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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Marc Paquet


PLAN DE COURS

Hiver 2022
ING800 : Optimisation et fiabilité (3 crédits)


Modalités de la session d’hiver 2022


Pour assurer la tenue de la session d’hiver 2022, les modalités suivantes seront appliquées :


Les activités d’enseignement de la session d’hiver 2022 comprendront des activités en présence et à distance, lesquelles seront ajustées en fonction de l’évolution de la situation socio-sanitaire.


Pour les cours (ou séances de cours) donnés à distance, l’étudiant ou l'étudiante doit avoir accès à un ordinateur, un micro, une caméra et un accès à internet, idéalement de 10Mb/s ou plus. Il ou elle doit ouvrir sa caméra et/ou son micro lorsque requis, notamment pour des fins d’identification ou d’évaluation.


Les cours (ou séances de cours) donnés à distance pourraient être enregistrés afin de les rendre disponibles aux personnes inscrites au cours.


La notation des cours sera la notation régulière prévue aux règlements des études de l’ÉTS.


Les examens (intra, finaux) se feront en présence, si la situation socio-sanitaire le permet.


Le contexte actuel oblige bien sûr l’ÉTS à suivre de près l’évolution de la pandémie de COVID-19, laquelle pourrait entraîner, avant ou après le début de la session d’hiver 2022, un resserrement des directives et recommandations gouvernementales. Nous vous assurons que l’ÉTS se conformera aux règles en vigueur afin de préserver la santé publique et, si requis, qu'elle pourrait aller jusqu’à interdire l’accès physique au campus universitaire et ordonner que toutes les activités d’enseignement et d’évaluation soient exclusivement données à distance pour toute ou pour une partie de la session d’hiver 2022. Ainsi, si les examens (intra, finaux) devaient se faire à distance, leur surveillance se fera à l’aide de la caméra et du micro de l’ordinateur et pourrait être enregistrée. Ceci est nécessaire pour se conformer aux exigences du Bureau canadien d’agrément des programmes de génie (BCAPG) afin d’assurer la validité des évaluations.


Des exigences additionnelles pourraient être spécifiées par l’ÉTS ou votre département, suivant les particularités propres à votre programme.


En vous inscrivant ou en demeurant inscrit à la session d'hiver 2022, vous acceptez les modalités particulières de la session d’hiver 2022.


Nous vous rappelons que vous avez jusqu’au 18 janvier 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.


Pour les nouveaux étudiants inscrits au programme de baccalauréat uniquement, vous avez jusqu’au 1er février 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.




Préalables
Aucun préalable requis




Descriptif du cours

Acquérir les techniques avancées d’optimisation avec usage de l’informatique. Développer des outils pratiques pour l’optimisation de la performance et l’analyse de fiabilité des systèmes électromécaniques.

Topologie des problèmes d’optimisation. États de décision. Décision en état de risque-applications. Méthode Monte-Carlo/cas d’étude. Stratégies de résolution des problèmes d’optimisation. Processus d’optimisation. Formulation du problème-application. Techniques d’optimisation. Systèmes à une seule variable. Systèmes à plusieurs variables : critères d’optimalité, conditions d’optimalité de Khun-Tucker. Méthode de transformation. Méthode de recherche aléatoire. Systèmes linéaires et non linéaires. Optimisation de production. Méthodes numériques et approximatives : linéarisation, méthode de gradient réduit généralisé-applications. Concept et fonction de fiabilité. Comportement de défaillance. Fiabilité des composantes électriques. Fiabilité mécanique. Topologie de fiabilité des systèmes. Optimisation de fiabilité des systèmes.




Objectifs du cours
  • Enseigner des techniques avancées d’optimisation et de fiabilité et leurs applications dans les domaines de l’ingénierie, de la fiabilité et de la production.

OBJECTIFS SPÉCIFIQUES

  • Enseigner des techniques avancées d’optimisation et leurs applications dans les domaines de l’ingénierie.
  • Enseigner la théorie de la fiabilité des équipements de production pour pouvoir l’appliquer en milieu industriel.



Stratégies pédagogiques
  • Trois (3) heures de cours magistral par semaine.
  • Parallèlement, les étudiants doivent réaliser deux devoirs et un projet de session qui doit être remis au plus tard à l’examen final.



Utilisation d’appareils électroniques

Ne s'applique pas.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 18:00 - 21:30 Activité de cours



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Basile L. Agba Activité de cours Basile.Agba@etsmtl.ca A-2112



Cours

a) Plan de cours

  • Plan de cours
  • Introduction
  • Rappel des notions fondamentales de la théorie de probabilité

b) Concepts et techniques d’optimisation

  • Topologie des problèmes d’optimisation
  • Type d’optimisation selon le niveau de connaissance du système. Processus d’optimisation.  Énoncé du problème. Les trois composantes de l’optimisation.  Exemples d’applications.
  • Optimisation graphique
  • Cas de la programmation linéaire, discrète, quadratique ou à buts multiples
  • Analyse de sensibilité
  • Analyse post-optimale
  • Programmation linéaire en nombres entiers
  • Méthode de transport
  • Méthodes analytiques
    • Multiplicateurs de Lagrange
    • Conditions de Kuhn-Tucker.
  • Méthodes numériques pour une variable
  • Newton-Raphson
  • Bisections
  • Approximations polynomiales

c) Fiabilité et taux de défaillance

  • Définitions et caractéristiques
  • Courbe baignoire
  • Défaillance aléatoire
    • Défaillance dépendante du « Temps »
    • Défaillance dépendante de la sollicitation (demande)
    • Mode de défaillances
  • Design et fiabilité
  • Caractéristiques de fiabilité et le calcul de caractéristiques de fiabilité des équipements

d) Fiabilité expérimentale

  • Méthode non paramétrique
  • Test accéléré de durée de vie (données censurées)
  • Méthodes paramétriques
  • Estimation de taux de défaillance
  • Analyse de Bayes
  • Fiabilité, capacité et charge (relation)

e) Structures et calcul de fiabilité pour différentes structures

  • Fiabilité des différentes structures
    • Structure série (n, n)
    • Structure parallèle (l, n)
    • Structure (K, n)
    • Structure série-parallèle
  • Processus Markovien (Chaînes de Markov ; graphes d’états)
    • Rappel de notions de base des transformés de Laplace
    • Structure des systèmes en attente (Stand-by)
    • Système à plusieurs composants

f) Impact de la maintenance sur la fiabilité et les notions de base de la théorie de remplacement

  • Politiques de maintenance
  • Maintenance préventive (impact de la maintenance préventive parfaite et imparfaite sur la fiabilité)
  • Théorie de la disponibilité des systèmes
  • Différentes approches concernant le remplacement (basé sur l'âge, périodique, avec la réparation minimale, etc.)

g) Introduction à l’analyse de sûreté de système

  • Diagramme de fiabilité
  • Analyse de modes de défaillance et leurs effets (AMDE) (Failure Mode and Effect Analysis – FMEA)
  • Rappel des notions de base de l’algèbre de Boole
  • Technique d’arbre de défaillance (Fault Tree Analysis – FTA)
  • Analyse qualitative et quantitative de l'arbre de défaillance; Facteurs de mesure d’importance
  • Analyse par la technique des arbres d’événements (Event Tree Analysis – ETA)
  • Introduction à l’évaluation probabiliste de sûreté des installations industrielles (Probabilistic Safety Assessment – PSA). Notions de base de l’analyse et de la gestion des risques technologiques.

 




Laboratoires et travaux pratiques

Ne s'applique pas.




Évaluation
ACTIVITÉ %

Devoir 1

5%

Devoir 2

10 %

Projet de session

25 %

EXAMEN INTRA

30 %

EXAMEN FINAL

30 %




Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 15 février 2022



Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Ne s'applique pas.




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur de département. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire

Aucune documentation obligatoire.




Ouvrages de références

 

  • Notes de cours en Power Point (Dragan Komljenovic et Basile L. Agba)
  • Derhy, Marie-France, (2010), Linear Programming, Sensitivity Analysis and Related Topics, Prentice Hall.
  • Ignizio, J. P., Cavalier, Linear Programming, Prentice Hall.
  • Wolsey, L. A., Integer Programming, John Wiley&Sons
  • Venkataraman, P. (2002). Applied Optimization with MATLAB Programming.  New York: Wiley.
  • Lewis, E.E., (1996), Introduction to Reliability Engineering, second edition, John Wiley&Sons, Inc. New York, Chichester, Brisbane, Toronto, Singapore.
  • Villemeur, A., (1988), Sûreté de fonctionnement des systèmes industriels, Fiabilité – Facteurs humains, Informatisation, Éditions Eyrolles, Paris.
  • Hillier, F.S., Lieberman, G. j., (2004), Introduction to Operations Research, 7th Edition, Holden-Day, Inc., San Francisco.
  • Baillargeon, G., (1977), Introduction à la programmation linéaire, Les Éditions SMG, Trois-Rivières.
  • Kececiouglu, D, (1991), Reliability Engineering Handbook, Volumes 1 and 2, PTR Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey 07632.
  • NUREG/CR-6823, (2002), Handbook of Parameter Estimation for Probabilistic Risk Assessment, U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, DC 20555-001 (http://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/nuregs/).
  • NUREG/CR-6833, (2003), Formal Methods of Decision Analysis Applied to Prioritization of Research and Other Topics, U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, DC 20555-001 (http://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/nuregs/).
  • NUREG-1513, (2001), Integrated Safety Analysis Guidance Document, U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, DC 20555-001 (http://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/nuregs/).
  • NUREG-0492, (1981), Fault Tree Handbook, U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, DC 20555-001 (http://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/nuregs/).
  • NUREG-2150, (2012), A Proposed Risk-Management Regulatory Framework, U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, DC 20555-001 (http://www.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/nuregs/staff/sr2150/)
  • MIL-HDBK-217F, (1991), Reliability Prediction of Electronic Equipment, Department of Defence, Standard.
  • MIL-STD-882D, (2000), MILITARY STANDARD, Standard Practice for System Safety, Department of Defence, Standard.
  • MIL-STD-1629A, (1980), Procedures for Performing a Failure Mode, Effects and Criticality Analysis, Department of Defence, Standard.
  • ANSI/IEEE Std 352-1987, (1987), IEEE Guide for General Principles of Reliability Analysis of Nuclear Power Generating Station Safety Systems, The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., New York.
  • Martz, H.F, Waller, R.A, (1991), Bayesian Reliability Analysis, Krieger Publishing Company, Malabar, Florida.
  • NASA, (2011), Probabilistic Risk Assessment Procedures Guide for NASA Managers and Practitioners, Office of Safety and Mission Assurance, NASA Headquarters, Washington DC 20546. http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/doctree/SP20113421.pdf
  • NASA, (2002), Fault Tree Handbook with Aerospace Applications, Office of Safety and Mission Assurance, NASA Headquarters, Washington DC 20546. http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/doctree/fthb.pdf
  • NASA, (2011), NASA Risk Management Handbook, NASA Headquarters, Washington DC 20546. http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/doctree/NHBK_2011_3422.pdf
  • IAEA, (2010), Development and Application of Level 1 Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants Specific Safety Guide, International Atomic Energy Agency, Vienna. 
    http://www-pub.iaea.org/books/IAEABooks/8235/Development-and-Application-of-Level-1-Probabilistic-Safety-Assessment-for-Nuclear-Power-Plants-Specific-Safety-Guide
  • IAEA, (2011), A Framework for an Integrated Risk-Informed Decision-Making Process, INSAG-25, International Atomic Energy Agency, Vienna.
    http://www-pub.iaea.org/MTCD/publications/PDF/Pub1499_web.pdf



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://ena.etsmtl.ca




Autres informations

ENCADREMENT

Courriel :  basile.agba@etsmtl.ca

Disponibilité : sur rendez-vous