Résumé:
Dans cette étude, nous présentons un modèle qui repose sur des algorithmes génétiques
pour optimiser les paramètres de coupe dans le cadre du fraisage sur acier 30CrMnSiA. Cette
optimisation prend en compte les aspects techno-économiques de l'usinage tels que le temps
de production, les efforts et la puissance de coupe, ainsi que l'état de surface des pièces
usinées. Les tests de validation réalisés avec l'algorithme génétique implémenté sur MATLAB
ont permis d'identifier les conditions de coupe idéales (vitesses de coupe, avances par dent et
profondeurs de passe) pour minimiser le temps total de production, en ajustant la surépaisseur
d’usinage à chaque application. Cette méthodologie d’optimisation a facilité la sélection de
toutes les informations nécessaires pour la génération du programme d’usinage en une seule
xécution.
