• Langue : Français
• Discipline : Mathématiques appliquées
• Identifiant : Inconnu
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/2007

Résumé en langue originale

Les processus de Markov sont fréquemment utilisés pour modéliser les systèmes réparables et reconfigurables, comme par exemple les systèmes électriques. Mais dans le monde industriel, les systèmes réels sont de plus en plus complexes (redondance, grand nombre d'états, réparations sous condition ... ) et conduisent à des modèles raides et de grande taille. Si tous les composants sont réparables et non-vieillissants, l'état initial est le seul état lent et les approximations exponentielles pour le calcul de la fiabilité sont à la fois précises et faciles à utiliser. En revanche, si les composants sont vieillissants, le système peut encore être modélisé par un processus de Markov en utilisant la méthode des Phases. Mais un grand nombre d'états est alors introduit et les méthodes mentionnées auparavant sont inapplicables. Dans cette thèse, nous étudions d'autres approximations de la fiabilité. Ces nouvelles méthodes répondent aux exigences de ce problème et sont pessimistes, un caractère important dans l'évaluation de la fiabilité. Ces méthodes sont également valables si certains composants sont à réparations différées (les composants ne sont pas réparés dès qu'ils tombent en panne, mais après une ou plusieurs pannes supplémentaires).