Le perçage vibratoire auto entretenu propose la rupture technologique nécessaire à une augmentation de la performance du perçage profond. Un porte outil spécifique a été conçu pour permettre les vibrations axiales, et se présente sous la forme d'un système masse ressort, dont les caractéristiques sont identifiés par l'utilisation de la théorie des lobes de stabilité. L'identification des caractéristiques géométriques d'un outil optimal passe par la caractérisation des aspects tribologiques, des caractéristiques mécaniques du matériau usiné, ainsi que la définition d'une préparation d'arête adéquate. Enfin, ce procédé étant piloté par l'énergie de la coupe, deux modèles d'effort ont été identifiés. La méthode CAM repose sur la discrétisation de l'effort de perçage lors de la phase de pénétration, alors que l'approche analytique permet de prédire l'effort à partir d'un modèle de coupe analytique identifié à partir d'essais de coupe oblique. / Self-sustained vibration drilling offers the technological breakthrough needed to increase the performance of deep drilling. A special tool holder is designed to allow axial vibration, and comes as a spring mass system, whose characteristics are identified by the use of the theory of stability lobes. Identification of the geometric characteristics of an optimal tool requires the characterization of tribological aspects, mechanical properties of the machined material, and the definition of a proper edge preparation. Finally, this process is driven by the energy of the cut, and two types of effort have been identified. The Edge-Material-Pair Method is based on the discretization of the drilling thrust force during penetration phase, while the analytical approach can predict forces from a cut pattern identified from oblique cutting tests.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2011GRENI045 |
Date | 06 September 2011 |
Creators | Naisson, Pierre |
Contributors | Grenoble, Paris, Henri, Rech, Joël |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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