Catalogue des formations en calcul

SAISIE
    API     

Cette formation fait partie du calendrier Ingénierie robuste

Mots Clefs

  • Fiabilité
  • FORM/SORM
  • Probabilité
  • Python
  • Simulation de Monte Carlo

Orateurs

Antoine Dumas

Objectifs

Dans le but de démontrer la validation d'une conception face à des scénarios de défaillance, il est nécessaire d'évaluer la probabilité d'occurrence de ces scénarios (par exemple la contrainte ne doit pas dépasser la limite élastique du matériau). Le phénomène à valider est représenté par un modèle physique numérique dont certains paramètres d'entrée sont modélisés par des variables aléatoires. L'objectif est de pouvoir évaluer la probabilité de défaillance du phénomène vis à vis d'un seuil critique.
Ce cours présente les principales méthodes d'analyse de fiabilité permettant d'estimer cette probabilité. Une analyse de sensibilité fiabiliste permet également de déterminer quels sont les paramètres les plus influents du point de vue de la défaillance.

Contenu

- Formalisation du problème de fiabilité,
- Présentation des méthodes de fiabilité :
* simulation de Monte Carlo
* approximation FORM et SORM,
* méthodes avancées : simulations conditionnelles, directionnelles, tirages d'importance, subset
- Analyse de sensibilité fiabilité, facteurs d'importance

Application sur des travaux pratiques en Python et OpenTURNS.

Prérequis

- Bonnes connaissances en théorie des probabilités
- Connaissance de Python souhaitable

Niveau de la formation

Avancé

Entités contributrices

  • Phimeca

Contacts

Antoine Dumas

Mèl de contact : formations@phimeca.com

Localisation

Adresse :
18 boulevard de Reuilly, 75012 Paris, France