Alexis Claude

Les processus conventionnels d’obtention des corsets médicaux présentent des limites notables, tant pour permettre une personnalisation avancée, que pour fonctionnaliser les corsets, ou garantir un niveau de confort adéquat. Cela résulte en une adhésion souvent difficile des patients, particulièrement marquée chez les plus jeunes. Dans ce cadre, la fabrication additive apparaît comme une opportunité majeure d’innovation du procédé d’obtention. En revanche, l’architecture des machines classiques à 3 axes n’est pas adaptée pour l’obtention de corsets de haute performance.Cette thèse apporte des méthodologies clés pour le développement d’un nouveau concept de machine de fabrication additive multiaxes spécifique, où le dépôt s’effectue sur un substrat en rotation. La définition de la forme de ces substrats fait l’objet d’une première méthode proposée. En s’appuyant sur les morphologies de corsets, la génération de formes complexes de substrats permet de minimiser l’utilisation de supports et réduit l’impact sur le temps de fabrication. La configuration de dépôt sur un tel substrat en rotation implique une architecture de machine non conventionnelle, qui doit être définie parmi un ensemble de possibilités. Un modèle d’optimisation d’architecture de machine à Commande Numérique (CN), basé sur les tâches opératives, est proposé afin de faciliter cette définition. Enfin, le pilotage du dépôt sur cette machine nécessite la définition d’une trajectoire précise, objet de la troisième contribution, qui propose une approche innovante de génération de trajectoires multiaxes dédiée à la fabrication de structures de supports à faible densité pour cette architecture spécifique.

Multi-axis computer numerical control machines are increasingly present in the industry, as both production performance and the complexity of operational tasks continue to rise. In this context, the machine selection process remains a perpetual challenge due to the multitude of possible machine configurations. Machines are generally used to perform different tasks, which explains why selection methods remain to be developed with a view to optimizing machine configuration for a specific task while minimizing machine cost. Special-purpose machines are usually selected off-the-shelf, designed based on experience, or focused on overall performance, often resulting in inadequate performance for the required task. With the aim to help the designer in the architecture selection process at the pre-study stage, a new task-based optimization method is proposed in this article, allowing to identify both optimal machine geometric parameters and joint tolerances, while minimizing the cost of key machine components. Task specifications, represented by the spatio-temporal tool trajectory, are defined as optimization constraints. The proposed method is applied to the selection of a five-axis machine architecture in the context of additive manufacturing for medical orthoses. The step-by-step optimization process, along with the results on costs and optimal parameters, is presented and discussed.