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Implementation of accelerated life testing
The accelerated life testing is used to quickly demonstrate the ability of a product to perform its role, by increasing the stress conditions compared to those of its operational life. This educational book on the implementation of accelerated life testing therefore explains its theoretical foundations and offers a practical application guide which covers state-of-the-art thinking on design techniques and optimal planning of tests.
L'optimisation multidisciplinaire, l'autre enjeu du big data
Outre ses applications les plus visibles (profilage publicitaire, diagnostic, Health monitoring, maintenance prédictive, voiture autonome...), un aspect méconnu du big data devrait bientôt engendrer des innovations de rupture dans tous les domaines d’activité. Capable d’explorer l’espace infini des solutions possibles sans rechercher de mauvais compromis entre les divers métiers, l'optimisation multidisciplinaire (MDO : Multidisciplinary Design Optimisation) est, en effet, susceptible d’améliorer considérablement les performances et caractéristiques des produits de demain. Elle est déjà utilisée en aéronautique pour améliorer, à la marge, les caractéristiques aérodyna...
Conception optimale déterministe et probabiliste
La conception est loin d’être optimale dans les bureaux d’études où la première solution trouvée est généralement retenue après quelques ajustements : • un modèle numérique est d’abord élaboré, • celui-ci est testé à l’aide d’outils de simulation (mécanique, aérodynamique…) afin d'évaluer ses performances et pouvoir valider ses caractéristiques. • il est alors modifié autant de fois que nécessaire jusqu’à l’obtention d’une solution conforme aux exigences du cahier des charges. Cette solution acceptable n'est alors pas optimale, en termes de performance et de coût, et sera vite dépassée par celle d'un concepteur plus talentueux. Une réelle opti...
Mise en œuvre des essais accélérés et de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive constitue le Graal des opérateurs de systèmes car elle permet à la fois de réduire les coûts d’exploitation, d’améliorer la sécurité et la disponibilité du service et de respecter l'environnement en diminuant la production de déchets et la consommation de ressources. Mais sa mise en œuvre peine à se concrétiser. Les techniques issues du Big data (réseaux de neurones, apprentissage automatique...), ont permis d’améliorer le suivi de l’état des matériels (diagnostic) en sachant détecter des signaux faibles ou des signatures caractéristiques d’un état de dégradation. Mais l’estimation d’un potentiel restant (pronostic) s’avère plu...
La fiabilité aujourd'hui
Habitué à gérer l’aléa, le fiabiliste occupe une place privilégiée dans les équipes d’ingénierie pour concevoir les produits de demain : l’engagement de fiabilité s’exerce sur la durée d’exploitation et non plus sur une période de garantie, le service remplace progressivement la fourniture de produits, le Health Monitoring (maintenance prédictive) est exigée par les opérateurs de systèmes, la préservation de l’environnement et l’exploitation durable des ressources terrestres sont devenues incontournables. L’objectif n’est plus de proposer un bon produit mais de concevoir le meilleur, sans inutiles marges cachées, au moyen de l’optimisation multidisciplina...
Mise en oeuvre des essais accélérés
Le stress augmente le risque de défaillance et doit être considéré dans les modèles de fiabilité. Mais cette complexité se révèle un atout dans le domaine des essais d’endurance ou de fiabilité menés pour démontrer la capacité d’un produit à réaliser sa mission. Elle permet, en effet, de réduire la durée des essais et/ou le nombre de pièces à tester en augmentant les niveaux de stress (température, vibration, humidité…). Les essais doivent cependant révéler les mêmes phénomènes de défaillance ou de dégradation en conditions accélérées et nominales, et les lois d’accélération permettant de passer des résultats d’essais aux performances opérationnel...
