A novel reliability evaluation method for large nonlinear engineering systems excited by dynamic loading applied in time domain is presented. For this class of problems, the performance functions are expected to be function of time and implicit in nature. Available first-or second-order reliability method (FORM/SORM) will be challenging to estimate reliability of such systems. Because of its inefficiency, the classical Monte Carlo simulation (MCS) method also cannot be used for large nonlinear dynamic systems. In the proposed approach, only tens instead of hundreds or thousands of deterministic evaluations at intelligently selected points are used to extract the reliability information. A hybrid approach, consisting of the stochastic finite element method (SFEM) developed by the author and his research team using FORM, response surface method (RSM), an interpolation scheme, and advanced factorial schemes, is proposed. The method is clarified with the help of several numerical examples. (C) 2016 Faculty of Engineering, Ain Shams University. Production and hosting by Elsevier B.V.

Les travaux de recherche constituent une contribution au développement de la théorie de la fiabilité en mécanique des fluides. Pour la conception de machines et de systèmes mécatroniques complexes, de nombreux composants fluides, difficiles à dimensionner, sont utilisés. Ces derniers ont des caractéristiques intrinsèques statiques et dynamiques sensibles et ont donc une grande importance sur la fiabilité et la durée de vie de la plupart des machines et des systèmes.Le développement effectué se concentre spécialement sur l'évaluation de la fiabilité d’un palier fluide grâce à un couplage « mécanique des fluides - fiabilité ». Ce couplage exige une définition propre de la fonction d’état limite permettant d’estimer la probabilité de défaillance d’un palier fluide. La modélisation par l'équation de Reynolds modifiée permet de déterminer la capacité de charge d’un palier fluide en fonction des conditions de fonctionnement. Plusieurs formes simples de paliers fluides ont été modélisées analytiquement et leurs probabilités de défaillance ont été estimées grâce à des méthodes d'approximation FORM/SORM (First Order Reliability, Second Order Reliability) et de simulation Monte Carlo. / These research is a contribution to the development of reliability theory in fluid mechanics. For the machines design and complex mechatronic systems, many fluid components are used. These components have static and dynamic sensitive characteristics and thus have a great significance on the reliabilityand lifetime of the machines and systems. Development performed focuses specifically on the reliability evaluation of a fluid bearing using a"fluid mechanics - reliability" interaction approach. This coupling requires a specific definition of the limit state function for estimating the failure probability of a fluid bearing. The Reynolds equation permits to determine the fluid bearing load capacity according to the operating conditions. Several simple geometries of fluid bearings were modeled analytically and their failure probabilities were estimated using the approximation methods FORM / SORM (First Order Reliability Method,Second Order Reliability Method) and Monte Carlo simulation.

Une démarche globale pour l'estimation et l'élaboration de la fiabilité de systèmes mécaniques aux différentes étapes de leur processus de conception est proposée. Elle repose sur une approche multidisciplinaire exploitant une représentation système, physique et probabiliste des scénarios de défaillance. Combinant leurs interprétations système sans physique et physique sans système, elle assure la construction de modèles de fiabilité à la fois physiques et systèmes. Plusieurs stratégies d'évaluation sont alors déployées. Utilisant les outils du couplage mécano-fiabiliste (e.g. chaos polynomial, FORM/SORM), elles fournissent des mesures de fiabilité traditionnelles et permettent également la définition de chaînes de mesures d'importance originales. Celles-ci détaillent le poids et l'influence de chaque scénario et de chacun de leurs paramètres sur la réalisation des défaillances. L'optimisation de la conception est alors en partie assurée par l'analyse de fiabilité elle-même