Analyse fiabiliste de systèmes mécaniques par arbres de défaillance physiques et probabilistes

Mechanical-based reliability analysis using fault trees

¹ Renault s.a.s, 67 rue des bons raisins, 92508 Rueil Malmaison, France
² LaMI UBP & IFMA, Campus de Clermont-Ferrand "Les Cé zeaux", BP 265, 63175 Aubière Cedex, France

Auteur de correspondance : anthony.hahnel@renault.com

Reçu : 20 Mars 2004
Accepté : 5 Janvier 2005

Résumé

Les méthodes mécano-fiabilistes ont démontré leur efficacit é dans la prise en compte des incertitudes lors de la conception de syst èmes mécaniques. Elles reposent sur une modélisation mé canique du comportement du système vis-à-vis des modes de dé faillance et sur une description probabiliste des paramètres incertains intervenant dans les modèles de comportement. La perte de la fonction que doit satisfaire un système mécanique résulte de l'occurrence de situations potentielles telles que celles mises en évidence au cours d'une analyse par arbre de défaillance (Perfect Fault Tree Analysis – P-FTA), par exemple. L'intérêt d'un tel arbre est d'identifier chaque scénario de défaillance au niveau le plus él émentaire possible. À cette démarche qualitative, nous associons une démarche quantitative basée sur les méthodes probabilistes de fiabilité afin de mesurer l'importance de chaque variable et de chaque combinaison de variables dans la perte de fonction. Nous proposons donc une m éthode d'analyse fiabiliste de systèmes mécaniques au moyen d'arbres de défaillance physiques et probabilistes. La méthodologie proposée est illustrée au moyen d'une application concernant la rupture d'un arbre de boîte de vitesses.

Abstract

Structural reliability methods have proven their convenience to take into account all type of uncertainties during the design step of a mechanical system. They are based on a mechanical modelization of the physical behaviour of a system according to considered failure modes. They are also based on a probabilistic representation of input parameters introduced in the model. The lost of functionality that a mechanical system must fulfill follows the occurrence of potential situations that can be identified at the most elementary stage using well-known safety assessment tools like Perfect Fault Trees Analysis (P-FTA). We introduce an extended quantitative approach based on probabilistic reliability methods and transfer block treatment. The aim is to determinate the weight of each random variable or combination of variables involved in the loss of functionnality and to monitor the propagation of uncertainties. In other words, we proposed a framework for mechanical-based reliability analysis using fault trees. An application to the fracture behaviour of a transmission idler shaft is used to illustrate the whole process.