Soutenance de thèse Lucas VERGEZ - Mercredi 15 Janvier 2025 à 14h00

L’automatisation en Conception Assistée par Ordinateur (CAO) est une tâche complexe à cause des contraintes complexes d’ingénierie mises en œuvre durant le processus de conception. Ces travaux de thèse s’intéressent à la génération automatique d’assemblages de pièces mécaniques. Cette génération automatique peut être utilisée pour de l’aide à la conception, de l’expansion de base de données d'assemblages mécaniques, ou de la réutilisation de modèles CAO. La méthode proposée est découpée en 3 parties. La première est la création d’un pipeline basé sur des règles métiers qui permet de générer de nouveaux assemblages mécaniques à partir d’assemblages existants. La deuxième partie porte sur l’assemblage automatique de pièces provenant d’assemblages, basé sur un modèle d’apprentissage machine. Un modèle de prédiction d'interface sur des modèles B-Rep quelconques sera enfin développé pour lever la limitation concernant la provenance des pièces des deux précédentes parties. Cette dernière brique de travail permet finalement de générer des assemblages mécaniques à partir d’un ensemble de modèles B-Rep quelconques. Les assemblages générés ont été comparés qualitativement et quantitativement aux assemblages générés par les méthodes présentes dans la littérature. Ce travail est le premier permettant d’assembler plusieurs modèles B-Rep en même temps, et propose une première approche pour répondre à cette large problématique d’assemblage automatique.

Mots-clés : Assemblage CAO, Prédiction de contrainte cinématique, Assemblage automatique, Résolution cinématique sans-collision, Classification de faces en contact, Asymmetrical Graph Convolutional Network.

Automation in Computer-Aided Design (CAD) is a complex task due to the intricate engineering constraints involved during the design process. This thesis focuses on the automatic generation of mechanical part assemblies. This automatic generation can be used for assisting design, expanding mechanical assembly databases, or reusing CAD models. The proposed method is divided into three parts. The first part involves the creation of a pipeline based on rules, which enables the generation of new mechanical assemblies from existing ones. The second part focuses on the automatic assembly of parts from existing assemblies, based on a machine learning model. A predictive interface model for dumb B-Rep models is developed to address the limitation concerning the origin of the parts in the two first points. This final piece of work ultimately allows for the generation of mechanical assemblies from a set of arbitrary B-Rep models. The generated assemblies were compared both qualitatively and quantitatively with those produced by existing methods in the literature. This work is the first to enable the assembly of multiple B-Rep models simultaneously and offers a first approach to addressing the broader challenge of automatic assembly.

Keywords : CAD assembly, Kinematic constraint prediction, Automatic assembly, Collision-free kinematic resolution, Classification of faces in contact, Asymmetrical Graph Convolutional Network.