1. DSpace de l'université Ibn khaldoun de Tiaret
  2. Sciences Appliquées
  3. Département de génie mécanique.
  4. Master
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dc.contributor.authorBelkacem, KHELELFA-
dc.date.accessioned2024-10-30T10:39:03Z-
dc.date.available2024-10-30T10:39:03Z-
dc.date.issued2024-06-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/15524-
dc.descriptionMachine diagnostics have become essential to optimize costs and operating time. It falls within the framework of proactive surveillance. For rotating machines, precise and rapid diagnosis of failures ensures better profitability of operations. Indeed, detecting failures at an early stage helps avoid major breakdowns, which are costly and cause delays. Inductive methods are emerging as an effective solution to improve the availability of installations. In this work, we tried to present a diagnosis based on one of the inductive methods namely the fault tree applied for a gas turbine launch motor.en_US
dc.description.abstractLe diagnostic des machines est devenu essentiel pour optimiser les coûts et le temps d'exploitation. Il rentre dans le cadre de la surveillance proactive. Pour les machines tournantes, un diagnostic précis et rapide des défaillances, permet de garantir une meilleure rentabilité des opérations. En effet, détecter les défaillances à un stade précoce permet d'éviter des pannes majeures, coûteuses et sources de retards. Les méthodes inductives s’imposent comme une solution efficace pour améliorer la disponibilité des installations. Dans ce travail, nous avons essayé de présenter un diagnostic basé sur l’une des méthodes inductives à savoir l'arbre de défaillance appliquée pour un moteur de lancement d’une turbine à gaz.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisheruniversité Ibn Khaldounen_US
dc.subjectsurveillance proactiveen_US
dc.subjectDiagnosticen_US
dc.titleANALYSE DYSFONCTIONNELLE DU MOTEUR DE LANCEMENT POUR TURBINE A GAZ DE MOYENNE PUISSANCEen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master

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