Éléments d'analyse de la fiabilité et du contrôle de qualité Statistiques appliquées par l'exemple
Langue : Français
Auteur : GROUS Ammar
En mécanique des matériaux et des structures, l’indice de fiabilité est un
indicateur de sécurité. Il s’avère souvent coûteux en temps de calcul et
décisif en matière de conséquences. Basé sur une approche intuitive, cet
ouvrage présente les éléments d’analyse de cas de fiabilité et de contrôle
de qualité des mesures. La validité des lois de distribution est confirmée
ou infirmée par des tests d’adéquation appropriés. Ce volume insiste sur
le calcul des incertitudes au sens de la méthode GUM (Guide to the
expression of Uncertainty in Measurement) en respectant le vocabulaire
international de métrologie. Destiné aux universitaires et aux
professionnels, Eléments d'analyse de la fiabilité et du contrôle de
qualité se caractérise par son approche pédagogique des méthodes
statistiques, structurées autour de cas concrets et illustrées
d’applications corrigées et commentées.
Avant-propos. Chapitre 1. Éléments d’analyse de la
fiabilité et du contrôle de qualité. Introduction.
Expression fondamentale de calcul de la fiabilité. Loi uniforme continue.
Loi uniforme discrète (U discrète). Loi triangulaire. Loi de distribution
bêta. Loi normale. Stabilisation et normalisation de l’erreur de variance.
Loi log-normale (de Galton). Loi de Gumbel. Loi de Frechet (E2 max ). Loi
de Weibull (à trois paramètres). Loi de Birnbaum-Saunders. Dérivation et
utilisation du modèle de Birnbaum-Saunders. Loi de distribution de Cauchy.
Loi de Rayleigh (Lord). Loi de Rice (de la loi de Rayleigh). Loi de
distribution Tukey-Lambda. Loi de distribution (t) de Student. Loi de
distribution du Chi-deux (χ2). Loi exponentielle. Loi de distribution
double exponentielle (de Laplace). Loi de Bernoulli. Loi binomiale. Loi
polynomiale. Loi géométrique. Loi hypergéométrique (ou loi de Pascal)
versus loi binomiale. Loi de Poisson. Loi gamma. Loi gamma inverse.
Distribution d’Erlang (particularité de la loi gamma, Γ). Loi logistique.
Loi log-logistique. Loi de Fisher (F-distribution ou Fisher-Snedecor).
Analyse de la durée de vie (ou de survie) des composants. Conclusion.
Bibliographie. Chapitre 2. Estimations, tests d’ajustement et
d’adéquation de lois statistiques. Introduction à
l’estimation et aux tests statistiques. Méthode des moments. Maximum de
vraisemblance (MV). Méthode des moindres carrés (MC). Tests de conformité
: tests d’ajustement et d’adéquation. Test de Cramer-Von Mises (CVM). Test
d’Anderson-Darling. Test de Shapiro-Wilk pour la normalité. Test
d’adéquation du Chi-carré (χ2). Méthode des tests physiques accélérés.
Tests de tendance. Loi de puissance du modèle de Duane. Test du Chi-deux
pour la qualité de corrélation. t_test de la moyenne normale. Inégalité de
Tchebychev. Estimation des paramètres. Estimateur de Kaplan-Meier. Étude
de cas d’une interpolation par fonction spline bidimensionnelle
Distribution gaussienne. Estimation et intervalle de confiance.
Conclusion. Bibliographie. Chapitre 3. Modélisation des
incertitudes. Introduction aux erreurs et aux incertitudes Définition
des incertitudes et des erreurs au sens de la norme ISO. Définition des
erreurs et des incertitudes en métrologie. L’erreur globale et son
incertitude. Définitions des équations simplifiées de mesure des
incertitudes. Descriptif succinct de la méthode des incertitudes de type
A. Méthodes des incertitudes de type B. Evaluations de l’incertitude de
type B. Principe de calculs des incertitudes de types A et B. Etude de
simples à l’aide du progiciel GUMic cas : modèle quasi linéaire. Conclusion.
Bibliographie. Glossaire. Liste des abréviations utilisées. Index.
Date de parution : 02-2013
Ouvrage de 278 p.
15.6x23.4 cm
70,00 €
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