Thèse soutenue

Contributions à l'analyse de fiabilité structurale : prise en compte de contraintes de monotonie pour les modèles numériques

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Auteur / Autrice : Vincent Moutoussamy
Direction : Fabrice GamboaThierry Klein
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 13/11/2015
Etablissement(s) : Toulouse 3
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de mathématiques de Toulouse (2007-....)

Résumé

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Cette thèse se place dans le contexte de la fiabilité structurale associée à des modèles numériques représentant un phénomène physique. On considère que la fiabilité est représentée par des indicateurs qui prennent la forme d'une probabilité et d'un quantile. Les modèles numériques étudiés sont considérés déterministes et de type boîte-noire. La connaissance du phénomène physique modélisé permet néanmoins de faire des hypothèses de forme sur ce modèle. La prise en compte des propriétés de monotonie dans l'établissement des indicateurs de risques constitue l'originalité de ce travail de thèse. Le principal intérêt de cette hypothèse est de pouvoir contrôler de façon certaine ces indicateurs. Ce contrôle prend la forme de bornes obtenues par le choix d'un plan d'expériences approprié. Les travaux de cette thèse se concentrent sur deux thématiques associées à cette hypothèse de monotonie. La première est l'étude de ces bornes pour l'estimation de probabilité. L'influence de la dimension et du plan d'expériences utilisé sur la qualité de l'encadrement pouvant mener à la dégradation d'un composant ou d'une structure industrielle sont étudiées. La seconde est de tirer parti de l'information de ces bornes pour estimer au mieux une probabilité ou un quantile. Pour l'estimation de probabilité, l'objectif est d'améliorer les méthodes existantes spécifiques à l'estimation de probabilité sous des contraintes de monotonie. Les principales étapes d'estimation de probabilité ont ensuite été adaptées à l'encadrement et l'estimation d'un quantile. Ces méthodes ont ensuite été mises en pratique sur un cas industriel.