Le marché de l’aviation reste en croissance soutenue malgré de fortes fluctuations auxquelles il est difficile de réagir à court terme, au vu de
la spécificité des processus de fabrication.
15% du chiffre d’affaire de l’industrie aéronautique européenne est investi dans la recherche et le
développement dans des buts d’optimisation de la production mais aussi de lancement de nouveaux types
d’avions. La tendance va vers la mise en service de flottes aéronautiques plus sûres qu’auparavant.
Ceci ne va pas sans des changements profonds dans les méthodes.
La sécurité et la fiabilité sont au cœur des enjeux du secteur aéronautique et spatial. Pour atteindre le haut
niveau d’exigence demandé par le secteur et relever les défis liés au développement d’avions et d’engins spatiaux
sophistiqués, des méthodes et outils existent permettant de monitorer la conception, la validation, la fabrication et
l'exploitation de ces nouveaux systèmes. La simulation, basée sur des modèles simples et reconnus, permet de réaliser
rapidement l’analyse comportementale de systèmes complexes, assemblés à partir de composants et de sous-systèmes, en
conditions d’usage. Partant de là il devient possible de concevoir et simuler des scenarii variés en usant en sous-main
de méthodes reconnues ("Monte Carlo", plans d’expérience, analyses de robustesse, techniques d'optimisation…). Des outils de
gestion de données intégrant un calcul haute performance de simulation sont disponibles pour fournir l'infrastructure nécessaire
à simuler les systèmes rapidement et efficacement.
StatXpert propose une offre de services englobant les notions de sûreté de fonctionnement des systèmes, de prévention des risques, de contrôle
qualité, de conformité aux normes de sécurité et d’optimisation des coûts, entre autres.
StatXpert est distributeur d’outils logiciels adaptables au secteur de l'aérospatiale. Ces outils permettent entre autres :
- Un raccourcissement des cycles de développement
- Une réduction des coûts de développement
- Une bonne gestion et une réduction des risques
- Une amélioration de la qualité et un suivi de l’innovation
Dans le domaine aéronautique : modélisation complète d’aéronefs : structure, moteur, commandes de vol, train d'atterrissage, magasin / matériel…
Dans le domaine spatial : modélisation complète de satellites : structure, mécanismes, comportement dynamique, panneaux solaires…
Formation sur mesure aux essais accélérés
Mots clés : tests accélérés ALT PLM AFT GPH CHSS GOF accelerated tests
|
Developper
1ère Journée
- Théorie de l'information
- Modèle de vie accélérée
- Notion de ressource
2ème Journée
- Modèle paramétrique AFT
- COX or PH model
- GPH model
- CHSS model
3ème Journée
- GOF for accelerated models
- Delta méthode et optimisation de plan d'essais
- Analyse de dégradation
Guide méthodologique pour les essais accélérés
Mots clés : ALT
|
Developper
La méthode des Essais Accélérés (ou Tests de Vie Accélérés) est une des approches les plus communes pour estimer, à partir d'observations, la loi de fiabilité ou autre caractéristique comportementale (taux de défaillance, temps de défaillance, etc.) des produits (systèmes ou composants) dans des délais plus courts. Brièvement, ces essais consistent à réduire les durées de vie des produits par l'accélération des phénomènes provoquant la défaillance. Pour cela, les niveaux de stress subis par le produit sont augmentés afin d'obtenir des données de vie plus rapidement, qui seront utilisées pour estimer la fiabilité dans les conditions normales de fonctionnement. L'extrapolation de l'information obtenue sur des expériences accélérées pour en déduire un comportement sous des contraintes non observées nécessite une modélisation de type modèle de vie accélérée.
L'objectif est double : réduire la durée des essais et apprécier la fiabilité d'un matériel selon l'utilisation et l'environnement.
Ce type d'essai ne doit pas être confondu avec les essais aggravés, menés hors du domaine de qualification pour évaluer la robustesse de la conception et révéler certains modes de défaillance (HALT : Highly Accelerated Life Test), ni avec les essais de déverminage menés pour révéler les pannes de jeunesse (HASS : Highly Accelerated Stress Screen).
Hypothèses de base des Essais Accélérés :
Le fonctionnement du matériel, dans les conditions accélérées, doit faire intervenir les mêmes phénomènes ou les mêmes causes de défaillance que dans les conditions normales d'utilisation ;
Les contraintes augmentées doivent accélérer l'apparition des défaillances ;
La distribution des durées de vie en conditions accélérées doit avoir la même forme que celle constatée en condition normale (loi de fiabilité identique mais paramètres d'échelle différents).
L'objectif d'un plan d'essai est de juger des performances d'un produit vis à vis d'un cahier des charges et d'une exigence de fiabilité souhaitée. Ainsi, à l'issue de l'essai, il est possible de statuer sur la tenue de l'objectif de fiabilité avec un certain niveau de confiance. Les essais étant réalisés sur un nombre limité de produits, il est nécessaire de définir un critère d'acceptation intégrant les intervalles de confiance.
Guide méthodologique sur le Health Monitoring et les modèles de dégradation
Mots clés : Degradation process Markov
|
Developper
La plupart des composants, sous-systèmes ou systèmes peuvent faire l'objet d'une évaluation de leur capacité à remplir leurs fonctions au moyen d'une mesure ou de plusieurs caractéristiques intrinsèques. Au-delà de la simple vérification du bon fonctionnement d'un composant C, on suppose qu'il est possible de quantifier sur une échelle numérique ou ordinale une mesure de l'état du composant. Cette mesure peut (ou pas) refléter le degré auquel le composant est apte à remplir sa mission.
On appelle performance au temps t la valeur P(t) de cette mesure au temps t. On admet que cette performance peut évoluer dans le temps, souvent dans un sens naturel lié à une usure, une dérive.
Par exemple, une source d'alimentation électrique (batterie) doit fournir une alimentation stable de 12V, la mesure numérique de la tension de sortie sur le composant constitue en tout temps t la performance évaluée P(t) pour ce composant. Il est possible de construire une mesure de performance à partir des mesures brutes, par exemple en définissant un ratio par rapport à une valeur initiale, ou par rapport à une valeur seuil nominale.
L'aspect incertain de l'évolution de la performance d'un composant, ainsi que les variabilités interindividuelles :
- ne permettent pas de prédire avec certitude la valeur de la performance en un temps futur à partir de la mesure (même sans erreur) de cette performance sur une période donnée pour le composant ;
- ne permettent pas de prédire avec certitude la valeur de la performance pour un composant voisin à partir des mesures faites sur le composant de référence.
Ainsi, on distingue deux sources de variabilité :
- la variabilité interindividuelle de la performance : deux composants vivant dans le même environnement peuvent avoir des évolutions de dégradation différentes.
- la variabilité temporelle de la performance : la connaissance de l'évolution de la dégradation dans le passé apporte une information partielle sur l'évolution future.
