roulexpert : un systeme d`aide a la decision

3e Conférence Francophone de Modélisation et SIMulation « Conception, Analyse et Gestion des Systèmes Industriels »
MOSIM'01 - du 25 au 27 Avril - Troyes (France)
- 279 -
ROULEXPERT : UN SYSTEME D'AIDE A LA DECISION
POUR LE CHOIX DES ROULEMENTS
Kamel MEHDI
Institut Préparatoire aux Etudes
d'Ingénieurs de Mateur
Route de Tabarka - 7030 Mateur -
Tunisie
e-mail : kamel.m[email protected]u.tn
Neïla MASMOUDI
Ecole Nationale d'Ingénieurs de Sfax
Département de génie mécanique
B.P. W
Route de Soukra - 3038 Sfax - Tunisie
e-mail : neila.masm[email protected]
Ali ZGHAL
Ecole Supérieure des Sciences et
Techniques de Tunis
5 Av. Taha Husein B.P. 58
Bab Mnara 1008 Tunis - Tunisie
e-mail : [email protected]
RESUME : Durant la conception d'un système, les concepteurs ont toujours besoin de tester différents concepts afin
d'aboutir à un concept final qui répond à leurs exigences. (Changer les valeurs des paramètres, relancer le calcul,
sélectionner des composants mécaniques standards, proposer des solutions technologiques, modifier ou ajouter des
hypothèses, etc.). Les différents concepts manipulent souvent des composants dont les interactions sont essentielles
pour un bon fonctionnement du système et une exécution économique du processus de conception. En réalité, la plupart
des composants ne répondent pas uniquement à une fonction désirée, mais participe aussi à d'autres comme le
comportement du système et la définition géométrique des autres composants. Dans la conception mécanique la totalité
de ces fonctions doit être prise en considération par la définition des relations inter-objets.
Dans ce papier nous présenterons un système expert d'aide à la décision couplé avec un langage orienté objet pour le
choix des roulements. Ce système, baptisé par ROULEXPERT, est basé d’une part sur une représentation orientée
objets des différentes classes des roulements. D’autre part sur un système expert, à base de règles, aidant le concepteur
dans sa décision de choix des roulements pour une application donnée. Ce système permet de lancer dynamiquement
les différentes méthodes et procédures de calcul nécessaires pour l'avancement du projet et ce chaque fois qu'un
paramètre change de valeur.
MOTS-CLES : CAO, Intelligence Artificielle, Système Expert, Orienté Objet, Roulements
1. INTRODUCTION
La conception d'un produit mécanique passe par la
modélisation de ses objets (les composants) et de ses
données appelées souvent connaissances ou méta
connaissances qui manipulent les attributs des objets. Ces
connaissances ont été classées par Adler [4] selon quatre
formes :
1. les connaissances heuristiques,
2. les connaissances provenant des procédures de
calcul,
3. les connaissances provenant des tables de données,
4. les connaissances provenant de la visualisation des
exemples.
Les connaissances heuristiques sont les connaissances
statiques issues d'une évaluation de l'expérience du passé
d'un expert dans une application bien spécifique. Cette
évaluation sera représentée sous forme d'une base de
connaissances, constituée à partir des tests et des règles
de sélection. Ces connaissances sont caractérisées par
des situations représentées par des coefficients de
capacité compris entre 0 et 1. On peut avoir une capacité
de connaissances excellente, très bonne, bonne, passable,
mauvaise, et très mauvaise. Ces capacités de
connaissances sont représentées respectivement par les
valeurs {1.0; 0.8; 0.6; 0.4; 0.2; 0.0}.
Le deuxième type de connaissances traduit les
connaissances issues d'un module de calcul, d'analyse,
etc. Car pour construire un système mécanique les
connaissances heuristiques de l'ingénieur ou de l'expert
de la conception sont toujours utiles mais insuffisantes.
Les outils mathématiques et physiques sont donc toujours
indispensables pour valider l'expérience, faire des calculs
d’optimisation des dimensions et analyser le
comportement statique et dynamique d'une ou de
plusieurs pièces d'une machine.
Le troisième type de connaissances représente les
connaissances issues des tables et des courbes de
données. Ces connaissances sont généralement les
résultats d’une longue durée d'expérience de dans un
domaine particulier. Donc il faut savoir les introduire
dans des bases de données ou sous formes de lois
mathématiques afin qu’elles soient exploitable d'une
manière automatique en parallèle avec les connaissances
heuristiques et des connaissances provenant des calculs
numériques.
Le quatrième type de connaissances représente les
connaissances provenant à partir d'une visualisation de

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différents exemples représentant des cas types d’une
situation de conception. Ces exemples sont utilisés afin
de guider l'utilisateur dans le processus de conception ou
d’effectuer un choix rapide d'une solution d'un problème
bien défini. Par exemple, pour faire le choix du montage
d'un palier à roulements, l'expert ou le concepteur peut
avoir l'idée ou reprendre le même type de montage à
partir d'une visualisation d'un exemple existant. Donc,
dans un outil informatique, différentes solutions de
montage peuvent être paramétrées et présentées à
l’utilisateur sous forme d'un menu à partir duquel il
pourra effectuer son choix. Le dessin du montage sera
donc réalisé automatiquement à l'écran au bon endroit.
De nombreux systèmes experts (S.E.) ont été développés
afin d'aider l'ingénieur de conception dans le traitement
des activités d'ingénierie. Ces S.E. apportent une
contribution non négligeable aux systèmes de
conception. Ceci est lié aux nouvelles méthodes, issues
de concepts généraux de l'Intelligence Artificielle (I.A.),
utilisées par les S.E. L'utilisation des S.E. au sein d'un
système de conception peut se justifier par leur capacité
de simulation, jusqu'à un certain point, le raisonnement
de l'expert du bureau d'études. Cette simulation est
obtenue grâce à l'implémentation de règles expertes liées
à la conception et non seulement à des modules de
calculs dans lesquels l’exploitation de tout raisonnement
non structuré serait difficile.
Dans le système ROULEXPERT, les roulements sont
modélisés par des classes d'objets et la manipulation des
données et des connaissances est assurée à l'aide d'un
système expert à base de règles à chaînage avant.
Le système ROULEXPERT est un programme
fonctionnant sous un environnement MS-WINDOWS. Il
est développé à l'aide des outils de programmation
orientés objets et du moteur d'inférence de KAPPA-PC.
Son architecture globale est donnée par la figure 1.
2. MODELISATION DES OBJETS ROULEMENTS
D'une manière générale, un système mécanique est un
ensemble d'objets appartenant chacun à une famille
d'objets. Ces objets sont en liaison entre eux pour former
des groupes, des sous-ensembles et enfin l'ensemble
final. Chaque famille d'objets peut être structurée en
plusieurs sous-familles. L'ensemble de toutes les familles
d'objets forme ainsi une bibliothèque d'objets constituée :
• des classes d'objets standards des constructeurs.
Exemple : roulements, clavettes, rondelles, vis,
écrou, etc.
• des classes d'objets non standards qui évoluent au fur
et à mesure avec la conception du système
mécanique. Exemple : arbre de transmission, roue
dentée, etc.
• des classes d'objets représentant les entités de
fabrication complétant la définition géométrique des
composants mécaniques. Exemple : perçage,
surfaçage, rainurage, taraudage, etc.
Dans le développement d'une telle bibliothèque,
plusieurs aspects devront être pris en considération :
1. mettre en évidence les entités (ou objets),
2. mettre en évidence les relations traduisant la
dépendance fonctionnelle ou l'interaction des entités,
3. tenir compte des effets de changement d'une entité sur
une autre entité. Ces effets traduisent les relations ou
les contraintes entre les entités qui doivent être gérées
d’une manière automatique par le système.
4. éviter la redondance des données afin que la
programmation informatique du modèle soit rapide,
optimale avec une mise à jour sans difficulté. La non-
redondance est une garantie de la fiabilité du système
et de la cohérence des informations échangées entre
les différentes activités de conception.
Base de faits
Base de
connaissances
Méthodes de
calcul
Bases de
données
Classe d'objets
Moteur
d'inférence
Instance d'objet
S. Classe d'objets S. Classe d'objets
Instance d'objet
S. Classe d'objets S. Classe d'objets
Figure 1. : Schéma conceptuel du système ROULEXPERT

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Dans le domaine de choix et de sélection des roulements,
Fagan [5] a présenté un système expert à base de règles
développé en langage lisp. Dans ce système, les critères
de sélection consistent à des connaissances heuristiques
dans lesquelles les données sont représentées
qualitativement selon des degrés de niveau d’importante
différents (Très important, important, moyen, faible et
inconnu) Cependant, la représentation des roulements et
les définitions des méthodes de calcul sont effectuées
d’une manière classique et habituelle sous forme des
bases de données statiques et des procédures de calcul
définis pour chaque type de roulements. Cette
représentation favorise donc la redondance des données
et conduit à un style de programmation non optimisé. De
plus, le système propose à la fin une solution unique au
lieu de multiple solutions afin de permettre à l’utilisateur
de choisir un roulement en se basant sur son prix, sa
disponibilité sur le marché, etc.
Dans le même contexte, Ahluwalia [4] a présenté une
autre approche de sélection optimale des roulements.
Cette approche est basée sur un outil mathématique
(TOPSIS) au lieu d’une représentation heuristique des
connaissances. Le système propose un ensemble de
solutions classées dans un ordre de convenance « idéal »
décroissant. Dans cet ensemble, la solution optimale
proposée par le système figure dans la position la plus
proche de la solution idéale. Dans le système TOPSIS,
Ahluwalia [4] a adopté la même représentation des
roulements et les mêmes définitions des différentes
méthodes de calcul utilisées par Fagan [5].
Dans le système ROULEXPERT, les roulements sont
représentés dans un arbre hiérarchique selon les
techniques de la programmation orientée objets. Les
figures 2 et 3 montrent respectivement cette classification
des objets roulements et leur définition en utilisant
l'environnement de programmation orientée objets
« KAPPA-PC ». Dans la classe mère, les roulements sont
définis par des attributs « ou slots » et des méthodes les
plus communes. Dans les sous-classes, s'ajoutent les
attributs et les méthodes spécifiques à chacune des sous-
classes.
Figure 2. Classes et sous-classes des objets roulements
Figure 3. Exemple de définition de la classe Roulements
3. REPRESENTATION DES CONNAISSANCES
3.1 Structure des données statiques
Les données dites statiques ou invariables, fournis par les
constructeurs des roulements dans des catalogues, sont
reproduites et enregistrées dans des bases de données.
Ces bases de données seront consultées automatiquement
par le système pour extraire les données nécessaires à
l'avancement d'un projet.
La figure 4 montre un exemple de la base des données
des roulements rigides à une rangé de billes.
3.2 Modélisation des connaissances dynamiques
Dans le choix d'un roulement, il faut tenir compte de
plusieurs critères, tels que le type et le sens des charges à
supporter, le milieu et les conditions de fonctionnement,
la nature du lubrifiant à employer, l'encombrement, la
durée de vie, la fréquence de rotation, etc.
Dans le système ROULEXPERT, les différents critères
sont considérés de deux manières différentes; la manière
quantitative et la manière qualitative.
Les critères qualitatifs sont classés selon leurs niveaux ou
degrés d'importances. Chaque critère possède quatre
niveaux : Très Important, Important, Moyen et Faible.
Ces critères sont présentés à l'utilisateur, à travers une
interface homme machine, dans une fenêtre d'écran dans
laquelle il indique le niveau de chaque critère (figure 5).
Dans la base connaissances du système ROULEXPERT,
les différents critères se présentent sous forme des règles
de production de la forme « si antécédents alors
conclusions ». La partie «antécédents» de la règle
représente le niveau d'importance du critère et la partie
« conclusions » donne la liste des roulements répondant
au niveau d'importance du critère considéré. Cette liste
peut éventuellement être vide. La figure 6 montre un
exemple de quelques règles.

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P_D G_M L_B C_DYN C_STAT L_F V_G V_H M DESIGN
2.50 8.00 2.80 319.00 106.00 4.00 67000.0 80.0 0.00070 60/2.5
3.00 10.00 4.00 488.00 146.00 6.00 60.0 70.0 0.00150 623
4.00 9.00 2.50 540.00 180.00 7.00 63000.0 75000.0 0.00070 618/4
4.00 12.00 4.00 806.00 280.00 12.00 53000.0 63000.0 0.00220 604
4.00 13.00 5.00 975.00 305.00 14.00 48000.0 56000.0 0.00310 624
4.00 16.00 5.00 1110.00 380.00 16.00 43000.0 50.0 0.00540 634
5.00 11.00 3.00 637.00 255.00 11.00 53000.0 63000.0 0.00120 618/5
Figure 4. Exemple de base de données statiques des roulements rigides à une rangé de billes. (Doc. SKF)
(a)
(b)
Figure 5. Critères qualitatifs de fonctionnement (a) et de
montage (b) imposés par le concepteur
/*************************************/
**** RULE: Radiale1
*************************************/
MakeRule( Radiale1, [X|Roulements],
X:TypeChargeRadiale #= "Très Importante",
SetValue( Global:Types_Radiale, R9, R10a, R10b, R11a,
R11b,R11c, R13, R15 ) );
/*************************************
**** RULE: Axiale2
*************************************/
MakeRule( Axiale2, [X|Roulements],
( X:TypeChargeAxiale #= "Très Importante" ) And (
X:EffetChargeAxiale #= Simple ),
SetValue( Global:Types_Axiale, R20 ) );
SetRulePriority( Axiale2, 1 );
/*************************************
**** RULE: FoncSilencieux2
*************************************/
MakeRule( FoncSilencieux2, [],
Global:FoncSilencieux #= Important,
SetValue( Global:Types_FonctSilencieux, R1, R3a, R3b, R4, R7a,
R7b, R9 ) );
SetRulePriority( FoncSilencieux2, 1 );
Figure 6. Exemple de règles de production de la base de
connaissances du système.
A la fin de la recherche, le système propose un ensemble
fini de solutions répondant aux exigences qualitatives
imposées par l’utilisateur. L’ensemble de solutions
finales est le résultat d’une intersection de différents
ensembles contenant chacun les classes de roulements
solutions d’un critère particulier. Il peut être vide lorsque
le système ne trouvera aucune solution. La figure 7
donne une seule solution de l'exemple traité et présenté
par la figure 5.
Figure 7. Solutions du choix du type de roulement
proposées par le système
Quand il s’agit de plusieurs solutions de classes de
roulements proposées par ROULEXPERT dans la
l’ensemble final, l'utilisateur défini et confirme son
choix. A partir de ce moment, le système propose à
l'utilisateur de donner des valeurs quantitatives des
charges appliquées sur le roulement, de sa durée de vie
souhaitée, de l'encombrement et de la fréquence de
rotation (figure 8). Le système envoi des messages aux
différentes méthodes de calcul afin de dimensionner et
définir la référence d’un roulement fils « ou instance » de
la classe choisie. Ces méthodes font appel à des
différentes bases de données statiques pour extraire les
valeurs de certains paramètres. Ces valeurs sont
nécessaires pour le calcul et la visualisation finale des
résultats du roulement calculé (figure 9).

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Figure 8. Données quantitatives du problème
Figure 9. Caractéristiques des roulements sélectionnés
par le système ROULEXPERT après calcul.
CONCLUSION
La conception d'un système mécanique ou d'une machine
nécessite souvent des études théoriques approfondies,
des calculs rigoureux et des phases décisionnelles
importantes. Le concepteur est généralement confronté
aux problèmes de choix et de calcul des éléments de
machine.
Dans l'article, nous présentons l'apport de l'intelligence
artificielle et surtout les systèmes experts d'aide à la
décision pour le choix des éléments de machine. Nous
avons choisi les roulements comme exemple pour valider
notre approche dans un système baptisé par
ROULEXPERT.
Ce système est conçu à l'aide de l'environnement orienté
objet « KAPPA-PC » pour :
• la classification des différents types de roulements
dans des classes et des sous-classes,
• la définition des modules de calcul sous forme des
méthodes,
• la définition d'une base de connaissances sous
forme des règles de production pour le choix du
type de la classe des roulements répondant aux
différents critères de conception qui constituent la
base de faits.
REFERENCES
[1] K. Mehdi and D. Play, "An Integrated Process for
Gearbox Design". Proceeding of the Computers in
Engineering Conference and Database Symposium,
ASME 1995, Boston, Massachusetts, Sept. 17-20,
1995, pp. 841-850.
[2] K. Mehdi "Système intégré de conception des boîtes
de transmission par engrenages". Thèse doctorat en
mécanique, INSA de Lyon, Mai 1995 - 315p.
[3] J. Ahluwalia and all., "Computer - aided Optimum
Selection of roller bearings". Computer - Aided
Design, Vol. 25 - N° 8, August 1993, pp. 493-499.
[4] R.E. Adler and K. Ishu, "DAISIE. Designer's aid for
simultanious engineering". International Computer s
in Engineering Conference and Exposition, ASME
July 30 August 1989, Anaheim California, pp 19-26.
[5] M. J. Fagan, "Expert systems applied to mechanical
engineering design - experience with bearing
selection and application program". Computer -
Aided Design, Vol. 19 - N° 7, September 1987, pp.
361-367.