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Book D  veloppement de m  thodes probabilistes pour l analyse des tol  rances des syst  mes m  caniques sur contraints

Download or read book D veloppement de m thodes probabilistes pour l analyse des tol rances des syst mes m caniques sur contraints written by Antoine Dumas (auteur d'une thèse en Génie mécanique - procédés de fabrication).) and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'analyse des tolérances des mécanismes a pour but d'évaluer la qualité du produit lors de sa phase de conception. La technique consiste à déterminer si, dans une production de grandes séries, le taux de rebuts des mécanismes défaillants est acceptable. Deux conditions doivent être vérifiées: une condition d'assemblage et une condition fonctionnelle. La méthode existante se base sur le couplage de la simulation de Monte Carlo avec un algorithme d'optimisation qui est très couteuse en temps de calcul. L'objectif des travaux de thèse est de développer des méthodes plus efficaces basées sur des approches probabilistes. Dans un premier temps, il est proposé une linéarisation des équations non linéaires du modèle de comportement afin de simplifier l'étape faisant appel à l'algorithme d'optimisation. Une étude de l'impact de cette opération sur la qualité de la probabilité est menée. Afin de minimiser l'erreur d'approximation, deux procédures itératives pour traiter le problème d'assemblage sont proposées. Ils permettent de calculer la probabilité de défaillance d'assemblage de façon précise en un temps de calcul réduit. En outre, les travaux de thèse ont permis le développement d'une nouvelle méthode de résolution basée sur la méthode de fiabilité système FORM (First Order Reliability Method) système. Cette méthode permet de traiter uniquement le problème fonctionnel. Elle a nécessité la mise au point d'une nouvelle formulation du problème d'analyse des tolérances sous forme système. La formulation décompose le mécanisme hyperstatique en plusieurs configurations isostatiques, le but étant de considérer les configurations dominantes menant à une situation de défaillance. La méthode proposée permet un gain de temps considérable en permettant d'obtenir un résultat en quelques minutes, y compris pour atteindre des faibles probabilités.

Book M  thodes probabilistes pour la v  rification des syst  mes distribu  s

Download or read book M thodes probabilistes pour la v rification des syst mes distribu s written by Stéphane Messika and published by . This book was released on 2004 with total page 175 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les probabilités sont de plus en plus utilisées dans la conception et l'analyse des systèmes logiciels et matériels informatiques. L'introduction des tirages aléatoires dans les algorithmes concurrents et distribués permet de résoudre certains problèmes insolubles dans le cadre déterministe et de réduire la complexité de nombreux autres. Nous avons été amenés à étudier deux types de propriétés probabilistes. La convergence : cette propriété assure que, quel que soit l'état de départ et quel que soit l'enchainement des actions, le système atteindra toujours (avec probabilité 1) un ensemble donné d'états d'arrivée en un nombre fini d'actions (auto-stabilisation).L'accessibilité : ce type de propriété répond à des questions telles que "quelle est la probabilité p qu'une exécution partant d'un état initial donné atteigne un état final donné ? Quelles sont les bornes maximales et minimales de p ?" En ce qui concerne le premier point, nous avons développé de nouveaux critères permettant d'assurer la convergence et d'en calculer la vitesse (mixing time). Ces crotères utilisent l'analogie avec des modèles de physiquestatistique (champs de Markov) et exploitent des outils d'analyse probabiliste classiques (coupling, chaînes de Markov, processus de décision markoviens). Pour le second point, nous avons obtenu des résultats pratiques sur la vérification de protocoles de communication, comme le protocole Ethernet, en les modélisant à l'aide d'automates temporisés probabilistes et utilisant des outils de model-checking temporisés (HyTech) et probabiliste (PRISM, APMC).