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Analyse des biais dans la prédiction des déformations mécaniques d'un avion de combat par apprentissage automatique
1 : DGA Techniques Aérospatiales
(DGA TA)
Direction générale de l'Armement (DGA)
47 Rue Saint-Jean, 31130 Balma -
France
2 : Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219
(IMT)
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Site web
Université Toulouse Capitole, Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse, Université Toulouse - Jean Jaurès, Centre National de la Recherche Scientifique, Université de Toulouse
UT IMT, F-31062 Toulouse Cedex 9, INSA Toulouse, F-31077 Toulouse,France UT1, F-31042 Toulouse, France UT2, F-31058 Toulouse,Téléphone : 05.61.55.67.90 -
France
3 : Institut Clément Ader
(ICA)
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Site web
Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace, Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse, Université Toulouse III - Paul Sabatier, Centre National de la Recherche Scientifique, IMT École nationale supérieure des Mines d'Albi-Carmaux
ESPACE CLEMENT ADER - Toulouse Montaudran Aerospace3 rue Caroline Aigle31400 Toulouse CEDEX 04 -
France
4 : Institut Universitaire de France
(IUF)
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Site web
* : Auteur correspondant
Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, Ministère de l'Education nationale, de l'Enseignement supérieur et de la Recherche
Maison des Universités 103 Boulevard Saint-Michel 75005 Paris -
France
La surveillance de la fatigue des structures aéronautiques est indispensable à la planification de la maintenance des avions militaires. Cette étude analyse les biais de prédiction dans les modèles d'apprentissage automatique appliqués à des données réelles de vol d'un avion de combat Rafale. L'approche combine outils d'explicabilité de l'apprentissage automatique et expertise métier pour isoler l'origine des biais. Nous proposons une décomposition du signal en composantes dynamique et environnementale, révélant que les biais proviennent exclusivement de la composante environnementale du signal de déformation.
