Show simple document record

dc.contributor.advisorBéchard, Bruno-Marie
dc.contributor.advisorGauvin, Raynald
dc.contributor.authorPelletier, Nico
dc.date.accessioned2020-09-18T17:09:10Z
dc.date.available2020-09-18T17:09:10Z
dc.date.created1995
dc.date.issued1995
dc.identifier.isbn0612045226
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/17557
dc.description.abstractL'application de la théorie du chaos et des fractales au contrôle statistique des procédés permet de mettre à profit les tout derniers développements mathématiques au domaine de l'assurance de la qualité. Le projet de recherche a pour but de développer une nouvelle méthode d'analyse des tendances des procédés industriels basée sur la théorie du chaos et des fractales. L'étude du contrôle statistique des procédés permet de conclure que les règles d'analyse des tendances utilisées présentement comportent certaines lacunes qu'il faut corriger. La théorie du chaos et des fractales apporte de nouveaux concepts très prometteurs qu'il importe d'appliquer à tous les domaines de l'ingénierie. Un de ces concepts, la dimension fractale, est tout à fait indiqué pour développer la nouvelle méthode de contrôle statistique des procédés. Il existe plusieurs formules pour calculer la dimension fractale. Les deux retenues sont la méthode autocorrélation et la méthode des saucisses de Minkowski. La première permet de détecter les changements de moyenne et la seconde les changements d'écart-type. Afin d'optimiser la détection des changements, une analyse fréquentielle des dimensions fractales est proposée. De plus, une nouvelle façon de fixer les limites de contrôle est mise au point. Celle-ci tient mieux compte de la distribution réelle des données. Pour la détection des changements de moyenne, la méthode basée sur la théorie du chaos et des fractales n'apporte pas de grands avantages par rapport à la méthode originale. Par contre, pour la détection des changements d'écart-type, la nouvelle méthode donne de meilleurs résultats, particulièrement dans le cas d'applications faisant intervenir une variation supplémentaire entre les lots échantillonnés. Pour ces raisons, les possibilités d'appliquer cette méthode en industrie sont bien réelles et les avantages apportés peuvent être très significatifs selon le cas étudié.
dc.language.isofre
dc.publisherUniversité de Sherbrooke
dc.rights© Nico Pelletier
dc.subjectQualité
dc.subjectContrôle
dc.subjectMéthodes statistiques
dc.titleApplication de la théorie du chaos et des fractales au contrôle statistique des procédés
dc.typeMémoire
tme.degree.disciplineGénie mécanique
tme.degree.grantorFaculté de génie
tme.degree.levelMaîtrise
tme.degree.nameM. Sc. A.


Files in this document

Thumbnail

This document appears in the following Collection(s)

Show simple document record