identified.To address these issues, a new characterization of multi-level complex machining feature has been proposed. The proposed approach is characterized by a hierarchical structuring of digital chain data and a mapping between the geometrical and machining data. A statistical analysis is then carried out to analyse and exploit this data. Curvature-based segmentation and statistical clustering of machining data were combined to define new machining regions based technological segmentation approach. These regions were then used to characterize the machining feature and thus ensure the reuse of machining data through a feature based and a region based approach exploiting similarity measures a similarity measure. Finally, the developed approach was applied on an industrial case in aeronautics
Modèles géométriques avec défauts et opérations géométriques pour la spécification et la vérification des produits
No full textLes normes internationales élaborées par l'ISO/TC 213 pour la spécification et la la vérification géométriques des produits (GPS) sont destinées à définir des pratiques pour le tolérancement (spécification) et de métrologie ( vérification) dans le secteur de la production. Les récents travaux de normalisation se structurent de manière à fournir une base scientifique au GPS afin de réduire l'ambiguïté et l'incertitude dans le cycle de vie du développement des produits.Le concept fondamental de Skin model offre une approche consistante pour le GPS en termes de considération des défauts géométriques. Bien que la spécificatione et la vérification reposent sur des caractéristiques géométriques appliquées au Skin model ou aux données de mesure, l'opérationnalisation du Skin model et des opérations géométriques reste un problème épineux.Dans cette thèse, la génération de Skin Model Shapes garantissant l'operationalisation du Skin model, dans un cadre de géométrie discrète, et les opérations géométriques appliquées aux Skin Model Shapes sont investiguées.De nouvelles méthodes pour générer des Skin Model Shapes à l'aide de l'opérateur de Laplace-Beltrami, des réseaux antagonistes génératifs et une approche hybride sont proposées. De plus, de nouvelles approches pour les opérations géométriques, notamment le partitionnement basé sur la courbure, l'apprentissage profond pour l'identification des classes d'invariance, le partitionnement explicite et les méthodes de reconstruction basées sur les classes d'invariance, sont élaborées.Pour faciliter le développement de ces méthodes, des benchmarks et des indicateurs pour l'évaluation des performances sont établis, et un nouveau concept de reconstruction de surface orientée fonction est proposé comme une extension des opérations de reconstruction géométrique.Les méthodologies développées et les concepts proposés suivent les principes de généralisation, de complétude, de descriptibilité et d'opérabilité et fournissent ainsi des bases scientifiques pour les futures activités de recherche dans le cadre de la spécification et de la vérification géométrique des produits.The international standards issued by ISO/TC 213 on Dimensional and Geometrical Product Specifications and Verification (GPS) are committed to defining both tolerancing (for specification) and metrology (for verification) practices in manufacturing industries. New developing standardization efforts are shaped to provide a science-based foundation for GPS to reduce ambiguity and uncertainty within the product development life cycle.The fundamental concept of Skin Model provides a consistent approach for GPS regarding geometric deviations. While specifications and verification rely on geometric features applied to Skin Model or measurement point cloud, operationalization of Skin Model and geometric operations is still a challenging problem.In this thesis, the generation of Skin Model Shapes that guarantee the operations of Skin Model in a discrete representation schema and the geometric operations applied on the Skin Model Shapes are researched.Novel methods for generating Skin Model Shapes using Laplace-Beltrami Operator, Generative Adversarial Network, and a hybrid framework are proposed. Novel methods for geometric operations, including curvature-based partitioning, deep learning for invariance class identification, explicit partitioning and invariance class based reconstruction methods are developed.To facilitate the development of such methods, benchmarks and performance evaluation indicators are investigated, and a novel concept of function-oriented surface reconstruction is put forward as an extension of geometrical reconstruction operations.The developed methodologies and proposed concepts follow the principles of generalization, completeness, describability and operability and thus provide scientific foundations for future research activities in the context of geometrical product specifications and verification
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Predictive Modeling for Metal Additive Manufacturing : Key Characteristics and Porosity Characterization
No full textRésumé : La maitrise de la qualité constitue le principal obstacle à une adoption plus accrue des procédés de fabrication additive. L'analyse des données, la modélisation des processus physiques, la mesure des pièces et l'évaluation métrologique sont de plus en plus utilisées pour obtenir une meilleure qualité. Cependant, il existe encore des défis importants en matière de modélisation, de calcul et de mesure en raison du large éventail de paramètres impliqués qui affectent la qualité de la pièce finale.Dans cette thèse, nous proposons de remédier à certaines des limitations liées à la qualité des pièces en fabrication additive. Nous proposons une approche de modélisation prédictive pour effectuer la caractérisation de la porosité et déterminer la plage des paramètres de fabrication en fonction d'un ensemble restreint de données collectées.L'approche systématique de modélisation proposée utilise les processus Gaussiens (GP) pour permettre des prédictions sur l'ensemble de l'espace expérimental en fonction de données de mesures. Le modèle proposé exploite une fonction covariance, de l'inférence bayésienne, et des chaînes de Markov pour estimer les paramètres du modèle, à partir des données acquis. Les données sont générées à partir d’un plan d'expérience et d'un protocole d'analyse d'images par tomographie. Pour une mise en œuvre efficace de cette approche, nous mettons en avant de corrélations entre les conditions du processus de fabrication et les caractéristiques du produit. Ces caractéristiques clés (KCs) sont évaluées en fonction de leur importance et sont ordonnées hiérarchiquement d'un point de vue statistique.Abstract : Quality control remains the main barrier for broader adoption of Additive Manufacturing processes. Data analytics, physical process modelling, part measurement and metrological assessment, are more and more used to achieve better quality. However, there are still significant modeling, computational, and measurement challenges stemming from the broad range of the involved parameters affecting the quality of the final part.In this thesis, we focus on overcoming some of these quality-related limits. We propose a predictive modeling approach to perform porosity characterization and to determine the range of manufacturing working conditions based on a limited set of previously collected data.The proposed systematic modeling approach uses Gaussian Process (GP) to map the entire experimental space based on limited predetermined measured points. GP integrates a covariant function, which uses statistical bayesian inference coupled with Markov Chain to estimate model parameters, based on the collected data. These data are generated based on a proposed experimental design and CT scan image analysis protocol. Finally, and for an efficient implementation of approach, we benefit from establishing correlations between the manufacturing process conditions and the product’s features, based on Key Characteristics (KCs) while considering the whole value chain in AM. These KCs are evaluated based on their importance and ordered hierarchically from a statistical point of view
Skin Model Shapes for Additive Manufacturing
No full textLes différentes étapes et processus de la fabrication additive (FA) induisent des erreurs de sources multiples et complexes qui soulèvent des problèmes majeurs au niveau de la qualité géométrique du produit fabriqué. Par conséquent, une modélisation effective des écarts géométriques est essentielle pour la FA. Le paradigme Skin Model Shapes (SMS) offre un cadre intégral pour la modélisation des écarts géométriques des produits manufacturés et constitue ainsi une solution efficace pour la modélisation des écarts géométriques en FA.Dans cette thèse, compte tenu de la spécificité de fabrication par couche en FA, un nouveau cadre de modélisation à base de SMS est proposé pour caractériser les écarts géométriques en FA en combinant une approche dans le plan et une approche hors plan. La modélisation des écarts dans le plan vise à capturer la variabilité de la forme 2D de chaque couche. Une méthode de transformation des formes est proposée et qui consiste à représenter les effets de variations sous la forme de transformations affines appliquées à la forme nominale. Un modèle paramétrique des écarts est alors établi dans un système de coordonnées polaires, quelle que soit la complexité de la forme. Ce modèle est par la suite enrichi par un apprentissage statistique permettant la collecte simultanée de données des écarts de formes multiples et l'amélioration des performances de la méthode.La modélisation des écarts hors plan est réalisée par la déformation de la couche dans la direction de fabrication. La modélisation des écarts hors plan est effectuée à l'aide d'une méthode orientée données. Sur la base des données des écarts obtenues à partir de simulations par éléments finis, deux méthodes d'analyse modale: la transformée en cosinus discrète (DCT) et l'analyse statistique des formes (SSA) sont exploitées. De plus, les effets des paramètres des pièces et des procédés sur les modes identifiés sont caractérisés par le biais d'un modèle à base de processus Gaussien.Les méthodes présentées sont finalement utilisées pour obtenir des SMSs haute-fidélité pour la fabrication additive en déformant les contours de la couche nominale avec les écarts prédits et en reconstruisant le modèle de surface non idéale complet à partir de ces contours déformés. Une toolbox est développée dans l'environnement MATLAB pour démontrer l'efficacité des méthodes proposées.The intricate error sources within different stages of the Additive Manufacturing (AM) process have brought about major issues regarding the dimensional and geometrical accuracy of the manufactured product. Therefore, effective modeling of the geometric deviations is critical for AM. The Skin Model Shapes (SMS) paradigm offers a comprehensive framework aiming at addressing the deviation modeling problem at different stages of product lifecycle, and is thus a promising solution for deviation modeling in AM. In this thesis, considering the layer-wise characteristic of AM, a new SMS framework is proposed which characterizes the deviations in AM with in-plane and out-of-plane perspectives. The modeling of in-plane deviation aims at capturing the variability of the 2D shape of each layer. A shape transformation perspective is proposed which maps the variational effects of deviation sources into affine transformations of the nominal shape. With this assumption, a parametric deviation model is established based on the Polar Coordinate System which manages to capture deviation patterns regardless of the shape complexity. This model is further enhanced with a statistical learning capability to simultaneously learn from deviation data of multiple shapes and improve the performance on all shapes.Out-of-plane deviation is defined as the deformation of layer in the build direction. A layer-level investigation of out-of-plane deviation is conducted with a data-driven method. Based on the deviation data collected from a number of Finite Element simulations, two modal analysis methods, Discrete Cosine Transform (DCT) and Statistical Shape Analysis (SSA), are adopted to identify the most significant deviation modes in the layer-wise data. The effect of part and process parameters on the identified modes is further characterized with a Gaussian Process (GP) model. The discussed methods are finally used to obtain high-fidelity SMSs of AM products by deforming the nominal layer contours with predicted deviations and rebuilding the complete non-ideal surface model from the deformed contours. A toolbox is developed in the MATLAB environment to demonstrate the effectiveness of the proposed methods
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
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