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Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes


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    Travaux de recherche de la méthode PAW étendue

     

    Équipe  : Sûreté de Fonctionnement et aide à la Décision


    Durée : 12 mois

     

    Provenance des fonds : SAFRAN - Snecma


    Personnels impliqués du LARIS :
    Laurent SAINTIS (Responsable scientifique - MCF),
    Fabrice GUERIN (PR),

    Khanh LE SON (Post-doctorant)


    Partenaires du Projet : Snecma - CNES

    Les travaux s’inscrivent dans le cadre d’extension de l’applicabilité des modèles de croissance de fiabilité aux phases de développement des moteurs fusées. La démarche porte l’acronyme « PAW » pour « Procédure AMSAA Weibull » (couplage des 2 modèles de référence en croissance de fiabilité et loi de survie en fiabilité).
    Ce contrat de prestations s'inscrit dans le cadre du programme Recherche et Technologie (R&T) mené conjointement par la Snecma et le CNES. Les données d’étude de ce contrat sont confidentielles.

    Mots – clés : Fiabilité, Modèles de croissance de fiabilité, essais de développement, moteurs fusées


    Problématique de Recherche :
    Dans le cadre de ses activités de Recherche & Technologie, l’entreprise SNECMA cherche à développer une ligne d’activités vis-à-vis de l’amélioration des méthodes d’estimation de la fiabilité des moteurs fusées. La R&T dans ce domaine est nécessitée par l’inadéquation des modèles usuels de croissance de fiabilité appliqués lors des phases de développement avec les données observées en exploitation. Cette inadéquation résulte d’effets parasites rencontrés en développement tels le vieillissement des matériels en essais, ce qui biaise les projections aux conditions de vol.
    Basé sur une expérience en matière de conception et de développement des moteurs spatiaux et des données disponibles et du retour d’expérience effectif associé, SNECMA dispose des indicateurs spécifiés et des exigences de fiabilité pour les différentes missions de vol possibles. A partir de ces données, plusieurs points peuvent être améliorés :


    1. au travers des modèles de croissance de fiabilité, qui constituent la base la plus appropriée pour l’exploitation de nos données opérationnelles, les notions de :
    · vieillissement des matériels lors des essais de développement,
    · durcissement des conditions de fonctionnement lors de ces essais (point de fonctionnement),
    · filiation de conception et de développement entre gammes de moteurs successifs (tels que HM7 Vulcain VULCAIN 2, VINCI) ou encore de reproductibilité (dispersion) de production...


    2. au niveau d’un estimateur de fiabilité « estimée », les différentes notions ou/et indicateurs tels que :
    · « fiabilité démontrée » (évaluation d'après "vols" uniquement),
    · « fiabilité observée » (évaluation d'après essais de développement)…
    · « fiabilité prévisionnelle » (d'après les Banques de données de Sûreté de Fonctionnement ou d’évaluations plus spécifiques liées à la conception/définition et avis formalisés d’experts) en déterminant et tenant compte des quantités respectives d’information associée.

     

    3. les différentes strates possibles de décomposition de l’organigramme technique simplifié, tels que potentiellement représentés par les essais de niveau « composant » (ex roulement), « soussystème » (ex Turbopompe) et « système » (moteur).


    Projet de recherche :
    Le travail de recherche attendu consiste donc à conduire des études en laboratoire pour :

    - déterminer l’approche la plus judicieuse, académique et pragmatique possible répondant à la problématique,

    - valider théoriquement ou/et par cas–tests les approches définies,

    - écrire un programme permettant une utilisation directe des résultats acquis de manière à :

    . estimer une fiabilité à partir d’un plan d’essais de développement donné iii,
    . inversement, définir un plan d’essais permettant de répondre à l’exigence de fiabilité spécifiée i,ii,iv,v.


    Pour assurer le bon déroulement de cette activité, les jalons de base identifiés sont les différentes étapes d’intégration ou de réponse aux besoins exprimés précédemment, à savoir essentiellement :

    • l’intégration du Vieillissement dans les modèles de croissance vi
    • l’intégration du durcissement des essais (COX)
    • l’intégration des filiations entre moteurs développés
    • la combinaison des indicateurs de fiabilité.

     


    Contact :

    Laurent Saintis - laurent.saintis@univ-angers.fr


    i Yang, Life Cycle Reliability Engineering.
    ii Voiculescu et Guerin, « Bayesian parameter estimation with prior weighting in ALT model ».
    iii Fatemi, Guerin, et Saintis, « Definition of optimal accelerated test plan ».
    iv Fatemi, Guerin, et Saintis, « Development of optimal accelerated test plan ».
    v Fatemi, Saintis, et Guerin, « Optimal accelerated test plan: optimization procedure using Genetic Algorithm ».
    vi Le Fevre, « Procédure « PAW » : croissance de fiabilité pour systèmes vieillissants en développement »