Formation Ingénierie Système

Évaluation des incertitudes de mesure

réf : JP02-18

  • DATES : Formation programmée à la demande - Nous consulter
  • DURÉE : 1 jour - 7 heures
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  • LIEU : Paris (75)
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  • PRIX : 695 € HT  -  Restauration offerte
Pour estimer la qualité d'un résultat et fournir une aide à la décision tenant compte des aléas, l'expérimentateur dans l'industrie ou en laboratoire est confronté à l'évaluation de son incertitude de mesure. Des référentiels normatifs (GUM NF ENV 13005) existants le guident aujourd'hui dans cette démarche. Cependant une approche plus robuste de l'évaluation de l'incertitude de mesure est en cours de publication sous forme de référentiel normatif international (GUM supplément 1). Ce guide décrit la mise en oeuvre d'une estimation des incertitudes de mesure par propagation de distributions utilisant les simulations de Monte Carlo. Les avantages, limites et conseils d'utilisation de cette nouvelle approche sont abordés afin d'en favoriser la diffusion et l'utilisation dans l'industrie.

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Programme+

  • Rappels sur l'évaluation des incertitudes de mesure : les 4 étapes du GUM
  • Évaluation de l'incertitude par propagation de distributions, démarche du GUM supplément 1
    • Choix de modélisation des incertitudes des grandeurs d'entrée
    • Simulation de nombres aléatoires
    • Interprétation des résultats pour le mesurande
  • Apports et limites des méthodes par simulation numérique par rapport à l'approche analogique (GUM)
    • Validité des deux approches
    • Contraintes et facilités de mise en oeuvre
  • Étude de cas de synthèse: comparaison des approches analytique et numérique sur un exemple de métrologie

Les + de la formation+

- Travaux pratiques sur une application logicielle dédiée à a méthode Monte-Carlo selon le GUM S1
- Formateurs impliqués dans les travaux de normalisation, experts de la méthode
- Application concrète présentée par un formateur du doma

Objectifs+

CONNAÎTRE les principes de la méthode d'évaluation des incertitudes par propagation de distributions et méthode de Monte-Carlo, méthode préconisée par le supplément 1 du GUM (Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure)
STRUCTURER les étapes du calcul d'incertitude par propagation de distributions
SELECTIONNER la méthode analytique ou numérique en fonction de ses besoins et savoir justifier son choix

Profil des participants+

Ingénieurs, chercheurs ou techniciens chargés d'estimer et de justifier les incertitudes des résultats de mesure et d'essais au sein d'entreprises pratiquant la mesure (laboratoire et industrie) ou de laboratoires universitaires

Corps enseignant+

Alexandre ALLARD, Ingénieur Service Mathématiques et Statistiques LNE

Demande d'information+

Évaluation des incertitudes de mesure

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