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Stage Corrélation et recalage de champs mesurés et calculés à l'aide de métriques originales F/H

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安全业务,算法,统计 Magny-les-hameaux , Ile de France , 芬兰 实习协议书 全职 硕士文凭 无经验 法语 熟练 英语 熟练
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工作描述

Le recours à des essais technologiques de plus en plus complexes permet à l'industrie aéronautique d'accélérer et de fiabiliser la validation de modèles de simulation physique en phase de développement. A travers des analyses à mi-chemin de l'éprouvette en laboratoire et de la structure en conditions réelles, des couplages multi-physiques et des mécanismes liés à des effets d'échelle peuvent être capturés et identifiés, facilitant par la suite l'analyse et la validation d'essais sur structures.
Pour mener ces identifications à bien, il est souvent nécessaire d'avoir recours à des mesures denses, comme des champs de déplacement obtenus par corrélation d'images numériques (CIN) ou des champs de température obtenus par thermographie infrarouge (TIR). Les référentiels spatio-temporels de ces mesures étant différents de ceux de la simulation par éléments finis (EF), une étape de recalage géométrique est nécessaire avant la projection sur le maillage EF par une approche idoine. Ce recalage, généralement réalisé par l'application d'une matrice de roto-translation aux coordonnées de mesure, peut s'accompagner d'erreurs de positionnement. Ces erreurs, même faibles, peuvent entraîner des variations importantes de la mesure de différence entre les deux champs, lorsqu'elle est calculée en utilisant une métrique euclidienne, masquant ainsi la sensibilité à d'autres paramètres d'intérêt. D'autres mesures de distance sont toutefois envisageables pour être moins sensible aux erreurs maille par maille en prenant en compte aussi la proximité des erreurs dans le maillage. Une distance particulièrement prometteuse pour calculer une erreur entre deux structures spatiales est la distance de Wasserstein et ses extensions, qui font l'objet de nombreux travaux de recherche actuellement. Ces mesures de distance permettraient d'avoir une métrique plus sensible à des écarts de forme qu'à des écarts de position. Cela permettrait d'avoir une métrique tenant compte non seulement des amplitudes des erreurs mais aussi de leurs corrélations spatiales.
L'objectif de ce travail est donc d'explorer, dans un cas concret, l'apport de nouvelles métriques dans un processus de corrélation et d'optimisation, que ce soit pour minimiser la sensibilité de celles-ci à des erreurs de positionnement ou pour discriminer ces erreurs afin de les éliminer par ailleurs.

补充说明

Ce stage se déroulera au sein de l'équipe FAME de la plateforme STN de Safran Tech, en collaboration étroite avec d'autres équipes de la plateforme.

Missions détaillées :
On attendra du candidat :
- Qu'il prenne en main l'outil de corrélation servant de support à l'analyse de champs
- Qu'il implémente et analyse l'effet de métriques inspirées de la distance de Wasserstein dans un processus de corrélation et d'optimisation
- Qu'il implémente et évalue des correcteurs pour faciliter le dialogue essais-calculs en général

Compétences attendues :
- Maîtrise de Python et notamment de ses libraires scientifiques
- Capacité au travail en équipe, bonne communication, rigueur

工作要求

Etudiant en école d'ingénieur ou université avec une dominante en mathématiques appliquées

76,800
名员工
27
赛峰集团经营所在国家数量
35
职业类别
  • © Safran