Prévision des défaillances du système de dérivation d'air B737 à l'aide d'un réseau neuronal artificiel

Dans cette étude, le taux de défaillance de différents types de vannes de régulation d'air de purge pour l'avion Boeing 737 est modélisé. Deux approches sont utilisées pour mener à bien ce travail. Dans la première approche, on utilise le modèle de Weibull, dans lequel différents paramètres sont utilisés et testés. Dans la seconde, on recourt à un type courant de modélisation par réseau neuronal artificiel (RNA). Un algorithme de propagation en arrière à action directe est mis en ¿uvre pour entraîner le réseau. Par la suite, le nombre optimal de neurones et de couches donnant le meilleur résultat par rapport aux données réelles est déterminé. Enfin, les résultats des deux modèles sont comparés aux données réelles. Les résultats finaux montrent un haut niveau de précision des prédictions du RAN par rapport à la modélisation Weibull plus traditionnelle. Le modèle développé et validé se prête à des applications allant de la planification des opérations de remplacement de ces vannes à l'élaboration de plans de gestion des stocks dans tout centre de maintenance de moteurs d'aviation.

Pagina's: 72, Paperback, Editions Notre Savoir