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[cifre] thèse optimisation de la gestion dénergie dun avion hybride (H/F) 31 - TOULOUSE
Offre n° 6256125
[cifre] thèse optimisation de la gestion dénergie dun avion hybride (H/F)
31 - TOULOUSE - Localiser avec Mappy
Actualisé le 01 juin 2024
Job Description:Etes-vous prêt à découvrir les futures générations d'aéronefs, avec une empreinte environnementale plus faible et davantage de systèmes électriques embarqués? Candidatez sans plus attendre! Nous vous proposons de nous rejoindre en tant qu'étudiant en thèse sur le sujet: ?Optimisation de la gestion d'énergie d'un avion hybride (M/F)?, au sein de Central Research and Technology, Airbus SAS. Le département travaille en collaboration avec l'INRIA à Nancy, France, dans lequel vous serez intégré en tant qu'étudiant extérieur en thèse. La thèse sera réalisée à la fois à 60% dans les locaux de l'INRIA à Nancy et à 40% dans ceux d'Airbus à Toulouse Saint-Martin. La période d'alternance précise entre les deux sites sera définie ultérieurement en accord avec les différentes parties prenantes. Contexte de la thèse: Dans la perspective de décarboniser le transport aérien, Airbus s'est engagé dans des recherches sur de nouveaux moyens de propulsion plus respectueux de l'environnement. Une des pistes envisagées reposerait sur un concept hybride combinant à la fois la propulsion conventionnelle par combustion de kérosène, voire de SAF (Sustainable Aviation Fuel), et la propulsion électrique à l'aide de piles à combustible à hydrogène. Des électro-aimants réversibles placés dans les réacteurs permettront à la fois de convertir l'électricité des batteries en travail propulsif, et de convertir la perte d'énergie lors des phases de descente ou de décélération en énergie électrique stockée dans les batteries. L'utilisation de deux sources d'énergie simultanément (combustion de fuel et piles à combustible à base d'hydrogène) ainsi que la possibilité de charger ou décharger les batteries, nécessitera de devoir contrôler en temps réel le niveau d'utilisation de chaque type d'énergie ainsi que le mode d'utilisation des batteries (charge ou décharge).La gestion de l'énergie à bord est en général séparée en gestion long-terme et court-terme. L'optimisation long-terme consiste à découper le vol en phases distinctes (entres autres : décollage, montée, croisière, descente, atterrissage) sur lesquelles des profils d'utilisation des différentes sources d'énergie sont optimisés. Pour chaque phase, l'optimisation court-terme vise à définir les commandes en puissance de chaque source d'énergie ainsi que les actions sur les commutateurs des circuits de puissance afin de router l'électricité entre les différentes batteries et les systèmes électriques et propulsifs. La gestion long-terme de l'énergie et court-terme de la puissance doivent permettre de minimiser les émissions de produits carbonés en maximisant l'utilisation des batteries, tout en limitant la dégradation des batteries, et en garantissant la sécurité du vol à tout moment (puissance propulsive minimale, alimentation permanente des systèmes électriques).L'optimisation long-terme de l'énergie et court-terme de la puissance relèvent de caractéristiques mathématiques différentes qui appellent des méthodes d'optimisation spécifiques : la première est un processus à temps, états et actions discrets (sélection des sources d'énergie par phase avec leur niveau d'utilisation correspondants), alors que la deuxième nécessite un contrôle à temps continu avec états et actions à la fois continus (grandeurs électriques) et discrets (statuts des commutateurs). La thèse vise à générer des politiques de contrôle court-terme et long-terme, à dynamique, états et actions à la fois continus et discrets. Ces politiques seront générées par des techniques innovantes de prise de décision automatisée hybrides en intelligence artificielle, basées à la fois sur la connaissance de la logique des systèmes (planification basée modèle) et sur l'exploitation de simulations massives de la physique des systèmes sous-jacents (apprentissage par renforcement profond). L'hybridation de ces techniques est considérée comme un des moyens efficaces pour gérer les aspects à la fois continus et discrets de tels systèmes de manière fidèle, tout en réduisant la quantité de données et de simulations nécessaires aux approches basées exclusivement sur les données. Les résultats de la thèse seront démontrés avec des simulations réalistes des systèmes d'un prototype d'avion du futur sur différents types de mission. Le travail de thèse consistera donc à:Réaliser un état de l'art de la planification basée modèle et de l'apprentissage par renforcement profond pour des problèmes à la fois continus et discrets, et de l'hybridation des approches basées modèle et données ;Concevoir un algorithme de contrôle de systèmes à dynamique, états et actions continus/discrets, basé à la fois sur des modèles physiques et sur l'explo
- Type de contrat
-
Contrat à durée indéterminée
Contrat travail
Profil souhaité
Expérience
- Débutant accepté
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