FR 3103046 A1 20210514 FR 1912668 A 20191113 L’invention propose un système et un procédé de détermination rapide et robuste d’une chaine de tolérances dimensionnelles représentant un bon compromis entre une approche pessimiste des assemblages de type pire cas et une approche optimiste de type statistique pur tout en présentant des calculs très simples à réaliser et à implémenter. Ledit système comporte un processeur (5) configuré pour : -définir une première tolérance d’assemblage (WC(Y)), dite de type « pire cas » en fonction des grandeurs de tolérance d’un ensemble de maillons correspondant audit ensemble d’éléments, -définir une deuxième tolérance d’assemblage (RSS(Y)), dite de type « statistique pur » en fonction desdites grandeurs de tolérance, -déterminer un indicateur de disproportion (D) desdites grandeurs de tolérance en fonction de ladite première tolérance d’assemblage, et -déterminer une tolérance d’assemblage optimale (ASCR(Y)) en corrigeant ladite deuxième tolérance d’assemblage au moyen dudit indicateur de disproportion. Fig. 1 PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D’UNE CHAINE DE TOLÉRANCES DIMENSIONNELLES La présente invention se rapporte au domaine général de l’assemblage de sous-ensembles d’un véhicule et plus particulièrement, à la détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles pour l’assemblage d’un ensemble d’éléments correspondant à au moins une partie d’un aéronef. Elle trouve une application dans l’industrie aéronautique, spatiale, automobile, ferroviaire ou nautique dans lequel il est nécessaire de connaître la chaine de tolérances de sous-ensembles afin de s’assurer que ces sous-ensembles puissent être assemblés entre eux avec succès. Etat de la technique antérieure Lors de la conception d’un véhicule, on cherche à définir les dimensions des différents éléments à assembler ainsi que les tolérances acceptables garantissant un assemblage précis entre ces éléments. Les tolérances sont généralement définies avant le début des phases de production. Une première méthode de calcul de tolérances dite de type « pire cas » est basée sur la condition de maintenir la tolérance de sortie exigée pour n'importe quelle combinaison des dimensions réelles des éléments. Dans ce cas, cette méthode calcule la somme de tolérances des différents éléments à assembler pour prédire le pire cas. Les calculs de type « pire cas » garantissent une grande précision, mais présentent des coûts de production très élevés. Ce genre de calcul de tolérances est hautement conservateur, notamment lorsque les chaines sont composées de beaucoup de maillons. En effet, la méthode « pire cas » est pessimiste et peu réaliste car il est très peu probable que les dimensions de tous les éléments à assembler varient simultanément de manière minimale ou maximale et donc il y a peu de chance que l’assemblage des éléments soit égale ou bien à la somme des minima ou bien à la somme des maxima. Il existe une deuxième méthode utilisant des calculs statistiques de type « RSS » (Racine de la somme des carrés), souvent utilisée avec un coefficient correcteur fixe. Cette deuxième méthode est basée sur la supposition que les valeurs extrêmes de la déviation dimensionnelle des différents éléments est très peu probable. Plus particulièrement, la tolérance d’assemblage de type RSS sous-entend des hypothèses très sévères sur les données d’entrées et suppose que les différents éléments sont produits avec un niveau de précision de l’ordre de . Cette plus grande tolérance dimensionnelle sur les éléments de l’assemblage implique une baisse des coûts de production. Toutefois, l’approche présente une vision très optimiste et n’assure pas une prédiction suffisamment précise. En particulier, les calculs statistiques de type RSS avec coefficient fixe ne prennent pas en compte la topologie (disproportion) de la chaine de côte et donnent des résultats dépassant le « pire cas » lorsqu’il y a peu de maillons ou qu’un gros maillon écrase les autres. L’objet de la présente invention est par conséquent, de remédier aux inconvénients précités en proposant un procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles représentant un bon compromis entre l’approche pessimiste des assemblages de type pire cas et l’approche optimiste de type RSS tout en présentant des calculs très simples à réaliser et à implémenter. Présentation de l’invention La présente invention est définie par un procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles pour l’assemblage d’un ensemble d’éléments, comportant les étapes suivantes : -définition d’une première tolérance d’assemblage WC(Y), dite de type « pire cas » en fonction des grandeurs de tolérance d’un ensemble de maillons correspondant audit ensemble d’éléments, -définition d’une deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y), dite de type « statistique pur » en fonction des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons, -détermination d’un indicateur de disproportion D des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons en fonction de ladite première tolérance d’assemblage, -détermination d’une tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) en corrigeant ladite deuxième tolérance d’assemblage au moyen dudit indicateur de disproportion, ladite tolérance d’assemblage optimale représentant un compromis entre une approche pessimiste de l’assemblage du type pire cas et une approche optimiste du type statistique pur, et -valider le dimensionnement dudit ensemble d’éléments pour un assemblage suivant ladite tolérance d’assemblage optimale. Ce procédé de détermination de chaines de tolérances est simple, robuste, et économiquement avantageux comparé à une approche du type pire cas, tout en assurant une prédiction assez précise. Ce procédé permet soit d’évaluer la tolérance à définir au niveau du résultat de l’assemblage ou bien de définir les tolérances des éléments y participant d’une manière robuste et économiquement avantageuse. En outre, le procédé selon l’invention permet de se prémunir du non-respect d’hypothèse de distributions des éléments participants à la chaine de tolérance et dans une certaine limite, de perturbations pouvant venir modifier le résultat de l’assemblage tel que les effets des forces de gravité sur la structure. De plus, en s’affranchissant des hypothèses de production, il suffit de se donner un intervalle de tolérance indépendamment de la production et il n’est par conséquent, pas nécessaire de faire des mesures sur les éléments produits. Avantageusement, l’indicateur de disproportion D des grandeurs de tolérance indique l’état de répartition des maillons en fonction de la première tolérance d’assemblage, des grandeurs de tolérance, et du nombre de maillons, ledit indicateur de disproportion D étant défini de la manière suivante : où représente la première tolérance d’assemblage, est un coefficient d’influence d’origine géométrique, représente la grandeur de tolérance du ième maillon et représente le nombre de maillons. Cet indicateur se base sur la disparité de la chaine pour prédire la déformation de la distribution de la tolérance d’assemblage et permet ainsi de corriger la tolérance d’assemblage optimiste. Avantageusement, la tolérance d’assemblage optimale est déterminée en appliquant un facteur de forme f sur la deuxième tolérance d’assemblage, ledit facteur de forme f étant déterminé par une régression linéaire entre ledit indicateur de disproportion D et une valeur relevée des quantiles Q(Y). Avantageusement, la tolérance d’assemblage optimale est égale au minimum entre d’une part ladite deuxième tolérance d’assemblage multipliée par ledit facteur de forme et d’autre part, ladite première tolérance d’assemblage. Selon une particularité de la présente invention, la première tolérance d’assemblage est une combinaison linéaire des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons définie de la manière suivante : Selon une autre particularité, la deuxième tolérance d’assemblage, est la racine de la somme des carrées des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons chacune étant affectée par le coefficient d’influence correspondant, la deuxième tolérance d’assemblage étant définie de la manière suivante : Selon un mode de réalisation de la présente invention, la détermination de la chaine de tolérances consiste à déterminer la tolérance d’assemblage optimale en fonction de grandeurs de tolérance prédéterminé dudit ensemble de maillons. Selon une variante, la détermination de la chaine de tolérances consiste à déterminer les grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons en fonction d’une tolérance d’assemblage prédéterminée. Avantageusement, les éléments de la chaine de tolérance peuvent être définis de manière unidimensionnelle, bidimensionnelle ou tridimensionnelle. Avantageusement, ledit ensemble d’éléments correspond à au moins une partie d’un aéronef. Avantageusement, ledit ensemble d’éléments peut être un ensemble de pièces élémentaires ou un ensemble d’objets parmi les objets suivants : sections de fuselages, dérives, voilures, portes passagers, portes cargo, moteurs, nacelles, mats réacteurs, plans horizontaux et verticaux, trains d’atterrissages, éléments de la cabine ou autres pièces de l’aéronef. L’invention concerne aussi un procédé d’assemblage d’un ensemble d’éléments, comportant les étapes du procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles selon les caractéristiques ci-dessus et comportant en outre les étapes suivantes : -adapter le dimensionnement et la géométrie dudit ensemble d’éléments suivant la tolérance d’assemblage optimale, et -assembler ledit ensemble d’éléments selon des dispositifs de positionnement associés auxdits éléments. Avantageusement, l’assemblage est réalisé en utilisant des outils d’assemblage comportant au moins l’un des outils suivants : outillages fixes, robots, grilles de perçage, mécanismes d’assemblage trous-à-trous avec ou sans interférences, et mécanismes d’assemblage avec ou sans déformations. L’invention porte également sur un système de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles pour l’assemblage d’un ensemble d’éléments, ledit système comportant un processeur configuré pour : -définir une première tolérance d’assemblage (WC(Y)), dite de type « pire cas » en fonction des grandeurs de tolérance d’un ensemble de maillons correspondant audit ensemble d’éléments, -définir une deuxième tolérance d’assemblage (RSS(Y)), dite de type « statistique pur » en fonction des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons, -déterminer un indicateur de disproportion (D) des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons en fonction de ladite première tolérance d’assemblage, -déterminer une tolérance d’assemblage optimale (ASCR(Y)) en corrigeant ladite deuxième tolérance d’assemblage au moyen dudit indicateur de disproportion, ladite tolérance d’assemblage optimale représentant un compromis entre une approche pessimiste de l’assemblage du type pire cas et une approche optimiste du type statistique pur, et -valider le dimensionnement dudit ensemble d’éléments pour un assemblage suivant ladite tolérance d’assemblage optimale. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront dans la description détaillée non limitative ci-dessous. Brève description des figures On décrira à présent, à titre d’exemples non limitatifs, des modes de réalisation de l’invention, en se référant aux dessins annexés, dans lesquels : illustre de manière schématique un système de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles, selon un mode de réalisation de l’invention; est un organigramme illustrant de manière schématique les étapes d’un procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles, selon un mode de réalisation de l’invention ; est un exemple simple d’une chaine de tolérance unidimensionnelle illustrant les calculs des tolérances d’assemblage ; illustre différentes types de distributions de l’exigence de sortie allant d’une distribution uniforme D1 à une distribution gaussienne D4, selon l’invention ; et représente le résultat obtenu, une fois que la régression linéaire est appliquée à un ensemble représentatif de chaines de tolérances. Le concept à la base de l’invention est de substituer les données d’entrées d’une chaîne de tolérance considérées peu fiables, par une distribution plus conservatrice. La Fig. 1 illustre de manière schématique un système de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles, selon un mode de réalisation de l’invention. Ce système 1 comprend des interfaces d’entrée 3, un processeur de traitement de données 5, des mémoires 7, et des interfaces de sortie 9. Conformément à l’invention, le système 1 est configuré pour déterminer une chaine de tolérances dimensionnelles pour l’assemblage d’un ensemble d’éléments e1-e4. A titre d’exemple, les éléments e1-e4 représentés correspondent à au moins une partie d’un aéronef et plus particulièrement, à des sections de fuselage et de voilure d’un aéronef. Par « ensemble d’éléments » on entend un ensemble de composantes partielles dont chacune peut être un sous-ensemble d’éléments plus élémentaires. Par exemple, un aéronef peut être considéré comme étant composé de plusieurs éléments comportant, de manière non exhaustive: une cellule, un groupe motopropulseur, des commandes de vol, des servitudes de bord, un système avionique, et des emports internes ou externes. Chacun de ces éléments est lui-même un sous-ensemble composé des éléments plus élémentaires. Par exemple, la cellule comporte un fuselage, une voilure, des empennages et un train d'atterrissage. En outre, chaque élément du sous-ensemble est à son tour composé d’autres éléments et ainsi de suite. Par exemple, la voilure comporte deux ailes, des ailerons, et des pennes. En outre, la structure interne de chaque aile comprend des longerons et des nervures, etc. Ainsi, l’assemblage d’un ensemble d’éléments nécessite la détermination de la chaine de tolérances dimensionnelles correspondante à cet ensemble. La chaine de tolérances s’exprime en générale par une formule définissant une exigence de sortie Y en fonction des données d’entrées Xi. Une chaine de tolérance, dans sa version la plus simple, linéaire, lie l’exigence de sortie Y à des données d’entrées Xi à travers la formule suivante : L’exigence de sortie Y est associée à la tolérance, résultat d’un assemblage soit à déterminer, soit à vérifier, les Xi représentant les tolérances des éléments e1-e4 à assembler entre eux, étant un coefficient d’influence linéaire d’origine géométrique et N étant le nombre d’éléments e1-e4 dans la chaîne d’assemblage. On notera que le coefficient d’influence de la tolérance d’un élément sur la sortie Y, peut être égal à +1 ou -1 dans le cadre d’une chaine de tolérances dite unidimensionnelle 1D, et peut être égal à une valeur quelconque dans le cas d’une chaine de tolérances 2D ou 3D. Dans la suite, l’intervalle de tolérances de l’exigence de sortie Y et celui des tolérances d’entrées Xi des éléments e1-e4 à assembler seront notés IT(Xi) et IT(Y) respectivement. La Fig. 2 est un organigramme illustrant de manière schématique les étapes d’un procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles, selon un mode de réalisation de l’invention. Initialement, à l’étape E0, les données d’entrées et données d’initialisation recueillies via les interfaces d’entrée 3 sont enregistrées dans les mémoires 7 du système 1. A l’étape E1, le processeur 5 est configuré pour définir une première tolérance d’assemblage en fonction des données d’entrées représentatives des grandeurs de tolérance d’un ensemble de maillons correspondant à l’ensemble d’éléments à assembler. On notera que les éléments e1-e4 de la chaine de tolérance peuvent être définis de manière unidimensionnelle, bidimensionnelle ou tridimensionnelle. A titre d’exemple, la première tolérance d’assemblage est de type « pire cas » WC (Worst Case) et est définie comme une simple combinaison linéaire des grandeurs de tolérance de l’ensemble de maillons de la manière suivante: où représente la première tolérance d’assemblage, étant le coefficient d’influence, représentant la grandeur de tolérance du ième maillon et représentant le nombre de maillons. Plus précisément, est une variable qui représente la tolérance et est l’intervalle de tolérance définie sur cette variable. En outre, chaque maillon est représenté par la grandeur de tolérance affectée par son coefficient de pondération (i.e. coefficient d’influence) correspondant. A l’étape E2, le processeur 5 est configuré pour définir une deuxième tolérance d’assemblage de type statistique en fonction des grandeurs de tolérance de l’ensemble de maillons. A titre d’exemple, la deuxième tolérance d’assemblage est de type « statistique pur » correspondant à la racine de la somme des carrés RSS (Root Square Sum) des grandeurs de tolérance de l’ensemble de maillons, chacune étant affectée par le coefficient d’influence correspondant. Ainsi, la deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) est définie de la manière suivante: La Fig. 3 est un exemple simple d’une chaine de tolérance unidimensionnelle illustrant les calculs des tolérances d’assemblage. Selon cet exemple, la chaine de tolérance comporte cinq (N=5) maillons correspondant à cinq éléments e1-e5, chaque valeur Xi étant égale à ±1mm et chaque coefficient d’influence étant égal à 1mm. Ainsi, la première tolérance d’assemblage WC(Y) est égale à: La deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) est égale à: La deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) sous-entend que les données suivent une distribution normale centrée. Plus particulièrement, la deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) suppose que les différents éléments sont produits selon une gaussienne avec un niveau de précision de l’ordre de (où étant l’écart-type). Cette hypothèse peut rendre l’estimation de la tolérance d’assemblage très optimiste et difficile à réaliser industriellement surtout dans le cas d’une démarche de conception initiale. Ainsi, en considérant que les données d’entrées d’une chaine de tolérance peuvent être peu fiables, la présente invention propose de les substituer par une distribution plus conservatrice telle qu’une distribution uniforme. Le résultat de cette substitution peut rendre la distribution de l’exigence de sortie Y quelconque. En effet, la Fig.4 illustre différentes types de distributions D1-D4 de l’exigence de sortie Y allant d’une distribution uniforme D1 (i.e. non balancée) à une distribution gaussienne D4 (i.e. balancée). Les quatre distributions D1-D4 sont représentées selon des données d’entrées de tolérances Xi différentes. Par ailleurs, chaque distribution est comprise dans un intervalle de tolérance IT(Y). On notera qu’une distribution non balancée signifie qu’il existe une donnée d’entrée de tolérances Xi beaucoup plus grande que toutes les autres. On notera que selon la répartition des maillons de la chaine et le nombre de maillons, le résultat s’approche, à ses deux extrêmes, soit d’une distribution uniforme D1, soit d’une distribution gaussienne D4. Dans le cas d’une distribution uniforme D1, l’exigence de sortie Y suit une loi statistique quelconque. Pour une répartition de maillons donnée, le paramètre clef à contrôler est le quantile à 99.73% ce qui correspond classiquement à la notion de . Dans ses variantes, la méthode peut s’appliquer à n’importe quel quantile requis. Ainsi, afin de prédire la déformation de la distribution et de corriger la tolérance d’assemblage optimiste, la présente invention propose de construire un indicateur de disproportion se basant sur la disparité de la chaine. En effet, à l’étape E3, le processeur 5 est configuré pour déterminer un indicateur de disproportion D des grandeurs de tolérance IT(Xi) d’un ensemble de N maillons en fonction de la première tolérance d’assemblage WC(Y). L’indicateur de disproportion D indique alors l’état de répartition des maillons de la chaîne en fonction de la première tolérance d’assemblage WC(Y), des grandeurs de tolérance IT(Xi), et du nombre N de maillons : D=F(N, IT(Xi), WC(Y)). Avantageusement, l’indicateur de disproportion D peut être défini de la manière suivante : Ainsi, l’indicateur D révèle la disproportion de certains maillons sur les autres, qui indiquerait une sortie Y ayant tendance à être « non balancée » comme montré sur les distributions D1 et D2 du schéma de la Fig. 4. On notera que l’indicateur de disproportion D peut varier de 0 à 100%, 0 étant l’état non balancé et 100 étant la prépondérance totale du plus gros maillon de la chaine (i.e. le cas avec un seul maillon). En outre, à l’étape E4, le processeur 5 est configuré pour déterminer un coefficient de résultat sécurisé « Safety Coefficient Result ASCR», dit tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) en corrigeant la deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) au moyen de l’indicateur de disproportion D. Cette tolérance d’assemblage optimale représente un compromis entre une approche pessimiste de l’assemblage du type pire cas WC et une approche optimiste du type statistique pur RSS. Selon un mode de réalisation de la présente invention, la tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) est déterminée en appliquant un paramètre dit facteur de forme f(Y) sur la deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y). Ce facteur de forme f(Y) peut être déterminé par une régression linéaire entre l’indicateur de disproportion D et une valeur relevée des quantiles Q(Y) à 99.73% en utilisant par exemple, une méthode statistique classique de type Monte-Carlo ou par un produit de convolution. Pour des raisons de normalisation, on introduit le facteur de forme correspondant à la valeur des quantiles Q(Y) divisée par un facteur d’inflation d’une normale à l’uniforme (i.e. 1,73.RSS). Selon le Théorème Central Limite, le facteur d’inflation représente le résultat attendu si la chaine de tolérance était parfaitement balancée avec une infinité de maillons. La Fig. 5 représente le résultat obtenu, une fois que la régression linéaire est appliquée à un ensemble représentatif de chaines de tolérances. L’abscisse du graphe correspond aux valeurs de l’indicateur D et l’ordonnée correspond aux valeurs des quantiles Q(Y) divisées par le facteur d’inflation (i.e. Q(Y)/1,73RSS(Y)). Ce graphe montre une forte corrélation linéaire qui est suffisante pour les besoins d’estimation des tolérances. Ainsi, on peut utiliser un coefficient basé sur ces résultats et dépendant de l’indicateur de disproportion D afin de déterminer le facteur de forme f(Y). Dans ce cas, le facteur de forme f(Y) peut être décrit par une droite ayant par exemple, l’expression suivante: En variantes, d’autres expressions affines en fonction de l’indicateur de disproportion D peuvent être envisagées. L’évaluation du facteur de forme f(Y) pour un indicateur de disproportion D donné peut ensuite être multiplié par le résultat de la deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) pour déterminer la tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y), de la manière suivante: Avantageusement, dans le cas où la tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) serait plus grande que le pire cas WC, il convient de retenir la valeur pire cas. Dans ce cas, la tolérance d’assemblage optimale peut être exprimée comme le minimum entre d’une part la deuxième tolérance d’assemblage RSS(Y) multipliée par le facteur de forme f(Y) et d’autre part, la première tolérance d’assemblage WC(Y), de la manière suivante: Ainsi, le système et procédé de la présente invention utilise un indicateur de disproportion des maillons afin de corriger un résultat statistique classique dans l’optique d’estimer de manière plus robuste les résultats d’une chaine de tolérance. En appliquant cette méthode sur l’exemple de la Fig. 3, on trouve une tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) de l’ordre de ±3,73mm qui est un bon compromis entre la valeur WC(Y)=±5mm de la première tolérance d’assemblage WC et la valeur RSS(Y)=±2,24mm de la deuxième tolérance d’assemblage RSS. La tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) selon la présente invention représente la meilleure estimation des tolérances à définir sur une exigence de sortie Y connaissant les valeurs des données d’entrées Xi dans une démarche de conception robuste. Bien entendu, si la valeur de Y est figée, la formule de la tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) permet aussi de déterminer la combinaison de tolérances sur les données Xi la plus favorable permettant de tenir l’exigence sur Y. Ainsi, selon un mode de réalisation de la présente invention, la détermination de la chaine de tolérances peut consister à déterminer la tolérance d’assemblage optimale en fonction de grandeurs de tolérance prédéterminé de l’ensemble de maillons. En variante, la détermination de la chaine de tolérances peut consister à déterminer les grandeurs de tolérance de l’ensemble de maillons en fonction d’une tolérance d’assemblage prédéterminée. Autrement dit, la méthode de la présente invention permet soit d’évaluer la tolérance à définir au niveau du résultat de l’assemblage soit de définir les tolérances des éléments. A l’étape E5, on valide le dimensionnement de l’ensemble d’éléments pour réaliser un assemblage suivant la tolérance d’assemblage optimale. Par ailleurs, les résultats numériques, courbes, distributions statistiques, etc. peuvent être affichés par exemple sur un écran des interfaces de sortie 3. Ce procédé permet ainsi de calculer très rapidement une chaine de côte, et par conséquent, de donner un résultat immédiat sur une sortie d’assemblage sans avoir besoin d’outils de traitement numérique particulier. On notera qu’on peut facilement ajouter un maillon, ou en modifier un pour voir l’impact sur la sortie en temps réel. Ce procédé fourni ainsi, une assistance efficace à la décision lors de la définition de tolérance avant l’assemblage. L’invention concerne aussi un procédé d’assemblage d’un ensemble d’éléments. Ce procédé utilise les étapes de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles selon la Fig. 2. En effet, une fois, que le résultat de la tolérance d’assemblage optimale est obtenu, on adapte le dimensionnement et la géométrie de l’ensemble d’éléments suivant ce résultat. En outre, de manière connue pour l’homme du métier, l’ensemble d’éléments est assemblé en se guidant par exemple par des dispositifs de positionnement associés aux éléments. Avantageusement, l’assemblage est réalisé en utilisant des outils d’assemblage comportant au moins l’un des outils suivants: outillages fixes, robots, grilles de perçage, mécanismes d’assemblage trous-à-trous avec ou sans interférences, et mécanismes d’assemblage avec ou sans déformations. Le système ou procédé de la présente invention peut être appliqué sur toutes les étapes de construction d’un aéronef (avion, hélicoptère, satellite, etc.) comportant notamment l’assemblage de sous-ensembles tels que des sections de fuselages, dérives, voilures, portes passagers, cargo ou autre, de systèmes, de moteurs, de nacelles, de mats réacteurs, de plans horizontaux et verticaux, de trains d’atterrissages ou d’éléments de la cabine mais aussi de pièces élémentaires. L’assemblage peut être réalisé en utilisant tout type d’outils d’assemblage comportant par exemple des outillages fixes, des robots, des grilles de perçage, des mécanismes d’assemblage trous-à-trous avec ou sans interférence, des mécanismes d’assemblage avec ou sans déformations, etc. En outre, le système ou procédé de la présente invention peut être appliqué à différente sources de chaines de tolérances, que ce soit des chaines dites 1D et traitées manuellement ou des chaines dites 2D ou 3D et traitées avec des logiciels de simulation des tolérances tels que 3DCS, MECAMASTER ou autres. Avantageusement, la présente invention peut être appliquée à toute la chaine de fournisseurs participant à la réalisation d’un programme aéronautique. Ainsi, la présente invention présente beaucoup d’avantages par rapport à l’art antérieur. Elle permet d’estimer de manière robuste les résultats de dispersion d’une chaine de tolérance, présupposant un risque de non maîtrise de la distribution des tolérances individuelles de la chaine. Elle couvre de manière précise des assemblages où la proportion des maillons serait non balancée. En outre, la méthode de la présente invention est plus rapide que des moyens classiques et ne prend en compte que quelques paramètres élémentaires de la chaine. Elle peut être calculée manuellement ou avec des moyens informatiques simples tels que des tableurs. De plus, la méthode de la présente invention donne une bonne approximation (moins de 5% d’écart vis-à-vis des moyens classiques) pour des hypothèses de calcul de départ similaires. On notera en plus que l’application de la formule de la tolérance d’assemblage optimale ASCR(Y) ne présuppose aucune connaissance particulière en statistiques et peut être échangée avec des fournisseurs afin de standardiser les résultats de tolérances fournis. Procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles pour l’assemblage d’un ensemble d’éléments, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : -définition d’une première tolérance d’assemblage (WC(Y)), dite de type « pire cas» en fonction des grandeurs de tolérance d’un ensemble de maillons correspondant audit ensemble d’éléments, -définition d’une deuxième tolérance d’assemblage (RSS(Y)), dite de type «statistique pur » en fonction des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons, -détermination d’un indicateur de disproportion (D) des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons en fonction de ladite première tolérance d’assemblage, -détermination d’une tolérance d’assemblage optimale (ASCR(Y)) en corrigeant ladite deuxième tolérance d’assemblage au moyen dudit indicateur de disproportion, ladite tolérance d’assemblage optimale représentant un compromis entre une approche pessimiste de l’assemblage du type pire cas et une approche optimiste du type statistique pur, et -valider le dimensionnement dudit ensemble d’éléments pour un assemblage suivant ladite tolérance d’assemblage optimale. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’indicateur de disproportion (D) des grandeurs de tolérance indique l’état de répartition des maillons en fonction de la première tolérance d’assemblage, des grandeurs de tolérance, et du nombre de maillons, ledit indicateur de disproportion (D) étant défini de la manière suivante: où représente la première tolérance d’assemblage, est un coefficient d’influence d’origine géométrique, représente la grandeur de tolérance du ième maillon et représente le nombre de maillons. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la tolérance d’assemblage optimale est déterminée en appliquant un facteur de forme (f) sur la deuxième tolérance d’assemblage, ledit facteur de forme (f) étant déterminé par une régression linéaire entre ledit indicateur de disproportion (D) et une valeur relevée des quantiles (Q(Y)). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la tolérance d’assemblage optimale est égale au minimum entre d’une part ladite deuxième tolérance d’assemblage multipliée par ledit facteur de forme et d’autre part, ladite première tolérance d’assemblage. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la première tolérance d’assemblage est une combinaison linéaire des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons définie de la manière suivante: Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la deuxième tolérance d’assemblage, est la racine de la somme des carrées des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons chacune étant affectée par le coefficient d’influence correspondant, la deuxième tolérance d’assemblage étant définie de la manière suivante: Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la détermination de la chaine de tolérances consiste à déterminer la tolérance d’assemblage optimale en fonction de grandeurs de tolérance prédéterminé dudit ensemble de maillons. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que la détermination de la chaine de tolérances consiste à déterminer les grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons en fonction d’une tolérance d’assemblage prédéterminée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les éléments de la chaine de tolérance peuvent être définis de manière unidimensionnelle, bidimensionnelle ou tridimensionnelle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit ensemble d’éléments correspond à au moins une partie d’un aéronef. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que ledit ensemble d’éléments peut être un ensemble de pièces élémentaires ou un ensemble d’objets parmi les objets suivants : sections de fuselages, dérives, voilures, portes passagers, portes cargo, moteurs, nacelles, mats réacteurs, plans horizontaux et verticaux, trains d’atterrissages, éléments de la cabine ou autres pièces de l’aéronef. Procédé d’assemblage d’un ensemble d’éléments, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes du procédé de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles selon l’une quelconque des revendications précédentes et en ce qu’il comporte en outre les étapes suivantes: -adapter le dimensionnement dudit ensemble d’éléments suivant la tolérance d’assemblage optimale, et -assembler ledit ensemble d’éléments selon des dispositifs de positionnement associés auxdits éléments. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que l’assemblage est réalisé en utilisant des outils d’assemblage comportant au moins l’un des outils suivants: outillages fixes, robots, grilles de perçage, mécanismes d’assemblage trous-à-trous avec ou sans interférence, et mécanismes d’assemblage avec ou sans déformations. Système de détermination d’une chaine de tolérances dimensionnelles pour l’assemblage d’un ensemble d’éléments (e1-e4), caractérisé en ce qu’il comporte un processeur (5) configuré pour : -définir une première tolérance d’assemblage (WC(Y)), dite de type «pire cas» en fonction des grandeurs de tolérance d’un ensemble de maillons correspondant audit ensemble d’éléments, -définir une deuxième tolérance d’assemblage (RSS(Y)), dite de type «statistique pur » en fonction des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons, -déterminer un indicateur de disproportion (D) des grandeurs de tolérance dudit ensemble de maillons en fonction de ladite première tolérance d’assemblage, -déterminer une tolérance d’assemblage optimale (ASCR(Y)) en corrigeant ladite deuxième tolérance d’assemblage au moyen dudit indicateur de disproportion, ladite tolérance d’assemblage optimale représentant un compromis entre une approche pessimiste de l’assemblage du type pire cas et une approche optimiste du type statistique pur, et -valider le dimensionnement dudit ensemble d’éléments pour un assemblage suivant ladite tolérance d’assemblage optimale.