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Nabil Bensaid Amrani
Laboratoire LARIS ISTIA
Université d’Angers
Laurent Saintis
Laboratoire LARIS ISTIA
Université d’Angers
Driss Sarsri
Laboratoire LTI Ecole nationale des sciences appliquées
Tanger - Maroc
Mihaela Barreau
Laboratoire LARIS ISTIA
Université d’Angers
Publié le 22 février 2017 DOI : 10.21494/ISTE.OP.2017.0123
Les systèmes mécatroniques sont à la fois hybrides, dynamiques, interactifs et reconfigurables, ce qui entraîne des difficultés dans la modélisation dysfonctionnelle. Les potentielles interactions multi-physiques entre les composants peuvent avoir des impacts sur les dégradations ou sur les dysfonctionnements du système. Tous ces éléments à prendre en compte rendent incertain le modèle d’évaluation de la fiabilité. Le travail de recherche présenté dans cet article a pour but d’améliorer la prise en compte des interactions multi-domaines dans l’évaluation de la fiabilité des systèmes mécatroniques. A partir d’un état de l’art des méthodes d’évaluation de la fiabilité des systèmes mécatroniques, nous proposons des améliorations permettant une prise en compte quantitative des interactions par l’intégration de facteurs d’influence représentant des interactions multi domaines. Cette intégration est effectuée de manière générale à partir d’un modèle à hasards proportionnels et, dans le cas d’une interaction avec pour facteur de stress la température, en utilisant la loi d’Arrhenius.
The mechatronic systems are hybrid, dynamic, interactive and reconfigurable. Therefore their dysfunctional modeling is very difficult. Multi-physical interactions between components have impacts on the degradation or on system failures, leading thus to more uncertainty in reliability evaluation. The work presented in this paper aims to improve the integration of multi-domain interactions in the reliability assessment of mechatronic systems.
After a presentation of the state of the art of mechatronic systems reliability estimation methods, we propose to represent multi domain interactions by influential factors in the dysfunctional model.
We generally use proportional hazard models ; in the case of an interaction represented by a temperature stress, Arrhenius model is used.
Fiabilité Modélisation fonctionnelle Modélisation dysfonctionnelle RdP (Réseaux de Pétri) Interactions multi-domaines facteur d’influence modèle de Cox loi d’Arrhenius
Reliability Functional Modelling Dysfunctional Modelling Petri nets Multi-domain Interactions Influence Factor Cox Model Arrhenius Law