Frédéric Deschamps

LGM

Modèles de vie accélérée pour les cartes électroniques

les performances de fiabilité de cartes électroniques sont démontrées le plus souvent à partir de recueil de fiabilité. Jusqu'en 2000, ces études s'appuyaient particulièrement sur le recueil MIL HDBK 217F N2. A partir de 2004, le consortium FIDES a proposé un recueil basé sur la physique des défaillances. Cette nouvelle approche (initiée avec la RDF2000) met à disposition plusieurs lois d'accélération telles que la loi d'Arrhenius, la loi de Norris-Landzberg, la loi puissance, etc ... Ces lois représentatives de différents modes de défaillance, permettent d'estimer un taux de défaillance d'un composant et du circuit imprimé. Est-il possible de déduire des lois d'accélération au niveau d'une carte électronique ? Quelle sont les caractéristiques de ces lois ? Retrouve-t-on certaines loi applicables au niveau composant ? Cette approche permettrait par exemple de proposer des essais accélérés avec une justification des coefficients appliqués à la température, aux variation de température, à l'humidité, aux vibrations.

Andrea Giovannini

Airbus

Identification of suitable prognostic techniques to improve aircraft fuel tank water management

Background
The presence of some amount of water is unavoidable in today’s commercial aircraft fuel tanks, as water is both naturally dissolved in aircraft jet fuel, and introduced into the tanks through the ventilation system. For this reason, a dedicated system which mixes water and fuel is normally installed onboard, in order to eliminate the water trough the propulsion system. Scheduled water drain tasks are also carried on, with the goal both to check for presence of water and drain it when necessary. Unfortunately, such tasks may sometimes have a heavy operational impact, for example when they have to be executed between two flights separated by a short turnaround time.
Problem statement
Up-to-date technologies make it possible to directly measure water level in fuel tanks. This piece of information could be even more valuable if it were backed up by an algorithm which estimates, as accurately as possible, the water accumulation trend. In this way, not only the need for water level checks would be eliminated, but also the drain task could be adaptively planned in the most cost-effective way for the aircraft operator. Several approaches are thus being explored, aiming at estimating the water level after a number N of flights.

Benoit Guyot

SNCF

Modélisation de la durée de vie d'actifs ferroviaires à base de retours d'expériences hétérogènes

L'estimation de la durée d'actifs physiques présente un fort enjeux pour un gestionnaire d'infrastructures ferroviaires :

• Elle permet d'optimiser les politiques de maintenance, et donc d'organiser et de prioriser ces activités tout au long du réseau ferré national ;
• Elle apporte un éclairage pertinent, et une capacité d'anticipation, pour le dimensionnement de budgets d'investissements.

Ce sujet porte sur un actif d'infrastructure ferroviaire intégrant deux sous-composants, chacun étant soumis à un mode de dégradation spécifique. Le parc de ces actifs présente deux particularités : un nombre significatif est présent en exploitation, avec plusieurs technologies. Pour apprécier la durée de vie de ce type d'actifs, plusieurs classes d'informations sont disponibles :

• des informations riches et détaillées, capitalisées sur un volume réduit à différents endroits du réseau, intégrent des mesures précises de dégradation pour chaque sous-composant ;
• des informations macroscopiques, relatives aux volumes d'actifs retirés sur 10 ans, sont disponibles sur un périmètre géographique élargi (sans recouvrement particulier avec le 1ier périmètre).

Dans ces deux cas, l'absence de certaines informations est rencontrée (périmètre de variables à valeurs cachées fonction de chaque base d'informations). Une étude préalable de durée de vie a été menée en appliquant des méthodes statistiques classiques. L'objectif de cet atelier serait d'apporter un éclairage sur des démarches méthodologiques alternatives, tirant au maximum profit des informations hétérogènes disponibles :

1. Peut-on envisager le développement de modélisations représentant la dégradation de chaque sous-composant?
   • Comment structurer l'utilisation de l'ensemble des données dans ce contexte ?
   • Comment développer ces modèles en vue d'identifier des facteurs techniques et environnementaux influents ?
   • Quelles seraient les limites induites par l'application de ces démarches ?
2. Comment maitriser le
3. Comment utiliser ces résultats pour justifier et appuyer une nouvelle phase d'échantillonnage de mesures de dégradation ?

Sébastien Travadel

Safety Line

Détection de profils de mission à risque

Safety Line est entreprise française innovante proposant des solutions logicielles de gestion des risques opérationnels. Elle développe des algorithmes statistiques pour l'extraction d'informations à partir des données enregistrées en vol (de l'ordre de plusieurs centaines par seconde), en vue de résoudre des problèmes complexes tels que la détection de "signaux faibles" en anticipation de catastrophes. Plus précisément, d'un point de vue opérationnel, il est crucial d'être en mesure d'identifier des déviations à risque, c'est à dire des combinaisons d'actions et de phénomènes traduisant un changement de régime de fonctionnement donnant à la mission un profil à risque et qui pourrait conduire à des dommages.