Soumiya Bendjebla

### *Docteur de l'ENS Paris-Saclay* ([LURPA](http://lurpa.ens-paris-saclay.fr/)) ### **Traitements Géométriques et Fouille de données pour la Reconnaissance d'Entités d'Usinage Complexes** Les entités d'usinage de formes complexes sont très présentes dans les pièces aéronautiques. La complexité de leur caractérisation, liée à la difficulté de décomposition de la pièce en un ensemble de zones à usiner, se mesure par la variété et la variabilité de ces zones et des processus d'usinage et des données tout le long de la chaîne numérique qui va de la conception à la réalisation optimisée en usinage sur machines à commande numérique. Ainsi, des données multiples, hétérogènes et non structurées sont générées, plus ou moins capitalisées et sous-exploitées dans des cas présentant quelques similitudes avec des pièces et zones déjà traitées. La fouille et l'analyse de ces données dont la taille peut augmenter considérablement devient dès lors un enjeu considérable pour l'entreprise aéronautique étendue. Dans le cadre de cette thèse, nous proposerons une nouvelle approche pour résoudre ce problème. Dans un premier temps nous établirons une nouvelle classification d'entités d'usinage de forme complexes. L'approche consistera à caractériser, à partir de leur forme géométrique, un ensemble d'entités d'usinage complexes sur des pièces fournies par les partenaires du projet LUCID. Cette caractérisation géométrique pourra adopter une stratégie multi-échelles en s'intéressant à la forme dans sa globalité ou en la décomposant en zones, elle tiendra compte par ailleurs des informations issues de la chaine numérique CAO-FAO-CNC. Fort de cette caractérisation il sera alors possible de classifier les entités par application de techniques de traitement numérique de la géométrie et de fouille et d'analyse de données. Par la suite, nous développerons des techniques de mesures de similarité entre entités d'usinage de formes complexes et leurs traces permettant ainsi l'identification efficace d'entités d'usinage et la réutilisation intelligente des données d'usinage. Il s'agit tout d'abord d'établir une méthodologie de décomposition d'une géométrie de pièce en zones topologiques. Ces zones seront ensuite analysées et comparées à d'autres formes caractéristiques de manière à les identifier en tant qu'entités d'usinages. Des techniques d'évaluation de similarités entre entités d'usinage de formes complexes seront développées pour permettre d'identifier de manière semi-automatique les entités d'usinages et d'effectuer des rapprochements avec les entités archivées dans une base de connaissance. La validation de cette approche se fera sur des études de cas proposés par les partenaires du projet. La reconnaissance d'entités d'usinage de formes complexes pour la fabrication de pièces aéronautiques permettra, à terme, un meilleur déploiement de STEP-NC dans la chaîne numérique interopérable CAO-FAO-CNC, ainsi que la structuration, la réutilisation et l'exploitation efficace du 'big data d'atelier' et du savoir-faire en usinage de formes complexes.