L'analyse des tolérances des mécanismes a pour but d'évaluer la qualité du produit lors de sa phase de conception. La technique consiste à déterminer si, dans une production de grandes séries, le taux de rebuts des mécanismes défaillants est acceptable. Deux conditions doivent être vérifiées: une condition d'assemblage et une condition fonctionnelle. La méthode existante se base sur le couplage de la simulation de Monte Carlo avec un algorithme d'optimisation qui est très couteuse en temps de calcul. L'objectif des travaux de thèse est de développer des méthodes plus efficaces basées sur des approches probabilistes. Dans un premier temps, il est proposé une linéarisation des équations non linéaires du modèle de comportement afin de simplifier l'étape faisant appel à l'algorithme d'optimisation. Une étude de l'impact de cette opération sur la qualité de la probabilité est menée. Afin de minimiser l'erreur d'approximation, deux procédures itératives pour traiter le problème d'assemblage sont proposées. Ils permettent de calculer la probabilité de défaillance d'assemblage de façon précise en un temps de calcul réduit. En outre, les travaux de thèse ont permis le développement d'une nouvelle méthode de résolution basée sur la méthode de fiabilité système FORM (First Order Reliability Method) système. Cette méthode permet de traiter uniquement le problème fonctionnel. Elle a nécessité la mise au point d'une nouvelle formulation du problème d'analyse des tolérances sous forme système. La formulation décompose le mécanisme hyperstatique en plusieurs configurations isostatiques, le but étant de considérer les configurations dominantes menant à une situation de défaillance. La méthode proposée permet un gain de temps considérable en permettant d'obtenir un résultat en quelques minutes, y compris pour atteindre des faibles probabilités. / Tolerance analysis of mechanism aims at evaluating product quality during its design stage. Technique consists in computing a defect probability of mechanisms in large series production. An assembly condition and a functional condition are checked. Current method mixes a Monte Carlo simulation and an optimization algorithm which is too much time consuming. The objective of this thesis is to develop new efficient method based on probabilistic approach to deal with the tolerance analysis of overconstrained mechanism. First, a linearization procedure is proposed to simplify the optimization algorithm step. The impact of such a procedure on the probability accuracy is studied. To overcome this issue, iterative procedures are proposed to deal with the assembly problem. They enable to compute accurate defect probabilities in a reduced computing time. Besides, a new resolution method based on the system reliability method FORM (First Order Reliability Method) for systems was developed for the functional problem. In order to apply this method, a new system formulation of the tolerance analysis problem is elaborated. Formulation splits up the overconstrained mechanism into several isoconstrained configurations. The goal is to consider only the main configurations which lead to a failure situation. The proposed method greatly reduces the computing time allowing getting result within minutes. Low probabilities can also be reached and the order of magnitude does not influence the computing time.

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