التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Conception d’un système d’anticipation des écarts, suivi, diagnostic et aide à la décision de production dans le cadre de l’Industrie du futur : application à la production par fluotournage sur des pièces de grande taille ; Design of a variation forecasting, monitoring, and decision support system for manufacturing as part of the Industry of the Future : application on manufacturing by flow forming of large metal parts |
| المؤلفون: |
Dulac, Nicolas |
| المساهمون: |
Lyon 1, Ciuperca, Gabriela |
| سنة النشر: |
2022 |
| المجموعة: |
theses.fr |
| مصطلحات موضوعية: |
Grande dimension, Change-points, Expectile, LASSO adaptatif, Machine learning, Sélection des variables, Modèle linéaire, Séries chronologiques, High dimension, Adaptive LASSO, Feature selection, Linear model, Time series |
| الوصف: |
La production par fluotournage de pièces métalliques de grande taille est un phénomène complexe donc difficile à modéliser. De par la variation dans la géométrie des pièces, ainsi que les variations de vitesse et force exercées lors du procédé de formation, la production peut être soumise à des changements. En partant de cette hypothèse, il convient d'utiliser des modèles permettant de prendre en compte ces variations. Ces modèles sont étudiés depuis plusieurs décennies et cherchent à identifier des changements au niveau de la moyenne et/ou de la variance du processus ainsi que des variations des valeurs des coefficients qui peuvent engendrer de fortes erreurs de prédiction. Pour prendre en compte ces considérations, nous développons une méthode d'estimation a posteriori des change-points grâce à une fonction objectif expectile. Nous ajoutons une pénalité LASSO adaptatif pour sélectionner automatiquement les variables significatives dans chaque phase. Le modèle étudié est donc linéaire par morceau, composé de plusieurs régimes. Nous montrons que, lorsque le nombre de changements est connu, les estimateurs des positions des changements convergent avec une vitesse optimale O(1/n). Nous donnons la vitesse de convergence des estimateurs des coefficients dans chaque phase et nous montrons que ces estimateurs satisfont les propriétés de sparsité (détection avec une probabilité convergente vers 1 des coefficients non nuls et des coefficients nuls). Les estimateurs des coefficients non nuls sont asymptotiquement gaussiens. Nous donnons un critère consistant pour estimer le nombre de change-points. Des simulations numériques ont ensuite été réalisées pour trois types d'erreurs, ainsi qu’une étude comparative avec d'autres méthodes répandues (quantile et moindres carrés). Les résultats obtenus montrent que notre méthode est une alternative fiable à la méthode des moindres carrés, que la condition d'homoscédasticité soit respectée ou non, ainsi qu'une alternative à la méthode quantile en présence d'hétéroscédasticité. Elle ... |
| نوع الوثيقة: |
thesis |
| اللغة: |
French |
| العلاقة: |
http://www.theses.fr/2022LYO10181Test |
| الإتاحة: |
http://www.theses.fr/2022LYO10181Test |
| حقوق: |
Restricted Access ; http://purl.org/eprint/accessRights/RestrictedAccessTest |
| رقم الانضمام: |
edsbas.334BDB4B |
| قاعدة البيانات: |
BASE |
