JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 183 :

Modélisation d'un code numérique par un processus gaussien, application au calcul d'une courbe de probabilité de dépasser un seuil
Demeyer, Séverine ; Jenson, Frédéric ; Dominguez, Nicolas
CEA

La modélisation statistique d'un code numérique par processus gaussien permet de défi nir un cadre bayésien d'analyse d'un code numérique. Dans l'objectif de la propagation des incertitudes, le couplage du processus gaussien avec un plan d'expériences numérique permet de prendre en compte des relations complexes (corrélations linéaires, non linéarité,...) entre les variables, à partir d'un nombre d'appels au code limité, afin d'évaluer un indicateur en sortie du code. Cette démarche est ici adaptée au domaine du Contrôle Non Destructif (CND) pour lequel elle constitue une méthode efficace et une avancée conceptuelle de traitement des incertitudes. Dans un premier temps on présente les enjeux relatifs à une modélisation statistique en CND dans le but d'obtenir des courbes de probabilité de détection de défauts. Puis on présente une méthode d'estimation des processus gaussiens par échantillonnage de Gibbs permettant une construction originale de ces courbes a posteriori. Enfi n la démarche complète est illustrée sur le cas d'une inspection d'une plaque de titane par une méthode d'inspection par courants de Foucault.