Surveillance de l’intégrité structurelle et jumeaux numériques

Surveiller l’intégrité d’une structure ou d’un équipement à partir de mesures et d’outils d’analyse dédiés afin d’améliorer sa fiabilité.

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Hums et jumeaux numériques : objectifs

Assurer la fiabilité de vos produits en exploitation

Le cycle de vie d’un produit commence avec la phase de conception et se termine en phase opérationnelle.

Les exigences croissantes en termes de fiabilité et les délais de mise sur le marché de plus en plus courts ont conduit Metravib à développer et proposer des méthodes pour accompagner ses clients afin de valider et garantir la fiabilité de leurs produits à l’issue de toutes les phases du cycle en V.

La fiabilité est aujourd’hui de plus en plus contrôlée de la phase de conception à la phase de validation. Cependant, elle conduit souvent à un surdimensionnement des équipements ou des structures en fonction du risque de défaillance accepté et ne prend pas toujours en compte la grande variabilité des utilisations ou de l’environnement mécanique.

Hums et jumeaux numériques : défis à relever

Surveillance de l’intégrité des structures

La surveillance de l’utilisation et de l’intégrité des structures exposées à des environnements mécaniques extrêmes n’est pas aussi habituelle pendant les phases opérationnelles.

Cependant, une stratégie HUMS appropriée permet de :

  • Réduire l’incertitude sur la fiabilité en contrôlant les usages et l’environnement
  • Fournir une assistance à la maintenance à travers le monitoring de l’intégrité de la structure
  • Simplifier et réduire le besoin d’instrumentation par le recours à des algorithmes de type machine-learning pour définir un capteur virtuel, un jumeau numérique ou un modèle de prédiction de l’intégrité de la structure surveillée

Pour plus d’information veuillez télécharger notre livre blanc dédié HUMS et fiabilité des structures.

Hums et jumeaux numériques : spécifications

Comment faire la différence ?

  • Surveillance à partir de données de mesures multi-physiques acquises 24h/24, 7j/7, provenant de capteurs positionnés dans des zones faciles à instrumenter.
  • État de santé du composant surveillé obtenu à partir d’un modèle physique de la structure.
  • Développement d’un méta-modèle ou d’un jumeau numérique entraîné pour prédire l’état de santé de la structure, éventuellement à l’aide de campagnes de mesures multiples.
  • Entraînement de méta-modèles basé sur des méthodes de machine-learning.
  • Méthodes génériques applicables à toutes les structures.

Hums et jumeaux numériques : applications

  • Classification des usages pour tous véhicules fortement sollicités
  • Surveillance de l’état de santé des structures sous-marines à partir de mesures en surface
  • Conception de matériels ferroviaires soumis à des charges, vibrations et chocs variables
  • Spécification de tests d’endurance pour les équipements électriques montés sur un véhicule à partir d’informations sur son environnement réel
  • Surveillance des principaux organes d’une éolienne
  • Surveillance de l’état de santé des pipelines
  • Détection de défauts sur composants critiques

Téléchargez notre livre blanc

Dans la quasi-totalité des secteurs industriels, les exigences de fiabilité deviennent de plus en plus strictes et les intervalles de « time to market » de plus en plus courts, conduisant Metravib à développer et proposer des méthodes pour accompagner nos clients à valider et garantir la fiabilité de leurs produits durant toutes les phases de leur durée de vie, de la conception à l’exploitation.
Ce livre blanc vous donne un aperçu des approches et des méthodes éprouvées sur le terrain.