Multivariate SPC for Total Inertial Tolerancing

This paper presents a joint use of the T² chart and Total Inertial Tolerancing for process control. Here, we will show an application of these approaches in the case of the machining of mechanical workpieces using a cutting tool. When a cutting tool in machining impacts different manufactured dimensions of the workpiece, there is a correlation between these parameters when the cutting tool has maladjustment due to bad settings. Thanks to Total Inertial Steering, the correlation structure is known. This paper shows how T² charts allow one to take this correlation into account when detecting the maladjustment of the cutting tool. Then the Total Inertial Steering approach allows one to calculate the value of tool offsets in order to correct this maladjustment. We will present this approach using a simple theoretical example for ease of explanation

Two Stage Approaches for Modeling Pollutant Emission of Diesel Engine Based on Kriging Model

Non

Mise en oeuvre de la simulation numérique dans la conception intégrée de pompes hydrauliques

L'hydraulique de puissance joue un rôle majeur dans l'ensemble des systèmes mécaniques nécessitant des puissances massiques élevées. Son champ d'application s'étend à de nombreux domaines tels que les transports de biens et de personnes, les travaux publics, les machines agricoles ainsi que les machines-outils. L'augmentation du prix de l'énergie, les contraintes environnementales ainsi que les exigences du marché mondial imposent aux fabricants d'équipements hydrauliques de produire des composants toujours plus compétitifs et de plus en plus performants. Face à ces exigences l'innovation est primordiale. La recherche et le développement ayant pour vocation la mise en ?uvre de solutions nouvelles ainsi que la compréhension des phénomènes physiques constituent la véritable pierre angulaire de la discipline. Les générateurs de débits, plus particulièrement les pompes à pistons font l'objet de nombreuses études dans le but d'améliorer leurs performances. Ces dernières sont dédiées à la caractérisation de l'évolution des différents paramètres physiques influencés par les conditions de fonctionnement. Elles concernent également la modélisation de leurs comportements ainsi que l'optimisation de la conception de certains de ses composants. Le développement conventionnel d'une pompe fait appel à la méthode expérimentale essais-erreurs avec itérations successives longues et couteuses. L'intégration de la simulation numérique très en amont permet une optimisation des produits par prototypage virtuel tout en réduisant considérablement le coût et le temps de développement. Le travail mené se situe au carrefour de ces deux méthodes de conception dans le but d'améliorer les performances des pompes hydrauliques à pistons. Il s'agit d'observer de quelle façon est mise à profit l'utilisation de la simulation numérique pour la conception de produits nouveaux. A partir des connaissances relatives aux caractéristiques d'une pompe hydraulique à pistons obtenues lors d'essais physiques, l'objectif est de modéliser le comportement de cette dernière. Ce modèle permet d'identifier les paramètres qui influencent de manière plus ou moins significative les performances de la pompe étudiée. Ces derniers constituent le socle sur lequel un travail d'investigation pourra être mené. Ce travail s'inscrira dans un processus de simulations auquel les plans d'expériences numériques permettront d'aboutir aux configurations optimales d'un nouveau produit

Problemes statistiques lies a la detection des valeurs aberrantes

SIGLECNRS T Bordereau / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Diagnostic de systèmes complexes en contextes non supervisé et partiellement supervisé. Application au circuit de voie ferroviaire

This thesis aims to develop diagnosis tools for a complex railway infrastructure system, namely the track circuit. The diagnosis task is based on the estimation of latent variables linked to the system component defects from observed variables extracted from inspection signals. The proposed solutions are based on a generative approach which allows to model the relationships between these variables. In the first part, unsupervised methods are considered for the diagnosis. The models developed in this context have shown the interest of taking into account some prior information regarding the model structure or the temporal aspect of the collected data. The second part of this thesis focuses on the diagnosis of the system in a partially supervised context. In this part, real data partially labelled by several experts are available. The adopted approach is then based on the theory of belief functions to represent and fuse the different opinions intended to be used during the learning phase. The obtained results demonstrate the interest of this proposition for the diagnosis task.Ce travail de thèse présente l'élaboration de méthodes de diagnostic pour un système complexe de l'infrastructure ferroviaire, le circuit de voie. La tâche de diagnostic porte sur l'estimation de variables latentes, liées aux défauts, à partir de variables observées, extraites de signaux d'inspection et les solutions proposées s'appuient sur une approche générative permettant de modéliser les liens et relations entre ces variables. Dans le première partie de ces travaux, des méthodes non supervisées ont été envisagées pour le diagnostic. Les approches développées dans ce contexte ont montré l'intérêt de prendre en compte certaines informations a priori sur la structure du modèle ou sur l'aspect temporel de données prélevées séquentiellement. La seconde partie de cette thèse porte sur le diagnostic du système dans un cadre partiellement supervisé et consistait à utiliser des données réelles étiquetées de manière imprécise et incertaine par plusieurs experts lors de l'apprentissage. L'approche proposée repose sur l'utilisation de la théorie des fonctions de croyance pour modéliser et combiner les différents avis avant de les intégrer au modèle statistique proposé. Les résultats obtenus ont permis de montrer l'intérêt d'une telle démarche pour le diagnostic

Contribution à la mise en place de la maîtrise de la qualité dans une production de petites séries (application aux spécificités de la production aéronautique)

COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Diagnostic de systèmes complexes en contextes non supervisé et partiellement supervisé (application au circuit de voie ferroviaire)

COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Méthodes de recalage de modèles et application aux émissions diesel

COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Confidence Management in Vehicular Network

This chapter presents a method for the management of information dissemination in a vehicular network (VANET). Due to the particularities of the application (ad hoc network, dynamical nodes, broadcast messages), an algorithm has been developed to fuse and combine data in distributed systems. Matching spatial information is made easier by the use of a numerical map as support of a database. A model of confidence management based on the belief function framework is then described considering spatial dispersion of data sources, delays due to the multi-hop transmission and dependency between sources. Preliminary results are presented based on simulated messages referenced on a real map data

Semi-supervised IFA with prior knowledge on the mixing process. An application to a railway device diagnosis.

International audienceIndependent Factor Analysis (IFA) is a well known method used to recover independent components from their linear observed mixtures without any knowledge on the mixing process. Such recovery is possible thanks to the hypothesis that the components are mutually independent and non-Gaussians. The IFA model assumes furthermore that each component is distributed according to a mixture of Gaussians. This article investigates the possibility of incorporating prior knowledge on the mixing process and partial knowledge on the cluster belonging of some samples to estimate the IFA model. In this way, other learning contexts can be handled such as semi-supervised or partially supervised learning. Such information is valuable to enhance estimation accuracy and remove indeterminacy commonly encountered in unsupervised IFA such as the permutation of the sources. The proposed method is illustrated by a railway device diagnosis application and results are provided to show its effectiveness for this type of problem