Assessment of reliability indicators of AltaRica 3.0 models by stochastic simulation

Dans un contexte de conception d'un système critique complexe, les études de sûreté de fonctionnement permettent de faire des choix de solutions techniques.Le langage de modélisation choisi doit avoir un pouvoir d'expression suffisant pour représenter les différents comportements envisagés : dans ces travaux, AltaRica 3.0 est utilisé.Mais le calcul d'indicateurs de sûreté de fonctionnement sur des modèles complexes est alors difficile : une solution est l'utilisation de la simulation stochastique pour les estimer.Il est alors nécessaire pour l'analyste de décrire quels sont les indicateurs qu'il souhaite estimer, et quelles sont leurs relations avec le modèle : un ensemble de mesures, couvrant les besoins classiques en sûreté de fonctionnement, est proposé.La qualité des estimations est liée au nombre de mesures, et donc à la performance de l'outil logiciel de simulateur stochastique : des améliorations de la simulation stochastique de modèles AltaRica 3.0 ont été implémentées dans l'outil de la plateforme OpenAltaRica.L'utilisation d'outils de calcul logiciel dans un contexte de certification doit faire l'objet d'une évaluation sur leur qualité : une méthodologie d'évaluation de simulateurs stochastiques de sûreté de fonctionnement, non limitée à AltaRica 3.0, est présentée.Enfin, une étude de cas d'un système mécatronique complexe permet de présenter les possibilités de la simulation stochastique et du langage AltaRica 3.0 pour une étude de sûreté de fonctionnement de cette classe de systèmes.Safety assessment of a critical and complex system allows choices of technical solutions.The chosen modelling language for those assessments must have sufficient power of expression to represent the different behaviours envisaged: AltaRica 3.0 is here used.But computation of dependability indicators on complex models is then difficult: stochastic simulation is a solution, but only allow to estimate values.It is then necessary for the analyst to describe which indicators he wishes to estimate, and what their relations with the model are: a set of measures, covering the conventional needs in dependability, is proposed.The estimation quality is related to the number of measurements, and therefore to the performances of the stochastic simulator software tool: improvements of stochastic simulation of AltaRica 3.0 models have been implemented in the tool of the OpenAltaRica platform.The use of software computation tools in a certification context must be evaluated on their quality: a stochastic simulator reliability evaluation methodology, not limited to AltaRica 3.0, is presented.Finally, a case study of a complex mechatronic system presents the possibilities of stochastic simulation and AltaRica 3.0 for a safety study of this class of systems

Calcul d'indicateurs de sûreté de fonctionnement de modèles AltaRica 3.0 par simulation stochastique

Safety assessment of a critical and complex system allows choices of technical solutions.The chosen modelling language for those assessments must have sufficient power of expression to represent the different behaviours envisaged: AltaRica 3.0 is here used.But computation of dependability indicators on complex models is then difficult: stochastic simulation is a solution, but only allow to estimate values.It is then necessary for the analyst to describe which indicators he wishes to estimate, and what their relations with the model are: a set of measures, covering the conventional needs in dependability, is proposed.The estimation quality is related to the number of measurements, and therefore to the performances of the stochastic simulator software tool: improvements of stochastic simulation of AltaRica 3.0 models have been implemented in the tool of the OpenAltaRica platform.The use of software computation tools in a certification context must be evaluated on their quality: a stochastic simulator reliability evaluation methodology, not limited to AltaRica 3.0, is presented.Finally, a case study of a complex mechatronic system presents the possibilities of stochastic simulation and AltaRica 3.0 for a safety study of this class of systems.Dans un contexte de conception d'un système critique complexe, les études de sûreté de fonctionnement permettent de faire des choix de solutions techniques.Le langage de modélisation choisi doit avoir un pouvoir d'expression suffisant pour représenter les différents comportements envisagés : dans ces travaux, AltaRica 3.0 est utilisé.Mais le calcul d'indicateurs de sûreté de fonctionnement sur des modèles complexes est alors difficile : une solution est l'utilisation de la simulation stochastique pour les estimer.Il est alors nécessaire pour l'analyste de décrire quels sont les indicateurs qu'il souhaite estimer, et quelles sont leurs relations avec le modèle : un ensemble de mesures, couvrant les besoins classiques en sûreté de fonctionnement, est proposé.La qualité des estimations est liée au nombre de mesures, et donc à la performance de l'outil logiciel de simulateur stochastique : des améliorations de la simulation stochastique de modèles AltaRica 3.0 ont été implémentées dans l'outil de la plateforme OpenAltaRica.L'utilisation d'outils de calcul logiciel dans un contexte de certification doit faire l'objet d'une évaluation sur leur qualité : une méthodologie d'évaluation de simulateurs stochastiques de sûreté de fonctionnement, non limitée à AltaRica 3.0, est présentée.Enfin, une étude de cas d'un système mécatronique complexe permet de présenter les possibilités de la simulation stochastique et du langage AltaRica 3.0 pour une étude de sûreté de fonctionnement de cette classe de systèmes

Disponibilité de production du système en mer en utilisant AltaRica 3.0

Dans cet article, nous présentons une étude destinée à évaluer la disponibilité d'une unité flottante de production, de stockage et de déchargement (FPSO: Floating Production Storage and Offloading unit) réalisée avec le langage de modélisation AltaRica 3.0. L'objectif principal de notre travail était d'identifier les paramètres sensibles et les composants critiques à l'égard de la disponibilité de la production. Prendre en compte les paramètres sensibles et s’assurer du bon fonctionnement des composants critiques peut permettre de garantir une disponibilité et une production élevées du système de production offshore.In this article, we show the application of the AltaRica 3.0 modeling language for assessing the production availability of a Floating Production Storage and Offloading system (FPSO). The main objective of our study is to identify the sensitive parameters and crucial components with respect to the production availability. Taking care of the sensitive parameters and ensuring the well working status of crucial components can guarantee a relative high production availability of the offshore production system

Production performance of an offshore system by applying AltaRica 3.0

International audienceDans cet article, nous présentons une étude destinée à évaluer la disponibilité d'une unité flottante de production, de stockage et de déchargement (FPSO: Floating Production Storage and Offloading unit) réalisée avec le langage de modélisation AltaRica 3.0. L'objectif principal de notre travail était d'identifier les paramètres sensibles et les composants critiques à l'égard de la disponibilité de la production. Prendre en compte les paramètres sensibles et s’assurer du bon fonctionnement des composants critiques peut permettre de garantir une disponibilité et une production élevées du système de production offshoreIn this article, we show the application of the AltaRica 3.0 modeling language for assessing the production availability of a Floating Production Storage and Offloading system (FPSO). The main objective of our study is to identify the sensitive parameters and crucial components with respect to the production availability. Taking care of the sensitive parameters and ensuring the well working status of crucial components can guarantee a relative high production availability of the offshore production system

Vers la définition d’un kit d’évaluation pour les simulateurs stochastiques

International audienceAn event-based stochastic simulator is mainly composed of three mechanisms: the mechanism to update the model, to schedule the transitions, and to compute the indicators. Simulated models use these three mechanisms at various degrees. When an user wants to select a stochastic simulation tool for inclusion in its process, criteria should be established. They can take into account, in addition to the quality of results, the performance of the tool for models of the size and type of those that will be studied.To facilitate the choice of the tool according to the intended use, an evaluation kit is proposed, composed of test-cases of parameterizable sizes and corresponding to various mechanisms of the stochastic simulator tool. These test-cases are from various areas of safety assessment or automata simulation. The results of their simulations are comparable with other tools (Markov chains, fault trees, analytical formulas ...). The user can evaluate or estimate, according to its intended use, the performance and the quality of the results of the event-based stochastic simulation tool, according to the size and characteristics of its own models.Un simulateur stochastique évènementiel est principalement composé de trois mécanismes : le mécanisme de mise à jour du modèle, de l’échéancier, et de calcul des indicateurs. Les modèles simulés font appel à des degrés divers à ces trois mécanismes. Lorsqu’un utilisateur souhaite sélectionner un tel outil afin de l’inclure dans un processus de conception, il doit établir des critères pouvant prendre en compte, en plus de la qualité des résultats obtenus, la performance de l’outil pour des modèles de la taille et du type de ceux qu’il étudiera.Pour faciliter ce choix, il est proposé un kit d’évaluation, composé de cas-tests de taille paramétrable et sollicitant différentes composantes du simulateur stochastique évènementiel. Ces cas-tests sont issus de divers domaines de la sûreté de fonctionnement ou de la simulation d’automates. Les résultats de leurs simulations sont comparables à l’aide d’autres outils (chaînes de Markov, arbres de défaillances, formules analytiques, …). L’utilisateur peut ainsi évaluer ou estimer, suivant son utilisation prévue, la performance et la qualité des résultats de l’outil de simulation stochastique évènementielle correspondant à la taille et aux caractéristiques de ses modèles propres

Improving performances of the AltaRica 3.0 stochastic simulator

International audienceThis article presents the performance improvements we obtained on the AltaRica 3.0 stochastic simulator by using profiling techniques and testing it on a benchmark of models. This analysis showed that evaluating guards is one of the most time-consuming part of the execution. A selective update of the guards made it possible to improve significantly the performance. This work is a part of the OpenAltaRica project, which aims at developing a complete set of tools for the high level modeling language AltaRica 3.0

Vers la définition d’un kit d’évaluation pour les simulateurs stochastiques

International audienceAn event-based stochastic simulator is mainly composed of three mechanisms: the mechanism to update the model, to schedule the transitions, and to compute the indicators. Simulated models use these three mechanisms at various degrees. When an user wants to select a stochastic simulation tool for inclusion in its process, criteria should be established. They can take into account, in addition to the quality of results, the performance of the tool for models of the size and type of those that will be studied.To facilitate the choice of the tool according to the intended use, an evaluation kit is proposed, composed of test-cases of parameterizable sizes and corresponding to various mechanisms of the stochastic simulator tool. These test-cases are from various areas of safety assessment or automata simulation. The results of their simulations are comparable with other tools (Markov chains, fault trees, analytical formulas ...). The user can evaluate or estimate, according to its intended use, the performance and the quality of the results of the event-based stochastic simulation tool, according to the size and characteristics of its own models.Un simulateur stochastique évènementiel est principalement composé de trois mécanismes : le mécanisme de mise à jour du modèle, de l’échéancier, et de calcul des indicateurs. Les modèles simulés font appel à des degrés divers à ces trois mécanismes. Lorsqu’un utilisateur souhaite sélectionner un tel outil afin de l’inclure dans un processus de conception, il doit établir des critères pouvant prendre en compte, en plus de la qualité des résultats obtenus, la performance de l’outil pour des modèles de la taille et du type de ceux qu’il étudiera.Pour faciliter ce choix, il est proposé un kit d’évaluation, composé de cas-tests de taille paramétrable et sollicitant différentes composantes du simulateur stochastique évènementiel. Ces cas-tests sont issus de divers domaines de la sûreté de fonctionnement ou de la simulation d’automates. Les résultats de leurs simulations sont comparables à l’aide d’autres outils (chaînes de Markov, arbres de défaillances, formules analytiques, …). L’utilisateur peut ainsi évaluer ou estimer, suivant son utilisation prévue, la performance et la qualité des résultats de l’outil de simulation stochastique évènementielle correspondant à la taille et aux caractéristiques de ses modèles propres

Safety Analyzes of Mechatronics Systems: a Case Study

International audienceIn this article, we present a safety analysis of the case study " Landing Gear " proposed recently by Bonniol and Wiels. This case study mixes both physical (hardware) elements and control (software) elements and is representative of a large class of mechatronics systems. For this analysis, we used AltaRica 3.0 as modeling language and stochastic simulation as analysis tool. This experience sketches a methodology to assess the effects of hazards, failures and uncertainties in mechatronics systems