Optimisation des paramètres du soudage au laser pour les alliages d'aluminium 6061 et 5052/5086 : une approche statistique et expérimentale

Lakhal, Abdessamad (2023). Optimisation des paramètres du soudage au laser pour les alliages d'aluminium 6061 et 5052/5086 : une approche statistique et expérimentale. Mémoire. Rimouski, Université du Québec à Rimouski, Département de mathématiques, informatique et génie, 150 p.

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Résumé

RÉSUMÉ : Ce mémoire se concentre sur l'optimisation du soudage au laser, en particulier pour les alliages d'aluminium, qui sont essentiels afin d'optimiser l'utilisation de l'énergie et de minimiser les émissions dans l'industrie automobile. Les méthodes d'assemblage diverses sont explorées, avec un accent particulier sur le soudage au laser, y compris des techniques spécifiques comme le soudage au laser hybride et le soudage au laser avec gaz de protection. L'importance de la surveillance et de l'intelligence artificielle pour l'optimisation des processus est également soulignée, y compris l'utilisation de capteurs et d'apprentissage en profondeur pour l'inspection de la qualité en temps réel. Des expériences détaillées ont été menées pour optimiser les paramètres du soudage laser pour deux combinaisons d'alliages d'aluminium, à savoir 6061 T6 et 5052 H32, ainsi que 6061 T6 et 5086 H32. L'analyse de la variance (ANOVA) est employée pour analyser l'influence de la distance focale, la puissance et la vitesse du laser sur la résistance mécanique des soudures. Les expériences relèvent que la distance focale était le facteur le plus déterminant pour les deux combinaisons d'alliages, tandis que la vitesse vient après la puissance dans la liste des facteurs qui ont grande influence. En utilisant la régression linéaire multiple et la méthode de la surface de réponse, des modèles prédictifs ont été élaborés pour prédire la charge de cisaillement par longueur de soudure. Les résultats de ce mémoire fournissent des informations précieuses pour Optimiser la fiabilité et la performance des procédés de soudage au laser des alliages d'aluminium. -- Mot(s) clé(s) en français : Soudage au laser, Alliages d'aluminium, Optimisation des paramètres, Intelligence artificielle, Inspection de la qualité en temps réel, ANOVA, Régression linéaire multiple, Méthode de la surface de réponse. --
ABSTRACT : This thesis presents an in-depth study of laser welding, emphasizing its growing importance in various industries due to its inherent benefits and complexity. The study particularly focuses on the application of this technology for welding aluminum alloys, an essential practice in the automotive industry to enhance fuel efficiency and reduce emissions. A thorough examination of various joining methods and specific laser welding techniques, such as hybrid laser welding and laser welding with backing gas, is presented. The study underscores the necessity of real-time quality inspection, highlighting the role of sensor technologies and artificial intelligence. By employing multi-sensor monitoring and deep learning, this research explores the exciting future of an intelligent quality assessment system in welding monitoring. Two key experiments are presented where laser welding parameters - focal position, speed, and laser power - are thoroughly investigated for their effects on the mechanical integrity of laser-welded connections in two different combinations of aluminum alloys: AA 6061 with AA 5052, and AA 6061 with AA 5086 H32. Analysis of variance (ANOVA), multiple linear regression, and response surface methodology are utilized to quantitatively evaluate the influence of each parameter. The focal position was found to be the most influential, indicating its profound impact on the weld's mechanical strength. This thesis serves as an insightful resource for researchers and industries aiming to optimize their laser welding processes, enhance product quality, and achieve sustainable manufacturing practices. The findings enhance our understanding of the laser welding process and provide practical guidelines for industrial applications demanding high-quality aluminum laser welds. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Laser Welding, Real-Time Quality Monitoring, Artificial Intelligence, Aluminum Alloys, Sustainable Industrial Applications, Green Manufacturing, Multi-Sensor Monitoring Technology, Deep Learning, Joining Methods, Hybrid Laser Welding, Welding Sensors, ANOVA, Response Surface Methodology.

Type de document :	Thèse ou mémoire de l'UQAR (Mémoire)
Directeur(trice) de mémoire/thèse :	Barka, Noureddine
Information complémentaire :	Mémoire présenté dans le cadre du programme de maîtrise en ingénierie en vue de l'obtention du grade de maître ès sciences appliquées (M. Sc. A.).
Mots-clés :	Soudage laser; Aluminium; Alliages; Qualité; Contrôle.
Départements et unités départementales :	Département de mathématiques, informatique et génie > Génie
Déposé par :	DIUQAR UQAR
Date de dépôt :	27 févr. 2024 15:57
Dernière modification :	27 févr. 2024 15:57
URI :	https://semaphore.uqar.ca/id/eprint/2906

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