Optimisation de la fiabilité et de la disponibilité des systèmes à composants dépendants

Aujourd hui, les activités humaines dépendent plus que jamais des performances des systèmes qu ils conçoivent. Un haut niveau de performances des systèmes est nécessaire, alors qu il implique un coût élevé. L optimisation de la fiabilité/disponibilité des systèmes (F/DS) a pour but d équilibrer la F/DS et le coût. Dans cette thèse, nous étudions d abord l état de l art sur l optimisation de la F/DS, en portant attention aux disciplines fondamentales. D après cette étude, nous arrivons à l idée d intégrer l optimisation à l approche dynamique, et de reprendre des paramètres stochastiques des systèmes comme variables de décisions. Ainsi, nous testons cette idée sur deux systèmes simples dont les caractères stochastiques nous ont aidé à la résolution optimale. Par une étude sur deux systèmes typiques, il est montré que la dépendance entre composants peut améliorer la F/DS. De plus, nous observons que c est la dépendance qui essentiellement distingue l approche dynamique de l approche statique. C est la raison pour laquelle nous présentons une bibliographie sur tous les types et les principaux modèles de dépendance. Puis, nous proposons la notion de dépendance redondante, et la décrivons de manière quantitative par l introduction de la fonction de dépendance (FdD). Ensuite, nous nous intéressons à l évaluation de deux systèmes redondants à composants dépendants. Pour les deux cas, le rôle de la FdD est essentiel pour la procédure d optimisation. L efficacité de la combinaison entre modèle stochastique et optimisation a ainsi été démontrée pour l étude de F/DSNowadays, human beings depend much than ever on the performance of man-made systems. A high level of system performance is often necessary whereas it causes huge cost in systems. Our study on system reliability/availability optimization (SR/AO) will balance the performance and the cost. In this thesis, we firstly presented the state-of-the-art on SR/AO with attention on the essential disciplines. Due to this review, we decided to combine the dynamic approach with optimization resolution, and to choose the parameters of stochastic systems as decision variables. Then, this idea of combination is tested on two simple systems. It is shown that the characters of the stochastic systems have contributed to the optimization procedure. Meanwhile, through a study on two typical systems, the dependency is recognized as a significant option to improve the system performance. In particular, the dependency essentially identifies the dynamic approaches from the static ones. Hence, we established a survey on diverse types of dependencies in the literature. Due to its importance, the redundant dependency is defined and then quantified by the so named dependence function. After that, we study two redundant systems, in the R/A of which the redundant dependency has been considered. For both optimization models, the quantitative structure induced by the dependence function has been indispensable in establishing the optimisation procedure. The effectiveness of combining stochastic analysis and optimization resolution in studying SR/AO is therefore justifiedTROYES-SCD-UTT (103872102) / SudocSudocFranceF