18 mars 2020 – Youssef Malyani et Lewis Andurand

Thèse de Youssef Malyani

  • Titre: 

Développement d’une recherche mutualisée sur un Référentiel robuste pour le processus de reconception/qualification et réalisation de pièces ou d’ensembles de pièces en Fabrication additive pour la MCO – Naval Group / Maq3D.

  •  Résumé :

 Actuellement, les technologies de fabrication additive permettent de produire des pièces fonctionnelles avec des géométries complexes qui ne peuvent pas être fabriquées par des processus conventionnels. Cependant, la complexité du produit est augmentée et entraîne de nouvelles contraintes dans le processus de fabrication. Par conséquent, ces nouveaux processus conduisent notamment à de nouveaux besoins en méthodes de conception robustes. En effet, cette thèse vise à développer en premier temps un référentiel pour le processus de reconception/qualification de pièces en fabrication additive pour le maintien en condition opérationnelles (MCO), ce référentiel peut être un guide, des réglages tests et des abaques que nous pourrons utiliser en amont lors de la conception d’un produit et qui pourra diminuer les tests de contrôle dans la phase de post production. En plus, il peut nous aider au choix du procédé additif également.

D’autre part, le modèle de calcul le plus utilisé pour la fabrication additive pour déterminer ou doit se trouver la matière est bien évidemment l’optimisation topologique. Ainsi, cette recherche a pour objectif d’élaborer de règles pour l’optimisation topologique de pièces et de systèmes multi-corps avec chaîne cinématique en boucle ouverte et boucles fermées avec des objectifs et des contraintes d’optimisation topologique variées.

———————————————————-

Thèse de Lewis Andurand

  • Titre: 

Développement de stratégies de fabrication pour la réalisation par WAAM de pièces légères obtenues par assemblage de motifs

  • Résumé: 

Les technologies de Fabrication Additive (FA) nommées Wire and Arc Additive Manufacturing (WAAM), utilisent un arc électrique pour fusionner un métal d’apport sous forme de fil. La pièce 3D est ainsi générée par empilement des cordons de soudure aÌ partir de tout type de matériau soudable. Ces procédés sont capables de déposer la matière localement au bon endroit, permettant la réalisation de pièces allégées en supprimant les zones de matière peu contraintes. Ces zones sont rarement supprimées (ou évidées) dans le cas de l’utilisation des autres technologies de fabrication telles que l’usinage car elles sont souvent inaccessibles.

L’opportunité de produire des pièces allégées reste cependant aujourd’hui peu exploitée en fabrication additive de type WAAM. L’une des raisons est que les résultats issus de l’optimisation de forme en Design for Additive Manufacturing ne sont pas fabricables tels quels avec cette technologie, ou au prix d’une productivité très faible.

L’objectif global du projet ANR BeShape (Conception de pièces légères fabriquées par apport de fil et arc électrique) est de proposer et valider une démarche de conception permettant d’obtenir des pièces légères par un assemblage de motifs prédéfinis fabricable par un procédé WAAM, afin de profiter des libertés offertes par ces procédés tout en respectant les contraintes de fabricabilité et les exigences formulées par le concepteur. Le travail de thèse proposé consiste à valider l’hypothèse suivante : si les motifs sont fabricables individuellement, alors il sera possible de les combiner intelligemment pour rendre la pièce fabricable.

Le premier objectif de la thèse est de définir la fabricabilité des motifs. La plage de variation des paramètres géométriques des motifs devra être déterminée de manière à assurer la fabricabilité du motif. Pour cela des essais de paramétrie à l’aide d’un robot de dépôt sont nécessaires. La paramétrie du procédé et la méthode d’obtention des trajectoires, aÌ développer, pourront s’appuyer sur des travaux antérieurs menés au laboratoire COSMER. Les motifs seront ensuite combinés pour obtenir des assemblages de motifs fabricables optimaux vis-à-vis des performances mécaniques souhaitées.

 Le second objectif de la thèse est de proposer une ou des méthodes permettant de fabriquer de tels assemblages. Cette démarche devra aboutir à des stratégies de fabrication optimales vis-à-vis de l’ordonnancement des opérations de dépôt (couche par couche, motif par motif…) et des trajectoires de « liaisons » entre motifs. D’autres aspects pourront être intégrés tels que ceux relatifs à la thermique, les déformations induites et les risques de collisions au sein de la cellule de dépôt ; par exemple en adaptant la trajectoire pour corriger les défauts ou en modifiant l’ordonnancement pour assurer le refroidissement.

L’objectif final est d’obtenir un démonstrateur représentatif d’un cas d’étude industriel du milieu aéronautique.

27 janvier 2020 – Andrew Comport : Visual SLAM

Dr. Andrew Comport, CNRS researcher at the I3S laboratory of the University of the Côte d’Azur, will give a seminar entitled “Localisation and dense mapping for autonomous navigation” on Monday 27 January at 10:30 am at Ifremer (La Seyne Sur Mer, Brégaillon area).

Abstract
In this talk, he will present advanced computer vision approaches for real-time dense location and mapping that have been developed in the context of the European H2020 COMANOID project to control and navigate humanoid robots using dense perception. First, it will show how dense localization and mapping models can be computed in real time to allow precise and robust interaction with 3D scene surfaces. He will present recent advances that integrate temporally, in addition to 3D geometry, the color information contained in images. This will involve defining an inverse super-resolution model for many low-resolution images acquired from different camera poses. In contrast to conventional super-resolution techniques, this is achieved here by taking into account the complete 6D motion transformations as well as the surface structure of the scene.
In a second part, he will present a real-time model for the acquisition of 3D light fields in “High Dynamic Range” (HDR) from several moving images with different exposures (sensor integration periods). In particular, an RGB-D camera will be used as a dynamic light field sensor. Another augmented reality application will be presented that demonstrates the wider use of real-time 3D HDR mapping, virtual light probe synthesis and light source detection to make objects reflective with shadows and transparent with the real-time video stream.

Bio:
Andrew Comport is a CNRS researcher assigned to the I3S laboratory at the University Cote d’Azur. His research focuses on the fields of computer vision, robotics, machine learning and visual servoing. In 2015, he co-founded the start-up PIXMAP, specialized in real-time localization and mapping based on several patents and software. He defended his thesis at INRIA Rennes in 2005 and did a postdoc at INRIA Sophia-Antipolis until 2007. Prior to that, he obtained a double degree in Engineering and Computer Science at Monash University in Australia. He is author of more than 50 international publications among which he won the best paper award at the IEEE/RSJ IROS international conference in 2013. He is currently Associate Editor of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) and Robotics and Automation Letters (RAL).

Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)