Modèles de Cox et réseaux de neurones pour l'évaluation de la fiabilité mécanique

Résumé : Dans le cadre du traitement des données en exploitation, l'ingénieur responsable de la fiabilité du projet est amené à proposer un modèle, qui permettra de faire les différentes inférences classiques de fiabilité. Très souvent la loi exponentielle à été utilisée par facilité, cette loi ne rend pas bien compte des durées de vie de composants mécaniques et ne tient pas compte des différentes conditions environnementales. Notre proposition porte d'une part sur l'adjonction d'une fonction paramétrique (modèle de Cox) aux modèles classiques et d'autre part à l'utilisation d'un réseaux de neurones pour améliorer les performances d'adéquation. Ces deux méthodes sont développées et comparées.
Type de document :
Communication dans un congrès
8e Colloque national en calcul des structures, May 2007, Giens, France
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01500108
Contributeur : Mathias Legrand <>
Soumis le : dimanche 2 avril 2017 - 02:05:55
Dernière modification le : jeudi 22 février 2018 - 13:06:04
Document(s) archivé(s) le : lundi 3 juillet 2017 - 13:01:28

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  • HAL Id : hal-01500108, version 1

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Citation

Patrick Lyonnet, Pierre Maisonneuve, Brice Lanternier, Rosario Toscano. Modèles de Cox et réseaux de neurones pour l'évaluation de la fiabilité mécanique. 8e Colloque national en calcul des structures, May 2007, Giens, France. 〈hal-01500108〉

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