Stage : Modélisation hybride pour la prédiction de la thermique des moules pour les composites F/H

Objectifs :
Le Groupe Safran est un leader mondial dans la conception et la production d'équipements aéronautiques. Ce leadership repose en partie sur l'utilisation des matériaux composites hautes performances dont la mise en œuvre est complexe. La mise sous contrôle de la fabrication des pièces impose notamment la bonne compréhension et modélisation des moules de cuisson. Pour ce faire, des étapes amont à la réalisation des pièces passent par l'acquisition de données permettant d'alimenter ces modèles. Le but de ce stage est de développer une approche alternative aux stratégies existantes, passant par des modèles d'apprentissage utilisant ces données de fabrication.

Missions détaillées :

Dans le cadre de sa mission, le stagiaire sera intégré à l'équipe numérique du pôle « Conception et Développement » (C&D) de la plateforme Composites de Safran Tech avec une forte interaction avec l'équipe « Génie des Procédés » (GP).

Ses missions principales seront de :
- Faire l'état de l'art sur les approches basés données, relatives à la modélisation des phénomènes thermiques dans un moule chauffé. Un focus particulier devra être fait sur les modèles hybrides intégrant des approches d'apprentissage automatique et les lois physiques.
- Mettre en place un premier modèle thermique simple représentatif du problème (modèle 1D ou 2D)
- Rassembler les données expérimentales disponibles au sein du pôle GP et préparer le flux de transfert des données nécessaire pour le modèle d'apprentissage. Réaliser une première analyse de données « bas niveau »
- Réaliser un premier prototype de modèle d'apprentissage intégrant le modèle physique simple, afin de prédire l'évolution temporelle des données thermiques d'un moule chauffé. Evaluer les performances du modèle et proposer des voies d'améliorations si besoin.

Un effort important sera demandé au niveau de la qualité de code, de la documentation et de la capitalisation des travaux réalisés lors de ce stage.

Formation : Cycle Ingénieur
Spécialités : Mathématiques Appliquées, Optimisation, Analyse de données, Simulation Numérique, Informatique
Connaissances requises : Thermique, Matériaux composites, Méthodes d'apprentissage, Programmation Python

Connaissance du Machine Learning, du Deep Learning et des bibliothèques Pytorch ou Sklearn souhaitées.
Esprit de synthèse pour la présentation des résultats et la rédaction de rapports.