Fiabilité des systèmes complexes

L’objectif du module est d’introduire l’analyse et la synthèse fiabiliste aux apprenants. La quantification de la fiabilité des systèmes étant devenue un objectif majeur dans la conception des systèmes complexes. La fiabilité étant en effet un aspect primordial dans la qualité des produits et des systèmes. La complexité de ces systèmes élargie la gamme des modes de défaillance auxquels ses systèmes font face. Dans un contexte où les incertitudes sont importantes, il convient de se donner des outils nécessaires afin de prédire et d’optimiser la fiabilité des systèmes complexes. La présentation suivie dans ce module est originale et correspond à la mise en commun des outils issus de la mécanique stochastique et de l’intelligence artificielle. La conjonction des deux approches permet de traiter des systèmes à bases de modèles de connaissances (équations du mouvements, équations de conservations,…) et des systèmes de type « boîtes noires » issus des techniques d’apprentissages. Cette seconde famille élargie grandement les cas de synthèses fiabilistes possibles.

• Partie I : Modes de défaillances et notions de bases o Notions de sûreté et de qualité o Normes en vigueurs o Classification des défaillances o Notions de probabilités de défaillances o Lois usuelles o …
• Partie II : Techniques d’analyse fiabilistes o Approches probabilistes o Méthode FORM o Méthode SORM o Eléments-finis et fiabilité o Essais en fiabilité des systèmes o Optimisations fiabilistes
• Partie III : Techniques de synthèses fiabilistes o Techniques d’apprentissage o Diagrammes et réseaux de fiabilité o Approches Bayésiennes o Approches avancées pour la synthèse fiabiliste o Fiabilité et bases de données