Miguel Reseco Bato

Doctorant - Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'espace (ISAE-SUPAERO)
Membre du groupe Modélisation des Systèmes et Microsystèmes Mécaniques (MS2M)
et du groupe Surfaces, Usinages, Matériaux et Outillages (SUMO)
Airbus / SUPAERO batiment 38,
 
    (recherche)
Activités de recherche :
  • NDT In Service and Tear Down in the context of the Aerospace industry
  • Maintenance intervals and statistical studies link to the damage tolerance
  • All NDT Technics but in special Ultrasounds and Eddy Currents


Activités techniques de soutien à la recherche :

PhD in AIRBUS

Description:

Sujet de Thèse POD au sein du
service ESMNT – Airbus France

 

L'évaluation des performances des procédures de Contrôle Non Destructifs
(CND) en aéronautique est une étape clé dans l'établissement du dossier de
certification de l'avion. Une telle démonstration de performances est faite à
travers l'établissement de probabilités de détection (Probability Of Detection
- POD), qui intègrent l'ensemble des facteurs influents et sources
d'incertitudes inhérents à  la mise en œuvre de la procédure. Ces études, basées
sur des estimations statistiques faites sur un ensemble représentatif
d'échantillons, reposent sur la réalisation d'un grand nombre d'essais
expérimentaux (un minimum de 60 échantillons contenant des défauts de
différentes tailles, qui doivent être inspectés par au moins 3 opérateurs [1]),
afin de recueillir un échantillon suffisant
pour une estimation statistique pertinente. Le coût financier associé
est élevé, parfois prohibitif, et correspond majoritairement à  la mise en œuvre
des maquettes servant aux essais. Des travaux récents [2-5] ont fait émerger
une approche de détermination de courbes POD utilisant la simulation des CND,
notamment avec le logiciel CIVA. L'approche, dite de propagation
d'incertitudes, consiste à :

Définir une configuration nominale d'inspection,

Identifier l'ensemble des paramètres influents
susceptibles de varier dans l'application de la procédure,

Caractériser les incertitudes liées à  ces
paramètres par des lois de probabilités,

Réaliser un grand nombre de simulations par tirage
aléatoire des valeurs prises par les paramètres variables selon les lois de
probabilités définies.

 

Le résultat de cet ensemble de simulations constitue enfin la base de
données utilisée pour l'estimation des POD.

 

Cette approche réduit de façon très importante les coûts d'obtention des
POD mais est encore aujourd'hui sujette à  discussions sur sa robustesse
vis-à -vis des données d'entrée (les lois de probabilité des paramètres
incertains) et sur la prise en compte des facteurs humains.

L'objectif de cette thèse est de valider cette approche sur des cas
d'application AIRBUS et d'en améliorer la robustesse afin de la rendre
couramment utilisable au niveau industriel, notamment en la faisant accepter
par les autorités de vol (FAA et EASA).