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Doctorant inférence bayésienne pour l'estimation de paramètres mécaniques -certification vibratoire f/h (H/F) 31 - TOULOUSE
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Offre n° 8029972
Doctorant inférence bayésienne pour l'estimation de paramètres mécaniques -certification vibratoire f/h (H/F)
31 - TOULOUSE - Localiser avec Mappy
Actualisé le 04 septembre 2024
Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 23,2 milliards d'euros en 2023, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique. Safran est la 1ère entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2023 » du magazine TIME. Motoriste aéronautique depuis plus de 110 ans, Safran Aircraft Engines, conçoit, développe, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs pour avions civils et militaires. Descriptif missionAu sein de la division "essais sol & vol", il a pour mission de mettre à disposition de la Direction Technique les moyens de mesures et d'analyses nécessaires aux essais d'étude et de certification, pour les moteurs en développement. Votre mission s'inscrit dans le cadre de développement de méthodes visant à améliorer les analyses de données d'essai vibratoires. L'objectif de la thèse est de proposer une méthode mathématique d'analyse vibratoire et de certification de pales de moteurs aéronautiques, à partir de données expérimentales. Traditionnellement, les décisions prises lors de ces analyses reposent sur l'utilisation de différents critères mathématiques. L'interprétation de ces critères est rendue délicate par : o Le comportement différent des pales d'un même étage o Le nombre réduit de capteurs lors de l'essai (4 positions pour identifier parfois plusieurs dizaines de paramètres) o Les « bruits » et réponses liées à la chaîne de mesure L'objet de la thèse est de proposer un modèle mathématique utilisant l'ensemble des a priori (lois physiques et calculs éléments finis), pour estimer au mieux le comportement mécanique des pales, afin d'aider et/ou automatiser les prises de décision. Des indicateurs de fiabilité devront être associés aux décisions proposées. Ces indicateurs permettront d'autre part d'identifier d'éventuelles anomalies sur les données d'essai, par exemple lorsqu'un seul capteur fournit un ensemble de critères incohérents avec les autres. L'enjeu industriel consiste à : o Améliorer les analyses vibratoires : obtenir des résultats plus rapides, plus complets (indicateur de fiabilité annoncé), et exploitables par un non spécialiste en estimation, o fournir un indicateur de qualité des signaux étudiés (capteur Hors Service, inversion de libellé, etc.). L'enjeu scientifique est : o de construire un modèle qui représentera au mieux les connaissances physiques, soit de façon bayésienne, en modélisant les connaissances a priori sous forme de densités de probabilité, soit parcimonieuse, par la construction d'un dictionnaire dans lequel les données sont supposées compressibles. o de développer des méthodes d'estimation basées sur ces modèles, avec pour but la robustesse aux aléas expérimentaux (bruits, capteur HS etc.).
- Type de contrat
-
Contrat à durée déterminée - 36 Mois
Contrat travail
Profil souhaité
Expérience
- Débutant accepté
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