Modèles de Cox et réseaux de neurones pour l'évaluation de la fiabilité mécanique
Résumé
In the data reliability treatment , engineer have to choose an adequate model to do many inferences. Often exponential law is use, but this law is not good for mechanical components and there not use external conditions, these are an major defect. We purpose to use two way, first way parametric model, and specially Cox's model and second way neural net work method. Both method are use through an application and compare.
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.
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