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[DJD12] Modélisation d'un code numérique par un processus gaussien – Application au calcul d'une courbe de probabilité de dépasser un seuilConférence Nationale avec comité de lecture : 44e Journées de Statistiques de la SFdS, Bruxelles, May 2012, pp.1-8,Mots clés: Code numérique, propagation d'incertitude, plan d'expériences numériques, processus gaussien, probabilités de détection
Résumé:
La modélisation statistique d'un code numérique par processus gaussien permet de
définir un cadre bayésien d'analyse d'un code numérique. Dans l'objectif de la prop-
agation des incertitudes, le couplage du processus gaussien avec un plan d'expériences
numériques permet de prendre en compte des relations complexes (corrélations linéaires,
non linéarite,...) 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. Enfin la démarche complète est illustrée sur le cas d'une in-
spection d'une plaque de titane par une méthode d'inspection par courants de Foucault.
Equipe:
msdma
Collaboration:
CEA
BibTeX
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