Year: 2014
Type: dissertation
Abstract: Cette thèse porte sur l'analyse de sensibilité dans le contexte des études de fiabilité des structures. On considère un modèle numérique déterministe permettant de représenter des phénomènes physiques complexes.L'étude de fiabilité a pour objectif d'estimer la probabilité de défaillance du matériel à partir du modèle numérique et des incertitudes inhérentes aux variables d'entrée de ce modèle. Dans ce type d'étude, il est intéressant de hiérarchiser l'influence des variables d'entrée et de déterminer celles qui influencent le plus la sortie, ce qu'on appelle l'analyse de sensibilité. Ce sujet fait l'objet de nombreux travaux scientifiques mais dans des domaines d'application différents de celui de la fiabilité. Ce travail de thèse a pour but de tester la pertinence des méthodes existantes d'analyse de sensibilité et, le cas échéant, de proposer des solutions originales plus performantes. Plus précisément, une étape bibliographique sur l'analyse de sensibilité puis sur l'estimation de faibles probabilités de défaillance est proposée. Cette étape soulève le besoin de développer des techniques adaptées. Deux méthodes de hiérarchisation de sources d'incertitudes sont explorées. La première est basée sur la construction de modèle de type classifieurs binaires (forêts aléatoires). La seconde est basée sur la distance, à chaque étape d'une méthode de type subset, entre les fonctions de répartition originelle et modifiée. Une méthodologie originale plus globale, basée sur la quantification de l'impact de perturbations des lois d'entrée sur la probabilité de défaillance est ensuite explorée. Les méthodes proposées sont ensuite appliquées sur le cas industriel CWNR, qui motive cette thèse.
Source: theses.fr (ABES)
Author: Paul Lemaitre
Language: French
Subfield: Computational Mechanics
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7147119850